Dados importantes para pequenas empresas para manequins Cheat Sheet - dummies

Por Bernard Marr

Os dados importantes fazem grandes manchetes, mas é muito mais do que apenas uma frase vibrante ou a última moda comercial. O fenômeno é muito real e produz benefícios concretos em tantas áreas diferentes - particularmente nos negócios. Aqui você receberá o coração de grandes dados como empresário ou gerente: você examinará a terminologia chave que precisa para entender as principais habilidades de dados importantes para as empresas, dez etapas para usar dados importantes para tomar melhores decisões e Dicas para comunicar informações de dados aos seus colegas.

Compreendendo o grande jargão de dados

O jargão técnico que envolve grandes dados pode parecer um pouco assustador no início. As frases-chave e os termos que você provavelmente encontrará, com definições fáceis de entender para cada um, seguem:

Dados grandes: Cada vez mais, tudo o que você faz deixa um rastreamento digital (ou dados), o qual você (e outros) podem usar e analisar. A frase dados grandes refere-se a que os dados estão sendo coletados e a capacidade de usá-lo.
Grande análise de dados: Este é o processo de coleta, processamento e análise de dados para gerar insights que informam a tomada de decisão baseada em fatos. Em muitos casos, envolve a análise baseada em software usando algoritmos.
Algoritmo: Uma fórmula matemática ou processo estatístico executado por software para analisar dados. Geralmente envolve várias etapas de cálculo e pode ser usado para processar dados automaticamente ou resolver problemas.
Computação em nuvem: Software ou dados em execução em servidores remotos, em vez de localmente. Então, ao invés de armazenar ou computar coisas em sua própria máquina, você pode usar outros computadores conectados ao seu computador através de uma rede (como a Internet).
Dados estruturados: Qualquer dado ou informação localizada em um campo fixo dentro de um registro ou arquivo definido, como um banco de dados ou planilha. Sua estrutura inerente torna rápido, fácil e barato analisar.
Dados não estruturados: Todos os dados não são facilmente armazenados e indexados em formatos ou bancos de dados tradicionais. Inclui conversas por e-mail, postagens de redes sociais, conteúdo de vídeo, fotos, gravações de voz, sons e assim por diante. A falta de estrutura torna mais difícil analisar usando programas de computador tradicionais.
Dados semi-estruturados: Você adivinhou, isso é um cruzamento entre dados não estruturados e estruturados. São dados que podem ter alguma estrutura que pode ser usada para análise, mas que não possui estrutura estrita encontrada em bancos de dados ou planilhas. Por exemplo, uma publicação no Facebook pode ser categorizada por autor, data, duração e mesmo sentimento, mas o conteúdo geralmente não é estruturado.
Dados internos: Isso contabiliza todos os dados que sua empresa atualmente possui ou pode potencialmente acessar ou gerar no futuro. Poderia ser estruturado em formato (por exemplo, um banco de dados de clientes) ou poderia ser desestruturado (dados conversacionais de chamadas de atendimento ao cliente).
Dados externos: Simplificando, esta é a infinita variedade de informações que existem fora de sua empresa. Pode ser publicamente disponível ou de propriedade privada e também pode ser estruturado ou não estruturado em formato.
A Internet das coisas: Uma rede que conecta dispositivos ( coisas referidas no nome) para que possam se comunicar entre si. Isso abrange tecnologia como televisores inteligentes, telefones inteligentes e sensores, e é tudo possível graças ao enorme aumento de conectividade entre dispositivos, sistemas e serviços.

6 principais grandes habilidades de dados, todas as necessidades empresariais

Quais são as principais habilidades necessárias para usar grandes dados com sucesso? A lista aqui inclui seis habilidades-chave que todas as empresas devem desenvolver, seja através do recrutamento de cientistas de dados que combinam esses atributos, ou desenvolvendo essas habilidades em funcionários existentes:

Analytics: Isso envolve a determinação de quais dados são relevantes para a pergunta você espera responder e interpretar os dados para obter essas respostas. As principais habilidades incluem uma habilidade para detectar padrões e estabelecer links, a capacidade de dar sentido a uma variedade de dados (estruturados e não estruturados) e um conhecimento sólido de pacotes analíticos padrão do setor, como o SAS Analytics e o Oracle Data Mining.
Criatividade: Qualquer pessoa pode ser uma fórmula: você precisa apontar para a inovação que irá separar seu negócio do pacote. A criatividade é especialmente importante para qualquer empresa que pretenda dar sentido a dados não estruturados - dados que não se encaixam confortavelmente em tabelas e gráficos. As habilidades criativas valiosas incluem uma habilidade para a resolução de problemas (talvez até mesmo detectar problemas que outros ainda não conhecem) e a capacidade de encontrar novas formas de reunir e interpretar dados.
Matemática e estatística: Pessoas com antecedentes sólidos em matemática ou estatística têm uma boa base para o grande trabalho relacionado a dados. Você está procurando pelo menos uma compreensão básica das estatísticas e a capacidade de contornar dados bagunçados em figuras que podem ser quantificadas para que você possa tirar conclusões delas.
Ciência da computação: Esta categoria muito abrangente abrange toda uma gama de subcampos, como aprendizagem de máquinas, bancos de dados e computação em nuvem. Pode abranger tudo, desde conectar os cabos até criar algoritmos sofisticados de aprendizado de máquina e processamento de linguagem natural. As principais habilidades incluem uma sólida compreensão da tecnologia de banco de dados e uma compreensão firme de tecnologias como Hadoop, Java e Python.
Perspicácia empresarial: As pessoas que trabalham com grandes dados precisam de uma compreensão firme das metas e objetivos da empresa, bem como uma compreensão de se o negócio está indo na direção certa.Isso inclui entender o que faz com que a empresa marque, o que o faz prosperar e por que se destaca dos seus concorrentes (e se não está prosperando, por que não é).
Comunicação: Você pode ter as melhores habilidades analíticas do mundo, mas a menos que seja capaz de apresentar resultados de forma clara e demonstrar como eles podem ajudar a melhorar o desempenho e impulsionar o sucesso, toda essa análise irá desperdiçar. Grandes habilidades de comunicação interpessoais e escritas são vitais, assim como a capacidade de agregar valor aos dados através de insights e análises. Uma habilidade para contar histórias e ser capaz de trazer dados à vida através de técnicas de visualização também ajudará imensamente.

10 etapas para usar dados para melhorar as decisões empresariais

Os dados devem ser o cerne da tomada de decisão estratégica nos negócios, quer você execute uma grande multinacional ou uma pequena empresa familiar. Os grandes dados podem fornecer informações que o ajudam a responder suas principais questões comerciais, como "Como posso melhorar a satisfação do cliente? '. Os dados levam a insights; empresários e gerentes podem transformar essas idéias em decisões e ações que melhoram o negócio.

Use este processo de dez passos para tomar decisões baseadas em dados:

Comece com a estratégia.

Em vez de começar com os dados que você poderia ou deveria acessar, comece por resolver o que sua empresa está buscando alcançar. Em poucas palavras, você precisa descobrir quais são seus objetivos estratégicos, por exemplo, aumentar sua base de clientes.
Aperte na área de negócios; identifique seus objetivos estratégicos.

Identifique as áreas mais importantes para alcançar sua estratégia geral. Para a maioria das empresas, as áreas de clientes, finanças e operações são fundamentais.
Identifique as perguntas não respondidas.

Elabore quais questões você precisa responder para atingir esses objetivos. Ao trabalhar exatamente o que você precisa saber, você pode se concentrar nos dados que você realmente precisa.
Encontre os dados que ajudarão a responder a essas perguntas.

Concentre-se em identificar os dados ideais para você - os dados que podem ajudá-lo a responder as suas questões mais urgentes e cumprir seus objetivos estratégicos.
Identifique os dados que você já possui ou tem acesso.

Depois de identificar os dados que você precisa, faz sentido ver se você já está sentado em algumas dessas informações, mesmo que não seja imediatamente óbvio.
Execute se os custos e os esforços são justificados.

Somente depois de saber os custos, você pode resolver se os benefícios tangíveis superam esses custos. A este respeito, você deve tratar os dados como qualquer outro investimento empresarial chave. Você precisa fazer um caso claro para o investimento que descreve o valor de longo prazo dos dados para a estratégia de negócios.
Recolher os dados.

Grande parte deste passo se resume a configurar processos e pessoas para reunir e gerenciar seus dados. Você pode estar comprando o acesso a um conjunto de dados pronto para análise, caso em que não é necessário coletar dados como tal. Mas, na realidade, muitos projetos de dados requerem uma certa quantidade de coleta de dados.
Analise os dados.

Você precisa analisar os dados para extrair informações comerciais importantes e úteis. Afinal, não há nenhum ponto até agora, se você não descobrir algo novo a partir dos dados.
Presente e distribua os insights.

A menos que os resultados sejam apresentados às pessoas certas no momento certo de forma significativa, então o tamanho dos conjuntos de dados ou a sofisticação das ferramentas de análise realmente não importam. Você precisa garantir que os conhecimentos obtidos com seus dados sejam usados para informar a tomada de decisões e, em última instância, melhorar o desempenho.
Incorporar a aprendizagem no negócio.

Finalmente, você precisa aplicar as informações dos dados para a sua tomada de decisão, tomar as decisões que irão transformar o seu negócio para melhor - e depois agir sobre essas decisões. Para mim, esta é a parte mais gratificante da jornada de dados: transformar os dados em ação.

Como comunicar informações de dados grandes

Dados importantes podem ajudá-lo a obter informações. As empresas ganham vantagem competitiva quando a informação certa é entregue às pessoas certas no tempo certo . Isso significa extrair informações e informações de dados e comunicá-los aos tomadores de decisão de uma maneira que eles entenderão facilmente. Afinal, as pessoas têm menos probabilidades de agir se tiverem de trabalhar arduamente para entender a informação na frente deles.

Certifique-se de que seus insights brilham com essas dicas principais:

Identifique seu público-alvo. Quem é o seu público depende das suas questões estratégicas. O público pode ser você se você é o proprietário da empresa, ou pode ser sua equipe de recursos humanos, sua equipe de marketing ou uma combinação. Pergunte a si mesmo quem vai ver esses resultados. O que eles já sabem sobre os problemas que estão sendo discutidos? O que eles precisam e querem saber? E, o que eles farão com a informação?
Personalize a informação para o seu público. Esteja preparado para personalizar suas informações para atender aos requisitos específicos de cada tomador de decisão.
Lembre-se do que você está tentando alcançar. Tente não se distrair com informações interessantes que não têm nada a ver com responder suas questões estratégicas e alcançar seus objetivos de negócios. Pode haver espaço para rever esses outros insights no futuro, mas, por enquanto, se concentre no que você pretende alcançar.
Evite criar uma parede de texto. Lembre-se de que os dados podem ser apresentados como um número, uma breve narrativa escrita, uma tabela, um gráfico ou um gráfico. Na verdade, a melhor abordagem provavelmente envolverá uma combinação desses formatos.
Use técnicas de visualização de dados. Os visuais são ótimos para transmitir informações porque são rápidos e diretos, eles são (geralmente) fáceis de entender, são memoráveis e eles adicionam interesse, sendo muito mais propensos a manter a atenção do leitor do que uma página completa de texto.
Mas não negligencie o texto. Números, gráficos e imagens podem apenas dar um instantâneo; A narrativa permite que você embellish em pontos-chave. Use narrativas curtas para apresentar o que você está mostrando e destacar as idéias fundamentais.
Use títulos claros para destacar os pontos importantes. Desta forma, mesmo em um rápido olhar, os pontos-chave serão óbvios.
Vincule a informação à sua estratégia. Se você estiver apresentando informações que respondam diretamente a uma questão comercial estratégica, como "Como reduzimos o volume de negócios da equipe em dez por cento? ', inclua essa questão na narrativa de abertura e talvez até a manchete.