Bez ohledu na velikost podniku a sektor poskytují data přehled o obchodních operacích, které pomáhají managementu a zúčastněným stranám činit informovaná rozhodnutí.
Table of Contents
Význam dat pro růst firmy
Hodnota dat vzrostla na vrchol v dnešním světě rostoucích výzev a konkurence, protože podnikům poskytují informace, které potřebují k moudrým obchodním rozhodnutím.
Na základě přesných dat by rozhodnutí zainteresovaných stran a managementu vedla organizaci k trvalému růstu a úspěchu. Podniky mohou lépe porozumět svým operacím a zákazníkům pomocí statistik dat.
Podniky všech typů se mohou lépe rozhodovat, zejména analýza dat často vede k efektivním operacím a vede k vyšším výdělkům.
Podle zprávy Forbes používá 59 % společností analýzu dat ke zlepšení rozhodování a zvýšení produktivity. Každý sektor a průmysl, včetně marketingu a prodeje, HR, IT, logistiky, maloobchodu a mnoha dalších, používá data k identifikaci trendů a předpovídání vzorců chování spotřebitelů, pochopení jejich zákazníků, zlepšení kvality služeb, snížení nákladů, vývoj nových produktů a další. řešení, inovovat a dělat různé další věci.
V dnešní době, bez ohledu na velikost nebo odvětví, je analýza dat nezbytná pro každou firmu. Je základním kamenem růstu, protože umožňuje firmám identifikovat oblasti, které mohou těžit ze zlepšení, hodnotit výkonnost a identifikovat možnosti, jak posunout své operace vpřed.
V důsledku toho mohou investice do technologie založené na datech pomoci podnikům získat konkurenční výhodu a maximalizovat zisky.
Pro malé a střední podniky a velké organizace může být výzkum a analýza dat cenná pro rozhodování, rozvoj strategie a růst, pokud jsou studie a analýza dat využívány efektivně a efektivně.
Co je datová gramotnost?
Datová gramotnost je proces interpretace, využití, pochopení datových vzorců a vyvozování závěrů, které povedou k úspěšným obchodním výsledkům.
Datová gramotnost je soubor schopností a znalostí, které umožňují lidem a organizacím využívat data produktivními způsoby k dosažení svých cílů. Zahrnuje pochopení metod používaných ke shromažďování, organizování, ukládání a používání dat a toho, jak z nich vyvozovat platné závěry.
Když budete znát mnoho forem dat, jako jsou zdroje dat, typy analýz a hygiena dat, stanete se datově gramotnějšími. Smysluplné poznatky o datech lze odvodit pomocí nástrojů, metod a rámců pro analýzu dat.
Dalším aspektem datové gramotnosti je vědět, kdy je třeba zahrnout data, kdy je třeba data přesně začlenit nebo kdy je potřeba provést další výzkum. Posledním ukazatelem datové gramotnosti člověka je schopnost předávat poznatky založené na datech způsobem, kterému majitelé a další zainteresované strany mohou rozumět a jednat podle nich.
Profesionálové, kteří mají znalosti o datech, je mohou použít k analýze vzorců, získání přehledu a rozhodování. V důsledku toho je datová gramotnost stále důležitější pro manažery, zaměstnance a výkonné vedení, kteří chtějí svým organizacím přidat hodnotu.
Dnes všechny typy podniků, bez ohledu na rozsah, závisí zcela na datových přehledech, aby mohly činit informovaná rozhodnutí a transformovat nezpracovaná a náhodná data na cenné obchodní informace.
Stručně řečeno, datová gramotnost si získává obrovskou popularitu mezi malými a středními podniky a velkými korporacemi, protože pomáhá zvyšovat produktivitu, inovace a lepší zákaznickou zkušenost, což vede k lepší návratnosti investic.
Proč je datová gramotnost pro vaše podnikání důležitá?
Pokud chtějí organizace obstát v dnešním konkurenčním digitálním světě, pak je datová gramotnost životně důležitá, protože jim umožňuje rozhodovat se výhradně na základě dat a odvozovat tak dobrá rozhodnutí a výsledky.
Profesionálové kvalifikovaní v konstrukci a analýze dat mohou zpracovávat data, aby získali lepší přehledy, které napomáhají efektivním firemním operacím a činnostem, což jim umožňuje přispívat hodnotu jejich podnikům.
Podniky, které plánují plány na základě datových faktů, jsou vždy o krok napřed, aby včas zachytily příležitosti, poskytovaly řešení a produkty specifická pro zákazníka a dolaďovaly provoz.
Statistiky dat umožňují společnostem všech velikostí vyvodit závěry, které umožní příslušným zainteresovaným stranám lépe komunikovat se zaměstnanci, překonat úzká místa, vyplnit mezery a poskytnout obchodní hodnotu zákazníkům, prodejcům a dodavatelům.
Organizace, které se brání přijmout rozhodnutí založená na datech, mohou projít náročnou fází optimalizace, automatizace a digitalizace operací, což vede k nedostatečným obchodním výsledkům.
Podle průzkumu společnosti Gartner je nedostatečná datová gramotnost druhou největší vnitřní překážkou úspěchu. Datová gramotnost bude do roku 2023 formalizována o více než 80 % s ohledem na její schopnost přidávat obchodní hodnotu.
Organizace, které přijmou datovou gramotnost, mohou dosáhnout vyšší produktivity, lepších služeb zákazníkům, lepšího rozhodování, lepších výsledků, inovací a efektivnosti pracovních procesů.
Výzvy spojené s datovou gramotností
Schopnost interpretovat data a rozhodovat se na jejich základě je pro organizace v dnešním světě založeném na datech stále důležitější.
Datová gramotnost má však svá úskalí. Mezi tyto výzvy patří nedostatek specializovaných datových dovedností, potíže s pochopením komplikovaných datových sad, potíže se správou obrovských objemů dat a potíže s porozuměním a aplikací dat v různých kontextech.
Organizace a odborníci mohou kvůli těmto problémům potřebovat pomoc, aby se stali datově gramotnými a činili informovaná rozhodnutí.
Kvalifikovaní zaměstnanci: Kvalifikovaní specialisté by měli provádět datovou interakci, aby dosáhli požadovaných výsledků z datových souborů. Organizace potřebuje specialisty, jako jsou datoví vědci, inženýři, analytici a architekti.
Duplikace dat: Protože jsou data dynamická, je zřejmé, že budou v průběhu času procházet různými úpravami. Společnosti by měly investovat do drahých podnikových řešení, aby udržovaly data v širokém měřítku a aktualizovaném stavu.
Integrita dat: Organizace musí překonat problémy, jako jsou chyby v datech způsobené lidskou chybou, nekonzistence mezi formáty dat, chyby shromažďování dat a narušení soukromí.
Nedostatek integrace: Vzhledem k mnoha souborům dat, potížím se synchronizací, škálovatelnosti a flexibilitě je integrace dat z různých oddělení jednou z největších výzev. Společnosti mohou potřebovat přijmout nové techniky a nástroje pro integraci dat nebo analýzu.
Datové podmnožiny: Analýza dat zahrnuje 360stupňovou perspektivu, takže organizace musí provést nezbytné integrace nebo upgradovat databázovou infrastrukturu, pracovní postupy atd., aby mohly shromáždit všechny datové sady. Zpracování pouze jedné konkrétní sady dat by neposkytlo kritické poznatky nebo by mohlo poskytnout pouze částečné poznatky.
Fyzické a logické: Organizace potřebují specifický hardware a software ke zpracování složitých a obrovských datových sad za účelem analýzy a rozhodování na základě dat, jako je ukládání dat, cloudový prostor, algoritmy, softwarové balíčky atd.
Náklady: Rozhodování založené na datech vyžaduje přesnost, konzistenci a kontext dat a tyto společnosti musí provést nezbytná opatření a změny. Vedlo by to k dalším výdajům pro organizaci.
Datová gramotnost si klade za cíl poskytnout organizacím rámec pro rozhodování založené na skutečných datech spíše než na předpokladech, které je posunou do nových výšin.
Základní dovednosti a koncepty datové gramotnosti pro podnikání
Weby elektronického obchodu sledující nákupy maloobchodníků na firemních webových stránkách používají soubory cookie a webové majáky ke shromažďování údajů mimořádným tempem. Ale bez dovedností v oblasti datové gramotnosti zůstává význam těchto dat nevyužit.
V této části se podíváme na dovednosti potřebné k datové gramotnosti k odvození obchodní hodnoty.
Dovednosti v oblasti datové gramotnosti vyžadují pochopení fungování datových sad a manipulaci s nimi a jejich interpretaci, aby bylo možné vyvodit srozumitelné závěry, které organizacím pomohou rozhodnout se, jak podpořit podnikání společnosti.
Na základní úrovni nepředstavují dovednosti v oblasti datové gramotnosti žádný konkrétní soubor dovedností, které je třeba získat; je to komplexní balíček, jak je uvedeno níže:
- Průzkum dat: Zkoumání složitých a škálovatelných dat z hlediska jejich zdrojů, typů, formátů atd.
- Správa dat: Načítání, čištění, ukládání správných dat atd.
- Použití dat: Analýza, interpretace, vizualizace, reportování atd.
- Znalost domény: Provádět zjišťování vzorů dat, rozpoznávání vzorů a predikci
- Aplikace dat: Jak organizace, jako je business intelligence, digitální transformace, podpora rozhodování, umělá inteligence, automatizace, analýza atd., bude využívat data.
- Zlepšení: Zkoumání mezer a chyb v souborech dat za účelem improvizace výsledků k dosažení účelu podnikání.
Společnosti potřebují profesionály s technickými, analytickými a statistickými schopnostmi, kteří budou interpretovat data, čerpat poznatky a klást správné otázky na správném místě, aby se staly organizací plně založenou na datech.
Kromě toho znalosti o správě dat, zabezpečení a organizačních standardech a dodržování předpisů pomáhají profesionálům uchovávat data v bezpečném a zabezpečeném úložišti, aniž by porušovali jakékoli zásady a předpisy.
Společnosti potřebují zahájit školení a programy zvyšování kvalifikace pro zaměstnance, aby získali znalosti v oblasti datové gramotnosti.
Obchodní koncepty
Níže uvedené koncepty jsou nezbytné pro podniky založené na datech:
- Analýza dat: Analýza dat z hlediska deskriptivního, diagnostického a prediktivního.
- Data Wrangling: Je to proces přípravy nezpracovaných dat pro další analýzu, nazývaný také čištění dat.
- Vizualizace dat: Proces převodu dat do vizuální reprezentace v grafech, tabulkách, mapách, infografikách atd. Pomáhá tomu, kdo rozhoduje, provést nezbytná obchodní zarovnání.
- Datový ekosystém: Analýza dat je komplexní a vynalézavá činnost, takže upgrade potřebného hardwaru a softwaru je nezbytný pro získání požadovaného výstupu z analýzy dat.
- Data Governance: Organizační zásady, pokyny a soulad pro komplexní analýzu dat.
- Datový tým: Tým zkušených profesionálů, kteří provádějí analýzu dat a poskytují lepší přehledy pro vytváření obchodní hodnoty.
Jak se posouváme do budoucnosti, organizace se budou více orientovat na data, aby dosáhly obchodních výsledků, takže poptávka po profesionálech, kteří prokazují datovou gramotnost, bude i nadále narůstat.
Organizace, které chtějí vyniknout na základě faktů založených na datech, mohou rozumně investovat do zvyšování kvalifikace svých zaměstnanců a infrastruktury.
Jak vybudovat datovou gramotnost ve vašem podnikání?
Podle zprávy společnosti Accenture se pouze 25 % profesionálů domnívá, že data využívají efektivně, a ještě méně, pouhých 21 % si věří ve své dovednosti v oblasti datové gramotnosti.
Průzkum uvádí, že organizace si potřebují vybudovat dovednosti v oblasti datové gramotnosti, aby zaměstnancům poskytly větší sebevědomí a poskytovaly průlomové výsledky.
Podívejme se, jak mohou organizace budovat kulturu a povzbuzovat pracovníky, aby byli její součástí:
Poznámka: Toto není standardní směrnice nebo rámec; poskytuje široký rozhled.
Pro začátek mohou organizace definovat cíle v oblasti datové gramotnosti, posoudit úroveň dovedností zaměstnanců a navrhnout vhodné vzdělávací cesty. Přesně to lze rozvinout v následujících krocích:
- Informujte vedení a zaměstnance o důležitosti datové gramotnosti
- Identifikujte mezery v datové gramotnosti
- Navrhněte program datové gramotnosti specifický pro potřeby zaměstnanců
- Definujte cíle a měřte výkon pomocí KPI
- Sdílejte a zpřístupněte data zaměstnancům
- Získejte zpětnou vazbu a vylepšete program tam, kde je to nutné
Chcete-li získat soubor dovedností a povědomí zaměstnanců, jsou nutné následující informace:
- Dovednosti zaměstnanců ve statistických a logických operacích
- Manažeři, kteří jsou dostatečně schopni sestavit a vysvětlit pracovní postup nebo proces na základě relevantních čísel nebo dat
- Schopnosti datových expertů, jako jsou datoví inženýři, datoví analytici a vědci, kteří dokážou vysvětlit výstup svých algoritmů AI a ML
Nástroje a školení: Organizace mohou vytvořit výukový program datové gramotnosti, který poskytuje základní nástroje a školení k dosažení požadované úrovně datové gramotnosti.
Školení navazující na měření, sledování a monitorování pokroku směrem k datové gramotnosti na individuální a organizační úrovni, aby bylo zajištěno, že váš program funguje správně.
Pokud zaměstnancům poskytnete flexibilitu a dostatek času na procvičování dovedností v oblasti dat, pomůže jim to, aby se naučili používat data k přidané hodnotě pro organizaci.
Na základě vstupů mohou organizace stanovit milníky a realistické cíle k dosažení požadované úrovně datové gramotnosti napříč obchodními jednotkami na základě dodržování předpisů organizace.
Upskilling pomůže firmám všech velikostí a typů implementovat a spustit program analýzy dat, aby bylo možné rozhodovat se na základě dat.
Vzhledem k současnému konkurenčnímu trhu si naprostá většina společností stále více uvědomuje potřebu zvýšit svou datovou gramotnost.
Pro jednotlivce a organizace je stále důležitější mít dovednosti a zdroje potřebné k analýze dynamických a komplikovaných dat, protože digitalizace získává na popularitě a stává se nutností.
Použití vhodných nástrojů by nepochybně přidalo hodnotu a usnadnilo a zrychlilo proces analýzy dat a shromažďování informací.
Tyto zdroje mohou využívat všichni profesionálové, od online kurzů přes interaktivní výukové programy až po výuku programování.
Následuje několik nástrojů, které by mohly být užitečné na cestě k datové gramotnosti.
Jedním z kurzů od Coursera, na které stojí za to se podívat, je Specializace datové gramotnosti.
Kurzy týkající se správy dat, Business Intelligence a datového skladu by jistě přidaly dovednosti k analýze dat a správě dat.
Profesionálové se zkušenostmi a znalostmi v programovacích jazycích, jako je Python a Java, databázových systémech, jako je SQL a NoSQL, a operačních systémech jako UNIX a LINUX, získají převahu a udrží si náskok před dokončením v analýze dat a získají rychlejší výsledky.
Vizualizace dat: Nezpracovaným datům nemohou porozumět lidé mimo sekci analýzy dat, takže data musí být prezentována ve vizuálním formátu, aby je pochopili příslušní majitelé firem a zúčastněné strany, aby mohli činit související obchodní rozhodnutí.
Několik níže uvedených nástrojů lze použít k zobrazení dat různými způsoby, včetně grafů, infografik a dalších vizuálů.
Pokud hledáte pokročilou správu dat, můžete se podívat do kurzů AI, ML a RPA. Tyto kurzy pomohou profesionálům proniknout hlouběji do datových přehledů a vytvářet automatizaci a inovace.
Závěrečná slova
Říká se, že pokud nemáte navigační kompas, ztratíte se v oceánu. Stejný koncept je aplikován na data. Bez rozhodnutí založených na datech je vysoká pravděpodobnost, že podniky všech velikostí a typů mohou ztratit konkurenceschopnost ve vysoce náročném prostředí.
Každá část webového světa shromažďuje data extrémně vysokou rychlostí. Jak postupujeme kupředu, potřebujeme zvýšit dovednosti v oblasti datové gramotnosti a využít je k řízení obchodních rozhodnutí s cílem přidat hodnotu v produktivitě, spokojenosti zákazníků, automatizaci, inovacích, ziskech atd.
Dále se podívejte na nejlepší nástroje pro správu dat pro střední až velké podniky.