Аналітичні фахівці в бізнесі, на жаль, не мають єдиного «бусідо», який може інформувати лідерів бізнесу, як краще використовувати дані. Це може призвести до конфліктів, які змусять всіх причетні до меча китани.
Але достатньо самурайських метафори….
На щастя, більш просунуті книги стають доступними для бізнес-менеджерів, які шукають аналітику, щоб підтримувати бізнес-аналітику.
Двома практикуючими фахівцями з бізнес-аналітики є Томас Девенпорт, з яким ми розглянули Аналітика на роботі і професор бізнесу і статистики Джиньхо Кім. Вони є авторами «Підтримувати кванти: Ваш путівник для розуміння та використання аналітики».
Книга заглиблюється в стратегічне значення того, як люди і ідеї розгортаються перед вибором будь-якого аналітичного рішення. Що стосується менеджерів, то книга робить чудове читання для лідерів, які намагаються зафіксувати дані у своїй організації.
Ваші дані - це ваш бізнес
Тримаючись за кванти має можливість розширити обговорення корисності даних. Ми все частіше читаємо або чуємо термін «великі дані», але багато письменників ніколи не потрапляють до кінця теми бізнес-аналітики - іншими словами, як працює аналітика поза цифрами? Девенпорт виявив свою аналітичну перспективу в попередніх роботах, таких як Судові виклики . В Quants він і Кім не витрачають часу на копання поза межами того, чому великі дані - це новий спосіб побудови бізнесу, відзначаючи:
"Великі дані та аналітика не тільки покращують прийняття внутрішніх рішень. Багато інтернет-організацій - Google, Facebook, Amazon, eBay та інші - використовують так звані великі дані з онлайн-транзакцій не тільки для підтримки рішень, але й для створення нових пропозицій продуктів і функцій для клієнтів.
Перспективи, які надають команді малого бізнесу “Великі розумники”
Малі підприємства, які ростуть співробітникам, повинні керувати підрахунками голови і тим, як ці ресурси використовуються. Оскільки аналітика поза базовими показниками може призвести до виділення голови для вимірювання, книга пропонує ідеї щодо того, як розширити вашу організацію в необхідності, а не випадково вибирати ресурс. У розділі «Обрамлення проблеми» показано, як організувати аналітичні завдання:
«Рішення про просування вперед може бути підштовхнуте до думки або інтуїції. Стандарт доказів на цьому етапі є низьким. Звичайно, весь сенс якісного аналізу полягає в тому, щоб врешті-решт застосувати деякі дані і перевірити вашу уяву. Це різниця між аналітичними мислителями та іншими: вони перевіряють свої погляди з даними та аналізом. Найважливіше на етапі розпізнавання проблем є повне розуміння проблеми і чому вона має значення. "
Автори розкривають етапи та кроки щодо того, як оцінювати та представляти інформацію, всі з простими нагадуваннями, такими як:
«Оскільки аналітичні люди задоволені технічними термінами … вони часто вважають, що їхня аудиторія буде занадто. Але це трагічна помилка.
Зручно, сегмент «Вирішення проблеми» випливає з, мабуть, найбільш дієвими ідеями для малого бізнесу. У цьому сегменті та інших захоплюючих аспектах вистачає для того, щоб аналізувати цікаві моменти аналізу. Існує історична доповідь про роботу Флоренса Найтінгейла з показниками смертності, які пов'язані з візуалізацією даних. Мені сподобалося «рівняння Fido», весела версія, щоб пояснити, що таке модель і що повинна робити. Уявна концепція приходить безпосередньо перед тим, як призначати змінні в моделі:
Як і в процесі вибору змінних, навіть досить суб'єктивні речі можна виміряти систематичними способами…. Незалежно від того, які дані у вас є, завжди є можливість отримати більше даних, або різні дані з того, що ви спочатку використовували, думаючи про свою проблему.
Автори беруть участь у моделях, змінних і візуалізації даних, що робить книгу чудовим вибором для читання до інших специфічних аналітичних тем. Ви можете прочитати його перед підняттям Прогнозування Analytics і Великі дані без мови програмування деталі вивчені в книгах типу Yahoo Web Analytics .
Якщо ви опинитеся в боротьбі за рішення на основі даних, ви знайдете Тримаючись за кванти як придатну зброю, щоб виграти день.
4 Коментарі ▼
