Jak nadać analityce danych odpowiednią wartość

Jak wskazuje na to wiele dowodów, ilość danych zbliża się do osiągnięcia swojej masy krytycznej, gdyż mamy do czynienia z coraz większymi zbiorami, coraz większą liczbą typów danych i miejsc ich powstawania. Jednak nawet w przypadku niczym nieskrępowanego wzrostu ilości danych, technologia daje możliwości - i będzie nadal ewoluować, aby je zapewniać - dostępu do danych, ich analizy i wyciągania ostatecznych wniosków w taki sposób, jaki nie był możliwy jeszcze kilka lat temu. Nie zaskakuje zatem fakt, że firmy przykładają coraz większą wagę do analityki danych jako sposobu stymulowania wzrostu i osiągania sukcesu. Jest to bez wątpienia pomyślny rozwój wypadków i zapowiada on, że firmy podejmować będą bardziej przemyślane decyzje, gdyż proces ich podejmowania coraz bardziej opierać się będzie na wnioskach płynących z analizy danych.

Jednakże, oddziaływanie analityki danych na tak dużą skalę niesie ze sobą pewne ryzyko. Tak jak w przypadku każdego masowego trendu, im bardziej analityka danych staje się rozpowszechniona, oraz im większa liczba branż stara się z niej korzystać, tym większe jest ryzyko, że dane stracą na sile oddziaływania. Dlatego, też tak ważne jest dążenie do nadania analityce danych odpowiedniego ciężaru gatunkowego. Na czym polega ciężar gatunkowy analizy danych? Po pierwsze, pojęcie analityka danych nie jest już wszechobecnym terminem, a jednocześnie nie wszystkie tworzone analizy przedstawiają jednakową wartość. Najważniejszym jednak jest fakt, że wartość analizy nie jest mierzona użytecznością uzyskanych wyników, lecz gotowością decydentów do skłaniania się w ich kierunku, do przyjęcia ich oraz wykorzystania do napędzania procesu zmian. Innymi słowy, nadanie ciężaru gatunkowego analityce danych stanowi obecnie tę część procesu, która niesie ze sobą praktyczną wartość.

Jak zatem wytworzyć tę siłę przyciągania analityki danych? Co mogą zrobić fachowcy zajmujący się analityką danych, aby zagwarantować, że ich analityka ma ten ciężar gatunkowy, który napędza proces zmian? Oto trzy kluczowe etapy:

Połączyć stare z nowym

Może bardziej adekwatne byłoby określenie mówiące o połączeniu tradycyjnego podejścia z nowoczesnym, bez względu na terminologię, raporty analityków mają większą siłę oddziaływania, gdy wykorzystują dane historyczne w celu uzyskania wglądu w przeszłe trendy, korzystając jednocześnie z nowych typów danych w celu sformułowania prognozy dotyczącej przyszłych zachowań. Oznacza to, że analitycy powinni skoncentrować się na połączeniu tradycyjnego wywiadu gospodarczego, którego celem jest ustalenie tego, co się wydarzyło z nowoczesną analityką Big Data, która z kolei dąży do określenia tego, co się wydarzy.

Wymaga to umiejętności zarówno całościowego spojrzenia na zagadnienie, jak i dostrzeżenia wszystkich jego składowych bez wyjątku. Dane historyczne znajdujące się w relacyjnych bazach danych nadal stanowią cenne zasoby, gdyż wiedza dotycząca zachowania się firmy w przeszłości jest kluczowym elementem całościowego obrazu firmy. Jednak nie jest niczym ponad bycie jedynie elementem całościowego obrazu. Obecnie, możliwość podłączania się do danych niestrukturalnych i ich analizowania jest jeszcze bardziej istotna. Należy podchodzić do danych w sposób niewybiórczy i szukać rozwiązań, które umożliwiają dostęp do wszystkich typów danych, we wszystkich miejscach. Tylko wówczas można powiązać wyniki tradycyjnego wywiadu gospodarczego z cennymi informacjami zawartymi w nietradycyjnych typach danych, takich jak media społecznościowe, uzyskując w ten sposób odpowiednio duży ciężar gatunkowy w oparciu o analitykę danych.

Zarządzanie i wiarygodność wyników

Analityka danych, która nie jest odpowiednio uwierzytelniona lub zarządzana z trudem będzie wykazywała jakikolwiek ciężar gatunkowy. Istotą procesu zarządzania firmą jest zapewnienie, w oparciu o ustalone kryteria zarządzania, przeprowadzania analizy danych, które są aktualne i precyzyjne w każdym momencie. Przejawem zarządzania wątpliwej jakości jest łączenie ze sobą starych i nowych danych oraz przedstawianie w oparciu o nie kompletnego obrazu firmy. Prowadzi to do niespójnych - i często błędnych - wniosków. Gdy mamy do czynienia z rzetelnie zarządzanym środowiskiem, spójność danych jest zapewniona.

Należyte uwierzytelnianie stanowi również ważny element. Przeniesienie powyżej opisanego związku nowych i tradycyjnych metod na grunt analityki jest krokiem we właściwym kierunku. Jednakże wiarygodna analiza oparta musi być na racjonalnych założeniach. Oznacza to, ze analitycy powinni stosować odpowiednie standardy wszędzie tam, gdzie jest to możliwe. Analityka, która nie jest osadzona, przynajmniej częściowo w stosownych normach zakładowych lub branżowych wzbudza podejrzenia wśród osób decyzyjnych.

Zwykłe stwierdzenie, że miało się 10 000 odsłon strony docelowej i w związku z tym oczekuje się 100 potencjalnych klientów, jest niewystarczające. W każdym razie, niewystarczające, aby nadać temu odpowiedni ciężar gatunkowy. Zbyt wiele oczywistych pytań pozostaje bez odpowiedzi. Jednak, jeżeli oprzemy takie stwierdzenie na istotnych przesłankach - wynikających z danych historycznych zebranych w czasie pięciu lat funkcjonowania strony, wspartych standardowym przelicznikiem branżowym rzędu 1%, mamy wszelkie racjonalne podstawy oczekiwać 100 potencjalnych klientów - i jesteśmy dużo bliżej uzyskania pożądanego ciężaru gatunkowego.

Przejrzysta forma

Jeśli nie pełnimy podwójnej funkcji, analityka i prezesa, będziemy musieli przedstawić uzyskane wyniki osobie podejmującej decyzje, a jeśli nasze wyjaśnienia nie będą jasne i łatwo przyswajalne, ryzykujemy zaprzepaszczeniem całego naszego wysiłku. Analityka nie dysponuje taką siłą przekonywania, aby pokonać ludzka naturę. Oznacza to, że w sposób naturalny przyciągają ludzi te wyniki, które są przekazywane w sposób pewny i przekonujący. Trzeba potrafić wyjaśnić wyniki językiem laika, tak aby miało to sens w uszach kogoś, kto kto nie ma specjalistycznego przygotowania. Im łatwiej jest decydentom zrozumieć i przyswoić daną analizę, tym bardziej prawdopodobne jest nadanie analityce danych odpowiedniej wartości.

Decydowanie o zmianie

Należy pamiętać, że ostatecznym celem analizy jest doprowadzenie do zmiany na lepsze. Chociaż wykonana praca analityczna może prezentować się imponująco pod względem stricte technicznym, jednak, aby posiadać ten pożądany ciężar gatunkowy, musi ona prowadzić do zmiany. Chociaż wytworzenie ciężaru gatunkowego może wymagać pewnego wysiłku, to w ostatecznym rozrachunku to właśnie on skłania firmy do podjęcia próby zmiany podejścia i doprowadzenia do zmiany zachowań. Dobrą wiadomością jest fakt, że mechanizm tworzenia ciężaru gatunkowego jest samonapędzający się. Jak już osiągnięty zostanie ciężar gatunkowy i consensus co do danego zestawu pomiarów, liderzy firm będą coraz częściej zwracać się ku tym pomiarom - i innym, jakie zostaną przez nas opracowane - aby powstała siła sprawcza do przeprowadzenia zmian postaw. I właśnie to stanowi faktyczne źródło tworzenia wartości analityki danych.

Joanna Schloss, Dell Software

Źródło: DELL