Infographic: 7 måter å bygge tillit til data og analyser hos bedriften din

Data og analyse bør være en "ikke-forhandlingsbar virksomhetsprioritet, " ifølge en rapport fra KPMG utgitt denne uken. Likevel rapporterer 60% av organisasjonene at de ikke er veldig sikre på data- og analyseansikten. Bare 10% sa at de utmerker seg med å håndtere kvaliteten på data og analyse, og 13% sa at de utmerker seg i personvernet og den etiske bruken av data og analyse, viser rapporten.

Videre rapporterte 49% av beslutningstakere for data og analytics at deres ledere på C-nivå ikke fullt ut støtter selskapets data- og analysestrategi.

Mer om Big Data

  • Datahåndtering: Et jukseark
  • Hvordan integrere robotprosessautomatisering i big data-prosjekter
  • Programmereren Hadley Wickham utpeker mangfoldet av R-samfunnet
  • Hvordan velge riktige dataanalyseverktøy: 5 trinn

I noen tilfeller kan denne mangelen på tillit skyldes manglende forståelse for hvordan selskapet bruker analyser, sa Bill Nowacki, administrerende direktør for beslutningsvitenskap ved KPMG i USA.

"Hvis jeg tenker på en forhandler, gjør de prognoser, anbefalinger, flåteoptimalisering - analyse er kjernen i alt, " sa Nowacki. "Når en utøvende leder snakker om mangel på tillit, er det noe uoverensstemmelser der. Man må lure på hvor det kommer fra - er de ikke klar over at de allerede gjør dette i spar?"

SE: Hvorfor big data-ledere må bekymre seg for IoT-sikkerhet

I andre tilfeller kan ledere være redde etter en dårlig erfaring med analyser der en prediksjon var feil og en mulighet ble savnet, sa Nowacki. Frykten for at analyser og automatisering etter hvert kan overta jobben sin, kan også være en faktor i den rapporterte mistilliten, la han til.

For rapporten, Bygge tillit til analyse, ga KPMG i oppdrag til Forrester Consulting å kartlegge 2 165 beslutningstakere som var ansvarlige for styring av forretningsintelligens, dataanalyse, datavarehus og big data management-initiativer. Respondentene jobbet på tvers av forskjellige bransjer i 10 land.

Rundt halvparten av virksomhetene bruker data- og analyseverktøy for å finne nye kunder, analysere eksisterende kunder og utvikle nye produkter og tjenester, viser rapporten. Likevel sa beslutningstakere av data og analytics at de mangler tillit til innsikten de får gjennom disse metodene. Bare 38% av de spurte sa at de er veldig sikre på informasjonen de får i kundeinnsikt, og 34% er sikre på deres innsikt rundt forretningsdrift.

Til tross for denne mangelen på tillit, sa 77% av organisasjonene at kundene stoler på deres bruk av data og analyse.

Nowacki sa: "Det er ingen ledere som vil være uenige i at analyser er grunnleggende for måten vi gjør forretninger på i dag, og hvordan vi skal gjøre forretninger i fremtiden. "Men det er mye individuelt arbeid som må gjøres."

Tillitsgap vokser gjennom data- og analyseprosessen. Mens 38% av de spurte sa at de har mest tillit til datainnsamling, er det bare 21% som har mest tillit til neste trinn i analyse og modellering. Bare 11% av beslutningstakerne sa at de har mest tillit til å faktisk bruke analytics, og bare 10% uttrykte tillit til målinger av effektiviteten til analysebruken.

"Hovedpoenget er at folk er overveiende emosjonelle beslutningstakere, og dette hemmer en kvantitativ, analytisk og evidensbasert tilnærming, " sa Alan Duncan, forskningsdirektør for data og analyse ved Gartner. "Følelser er faktisk en motiverende kraft bak alle menneskelige beslutninger og dommer. Uten følelser kan ikke mennesker ta beslutninger."

Bedriftsledere som ønsker å utvikle organisasjonens datadrevne kultur, må derfor finne måter å overvinne den psykologiske motstanden, sa Duncan.

KPMG-rapporten tilbyr syv anbefalinger for å bygge data og analytisk tillit til organisasjonen din:

1. Vurder tillitshullene dine

Gjennomføre en innledende vurdering for å se hvor bedriften din trenger mest pålitelige analyser, og fokuser på disse områdene.

2. Lag formål ved å tydeliggjøre og justere mål

Forsikre deg om at formålet med å samle inn data og kjøre analyser er klart for alle involverte. Mål data og analytisk ytelse og påvirkning, og del dem med brukere slik at de kan se avkastningen.

3. Bevisstgjøre for å øke internt engasjement

Bygg forståelse av data og analyse blant forretningsbrukere, og opprett et team av beslutningstakere for data og analytics og IT- og bedriftsledere for å samarbeide om prosjekter. CIO er perfekt posisjonert for å hjelpe med denne innsatsen, og kan fungere som en forbindelsesleder, sikre at styring er på plass og at team samarbeider, sa Nowacki.

4. Bygg kompetanse

Utvikle en intern data- og analysekultur ved å sikre at du har ansatte med kompetanse innen kvalitetssikring av analyser. data- og analysemedarbeidere er kritiske for å bygge forståelse av data og analytics i hele selskapet.

5. Oppmuntre til åpenhet

Forbedre åpenhet ved å etablere tverrfunksjonelle team, tredjepartsanmeldelser, fagfellevurderinger, wiki-stil-nettsteder og sterkere kvalitetssikringsprosesser. "I all hovedsak har alle data- og analyserutfordringer vurdert uavhengig, " uttalte rapporten.

6. Ta en 360-graders utsikt ved å bygge økosystemer

Se utover organisasjonsstrukturer og siloer for å undersøke verdien og risikoen som data og analyser kan gi selskapet som helhet. Lag lag på tvers av avdelinger for å bygge data og analysesamfunn.

7. Stimulere innovasjon og eksperimentering

Utvikle en modell for data- og analytisk innovasjon, og la data- og analyseteam å eksperimentere med forskjellige metoder uten frykt for å mislykkes. Hvis det er mulig, kan du stimulere ansatte til å innovere med data- og analyseprosesser.

Bilde: KPMG

Data, Analytics og AI Nyhetsbrev

Få eksperttips for å mestre grunnleggende grunnleggende analyser av data, og følg med på den siste utviklingen innen kunstig intelligens. Leveres mandager

Registrer deg i dag

© Copyright 2021 | pepebotifarra.com