6 Tantangan Data yang Dihadapi Manajer dan Organisasi

Kami bekerja di dunia yang berpusat pada data. Manajer dibombardir dengan data melalui laporan, dasbor, dan sistem. Kami secara teratur diingatkan untuk membuat keputusan berdasarkan data. Para pemimpin senior mengeluarkan air liur atas janji Big Data untuk mengembangkan keunggulan kompetitif, namun sebagian besar berjuang untuk menyepakati apa itu, apalagi menggambarkan manfaat nyata yang diharapkan.

Peran ilmuwan data dalam permintaan panas dengan proyeksi kekurangan dalam peran penting yang muncul ini diharapkan selama bertahun-tahun. Organisasi menghabiskan banyak uang setiap tahun untuk menginstal perangkat lunak untuk menangkap, menyimpan, dan menganalisis data. Departemen pemasaran semakin penuh dengan para profesional teknis yang paham data dengan mengorbankan peran kreatif.

Dunia bisnis adalah dunia yang berfokus pada data, namun penting untuk mengenali bahwa data bukanlah tujuan itu sendiri. Seperti semua hal lain yang kita manfaatkan dalam pekerjaan kita, data adalah alat yang dipenuhi dengan janji. Di tangan yang tepat dengan pendekatan yang tepat, potensi data untuk mendukung pengambilan keputusan sangat luar biasa.

Namun, jangan terbuai kepercayaan keliru bahwa memperoleh dan menganalisis data tanpa risiko. Mari kita gosok sedikit gagasan tentang data sebagai penyelamat bisnis dan bantu mengidentifikasi beberapa potensi jebakan yang disajikan sumber daya baru ini untuk kita semua.

Diperingatkan lebih dulu.

Kualitas Data Buruk

Sementara kita terbiasa berpikir tentang kualitas dalam konteks objek fisik atau produk, ternyata kualitas data adalah masalah material bagi setiap perusahaan sepanjang waktu. Data yang disimpan dalam database atau repositori terstruktur seringkali tidak lengkap, tidak konsisten, atau ketinggalan zaman. Kemungkinan Anda telah menerima contoh sederhana masalah kualitas data.

Sebagian besar dari kita dapat mengingat menerima duplikat surat dari pemasar yang ditujukan ke versi yang sedikit berbeda atau secara radikal berbeda dari nama aktual kita. Basis data pemasar berisi catatan duplikat dengan alamat kami dan ejaan atau variasi nama kami yang berbeda dan sering salah. Kami mendaur ulang surat duplikat sebagai sampah, dan pemasar mengeluarkan biaya berlebih dalam bentuk pencetakan dan pengiriman semua karena masalah kualitas data yang sederhana. Perkuat kesalahan ini dengan ratusan atau ribuan catatan dan kesalahan kualitas data kecil ini ternyata mahal.

Masalah kualitas data semakin penting ketika kami berusaha untuk membuat keputusan tentang strategi, pasar, dan pemasaran dalam waktu dekat. Sementara perangkat lunak dan solusi ada untuk membantu memantau dan meningkatkan kualitas data terstruktur (diformat), solusi sesungguhnya adalah komitmen signifikan di seluruh organisasi untuk memperlakukan data sebagai aset berharga. Dalam praktiknya, ini sulit untuk dicapai dan membutuhkan disiplin dan dukungan kepemimpinan yang luar biasa.

Tenggelam dalam Data

Data ada di mana-mana dalam suatu organisasi. Pertimbangkan data pelanggan. Sebagian besar organisasi telah menjadi terampil dalam menangkap informasi tentang pelanggan dan prospek.

• Pemasaran mengumpulkan data dari orang yang menghadiri acara langsung atau web atau yang mengunduh konten.
• Eksekutif menggunakan data untuk mendukung atau menentukan strategi baru.
• Penjualan mengumpulkan data tentang pelanggan yang terlibat dalam proses penjualan.
• Dukungan Pelanggan menangkap informasi tentang panggilan dan obrolan.
• Tim manajemen memanfaatkan data dan metrik kunci untuk kartu skor.
• Data pelanggan digunakan dalam akuntansi untuk tujuan penagihan dan oleh tim wawasan kualitas dan pelanggan untuk memantau kepuasan pelanggan.

Kami menangkap informasi pelanggan dalam berbagai sistem perangkat lunak yang berbeda, dan kami menyimpan data dalam berbagai repositori data. Satu perusahaan Global Fortune 100 mengakui sebanyak 10 persen dari data pelanggan mereka dipegang secara lokal oleh karyawan di komputer mereka dalam lembar kerja. Organisasi lain secara teratur memilih perwakilan penjualan mereka untuk data kartu bisnis sebelum menjalankan kampanye pemasaran.

Sama seperti pelaut lautan yang terdampar di sekoci setelah kapalnya tenggelam, ada air di mana-mana, tetapi tidak ada tetes untuk diminum. Kami memiliki fenomena yang sama dalam bisnis kami. Data ada di mana-mana, dan semakin banyak data tersedia dari umpan sosial dan pencarian secara real time. Jika data tidak mudah diakses atau, jika kami memiliki data duplikat atau tidak lengkap, kami tidak dapat memanfaatkannya untuk tujuan yang dimaksud.

Semakin banyak organisasi yang mengintegrasikan aplikasi perangkat lunak mereka yang berbeda dan menyederhanakan proses pengumpulan dan pengumpulan data di seluruh perusahaan. Seiring dengan kualitas data, upaya ini mahal, memakan waktu dan tidak pernah berakhir.

Volume Data Tumbuh

Kami membuat semakin banyak data dengan kecepatan yang sulit untuk dipahami. Para ahli menyarankan bahwa setiap dua tahun (dan menyusut) kita menciptakan lebih banyak data daripada yang ada di planet bumi untuk semua peradaban.

Sebagian besar data baru ini tidak terstruktur, dibandingkan dengan tipe data yang dimasukkan dengan rapi ke dalam perangkat lunak dan aplikasi basis data kami. Misalnya, semua tweet tentang produk atau merek Anda mewakili potensi harta karun wawasan, namun data ini tidak terstruktur, sehingga menambah kompleksitas menangkap dan menganalisisnya. Sementara ada banyak penawaran perangkat lunak untuk membantu dengan tantangan ini, data yang tidak terstruktur mewakili semburan bahan baku baru untuk diproses, dengan semua kompleksitas yang melekat dan masalah kualitas yang dibahas.

Sampah masuk sampah keluar

Perangkat lunak analitik data hanya sebagus data yang memberikannya. Utas umum dalam masalah pengungkit data untuk keunggulan ini adalah kualitas. Sementara banyak perusahaan menginvestasikan dolar yang signifikan dalam aplikasi pengolah-data baru yang kuat, mengolah data kotor menyebabkan keputusan yang cacat. Berhati-hatilah untuk tidak memercayai output dari upaya analisis data. Anda harus yakin bahwa Anda dapat mempercayai data yang digunakan dalam analisis.

Analisis Data Tidak Konklusif

Kami menerima output dari analisis data sebagai konklusif, tetapi tidak. Pada kenyataannya, analisis data paling sering menunjukkan korelasi, bukan sebab-akibat! Sangat mudah untuk jatuh ke dalam perangkap mempercayai hasil analisis data dan membingungkan korelasi dengan sebab-akibat.

Korelasi menunjukkan suatu hubungan, tetapi sama sekali tidak menyiratkan bahwa A menyebabkan B. Membangun hubungan sebab akibat adalah nirwana untuk membuat keputusan yang akurat dan berwawasan luas. Ini juga sangat sulit untuk dibuktikan. Jika Anda secara tidak memercayai hasil dan menganggap hubungan sebab akibat di mana tidak ada, keputusan Anda akan cacat fatal.

Bias yang Diamplifikasi

Bias kognitif kami diperkuat ketika datang untuk mengevaluasi data. Seperti yang pernah diungkapkan oleh seorang ilmuwan data yang bijak, "Di akhir analisis data yang paling rumit dan melelahkan, manusia masih harus menarik kesimpulan dan mengambil keputusan." Dan ketika kita mencapai titik di mana kita harus menilai makna analisis data, bias kita ikut berperan. Banyak dari kita cenderung mempercayai atau mengandalkan data yang mendukung posisi dan harapan kita dan menekan data yang melakukan sebaliknya. Kami juga mempercayai data dari sumber yang kami sukai atau, kami mengandalkan data yang terbaru.

Semua bias ini berkontribusi pada tantangan dan potensi kesalahan dari analisis data kami.

Cara Mulai Menjinakkan Data untuk Penggunaan Anda sebagai Manajer

Mengembangkan strategi data di seluruh perusahaan sangat penting untuk setiap bisnis, namun berada di luar cakupan artikel ini. Sebagai gantinya, berikut adalah tujuh ide yang dapat Anda gunakan sebagai manajer untuk meningkatkan penggunaan data Anda dalam pengambilan keputusan harian Anda.

Kenali Bias

Mengenali dan mengurangi potensi bias. Cari data yang memperluas gambar atau konflik dengan data di depan Anda. Dorong pengamat eksternal untuk mengevaluasi asumsi Anda di sekitar data.

Manajemen data

Perkuat pemahaman Anda tentang manajemen data. Ada banyak sumber wawasan gratis di web, dan banyak organisasi menawarkan seminar atau lokakarya tentang analisis data dan intelijen bisnis. Banyak universitas telah menambahkan kursus untuk bidang yang sedang booming ini. Terus mengasah keterampilan Anda.

Data Lengkap

Tanyakan pada diri sendiri atau tim Anda, "Data apa yang kita butuhkan untuk mengambil keputusan ini?" Terlalu sering, kita mengandalkan data yang ada dan mengabaikan kebutuhan untuk mencari lebih banyak data untuk melengkapi gambar.

Korelasi dan Penyebab

Sadarilah secara kritis perbedaan antara korelasi dan sebab-akibat. Seperti dijelaskan sebelumnya, membingungkan kedua hal ini berpotensi menjadi jebakan yang berbahaya untuk pengambilan keputusan.

Periksa Kualitas Data Anda

Jika perusahaan Anda tidak memiliki kualitas data atau komitmen manajemen data master, investasikan waktu untuk mengevaluasi data Anda untuk kesalahan yang jelas, termasuk duplikat, catatan tidak lengkap atau salah. Ada banyak aplikasi perangkat lunak yang tersedia secara komersial atau untuk mendukung kegiatan ini, dan banyak perusahaan memanfaatkan keahlian para pakar data untuk meminta dan menilai kualitas data. Juga, pertimbangkan penyedia layanan eksternal yang dapat membantu membersihkan data untuk Anda. Yang penting, fokuslah untuk terus meningkatkan kualitas data Anda.

Kualitas data

Advokasi untuk kualitas data yang lebih kuat dan upaya manajemen di seluruh perusahaan Anda. Pekerjaan ini sering menjadi domain TI atau profesional teknis, namun data memiliki potensi untuk melayani sebagai aset strategis. Setiap manajer harus peduli dengan kemampuan perusahaan untuk meningkatkan data dengan lebih baik untuk pengambilan keputusan dan pelaksanaan strategi.

Bakat Teknis dan Hemat Data

Tambahkan talenta teknis dan paham data ke tim Anda. Bagian penjualan dan pemasaran memahami kekuatan melibatkan individu yang terampil dalam teknologi terbaru dan kompeten dalam menavigasi banyak tantangan data yang diuraikan. Teknologi dan data tidak lagi menjadi domain atau tanggung jawab satu fungsi dalam suatu perusahaan.

Garis bawah

Perusahaan dan manajer yang belajar memanfaatkan data untuk pengambilan keputusan yang lebih baik akan menang di pasar. Organisasi-organisasi ini akan dapat memantau dan menanggapi perubahan kondisi, dan kebutuhan pelanggan yang muncul lebih cepat dari pesaing yang ditantang data mereka. Mereka akan menjadi yang pertama mendapatkan wawasan dari dialog media sosial, dan mereka akan memenangkan pertempuran untuk mengetahui dan melibatkan pelanggan di tingkat yang lebih dalam - semua berdasarkan data. Ini bukan iseng saja, melainkan kenyataan baru dalam mengelola dan bersaing di dunia saat ini.

Waspadai jebakan dalam perjalanan ini.