Analytiske utøvere i virksomheten mangler dessverre en jevn "bushido" som kan informere bedriftsledere om hvordan man skal gjøre bedre bruk av data. Dette kan føre til konflikter som kan gjøre alle involverte til et kitana-sverd.
Men nok av samurai-metaforene.
Heldigvis blir mer avanserte bøker tilgjengelige for bedriftsledere som søker analytikk for å holde rede på forretningsinformasjon.
To masterutøvere blant forretningsmessig intelligens er Thomas Davenport, som vi gjennomgikk med Analytics på jobb og forretnings- og statistikkprofessor Jinho Kim. De er forfattere av å holde opp med kundene: Din guide til forståelse og bruk av Analytics.
Boken deles inn i den strategiske betydningen av hvordan mennesker og ideer blir distribuert før de velger en analytisk løsning. Betyr for ledere, boken gir god lesing for ledere som prøver å korralere data i organisasjonen.
Dine data er din virksomhet
Holde opp med kildene har kapasitet til å utvide diskusjonen om bruken av data. Vi leser eller hører uttrykket "Big Data", men mange forfattere kommer aldri til forretningsunderretningens ende av emnet - med andre ord, hvordan fungerer analyser utover tallene? Davenport har avslørt sitt analytiske perspektiv i tidligere verk, for eksempel Dommesamtaler . I quants han og Kim kaste bort tid uten å grave seg utover hvorfor store data er den nye måten å bygge en bedrift på og notere:
"Store data og analyser forbedrer ikke bare intern beslutningsprosess. Mange Internett-baserte organisasjoner-Google, Facebook, Amazon, eBay og andre-bruker såkalte store data fra online-transaksjoner, ikke bare for å støtte beslutninger, men for å skape nye produkttilbud og funksjoner for kunder. "
Perspektiver som gir et Small Business Team "Big Smarts"
Små bedrifter som vokser medarbeidere, må klare hodetall og hvordan disse ressursene blir brukt. Fordi analyser utover grunnleggende beregninger kan føre til et dedikert målingsmål, tilbyr boken ideer om hvordan du kan øke organisasjonen din til behovet, i stedet for å tilfeldigvis velge en ressurs. Kapittelet "Innramming av problemet" viser hvordan å organisere analytiske utfordringer:
"Beslutningen om å forfølge kan bli drevet av en hunch eller intuisjon. Standarden på bevis på dette punktet er lav. Selvfølgelig er hele poenget med en kvalitativ analyse å til slutt bruke noen data og teste din hunch. Det er forskjellen mellom analytiske tenkere og andre: De tester deres hunches med data og analyse. Det viktigste i problemgjenkjenningsfasen er å forstå problemet fullt ut og hvorfor det betyr noe. "
Forfatterne avslører stadier og trinn på hvordan å vurdere og presentere informasjon, alle med enkle påminnelser som følgende:
"Siden analytiske mennesker er komfortable med tekniske termer … antar de ofte at publikum også vil være. Men dette er en tragisk feil. "
Praktisk sett følger segmentet "Løse problemet" med trolig de mest hensiktsmessige ideene for små bedrifter. Innenfor dette segmentet og andre er det morsomme sider å holde analysepunktene interessante. Det er en historisk bit om Florence Nightingales arbeid med dødelighetsgrader som knytter seg til datavisualisering. Jeg likte "Fido-ligningen", en morsom versjon for å forklare hva en modell er og bør gjøre. Det forestillte konseptet kommer rett før en side om tildeling av variabler innenfor en modell:
"Som med prosessen med å velge variabler, kan selv ganske subjektive ting måles på systematiske måter …. Uansett hvilke data du har, er det alltid mulighet for å få flere data eller forskjellige data fra det du opprinnelig hadde ansatt til å tenke på ditt problem. "
Forfatterens bruk av modeller, variabler og datavisualisering gjør boken til et godt valg å lese før andre spesifikke analytiske emner. Du kan lese det før du plukker opp Predictive Analytics og Stor Data uten programmeringsspråk detaljer undersøkt i bøker som Yahoo Web Analytics .
Hvis du finner deg selv i en kamp om databaserte beslutninger, finner du Holde opp med kvanter som et passende våpen for å vinne dagen.
4 kommentarer ▼
