К сожалению, практикующим аналитикам в бизнесе не хватает единого «бусидо», которое могло бы информировать бизнес-лидеров о том, как лучше использовать данные. Это может привести к конфликтам, которые могут заставить всех вовлеченных достичь меч Китана.
Но достаточно самурайских метафор…
К счастью, бизнес-менеджерам становятся доступны более продвинутые книги, которые ищут аналитику, чтобы быть в курсе бизнес-аналитики.
Два главных специалиста по бизнес-аналитике - Томас Давенпорт, с которым мы рассмотрели Аналитика на работе профессор бизнеса и статистики Джинхо Ким. Они являются авторами книги «Как идти в ногу с квантами: ваше руководство по пониманию и использованию аналитики».
Книга раскрывает стратегическое значение того, как люди и идеи используются, прежде чем выбирать какое-либо аналитическое решение. Предназначенная для менеджеров, книга отлично подходит для руководителей, пытающихся собрать данные в своей организации.
Ваши данные - это ваш бизнес
Идти в ногу с квантами имеет возможность расширить дискуссию о полезности данных. Мы все чаще читаем или слышим термин «большие данные», но многие авторы так и не дошли до конца темы бизнес-аналитики - иными словами, как аналитика работает помимо цифр? Давенпорт показал свою аналитическую перспективу в предыдущих работах, таких как Судебные звонки , В Quants он и Ким не тратят времени на поиски того, почему большие данные - это новый способ построения бизнеса, отмечая:
«Большие данные и аналитика не просто улучшают процесс принятия внутренних решений. Многие интернет-организации - Google, Facebook, Amazon, eBay и другие - используют так называемые большие данные из онлайн-транзакций не только для поддержки решений, но и для создания новых продуктов и предложений для клиентов ».
Перспективы, которые дают команде малого бизнеса «большие умные способности»
Малые предприятия, в которых растут сотрудники, должны контролировать количество сотрудников и то, как эти ресурсы используются. Поскольку аналитика, выходящая за рамки базовых показателей, может привести к выделению ресурсов для измерения, в книге предлагаются идеи о том, как превратить вашу организацию в потребность, а не в случайный выбор ресурса. Глава «Постановка проблемы» показывает, как организовать аналитические задачи:
«Решение двигаться вперед может быть обусловлено догадкой или интуицией. Стандарт доказательств на данный момент является низким. Конечно, весь смысл качественного анализа заключается в том, чтобы в конечном итоге применить некоторые данные и проверить свою догадку. В этом разница между аналитическими мыслителями и другими: они проверяют свои догадки с помощью данных и анализа. Самое главное на этапе распознавания проблемы - это полное понимание проблемы и почему это важно ».
Авторы раскрывают этапы и этапы оценки и представления информации, все с простыми напоминаниями, такими как:
«Поскольку аналитические люди знакомы с техническими терминами … они часто предполагают, что их аудитория тоже будет. Но это трагическая ошибка ».
Удобно, что сегмент «Решение проблемы» сопровождается, пожалуй, наиболее действенными идеями для малого бизнеса. Внутри этого сегмента и других есть множество интересных аспектов, которые интересны для анализа. В работе Флоренс Найтингейл с показателями смертности есть исторический эпизод, связанный с визуализацией данных. Мне понравилось «уравнение Фидо», забавная версия, чтобы объяснить, что модель должна делать. Воображаемая концепция стоит прямо перед тем, как присваивать переменные в модели:
«Как и в случае выбора переменных, даже весьма субъективные вещи можно измерять систематическим образом…. Независимо от того, какие данные у вас есть, всегда есть возможность получить больше данных или данных, отличных от того, что вы изначально использовали для размышления о своей проблеме ».
Авторы берут модели, переменные и визуализацию данных, что делает книгу отличным выбором для прочтения перед другими конкретными аналитическими темами. Вы можете прочитать это, прежде чем поднять прогностическое аналитика а также Большие данные без подробностей о языке программирования, рассматриваемых в таких книгах, как Yahoo Web Analytics .
Если вы окажетесь в битве за решения, основанные на данных, вы найдете В ногу с квантами как подходящее оружие, чтобы выиграть день.
4 комментария ▼
