Neatkarīgi no uzņēmuma lieluma un nozares, dati sniedz ieskatu uzņēmējdarbības operācijās, kas palīdz vadībai un ieinteresētajām personām pieņemt pārdomātus lēmumus.
Datu nozīme uzņēmējdarbības izaugsmē
Datu vērtība ir kļuvusi par augstāko līmeni mūsdienu pasaulē, kurā arvien pieaug izaicinājumi un konkurence, jo tie sniedz uzņēmumiem informāciju, kas nepieciešama, lai pieņemtu pārdomātus biznesa lēmumus.
Pamatojoties uz precīziem datiem, ieinteresēto personu un vadības pieņemtie lēmumi virzīs organizāciju uz ilgtspējīgu izaugsmi un panākumiem. Uzņēmumi var labāk izprast savu darbību un klientus, izmantojot datu statistiku.
Visu veidu uzņēmumi var pieņemt labākus lēmumus, galvenokārt bieži analizējot datus, kas nodrošina efektīvu darbību un nodrošina lielākus ienākumus.
Saskaņā ar Forbes ziņojumu 59% uzņēmumu izmanto datu analīzi, lai uzlabotu lēmumu pieņemšanu un palielinātu produktivitāti. Katra nozare un nozare, tostarp mārketings un pārdošana, personāla vadība, IT, loģistika, mazumtirdzniecība un daudzas citas, izmanto datus, lai noteiktu tendences un prognozētu patērētāju uzvedības modeļus, izprastu viņu klientus, uzlabotu pakalpojumu kvalitāti, samazinātu izmaksas, izstrādātu jaunus produktus un risinājumus, inovācijas un dažādas citas lietas.
Mūsdienās, neatkarīgi no lieluma vai nozares, datu analīze ir nepieciešama ikvienam uzņēmumam. Tas ir izaugsmes stūrakmens, jo tas ļauj uzņēmumiem noteikt jomas, kuras var gūt labumu no uzlabojumiem, novērtēt sniegumu un noteikt iespējas uzlabot savu darbību.
Rezultātā ieguldījumi uz datiem balstītās tehnoloģijās var palīdzēt uzņēmumiem iegūt konkurētspējas priekšrocības un palielināt peļņu.
MVU un lielām organizācijām datu izpēte un analīze var būt vērtīga lēmumu pieņemšanai, stratēģijas izstrādei un izaugsmei, ja datu izpēte un analīze tiek izmantota efektīvi un lietderīgi.
Kas ir datu pratība?
Datu pratība ir process, kurā tiek interpretēti, izmantoti, izprasti datu modeļi un izdarīti secinājumi, kas novedīs pie veiksmīgiem biznesa rezultātiem.
Datu pratība ir spēju un zināšanu kopums, kas ļauj cilvēkiem un organizācijām izmantot datus produktīvā veidā, lai sasniegtu savus mērķus. Tas ietver datu apkopošanai, organizēšanai, uzglabāšanai un izmantošanai izmantoto metožu izpratni un to, kā no tiem izdarīt derīgus secinājumus.
Zinot daudzos datu veidus, piemēram, datu avotus, analīzes veidus un datu higiēnu, jūs kļūsit pratīgāks par datiem. Nozīmīgus datu ieskatus var iegūt, izmantojot datu analīzes rīkus, metodes un sistēmas.
Vēl viens datu pratības aspekts ir zināt, kad ir jāiekļauj dati, ir nepieciešami precīzi vai plašāki pētījumi. Pēdējais personas datu pratības rādītājs ir spēja sniegt uz datiem balstītu ieskatu veidā, ko īpašnieki un citas ieinteresētās personas var saprast un atbilstoši rīkoties.
Profesionāļi, kas ir informēti par datiem, var tos izmantot, lai analizētu modeļus, gūtu ieskatu un pieņemtu lēmumus. Rezultātā datu pratība kļūst arvien svarīgāka vadītājiem, darbiniekiem un vadītājiem, kuri vēlas pievienot vērtību savām organizācijām.
Mūsdienās visu veidu uzņēmumi neatkarīgi no mēroga ir pilnībā atkarīgi no datu ieskatiem, lai pieņemtu apzinātus lēmumus un pārveidotu neapstrādātus un nejaušus datus vērtīgā biznesa informācijā.
Īsumā, datu pratība iegūst milzīgu popularitāti MVU un lielajās korporācijās, jo tā palīdz palielināt produktivitāti, inovācijas un uzlabot klientu pieredzi, tādējādi uzlabojot IA.
Kāpēc datu pratība ir svarīga jūsu uzņēmumam?
Ja organizācijas vēlas izturēt mūsdienu konkurētspējīgo digitālo pasauli, datu pratība ir ļoti svarīga, jo tā ļauj pieņemt lēmumus, pamatojoties tikai uz datiem, lai pieņemtu labus lēmumus un rezultātus.
Profesionāļi, kas ir kvalificēti datu veidošanā un analīzē, var apstrādāt datus, lai gūtu izcilu ieskatu, lai palīdzētu efektīvai korporatīvajai darbībai un aktivitātēm, ļaujot viņiem dot savu uzņēmumu vērtību.
Uzņēmumi, kas izkārto plānus, pamatojoties uz datu faktiem, vienmēr ir soli priekšā, lai savlaicīgi izmantotu iespējas, nodrošinātu klientam specifiskus risinājumus un produktus, kā arī precizētu darbības.
Datu ieskati ļauj jebkura lieluma uzņēmumiem izdarīt secinājumus, kas ļauj attiecīgajām ieinteresētajām personām labāk sazināties ar darbiniekiem, pārvarēt vājās vietas, aizpildīt nepilnības un nodrošināt biznesa vērtību klientiem, pārdevējiem un piegādātājiem.
Organizācijas, kas pretojas uz datiem balstītu lēmumu pieņemšanai, var piedzīvot sarežģītu posmu, lai optimizētu, automatizētu un digitalizētu darbības, kā rezultātā biznesa rezultāti nav atbilstoši.
Saskaņā ar Gartner aptauju datu pratības trūkums ir otrs lielākais iekšējais šķērslis panākumiem. Datu pratība līdz 2023. gadam tiks formalizēta par vairāk nekā 80%, ņemot vērā tās spēju pievienot biznesa vērtību.
Sadarbības komunikācija paaugstināja produktivitāti, labāku klientu apkalpošanu, uzlabotu lēmumu pieņemšanu, labākus rezultātus, inovācijas un darba procesa efektivitāti – to visu var panākt organizācijas, kas pieņem datu pratību.
Ar datu pratību saistītie izaicinājumi
Mūsdienu uz datiem balstītajā pasaulē organizācijām arvien svarīgāka ir spēja interpretēt datus un pieņemt lēmumus, pamatojoties uz tiem.
Tomēr datu pratībai ir savas problēmas. Šīs problēmas ietver specializētu datu prasmju trūkumu, grūtības saprast sarežģītas datu kopas, grūtības pārvaldīt milzīgus datu apjomus un grūtības izprast un lietot datus dažādos kontekstos.
Šo problēmu dēļ organizācijām un profesionāļiem var būt nepieciešama palīdzība, lai tie kļūtu pratīgi un pieņemtu izglītotus lēmumus.
Kvalificēti darbinieki: kvalificētiem speciālistiem ir jāveic datu savstarpēja sadarbība, lai sasniegtu vēlamos rezultātus no datu kopām. Organizācijai ir nepieciešami speciālisti, piemēram, datu zinātnieki, inženieri, analītiķi un arhitekti.
Datu dublēšana: tā kā dati ir dinamiski, ir skaidrs, ka laika gaitā tie tiks pakļauti dažādām izmaiņām. Uzņēmumiem jāiegulda dārgos uzņēmuma līmeņa risinājumos, lai uzturētu datus plašā mērogā un atjauninātā stāvoklī.
Datu integritāte: organizācijām ir jāpārvar tādas problēmas kā datu kļūdas cilvēku kļūdu dēļ, datu formātu neatbilstības, datu vākšanas kļūdas un privātuma pārkāpumi.
Integrācijas trūkums: daudzo datu kopu, sinhronizācijas grūtību, mērogojamības un elastības dēļ datu integrācija no dažādiem departamentiem ir viens no lielākajiem izaicinājumiem. Uzņēmumiem, iespējams, būs jāpieņem jaunas datu integrācijas vai analīzes metodes un rīki.
Datu apakškopas: datu analīze ietver 360 grādu perspektīvu, tāpēc organizācijām ir jāveic datu bāzes infrastruktūras, darbplūsmu utt. vajadzīgā integrācija vai jaunināšana, lai apkopotu visas datu kopas. Tikai vienas konkrētas datu kopas apstrāde nesniegs kritisku ieskatu vai var sniegt tikai daļēju ieskatu.
Fiziskā un loģiskā: organizācijām ir nepieciešama īpaša aparatūra un programmatūra, lai apstrādātu sarežģītas un milzīgas datu kopas, lai analizētu un pieņemtu uz datiem balstītus lēmumus, piemēram, datu glabāšanu, mākoņtelpu, algoritmus, programmatūras pakotnes utt.
Izdevumi: uz datiem balstīta lēmumu pieņemšanai ir nepieciešama datu precizitāte, konsekvence un konteksts, un šiem uzņēmumiem ir jāievieš nepieciešamie noteikumi un izmaiņas. Organizācijai tas radītu papildu izdevumus.
Datu pratības mērķis ir nodrošināt organizācijām sistēmu lēmumu pieņemšanai, pamatojoties uz faktiskiem datiem, nevis uz pieņēmumiem, kas tās virzīs uz jauniem augstumiem.
Būtiskas datu pratības prasmes un koncepcijas uzņēmējdarbībai
E-komercijas vietnes, kas izseko mazumtirgotāju pirkumus uzņēmumu vietnēs, izmanto sīkfailus un vietņu bāksignālus, lai apkopotu datus ārkārtīgi lielā ātrumā. Taču bez datu pratības prasmēm šo datu nozīme paliek neizmantota.
Šajā sadaļā apskatīsim prasmes, kas nepieciešamas datu lietpratībai, lai iegūtu uzņēmējdarbības vērtību.
Datu pratības prasmēm ir nepieciešams izprast datu kopu darbību un manipulēt ar tām un tās interpretēt, lai izdarītu saprātīgus secinājumus, kas palīdzētu organizācijām izlemt veicināt uzņēmuma uzņēmējdarbību.
Pamatlīmenī datu pratības prasmes nav nekāds īpašs apgūstamo prasmju kopums; tā ir visaptveroša pakete, kā norādīts tālāk:
- Datu izpēte: sarežģītu un mēroga datu izpēte to avotu, veidu, formātu utt.
- Datu pārvaldība: pareizu datu izgūšana, tīrīšana, glabāšana utt.
- Datu izmantošana: analīze, interpretācija, vizualizācija, ziņošana utt.
- Domēna zināšanas: lai veiktu datu modeļu atklāšanu, modeļu atpazīšanu un prognozēšanu
- Datu lietojums: kā organizācija, piemēram, biznesa inteliģence, digitālā transformācija, lēmumu atbalsts, mākslīgais intelekts, automatizācija, analīze utt., izmantos datus.
- Uzlabojumi: datu kopu pārbaude attiecībā uz nepilnībām un kļūdām, lai improvizētu rezultātus un sasniegtu uzņēmuma mērķi.
Uzņēmumiem ir nepieciešami profesionāļi ar tehniskām, analītiskām un statistikas spējām, lai interpretētu datus, gūtu ieskatu un uzdotu pareizos jautājumus īstajā vietā, lai kļūtu par pilnībā uz datiem balstītu organizāciju.
Turklāt zināšanas par datu pārvaldību, drošību un organizatoriskiem standartiem un atbilstību palīdz profesionāļiem glabāt datus drošā krātuvē, nepārkāpjot nekādas politikas un noteikumus.
Uzņēmumiem ir jāuzsāk darbinieku apmācības un prasmju pilnveides programmas, lai uzlabotu datu pratību.
Biznesa koncepcijas
Tālāk minētie jēdzieni ir būtiski uz datiem balstītiem uzņēmumiem.
- Datu analīze: datu analīze aprakstošā, diagnostiskā un paredzamā ziņā.
- Datu strīdēšanās: tas ir neapstrādātu datu sagatavošanas process turpmākai analīzei, ko sauc arī par datu tīrīšanu.
- Datu vizualizācija: process, kurā dati tiek pārveidoti vizuālā attēlojumā diagrammās, tabulās, kartēs, infografikās utt. Tas palīdz lēmumu pieņēmējam veikt nepieciešamos biznesa saskaņojumus.
- Datu ekosistēma: datu analīze ir sarežģīta un atjautīga darbība, tāpēc nepieciešamās aparatūras un programmatūras jaunināšana ir būtiska, lai iegūtu vēlamo datu analīzes rezultātu.
- Datu pārvaldība: organizācijas politikas, vadlīnijas un atbilstība pilnīgas datu analīzes darbībām.
- Datu komanda: kvalificētu profesionāļu komanda, kas veic datu analīzes darbības un sniedz labāku ieskatu biznesa vērtības radīšanai.
Pārejot uz nākotni, organizācijas kļūs arvien vairāk orientētas uz datiem, lai veicinātu biznesa rezultātus, tāpēc pieprasījums pēc profesionāļiem, kuri demonstrē datu pratību, turpinās pieaugt.
Organizācijas, kas vēlas izcelties, pamatojoties uz datiem, kas balstīti uz faktiem, var saprātīgi ieguldīt, lai uzlabotu savu darbinieku un infrastruktūras prasmes.
Kā veidot datu pratību savā biznesā?
Saskaņā ar Accenture ziņojumu tikai 25% profesionāļu uzskata, ka izmanto datus efektīvi, un vēl mazāk, tikai 21% ir pārliecināti par savām datu pratības prasmēm.
Pētījumā norādīts, ka organizācijām ir jāveido datu pratības prasmes, lai sniegtu darbiniekiem iespējas un padarītu viņus pārliecinātus, lai nodrošinātu izcilus rezultātus.
Apskatīsim, kā organizācijas var veidot kultūru un mudināt darbiniekus piedalīties tajā:
Piezīme. Šī nav standarta vadlīnija vai sistēma; tas sniedz plašu skatījumu.
Pirmkārt, organizācijas var definēt datu pratības mērķus, novērtēt darbinieku prasmju līmeni un izstrādāt atbilstošus mācību ceļus. Precīzi to var izvilkt, veicot šādas darbības:
- Paziņojiet vadībai un darbiniekiem datu pratības nozīmi
- Nosakiet nepilnības datu pratībā
- Izstrādājiet datu pratības programmu atbilstoši darbinieku vajadzībām
- Definējiet mērķus un novērtējiet veiktspēju, izmantojot KPI
- Kopīgojiet datus un padariet tos pieejamus darbiniekiem
- Saņemiet atsauksmes un uzlabojiet programmu visur, kur tas ir nepieciešams
Lai iegūtu darbinieku prasmju kopumu un izpratni, ir nepieciešama šāda informācija:
- Darbinieku prasmes veikt statistiskās un loģiskās operācijas
- Vadītāji, kuri ir pietiekami spējīgi izveidot un izskaidrot darbplūsmu vai procesu, pamatojoties uz attiecīgiem skaitļiem vai datiem
- Datu ekspertu, piemēram, datu inženieru, datu analītiķu un zinātnieku spējas, kas var izskaidrot savu AI un ML algoritmu rezultātus
Rīki un apmācība: organizācijas var izveidot datu pratības mācību programmu, kas nodrošina būtiskus rīkus un apmācību, lai sasniegtu vēlamo datu pratības līmeni.
Mācību pēcpārbaude, lai veiktu pasākumus, izsekotu un pārraudzītu progresu ceļā uz datu pratību individuālā un organizācijas līmenī, lai nodrošinātu, ka jūsu programma darbojas pareizi.
Ļaujot darbiniekiem elastīgi un pietiekami daudz laika praktizēt datu iemaņas, viņi varēs iegūt prasmīgi izmantot datus, lai organizācijai pievienotu vērtību.
Pamatojoties uz ievadītajiem datiem, organizācijas var noteikt atskaites punktus un reālistiskus mērķus, lai sasniegtu vēlamo datu pratības līmeni visās biznesa vienībās, pamatojoties uz organizācijas atbilstību.
Prasmju uzlabošana palīdzēs visu izmēru un veidu uzņēmumiem ieviest un izpildīt datu analīzes programmu, lai pieņemtu uz datiem pamatotu lēmumu.
Ņemot vērā pašreizējo konkurenci tirgū, lielākā daļa uzņēmumu arvien vairāk apzinās nepieciešamību palielināt savu datu pratību.
Personām un organizācijām kļūst arvien svarīgāk, lai viņiem būtu prasmes un resursi, kas nepieciešami dinamisku un sarežģītu datu analīzei, jo digitalizācija kļūst arvien populārāka un kļūst par stundas vajadzību.
Piemērotu rīku izmantošana neapšaubāmi radītu pievienoto vērtību un atvieglotu un ātrāku datu analīzes un ieskatu iegūšanas procesu.
Visi profesionāļi var izmantot šos resursus, sākot no tiešsaistes nodarbībām līdz interaktīvām pamācībām līdz programmēšanas apguvei.
Tālāk ir minēti daži rīki, kas varētu būt noderīgi datu pratības ceļā.
Viens no Coursera kursiem, kuru vērts apskatīt, ir datu pratības specializācija.
Kursi, kas saistīti ar datu pārvaldību, biznesa inteliģenci un datu noliktavu, noteikti papildinās datu analīzes un datu pārvaldības prasmes.
Profesionāļi, kuriem ir pieredze un zināšanas programmēšanas valodās, piemēram, Python un Java, datu bāzu sistēmās, piemēram, SQL un NoSQL, un operētājsistēmās, piemēram, UNIX un LINUX, iegūs pārsvaru un apsteigs datu analīzi un iegūs ātrākus rezultātus.
Datu vizualizācija: neapstrādātus datus nevar saprast cilvēki, kas atrodas ārpus datu analīzes sadaļas, tāpēc dati ir jāuzrāda vizuālā formātā, lai tos saprastu attiecīgie uzņēmumu īpašnieki un ieinteresētās personas, lai viņi varētu pieņemt saistītus biznesa lēmumus.
Dažus tālāk norādītos rīkus var izmantot, lai attēlotu datus dažādos veidos, tostarp diagrammas, infografikas un citus vizuālos elementus.
Ja meklējat progresīvu datu pārvaldību, varat izpētīt AI, ML un RPA kursus. Šie kursi palīdzēs profesionāļiem dziļāk iedziļināties datu ieskatos un radīt automatizāciju un inovācijas.
Nobeiguma vārdi
Mēdz teikt, ka, ja tev nav navigācijas kompasa, tu apmaldīsies okeānā. Tāda pati koncepcija tiek piemērota datiem. Bez uz datiem balstītiem lēmumiem pastāv liela iespējamība, ka visu izmēru un veidu uzņēmumi var zaudēt konkurētspēju ļoti prasīgajā vidē.
Katra tīmekļa pasaules daļa vāc datus ārkārtīgi lielā ātrumā. Virzoties uz priekšu, mums ir jāuzlabo datu pratības prasmes un jāizmanto tās, lai pieņemtu biznesa lēmumus, lai palielinātu produktivitātes, klientu apmierinātības, automatizācijas, inovāciju, peļņas u.c. vērtību.
Pēc tam iepazīstieties ar labākajiem datu pārvaldības rīkiem vidējiem un lieliem uzņēmumiem.