డేటా సవాళ్లు మేనేజర్లు మరియు సంస్థలు ఫేస్

మేము డేటా-సెంట్రిక్ ప్రపంచంలో పని చేస్తున్నాము. నివేదికలు, డాష్బోర్డ్లు మరియు వ్యవస్థల ద్వారా మేనేజర్లను డేటాతో పేల్చుకుంటారు. డేటా ఆధారిత నిర్ణయాలు తీసుకునే క్రమంలో మేము క్రమంగా గుర్తు చేస్తాము. సీనియర్ నాయకులు బిగ్ డేటాను ఒక పోటీతత్వ అంచును అభివృద్ధి చేయాలనే వాగ్దానం వద్ద లాలాజలము చేస్తారు, ఇంకా అది ఏది అన్నదాని గురించి అంగీకరించి చాలా తక్కువగా అంచనా వేయబడిన ప్రత్యక్ష ప్రయోజనాలను వివరిస్తుంది.

డేటా శాస్త్రవేత్త యొక్క పాత్ర సంవత్సరాలలో ఊహించిన ఈ ఉద్భవిస్తున్న, ముఖ్యమైన పాత్రలో అంచనా కొరత తో వేడి డిమాండ్ ఉంది. సంస్థలు డేటాను సంగ్రహించడానికి, నిల్వ చేయడానికి మరియు విశ్లేషించడానికి ప్రతి సంవత్సరం ఇన్స్టాల్ సాఫ్ట్వేర్ను సంపదను గడుపుతున్నాయి. మార్కెటింగ్ విభాగాలు ఎక్కువగా సృజనాత్మక పాత్రల వ్యయంతో సాంకేతిక, డేటా-అవగాహన నిపుణులతో నిండి ఉంటాయి.

వ్యాపార ప్రపంచ డేటా-కేంద్రీకృత ప్రపంచంలో, అయినప్పటికీ, ఆ డేటా దానికదే అంతం కాదని గుర్తించటం ముఖ్యం. మిగతా అన్ని మాదిరిగా మన పనిలో డ్రా, డేటా వాగ్దానంతో నిండిన ఒక సాధనం. సరైన విధానాలతో కుడి చేతిలో, నిర్ణయం తీసుకోవటానికి మద్దతు ఇచ్చే సామర్ధ్యము గొప్పది.

ఏదేమైనా, డేటాను స్వాధీనం చేసుకోవడం మరియు విశ్లేషించడం ప్రమాదం లేకుండానే అబద్ధ నమ్మకాన్ని కోల్పోదు. వ్యాపార రక్షకుడిగా డేటా ఆలోచన యొక్క polish ఆఫ్ బిట్ రుద్దు లెట్ మరియు ఈ కొత్త వనరు మాకు అన్ని బహుమతులను సంభావ్య బలహీనతలను గుర్తించడానికి సహాయం.

Forewarned ముందంజలో ఉంది.

తక్కువ డేటా నాణ్యత

భౌతిక వస్తువులు లేదా వస్తువుల సందర్భంలో నాణ్యతను గురించి ఆలోచిస్తూ మనకు అలవాటు పడినప్పుడు, అది డేటా నాణ్యత అనేది అన్ని సంస్థలకు ఒక సంపూర్ణ సమస్యగా మారుతుంది. నిర్మాణాత్మక డేటాబేస్ లేదా రిపోజిటరీలలో నిల్వ చేయబడిన డేటా తరచుగా అసంపూర్ణంగా, అసంబద్ధమైనది లేదా గడువు ముగిసింది. ఇది మీరు డేటా నాణ్యత సమస్య యొక్క ఒక సాధారణ ఉదాహరణ యొక్క స్వీకరించడం ముగింపులో ఉండే అవకాశం ఉంది.

మనలో చాలామంది మా అసలు పేరు యొక్క కొంచెం భిన్నమైన లేదా తీవ్రంగా వేర్వేరు సంస్కరణలకు ఉద్దేశించిన విక్రయదారుల నుండి నకిలీ మెయిల్ లను అందుకుంటారు. వ్యాపారుల డేటాబేస్ మా చిరునామా మరియు మా పేరుతో విభిన్నమైన, తరచూ తప్పుడు అక్షరాలు లేదా వైవిధ్యాలతో నకిలీ రికార్డులను కలిగి ఉంది. మేము డూప్లికేట్ మెయిల్ను వ్యర్థంగా రీసైకిల్ చేస్తాము మరియు సాధారణ డేటా నాణ్యత సమస్య కారణంగా వ్యాపారులు ప్రింట్ మరియు మెయిలింగ్ రూపంలో అదనపు ఖర్చులను కలిగి ఉంటారు. అనేక వందల లేదా వేలాది రికార్డుల ద్వారా ఈ తప్పును అధికం చేయండి మరియు ఈ చిన్న డేటా నాణ్యతా లోపం ఖరీదైనదిగా మారుతుంది.

దత్తాంశ నాణ్యత సమస్య సమీపంలో నిజ సమయంలో వ్యూహాలు, మార్కెట్లు మరియు మార్కెటింగ్లపై నిర్ణయాలు తీసుకునేలా ప్రాముఖ్యతను సంతరించుకుంటుంది. నిర్మాణాత్మక (ఫార్మాట్ చేయబడిన) డేటా నాణ్యతను పర్యవేక్షించడం మరియు మెరుగుపరచడంలో సాఫ్ట్వేర్ మరియు పరిష్కారాలు ఉన్నప్పటికీ, వాస్తవిక పరిష్కారం డేటాను విలువైన ఆస్తిగా పరిగణించడానికి ఒక ముఖ్యమైన, సంస్థ-విస్తృత నిబద్ధత. ఆచరణలో, ఇది సాధించడానికి కష్టం మరియు అసాధారణ క్రమశిక్షణ మరియు నాయకత్వం మద్దతు అవసరం.

డేటాలో మునిగిపోతోంది

ఒక సంస్థలో డేటా ప్రతిచోటా ఉంది. కస్టమర్ డేటాను పరిగణించండి. వినియోగదారులు మరియు అవకాశాలు గురించి సమాచారాన్ని సంగ్రహించేటప్పుడు చాలా సంస్థలు నైపుణ్యం పొందాయి.

• ప్రత్యక్ష ప్రసారం లేదా వెబ్ సంఘటనలకు హాజరయ్యే వ్యక్తుల నుండి లేదా కంటెంట్ను డౌన్లోడ్ చేసేవారి నుండి మార్కెటింగ్ సమాచారాన్ని సేకరిస్తుంది.
• కార్యనిర్వాహకులు కొత్త వ్యూహాలకు మద్దతు ఇవ్వడానికి లేదా నిర్వచించడానికి డేటాను ఉపయోగిస్తున్నారు.
• సేల్స్ విధానంలో పాల్గొన్న వినియోగదారుల గురించి సేల్స్ సేల్స్ సేకరిస్తాయి.
• కస్టమర్ మద్దతు కాల్స్ మరియు చాట్స్ గురించి సమాచారాన్ని బంధిస్తుంది.
• మేనేజ్మెంట్ జట్లు స్కోర్ కార్డుల కోసం డేటా మరియు కీ మెట్రిక్స్ మీద డ్రా.
• కస్టమర్ సంతృప్తి పర్యవేక్షణ కోసం బిల్లింగ్ ప్రయోజనాల కోసం మరియు నాణ్యత మరియు వినియోగదారు అంతర్దృష్టి జట్ల ద్వారా ఖాతాదారుడి డేటాను ఉపయోగిస్తారు.

విభిన్న సాఫ్ట్వేర్ వ్యవస్థల్లో కస్టమర్ సమాచారాన్ని మేము పట్టుకుంటాము, మరియు మేము వివిధ డేటా రిపోజిటరీల్లో డేటాని నిల్వ చేస్తాము. వారి గ్లోబల్ ఫార్చ్యూన్ 100 సంస్థ వారి కస్టమర్ డేటాలో దాదాపు 10 శాతం స్ప్రెడ్షీట్లలోని వారి కంప్యూటర్లలో ఉద్యోగులు స్థానికంగా నిర్వహించబడ్డాయి. మార్కెటింగ్ ప్రచారాలను నడుపుకునే ముందు వ్యాపార సంస్థ డేటా కోసం వారి సంస్థ ప్రతినిధులను క్రమంగా ఎన్నిక చేస్తుంది.

తన ఓడ మునిగిపోయిన తరువాత సముద్రపు నౌకలో ఒంటరిగా ఉన్న సముద్రపు ఒడ్డు వంటిది, ప్రతిచోటా నీరు ఉంది, కానీ త్రాగడానికి కాదు. మన వ్యాపారంలో ఒకే దృగ్విషయం ఉంది. డేటా అన్నిచోట్లా ఉంటుంది మరియు సాంఘిక మరియు శోధన ఫీడ్ల నుండి నిజ సమయంలో డేటా పెరుగుతుంది. డేటా సులభంగా యాక్సెస్ చేయకపోయినా లేదా, మేము నకిలీ లేదా అసంపూర్ణమైన డేటాను కలిగి ఉంటే, దాని ఉద్దేశించిన ప్రయోజనం కోసం మేము దానిని పరపతి చేయలేము.

పెరుగుతున్న సంస్థలు తమ అసమానమైన సాఫ్ట్వేర్ అనువర్తనాలను ఏకీకృతం చేస్తాయి మరియు సంస్థ అంతటా సేకరించడం మరియు డేటాను సంకలనం చేయడాన్ని సరళీకృతం చేస్తాయి. డేటా నాణ్యత పాటు, అయితే, ఈ ప్రయత్నం ఖరీదైన, సమయం తీసుకుంటుంది మరియు అది ముగుస్తుంది ఎప్పుడూ.

పెరుగుతున్న డేటా వాల్యూమ్స్

మేము అర్థం చేసుకోవడానికి కష్టంగా ఉన్న మరింత వేగంతో మరింత డేటా చేస్తున్నాము. ప్రతి రెండు సంవత్సరాల (మరియు తగ్గిపోతున్న) మేము నాగరికతకు గ్రహం భూమిపై ఉనికిలో ఉన్నదాని కంటే ఎక్కువ డేటాను రూపొందిస్తున్నామని నిపుణులు సూచిస్తున్నారు.

ఈ క్రొత్త డేటాలో చాలా భాగం నిర్మాణాత్మకమైనది, మా సాఫ్ట్వేర్ మరియు డేటాబేస్ అనువర్తనాల్లో విలక్షణంగా నమోదు చేయబడిన ఆ రకమైన డేటా వర్సెస్. ఉదాహరణకు, మీ ఉత్పత్తి లేదా బ్రాండ్ గురించి ట్వీట్లు అన్నింటికీ అంతర్దృష్టుల సంభావ్య నిధిని సూచిస్తాయి, అయితే ఈ డేటా నిర్మాణాత్మకంగా ఉంటుంది, సంగ్రాహకం మరియు విశ్లేషించే సంక్లిష్టత పెరుగుతుంది. ఈ సవాలుతో సహాయపడటానికి అనేక సాఫ్ట్వేర్ సమర్పణలు ఉన్నప్పటికీ, నిర్మాణాత్మక డేటా సంవిధాన ప్రక్రియ కోసం ముడి పదార్థం యొక్క కొత్త టొరెంట్ను సూచిస్తుంది, చర్చించిన స్వాభావిక సంక్లిష్టత మరియు నాణ్యతా అంశాలతో.

గార్బేజ్-ఇన్, గార్బేజ్ అవుట్

డేటా విశ్లేషణాత్మక సాఫ్ట్వేర్ డేటా దాణా మాత్రమే మంచిది. ప్రయోజనం కోసం పరపతి డేటా ఈ విషయం లో సాధారణ థ్రెడ్ నాణ్యత. అనేక సంస్థలు శక్తివంతమైన కొత్త డేటా క్రంచింగ్ అప్లికేషన్లు లో ముఖ్యమైన డాలర్లు పెట్టుబడి అయితే, మురికి డేటా క్రంచింగ్ దోషపూరిత నిర్ణయాలు దారితీస్తుంది. గుడ్డిగా డేటా విశ్లేషణ ప్రయత్నాలను అవుట్పుట్ నమ్ముతూ జాగ్రత్త వహించండి. మీరు విశ్లేషణలో ఉపయోగించిన డేటాను విశ్వసించవచ్చని మీరు నమ్మకం కలిగి ఉండాలి.

డేటా విశ్లేషణలు కచ్చితమైనవి కావు

నిర్ధిష్టంగా డేటా విశ్లేషణల అవుట్పుట్ను మేము అంగీకరిస్తాము, కానీ అది కాదు. వాస్తవానికి, డేటా విశ్లేషణ తరచుగా సహసంబంధం ప్రదర్శిస్తుంది, కారకం కాదు! డేటా విశ్లేషణల యొక్క అవుట్పుట్ను విశ్వసించడం మరియు తికమక పరస్పర సంబంధాన్ని గందరగోళపరిచేటప్పుడు ఇది చాలా సులభం.

సహసంబంధం ఒక సంబంధాన్ని చూపుతుంది, కానీ ఏ విధంగానూ ఇది కారణమవుతుంది. కారణాలు ఒక ఖచ్చితమైన సంబంధాన్ని నిర్ధారిస్తుంది ఖచ్చితమైన, తెలివైన నిర్ణయాలు తీసుకోవడానికి మోక్షం. ఇది నిరూపించడానికి చాలా కష్టం. మీరు తప్పనిసరిగా ఒక అవుట్పుట్ను విశ్వసించి, ఏదీ ఉండకపోయినా, మీ నిర్ణయాలు దెబ్బతింటుంది.

విస్తరించిన పక్షాలు

డేటాను మూల్యాంకనం చేస్తున్నప్పుడు మా అభిజ్ఞా పక్షపాతాలు విస్తరించబడతాయి. ఒక వారీగా డేటా శాస్త్రవేత్త ఒకసారి ఒకసారి, "డేటా యొక్క అత్యంత సంక్లిష్టమైన మరియు సమగ్రమైన విశ్లేషణ ముగింపులో, ఒక మనిషి ఇప్పటికీ ఒక అనుమానాన్ని డ్రా మరియు నిర్ణయం తీసుకోవాలి." మరియు మేము డేటా విశ్లేషణ యొక్క అర్ధాన్ని అంచనా వేయాల్సిన ఆ పాయింట్ చేరుకున్నప్పుడు, మా పక్షపాతం ఆటలోకి వస్తాయి. మనలో చాలామంది విశ్వసించటం లేదా మన స్థానాలకు మరియు అంచనాలను సమర్ధించే డేటాపై ఆధారపడతారు మరియు సరసన చేసే డేటాను అణిచివేస్తారు. మేము నచ్చిన మూలాల నుండి డేటాను కూడా మేము విశ్వసిస్తున్నాము లేదా, అత్యంత ఇటీవలి డేటాపై ఆధారపడతాము.

ఈ పరిణామాలు అన్ని మా డేటా విశ్లేషణల నుండి తప్పులు కోసం సవాళ్లు మరియు సామర్థ్యాన్ని దోహదం చేస్తాయి.

మీ నిర్వాహకుడిగా మీ ఉపయోగం కోసం డేటాను ఎలా ఉపయోగించాలి?

ప్రతి వ్యాపారం కోసం వ్యాపార-వ్యాప్త డేటా వ్యూహాన్ని అభివృద్ధి చేయడం చాలా ముఖ్యమైంది, ఇంకా ఈ వ్యాసం పరిధికి మించినది. బదులుగా, మీ రోజువారీ నిర్ణయ తయారీలో మీ డేటా వినియోగాన్ని మెరుగుపరిచేందుకు మేనేజర్గా ఉపయోగించగల ఏడు ఆలోచనలు ఇక్కడ ఉన్నాయి.

పక్షపాతాలను గుర్తించండి

పక్షపాతము కొరకు సంభావ్యతను గుర్తించి, తగ్గించటం. మీరు ముందు ఉన్న డేటాతో చిత్రాన్ని లేదా వైరుధ్యాలను విస్తరించే డేటాను వెతికి చూడండి. డేటా చుట్టూ మీ ఊహలను విశ్లేషించడానికి బాహ్య పరిశీలకుని ప్రోత్సహించండి.

సమాచార నిర్వహణ

సమాచార నిర్వహణ గురించి మీ అవగాహనను పెంచుకోండి. వెబ్లో విస్తృతమైన అవగాహన వనరులు ఉన్నాయి, మరియు అనేక సంస్థలు డేటా విశ్లేషణలు మరియు వ్యాపార మేధస్సుపై సెమినార్లు లేదా వర్క్ షాపులను అందిస్తాయి. అనేక విశ్వవిద్యాలయాలు ఈ అభివృద్ధి చెందుతున్న క్షేత్రం కోసం కోర్సులను చేర్చాయి. మీ నైపుణ్యాలను పదును పెట్టండి.

పూర్తి డేటా

మిమ్మల్ని లేదా మీ బృందాన్ని అడగండి "ఈ నిర్ణయం తీసుకోవడానికి మాకు ఏ డేటా అవసరం?" చాలా తరచుగా, మేము చేతిలో ఉన్న డేటాపై ఆధారపడతాము మరియు చిత్రాన్ని పూర్తి చేయడానికి మరిన్ని డేటాను వెతకడానికి అవసరాన్ని విస్మరించండి.

సహసంబంధం మరియు కాసేషన్

సహసంబంధం మరియు కారణాల మధ్య వ్యత్యాసాన్ని విమర్శిస్తూ ఉండండి. ముందు చెప్పినట్లుగా, ఈ రెండు గందరగోళాలు నిర్ణయం తీసుకోవటానికి సంభావ్య ప్రమాదకరమైన అనుమానం.

నాణ్యత-మీ డేటాను తనిఖీ చేయండి

మీ సంస్థకు డేటా నాణ్యత లేదా మాస్టర్ డేటా నిర్వహణ నిబద్ధత లేకపోతే, స్పష్టమైన డేటా కోసం నకిలీ, అసంపూర్ణమైన లేదా అప్రధాన రికార్డులతో సహా మీ డేటాను విశ్లేషించడానికి సమయం కేటాయించండి. అనేక వ్యాపారపరంగా అందుబాటులో ఉన్న సాఫ్ట్వేర్ అప్లికేషన్లు లేదా ఈ కార్యకలాపాలకు మద్దతు ఇవ్వడం మరియు డేటా నాణ్యతా ప్రశ్నలను ప్రశ్నించడానికి మరియు అంచనా వేయడానికి డేటా నిపుణుల నైపుణ్యం మీద అనేక సంస్థలు ఉంటాయి. అలాగే, మీరు కోసం డేటా శుభ్రపరచటంలో సహాయపడే బాహ్య సేవ ప్రదాతలు పరిగణలోకి. ముఖ్యంగా, మీ డేటా నాణ్యతను నిరంతరం మెరుగుపరచడం పై దృష్టి పెట్టండి.

డేటా నాణ్యత

మీ సంస్థ అంతటా బలమైన డేటా నాణ్యత మరియు నిర్వహణ ప్రయత్నాల కోసం న్యాయవాది. ఈ పని తరచుగా IT లేదా సాంకేతిక నిపుణుల డొమైన్గా ఉంది, ఇంకా డేటా ఒక వ్యూహాత్మక ఆస్తిగా పనిచేసే సామర్థ్యాన్ని కలిగి ఉంది. నిర్ణయాధికారం మరియు వ్యూహరచన అమలు కోసం మెరుగైన పరపతి డేటాకు సంస్థ యొక్క సామర్ధ్యాన్ని ప్రతి మేనేజర్ తప్పనిసరిగా పట్టించుకోవాలి.

టెక్నికల్ మరియు డేటా సావియే టాలెంట్

మీ బృందానికి సాంకేతిక మరియు డేటా-అవగాహన సామర్థ్యాన్ని జోడించండి. సేల్స్ మరియు మార్కెటింగ్ విభాగాలు తాజా టెక్నాలజీలలో నైపుణ్యం కలిగిన వ్యక్తులను ప్రభావితం చేసే శక్తిని అర్థం చేసుకుంటాయి మరియు వివరించిన పలు డేటా సవాళ్ళను నావిగేట్ చేయడంలో సమర్థవంతంగా పనిచేస్తాయి. సాంకేతిక పరిజ్ఞానం మరియు డేటా ఇకపై ఒక సంస్థలో ఒకే ఫంక్షన్ యొక్క డొమైన్ లేదా బాధ్యత కాదు.

బాటమ్ లైన్

మెరుగైన నిర్ణయ తయారీ కోసం పరపతి డేటాను నేర్చుకునే సంస్థలు మరియు నిర్వాహకులు మార్కెట్లో విజయం సాధించారు. ఈ సంస్థలు మారుతున్న పరిస్థితులకు పర్యవేక్షించగలవు మరియు ప్రతిస్పందించగలవు, మరియు పోటీదారులను సవాలు చేస్తున్న వారి డేటా కంటే వేగంగా అభివృద్ధి చెందుతున్న కస్టమర్ అవసరాలు ఉంటాయి. వారు సోషల్ మీడియా డైలాగ్ నుండి గ్రహించుకొనే మొట్టమొదటి వ్యక్తిగా ఉంటారు, మరియు వారు వినియోగదారుల గురించి తెలుసుకుని మరియు పాల్గొనడానికి ఒక పోరాటంలో విజయం సాధించారు-అన్ని డేటా ఆధారంగా. ఇది ఒక వ్యామోహం కాదు, నేటి ప్రపంచంలో నిర్వహణా మరియు పోటీకి కొత్త రియాలిటీ.

జస్ట్ ఈ ప్రయాణంలో ఆపదలను కోసం చూడండి.