Jak uchronić firmę przed lawiną Big Data?

Przeczytaj także: Big Data w Polsce: szanse i wyzwania

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.

5 SPOSOBÓW OCHRONY FIRMY PRZED LAWINĄ BIG DATA

W ciągu zaledwie kilku lat temat big data przeistoczył się z niszowego trendu w pełni dojrzałe zjawisko. Firmy, bez względu na wielkość, mają do czynienia z coraz większymi zbiorami, coraz większą liczbą typów danych i miejsc ich powstawania, a wszystko połączone jest z potrzebą coraz szybszego ich przetwarzania i zarządzania nimi. Ktoś może powiedzieć, że szum wokół dużych danych przybiera szybciej na znaczeniu niż same dane, tym niemniej nadszedł już czas, aby firmy opracowały strategie skutecznego działania mające na celu radzenie sobie z wyzwaniami, jakie niesie ze sobą wykładniczy przyrost liczby danych oraz ich różnorodność. Oto pięć kroków, jakie firmy mogą wykonać, aby odizolować się od tego szumu i skutecznie zabezpieczyć się przed lawiną big data.

1 - Zamiana danych w informacje

Jest olbrzymia różnica pomiędzy danymi a informacjami. Dane, w postaci surowej, nie stanowią szczególnej wartości. Wartość powstaje dopiero po przetworzeniu danych na informacje, które mogą być wykorzystane, jako siła napędowa podejmowanych decyzji. Jednak większość firm jest do tego stopnia przytłoczona ilością danych, że nie wiedzą, jak zabrać się do procesu przetwarzania ich na informacje. Trzeba zacząć, jak zauważył to mój kolega Darin Bartik w swoim niedawnym wywiadzie, od odpowiedzi na kluczowe dla firmy pytanie. Co takiego możemy się dowiedzieć, czego jeszcze nie wiemy? Postawienie sobie takiego prostego, praktycznego pytania pomoże nam skoncentrować nasze wysiłki na procesie przekształcania danych w informacje, który jest bardziej osiągalny i prostszy w zarządzaniu.