Els professionals analítics en l'empresa, malauradament, manquen d'un "bushido" uniforme que pot informar els líders empresarials sobre com fer un millor ús de les dades. Això pot conduir a conflictes que poden fer que tots els involucrats arribin a una espasa kitana.
Però prou de les metàfores samurais …
Afortunadament, els llibres més avançats estan sent disponibles per als administradors de negocis que busquen analítiques per mantenir-se al dia de la intel·ligència comercial.
Dos professionals mestres entre intel ligència empresarial són Thomas Davenport, amb qui hem revisat Analytics a la feina i el professor d'empreses i estadístiques Jinho Kim. Són autors de Keeping Up with the Quants: la vostra guia per comprendre i utilitzar Analytics.
El llibre aprofundeix en la importància estratègica de com s'implementen les persones i les idees abans de triar qualsevol solució analítica. Per als directius, el llibre fa una bona lectura per als líders que intenten corralar dades a la seva organització.
Les vostres dades són les vostres empreses
Mantenir-se al dia amb els quants té la capacitat d'ampliar la discussió sobre la utilitat de les dades. Cada vegada més llegim o escoltem el terme "Big Data", però molts escriptors mai arriben a l'extrem de la intel·ligència comercial del tema, és a dir, com funciona l'anàlisi més enllà dels nombres? Davenport ha revelat la seva perspectiva analítica en treballs anteriors, com ara Judicis trucades . In Quants ell i Kim no es van perdre més temps de descobrir per què les grans dades són la nova manera de construir un negoci, tenint en compte:
"Les grans dades i les anàlisis no només milloren la presa de decisions internes. Moltes entitats basades en Internet-Google, Facebook, Amazon, eBay i altres-utilitzen les anomenades grans dades de les transaccions en línia, no només per donar suport a les decisions, sinó també per crear noves ofertes de productes i funcions per als clients ".
Perspectives que donen a un equip de petites empreses "Big Smarts"
Les petites empreses que creixen els empleats han de gestionar el recompte i com s'estan utilitzant aquests recursos. Atès que l'anàlisi més enllà de les mètriques bàsiques pot conduir a un cap dedicat per a la mesura, el llibre ofereix idees sobre com fer créixer la vostra organització en la necessitat en comptes d'escollir aleatòriament un recurs. El capítol "Emmarcar el problema" mostra com organitzar desafiaments analítics:
"La decisió de seguir endavant pot ser impulsada per un cop de gràcia o intuïció. El nivell d'evidència en aquest punt és baix. Per descomptat, tot el punt d'una anàlisi qualitativa és aplicar eventualment algunes dades i provar el seu punyent. Aquesta és la diferència entre els pensadors analítics i els altres: compten amb dades i anàlisi. El més important en la fase de reconeixement de problemes és comprendre plenament el problema i per què és important ".
Els autors revelen estades i passos sobre com avaluar i presentar informació, tot això amb recordatoris senzills com els següents:
"Atès que les persones analítiques se senten còmodes amb termes tècnics … Sovint assumeixen que el seu públic també ho seria. Però això és un error tràgic ".
Convenientment, el segment "Solució del problema" segueix amb probablement les idees més actives per a petites empreses. Dins d'aquest segment i d'altres, abunden els aspectes divertits per mantenir els punts d'anàlisi interessants. Hi ha una mica històric sobre el treball de Florence Nightingale amb taxes de mortalitat que s'associa amb la visualització de dades. Em va agradar l'equació "Fido", una versió divertida per explicar què és i ha de fer un model. El concepte imaginat apareix just abans d'un apartat per assignar variables dins d'un model:
"Igual que amb el procés de selecció de variables, fins i tot les coses bastant subjectives es poden mesurar de manera sistemàtica … Independentment de les dades que tingueu, sempre hi ha la possibilitat d'obtenir més dades o dades diferents del que inicialment ha emprat per pensar el vostre problema ".
Els autors prenen models, variables i visualització de dades, fan que el llibre sigui una bona opció per llegir abans d'altres temes analítics específics. Podeu llegir-lo abans de recollir-lo Predictiva Analytics i Dades massives sense necessitat de programar detalls del llenguatge examinats en llibres com Yahoo Web Analytics .
Si es troba en una batalla per les decisions basades en dades, trobareu Mantenir-se al dia amb quants com una arma adequada per guanyar el dia.
4 comentaris ▼
