建立更好的分析团队的四位校长

任何有效的分析程序中最重要的元素之一就是其指导原则。我并不是在谈论使命宣言或核心价值观,尽管它们都应该在您的分析程序中起指导作用。我所说的数据原理是一个坚实的框架,该框架定义了您的团队愿意如何收集数据,如何使用它,哪些数据需要与其他信息区别对待以及其他类型的问题为您提供“保险杠”整体数据协议。

绝大多数数据项目失败并不是什么秘密。数据原理可以帮助您避免这种命运。它们绝不是硬性规定,几乎没有摆动的空间来促进增长或创造力。在您考虑创建团队和收集数据时,这些只是作为指南。即使您精通公司中的数据收集,现在也是时候在数据程序上按一下暂停以查看有效和无效的最佳时间。让这四个原则作为您的指导。

现在,公司比以往任何时候都更加了解敏捷和迅速发展的必要性。如果没有数据,您将无法快速旋转或有意义地旋转。例如,曾经主要在实体商店销售的公司可能很少关注其客户的在线习惯。现在,他们别无选择。能够更改您收集的信息类型是在瞬息万变的世界中发展业务的一部分。

但是,数据原理框架中的某些元素应始终保持不变。例如,某些国家甚至具有数据原则来指导其分析工作。这些类型的原则为在全国范围内使用数据提供了道德基础。在英国,例如,数据的原则包括了解该数据集必须在其整个生命周期进行管理的资产; 数据的重用很重要,并且将使用鼓励该概念的通用术语来创建数据;数据将根据有关敏感性的明确规则进行管理;并且这些数据将以公开和透明的方式使用。它们是简单的规则,但是它们为在几乎任何上下文中使用数据提供了一条清晰的途径。

综上所述,数据的成功还取决于工具。虽然今天我不会在这个特定主题上花费很多时间。我想确保不要掩饰它。原因有一个,就是分析工具的爆炸式增长,以及为什么围绕这些工具来构建IT体系结构。像Microsoft,Amazon,Oracle,SAP,SAS,IBM和Salesforce这样的公司,通过使客户能够处理更多数据而取得了爆炸性的增长。这导致可以满足复杂数据环境,法规约束,个性化需求和垂直行业要求的工具数量增加,因为数据正在推动每个行业几乎每个部门的增长。

无论您身处何行业,在确保对数据策略产生有意义的影响时,都可能需要考虑几种数据原理。以下是我的前四名。

1) 数据必须多样化。首先,您将要致力于创建各种数据集,以全面,完整地了解客户情况。没有多样化的数据,您就只能一窥客户生活的一小部分。就像社交媒体通常会提供“过分真实”的个人生活观点一样,例如,仅查看客户对产品的购买方式,就可以得出他们对公司承诺的加权视图。相反,重要的是找出更多信息:他们在哪里购物,您的公司可以解决哪些类型的问题,为什么他们需要每月在每个特定时间重新订购某个零件或服务?您了解得越多,您就越能了解您的客户并随着时间的推移建立忠诚感。

2) 数据团队必须好奇。就像您希望数据集多样化一样,您也希望查看数据的人员也多样化。我在这里不是在谈论文化多样性,尽管这也很重要。我正在谈论更多不同的观点-来自销售团队,市场营销团队,财务团队等的见解。来自产品开发人员,社交媒体团队中的见解以及那些倾向于与其他人的想法有所不同的见解。组。您的团队对数据越好奇,您的分析见解就越令人惊讶和复杂。

当您考虑到AI和分析系统中内置的偶然偏差时,这才有意义。如果我们开始与公司中来自不同背景的更多人员合作,这些偏见很可能会开始消失,从而使您对数据的视野不受阻碍。

3) 数据环境必须是协作的。正如英国的数据原则清单所指出的那样,数据旨在重用。这不是一劳永逸的事情。您拥有的数据越多,企业中可以从中受益的团队就越多-更不用说您的更大行业了。因此,请确保您的数据环境是完全协作的。创建通用语言进行标记和排序。构建允许无缝共享的兼容系统。并邀请可以使您的团队受益的团队参加会议,反之亦然。

筒仓永远无法工作。数据孤岛通常是导致失败的数据项目,数据沼泽和未使用数据的元凶。使您的组织能够与您的数据进行更多协作。使用CDP可以保存来自多个来源的数据,并使所有部门都可以访问它-会有所作为。

4) 数据策略必须授权决策和行动。没有迅速采取行动的能力,数据就毫无意义。我们已经在许多投资于AI和实时分析的大型公司中看到了这一点,却发现旧的旧时代瓶颈阻碍了数据的快速使用以提高效率或决策质量。因此,在您甚至启动数据战略之前,请确保所有领导者都承诺要全盘支持并授权决策和行动。当然,当授权员工做出决定并采取快速行动时,只要您从中学习,就必须创造一个可以犯错的环境。

如今,可用数据太多,以至于没有一套指导性原则就可以启动数据程序,就像跳入数据的兔子洞,而不会留下面包屑将您引向表面。每个公司都需要有能力在这个瞬息万变的世界中重返中心。您的数据原理应能提供这些价值,如果精心创建,也会创造很多价值。

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