Business Data Analyticsissa

8 Yleistä Virhettä Business Data Analytiikassa ja Niiden Välttäminen

Nykyään datavetoisessa maailmassa yritykset kohtaavat paradoksin – heillä on valtavasti dataa, mutta heillä on vaikeuksia saada siitä arvokkaita oivalluksia. Kun eri toimialojen organisaatiot pyrkivät tulemaan “datavetoisiksi”, ne keräävät suuria määriä dataa tavoitteenaan löytää merkityksellistä tietoa.

Kuitenkin todellisuus voi olla karu.

Tilastot osoittavat, että peräti 63% yrityksistä kamppailee saamaan oivalluksia suurista data-aloitteistaan.

Tämä ongelma on erityisen ilmeinen pienille yrityksille, joilla on usein rajoitteita teknisissä resursseissa ja datan keräämisessä. Tehokkaiden datan analyysistrategioiden toteuttaminen on vielä haastavampaa näissä olosuhteissa.

DataSI:ssa tavoitteenamme on auttaa pieniä ja keskisuuria yrityksiä (SME) muuttamaan tilanne. Haluamme antaa sinulle valmiudet ja työkalut tietoon perustuvaan ja ammattimaiseen liiketoiminnan data-analyysiin.

Tässä artikkelissa keskitymme kahdeksaan yleiseen virheeseen liiketoiminnan analytiikassa ja tarjoamme käytännön ohjeita niiden välttämiseksi.

8 Yleistä Virhettä Business Data Analytiikassa

1. Selkeän Suunnitelman Puuttuminen Business Analytiikassa

Kun yritykset tunnistavat datan tärkeyden, ne alkavat usein kerätä sitä suurina määrinä ilman selkeää määrittelyä siitä, miksi sitä kerätään.

Tämä lähestymistapa voi johtaa merkittäviin haasteisiin ja ongelmiin myöhemmin. Esimerkiksi virheellisen tai puutteellisen datan kerääminen voi johtaa harhaanjohtaviin ja merkityksettömiin oivalluksiin, mikä voi olla tuhoisaa yrityksille.

Välttääksesi nämä sudenkuopat, on ensiarvoisen tärkeää luoda kattava datan tiekartta ennen datan keräämistä.

business analytiikka

Ymmärrä selvästi liiketoiminnan tavoitteet ja ne tarkat kysymykset, joihin haluat vastauksen. Selkeästi määritellyt tavoitteet antavat selkeämmän kuvan siitä, mitä tietoja kerätä, miten kerätä niitä ja mitä analyysejä tehdä myöhemmin.

2. Heikkolaatuisen Datan Analysointi

Aiemmassa artikkelissa käsiteltiin datan laadun tärkeyttä ja kuinka varmistaa luotettava datankeruu.

Heikkolaatuinen data johtaa huonoihin tuloksiin ja virheellisiin oivalluksiin.

On useita tekijöitä, jotka voivat vaikuttaa datan laatuun, kuten virheet tai vinoumat datan keruun aikana, kuten puuttuva tai kopioitu data, pyöristysvirheet ja vanhentunut tieto.

Tulevissa artikkeleissa käsittelemme erilaisia vinoumia ja virheitä yksityiskohtaisemmin tarjoten selityksiä ja ratkaisuja.

Yleinen tyyppi on näytevirhe, joka tapahtuu datan keruuvaiheessa. Tämä tapahtuu, kun näytekoko tai valinta ei edusta kohderyhmää tarkasti, mikä johtaa virheellisiin johtopäätöksiin.

Esimerkiksi jos tavoitteenasi on verrata tuotteen A ja tuotteen B houkuttelevuutta. Jos kuitenkin näytät tuotteen A sivustollasi huomattavasti useammin, käyttäjät saattavat törmätä siihen useammin, mikä voi vaikuttaa heidän ostopäätöksiinsä ja johtaa virheellisiin johtopäätöksiin.

Toinen yleinen tyyppi on näytevinouma, joka voi tapahtua kyselyissä tai kyselylomakkeissa, joissa tutkija kerää vastaajien otoksen, joka ei edusta väestöä.

Sekä näytevirhe että näytevinouma voivat vaikuttaa merkittävästi datan luotettavuuteen ja pätevyyteen.

Myös vanhentuneen datan käyttö voi aiheuttaa virheitä. Paitsi että data voi olla vanhentunutta, mutta ilman asianmukaista dokumentointia datan keruuprosessista ja muuttujien määritelmistä, analyytikot voivat kamppailla ymmärtämään datan kontekstia ja merkitystä.

Datan analysointi ilman yhtenäistä standardia voi myös johtaa eroihin käytännöissä ja oletuksissa ja lisää virheiden todennäköisyyttä.

Näiden ongelmien lievittämiseksi on ratkaisevaa validoida datalähteet ja varmistaa datan tarkkuus, relevanssi ja ajantasaisuus. Kehitä suunnitelmia puuttuvan datan käsittelyyn, kuten käyttämällä täydennystekniikoita tai jättämällä se analyysin ulkopuolelle. Lisäksi yhtenäisen standardin ylläpitäminen datan strategioille auttaa välttämään ristiriitaisuuksia ja virheitä.

Viimeinen virhe, josta haluamme puhua, on mittausvirhe. Mittausvirheet johtuvat yleensä ohjelmistojen tai laitteiden epätarkkuuksista datan tallennuksessa. Esimerkiksi yhteysongelmat voivat johtaa tietojen menetykseen mobiilisovelluksen käyttäjien käyttäytymisestä, jos käyttölokit eivät ole synkronoitu oikein palvelimien kanssa.

On tärkeää huomata, että tuntemattomia virheitä ja vinoumia voi ilmetä datan keruun ja analyysin aikana. Ohjeiden ja standardien laatiminen datan strategioille voi auttaa minimoimaan näitä riskejä.

3. Riittämätön Datan Valmistelu

Data-analyytikot käyttävät noin 80% ajastaan tutustuakseen dataan, puhdistaen, lajitellen ja muokaten sitä käyttökelpoiseen muotoon.

Valitettavasti monet yritykset eivät ota riittävää huomioon datan asianmukaista valmistelua ennen analyysin suorittamista. Kiirehtiessä oivallusten saamiseksi ilman asianmukaista datan valmistelua voi johtaa virheellisiin päätelmiin.

Vaikka työkalut ja liiketoimintaälykkyys voivat auttaa muotoilemaan ja analysoimaan dataa, datan käytön taustalla oleva ydinlogiikka ja ajatteluprosessi riippuvat edelleen vahvasti datan analyytikoiden asiantuntemuksesta. On tärkeää, että analyytikot perehtyvät dataan ja ymmärtävät, mitkä datapisteet ovat olennaisia liiketoiminnan ongelman ratkaisemiseksi.

4. Korrelaation Sekoittaminen Kausaliteettiin

Yksi yleisimmistä virheistä datan analyysissa on sekoittaa korrelaatio virheellisesti kausaliteettiin.

Korrelaatio osoittaa yksinkertaisesti kahden muuttujan välistä suhdetta, kun taas kausaliteetti viittaa siihen, että yksi muuttuja aiheuttaa toisen tapahtua.

Analyytikot sekoittavat usein nämä kaksi suhdetta, mikä johtaa väärin perusteltuihin ennusteisiin ja päätöksiin.

Tällaisten virheiden välttämiseksi on tarpeen ymmärtää perustavaa laatua oleva ero korrelaation ja kausaliteetin välillä sekä harkita muita tekijöitä, jotka voivat vaikuttaa suhteeseen. On otettava huomioon tekijät, kuten sekoittavat muuttujat tai jätetyt muuttujat.

5. Liiketoimintaympäristön Huomiotta Jättäminen

Datan analyytikot keskittyvät joskus pelkästään datatehtäviin unohtaen liiketoimintaympäristön tärkeyden.

Datan analysointi ilman kontekstia on merkityksetöntä.

Taitavan data-analyytikon on tunnettava syvällisesti paitsi liiketoiminnan tavoitteet myös koko teollisuus. Tämä tietämys mahdollistaa sopivien vertailumetriikoiden valitsemisen ja liiketoimintaprosessin huomioon ottamisen.

Loppujen lopuksi datan analyysin tavoitteena on ratkaista liiketoiminnan ongelmia tai tarjota suosituksia päätöksentekijöille. Ilman liiketoimintaympäristön huomioon ottamista analyysin tulokset ovat käytännön kannalta merkityksettömiä.

6. Liiallinen Luottaminen Dataan Päätöksenteossa

Yleinen virhe, jonka monet data-analyytikot tekevät, on käyttää dataa tai kerätä näyttöä vain vahvistaakseen ennakkokäsityksiään.

Tämä on yksi tyyppisistä vinoumista, joita yritykset haluavat välttää.

Vahvistusvinouma tarkoittaa taipumusta etsiä, suosia ja kerätä tietoa tavalla, joka vahvistaa tai tukee aiempia uskomuksia.

Tämän vinouman välttämiseksi on tärkeää säilyttää objektiivisuus analyysin aikana ja antaa datan puhua puolestaan.

Objektiivisesti arvioimalla, mikä toimii ja mikä ei datan ohjaaman optimoinnin kautta yritykset voivat tehdä perusteltuja päätöksiä.

On kuitenkin myös tärkeää tunnistaa intuition rooli. Intuitio osallistuu hypoteesien muodostamiseen, jotka voidaan sitten testata datan avulla.

Datan analyysin tuloksiin voi helposti innostua liikaa, mutta varovaisuus on tarpeen niitä tulkittaessa. Pienetkin muutokset datassa voivat johtaa merkittäviin tulosten muutoksiin, joten tulosten varmennus lisäanalyyseilla ja asiantuntijoiden kuulemisella on tärkeää.

7. Tulosten Tehokas Viestiminen

Tulosten tehokas viestiminen sidosryhmille, kuten päätöksentekijöille, tiimin jäsenille ja asiakkaille, on kriittistä mutta usein yritysten laiminlyömää.

“Kuva kertoo enemmän kuin tuhat sanaa.” Tämä sanonta pätee myös liiketoiminnan datan oivallusten esittämisessä.

business analytiikka

Data-analyytikoiden on oltava taitavia yleisesti käytetyissä datan visualisointityökaluissa ja ymmärrettävä tehokkaan datan visualisoinnin periaatteet.

Datan visualisointi ylittää löydösten esittämisen graafeina; se vaatii vakuuttavan tarinan kertomista yleisölle. Selkeät, tiiviit ja visuaalisesti houkuttelevat esitykset auttavat yleisöä ymmärtämään oivalluksia ja tunnistamaan asiaankuuluvat toimenpiteet.

8. Iteraation ja Päivitysten Puute

Data-analyysi on jatkuva prosessi, ja on elintärkeää tarkastella ja päivittää analyysiä säännöllisesti uuden datan tullessa saataville.

Monet data-analyytikot ovat kärsimättömiä ja laiminlyövät säännöllisen aiempien analyysitulosten validoinnin, mikä johtaa virheellisiin johtopäätöksiin.

Välttääksesi tämän sudenkuopan, on suositeltavaa arvioida datamalleja säännöllisesti uuden datan avulla ja aikatauluttaa säännölliset päivitykset. Tämä lähestymistapa paljastaa uusia oivalluksia ja tunnistaa parannettavia kohtia, tehden data-analyysistä jatkuvan ja iteratiivisen prosessin.

Viimeiseksi, data toimii navigointityökaluna liiketoiminnassa. Päästäksesi määränpäähän nopeammin ja sujuvammin, sinun on määriteltävä selkeät tavoitteet ja luotava tarvittava infrastruktuuri.

Aivan kuten tehokas navigointityökalu vaatii taitavan kuljettajan, olemme täällä auttamassa sinua saavuttamaan tavoitteesi tehokkaasti.

Keskustele datan asiantuntijoidemme kanssa tänään vapauttaaksesi datan potentiaalisi.

business analytiikka

Puhu meille tänään

Ota selvää, kuinka voimme auttaa yritystäsi rakentamaan onnistuneen datastrategian.

Leave a Comment

Your email address will not be published. Required fields are marked *