De Yongxing Deng, co-fondator și CTO al Susun startup de tehnologie imobiliară cu sediul în Seattle, WA.
getty
În calitate de lider de afaceri, deseori se așteaptă să utilizați datele pentru a lua o decizie în cunoștință de cauză, indiferent dacă titlul postului dvs. conține sau nu cuvântul „date”. Totul, de la cât buget să aloce unei campanii de marketing, la câți angajați să aprobe, până la care ar trebui să fie proiecția de vânzări. Cu toate acestea, luarea deciziilor bazate pe date nu este doar un slogan, este un instrument care are cele mai bune practici de urmat. Iată trei greșeli comune pe care liderii de afaceri le fac atunci când folosesc datele pentru a lua decizii.
Omiteți validarea datelor
Când vi se prezintă o cronologie strânsă (cum sunt adesea) și un set de date, este tentant să începeți imediat analiza setului de date. Cu toate acestea, constatările dvs. pot fi doar la fel de utile și informative ca și calitatea datelor subiacente, așa că este esențial să petreceți suficient timp și energie validând acuratețea setului dvs. de date.
Când vine vorba de validarea datelor, începeți cu un ochi sceptic față de date. Pune-ți pălăria de detectiv și încearcă să găsești defecte în date. Utilizați cunoștințele dvs. actuale de afaceri pentru a completa următoarea propoziție: Dacă datele sunt corecte, atunci ______. Apoi, utilizați SQL sau Excel pentru a valida aceste ipoteze înainte de a continua cu analiza efectivă.
Subestimarea impactului evenimentelor cu probabilitate redusă
Evenimentele care sunt mai puțin probabil să se întâmple pot avea uneori un impact uriaș asupra obiectivelor pe care încercați să le atingeți. De exemplu, în timp ce pandemiile au loc rar, puține companii din întreaga lume nu au fost afectate semnificativ de Covid-19 în ultimii ani. Ca lider de afaceri, este imposibil pentru tine să prezici toate evenimentele cu probabilitate scăzută care s-ar putea întâmpla, dar totuși trebuie să iei o decizie. Ce faci?
O abordare este de a întreba în mod explicit: Având în vedere perioada de timp în care datele sunt disponibile, ce ar fi putut datele să nu fi „văzut”? De exemplu, dacă aveți doi ani de date de vânzări, puteți presupune că orice evenimente rare care au loc o dată pe an au fost probabil incluse în datele dvs. Astfel, evenimentele nu necesită o atenție specială pentru a fi luate în considerare în analiza dumneavoastră. Pe de altă parte, dacă aveți doar șase luni de date de vânzări, ar trebui să lucrați cu echipa dvs. pentru a vă gândi la situații care s-ar putea întâmpla doar o dată pe an (în minte sezonalitatea) și să folosiți raționamentul dvs. de afaceri pentru a înlocui rezultatele datelor. Prezentarea unei liste de evenimente cu probabilitate scăzută și cu impact ridicat alături de analiza dvs. poate ajuta adesea părțile interesate să ia decizii mult mai bune.
Neglijând efectul utilizatorului de putere în analiza dumneavoastră
Să presupunem că sunteți proprietarul unei săli de sport și că încercați să estimați în medie cât de des se antrenează membrii dvs. la sala de sport. O modalitate „ușoară” de a face acest lucru: stați la recepție, întrebați următorii 20 de membri care trec de câte ori au vizitat sala de sport în ultima lună și media celor 20 de răspunsuri. Atenție: media pe care o obțineți în acest fel nu va reprezenta întreaga populație de membri. De ce? Pentru că un vizitator frecvent la sală este mult mai probabil să fie intervievat de tine decât un membru care vizitează sala doar o dată pe lună.
Când efectuați o analiză a utilizării produsului, trebuie să examinați cu atenție dacă metodologia pe care o utilizați are ca rezultat rezultate care sunt părtinitoare față de utilizatorii cu putere. Acest lucru nu înseamnă că ar trebui să ignorați rezultatele pe care le găsiți în acest fel, dar înseamnă că ar trebui să procedați cu prudență.
Nu este o exagerare să spunem că multe dintre viețile noastre profesionale se învârt acum în jurul datelor. În calitate de factori de decizie în afaceri, trebuie să tratăm analiza datelor ca pe un instrument puternic, care are, de asemenea, capcane și greșeli și modalități serioase de a provoca rău. Combinând datele cu intuiția noastră și provocând constant metodologiile noastre, putem maximiza utilitatea analizei datelor.
Sursa: worldnewsera.com
