Analitički praktičari u poslovanju, nažalost, nemaju jedinstveni “bushido” koji može informirati poslovne lidere kako bolje iskoristiti podatke. To može dovesti do sukoba koji mogu učiniti da svi uključeni posegnu za kitan mačem.
Ali dovoljno samurajskih metafora….
Srećom, naprednije knjige postaju dostupne poslovnim menadžerima koji traže analitiku da bi pratili poslovnu inteligenciju.
Dvoje majstorskih praktičara među poslovnom inteligencijom su Thomas Davenport, s kojim smo razgovarali Analitika na poslu i profesor poslovne i statistike Jinho Kim. Oni su autori održavanja koraka: Vaš vodič za razumijevanje i korištenje analitike.
Knjiga se bavi strateškim značenjem načina na koji se ljudi i ideje primjenjuju prije odabira bilo kojeg analitičkog rješenja. Namijenjena menadžerima, knjiga čini sjajno čitanje za vođe koji pokušavaju unijeti podatke u svoju organizaciju.
Vaši podaci su vaše poslovanje
Držati korak s Quants ima sposobnost proširiti raspravu o korisnosti podataka. Sve češće čitamo ili čujemo pojam „veliki podaci“, ali mnogi pisci nikada ne stižu do kraja teme poslovne inteligencije - drugim riječima, kako analitika radi izvan broja? Davenport je otkrio svoju analitičku perspektivu u prethodnim radovima, kao što je Sudski pozivi , U Quants on i Kim ne gube vrijeme da kopaju dalje od toga zašto su veliki podaci novi način izgradnje posla, ističući:
"Veliki podaci i analitika ne samo poboljšavaju unutarnje donošenje odluka. Mnoge organizacije utemeljene na Internetu - Google, Facebook, Amazon, eBay i drugi - koriste takozvane velike podatke iz internetskih transakcija ne samo kako bi podržale odluke, nego i stvorile nove ponude proizvoda i mogućnosti za korisnike.
Perspektive koje daju timu malih tvrtki “Big Smarts”
Mala poduzeća koja rastu zaposlenici moraju upravljati brojanjem glava i načinom na koji se ti resursi koriste. Budući da analitika izvan osnovnih mjerila može dovesti do namjenske glave za mjerenje, knjiga nudi ideje o tome kako razviti svoju organizaciju u potrebu, a ne nasumično odabrati resurs. Poglavlje “Uokvirivanje problema” pokazuje kako organizirati analitičke izazove:
“Odluka da se krene naprijed može biti vođena predosjećanjem ili intuicijom. Standard dokaza u ovom trenutku je nizak. Naravno, svrha kvalitativne analize je konačno primijeniti neke podatke i testirati svoje slutnje. To je razlika između analitičkih mislilaca i drugih: oni testiraju svoje predosećaje podacima i analizom. Najvažnija stvar u fazi prepoznavanja problema je potpuno razumijevanje problema i zašto je to važno. "
Autori otkrivaju faze i korake kako procijeniti i prezentirati informacije, sve s jednostavnim podsjetnicima kao što su:
“Budući da su analitičari zadovoljni tehničkim pojmovima… često pretpostavljaju da će i njihova publika biti. Ali ovo je tragična pogreška.
Praktično slijedi segment “Rješavanje problema” s vjerojatno najkorisnijim idejama za mala poduzeća. Unutar ovog segmenta i drugih, zabavni aspekti obiluju da bi analize bile zanimljive. Postoji povijesni dio o radu Florence Nightingale s stopama smrtnosti koje su povezane s vizualizacijom podataka. Sviđa mi se “Fido jednadžba”, zabavna inačica koja objašnjava što je model i što bi trebao učiniti. Zamišljeni koncept dolazi neposredno pred stranu dodjeljivanja varijabli unutar modela:
“Kao i kod odabira varijabli, čak se i subjektivne stvari mogu mjeriti sustavno…. Bez obzira koje podatke imate, uvijek postoji mogućnost dobivanja više podataka ili različitih podataka od onoga što ste izvorno zaposlili u razmišljanju o svom problemu.
Autori uzimaju u obzir modele, varijable i vizualizaciju podataka, što knjigu čini odličnim izborom za čitanje prije drugih specifičnih analitičkih tema. Možete ga pročitati prije preuzimanja Prediktivni Analitika i Veliki podaci bez detalja programskog jezika pregledanih u knjigama poput Yahoo Web Analytics .
Ako se upustite u borbu oko odluka koje se temelje na podacima, pronaći ćete Držati korak s Quants kao pogodno oružje za osvajanje dana.
4 Komentari ▼
