Probabil ați auzit despre utilizarea de date mari pentru a afla ce doriți să cumpărați, să citiți și să urmați. Ceea ce probabil nu v-ați gândit este modul în care compania dvs. ar putea să o folosească pentru a vă dezlănțui productivitatea.
Dar Alexander Vorobiev, consilier al Advanced Analytics la TransUnion, are. El este o problemă la toate datele mari. Și, în timp ce rolul său se ocupă în primul rând de impactul datelor mari pe servicii financiare, știe că aplicațiile pentru datele mari sunt interminabile. Un astfel de lucru? Înțelegerea modului în care companiile pot utiliza metode analitice pentru a crește productivitatea și a vedea rezultate mai bune ale afacerii.
Sună intrigant? Citiți mai departe pentru a afla cum se face:
Găsiți-vă ipoteza
Mai întâi ai nevoie de o teorie pentru a testa. „Crearea unui program de wellness la locul de muncă va crește productivitatea" ar putea fi unul. „Permiterea angajaților să lucreze de acasă va ajuta vânzările de conducere" ar putea fi un altul.
În calitate de șef al unui departament sau al unui factor de decizie, s-ar putea să aveți un instinct în legătură cu modul în care angajații dvs. funcționează cel mai bine. Poate că angajații care vin cu o oră mai târziu fac mai puține pauze pe parcursul zilei sau dacă angajații își folosesc ora de prânz pentru a-și exercita, ei tind să nu renunțe la încetinitorul de la 3 PM. Oricare ar fi presupunerea, aceasta este ipoteza dvs. de testat.
Adunați datele corecte
Probabil unul dintre cei mai critici pași în utilizarea datelor mari. Toată analiza din lume nu va fi de mare folos dacă nu măsurați lucrurile corecte. Luăm ipoteza „a lucra de acasă îmbunătățește productivitatea.” Câteva puncte de date potențiale de măsurat aici ar putea include numărul de angajați în telecomunicații, câte zile au lucrat de acasă și revizuirile de supraveghere la sfârșitul perioadei estimate.
Vorobiev recomandă companiilor să angajeze ingineri specializați în date sau consultanți externi pentru a realiza analiza tendințelor la locul de muncă și în alte domenii în care datele mari sunt sigur că vor fi de folos. Astfel de oameni de știință de date nu pot doar să analizeze rezultatele finale, dar pot sugera și parametrii corecți de măsurat.
Configurați un eșantion pentru a studia
Companiile pot recruta angajați pentru studii, dând un morcov (aderarea la gimnastică gratuită pentru un an este una bună), deși trebuie să aveți grijă la probe părtinitoare (persoanele care se înscriu la un club de carte, de exemplu, ar putea fi deja cei care le place a citi).
Dar recrutarea poate avea loc în alte moduri. Vorobiev punctează un studiu la locul de muncă realizat de Bank of America, în care angajații purtau ecusoane de identificare cu etichete RFID și interacțiunile lor între ei și a fost măsurată productivitatea ulterioară.
Cu toate acestea, Vorobiev admite că confidențialitatea este o barieră legitimă. Există însă modalități care ascund informațiile angajaților, astfel încât analiștii să se concentreze doar pe tendințe mai mari. Răspunsurile anonime cu bule sau sondajele online sunt o modalitate rapidă și ușoară de a căuta tipare fără a numi nume.
După ce v-ați dat seama cui să studiați, sondajele online sunt o modalitate rapidă de a aduna datele necesare.
În cele din urmă, analizează!
Acum că ați obținut rezultatele, datele mari pot analiza și căuta tendințe. Este important să ne amintim că analiza datelor mari este pur și simplu un studiu regulat al datelor privind steroizii. Dvs., în calitate de angajat sau proprietar al companiei, puteți efectua întotdeauna o analiză a datelor. Dar datele mari procesează informațiile provenind dintr-o serie de surse și din mai multe moduri mai eficient și mai rapid.
Pur și simplu nu vă pierdeți în paralizia de analiză. „Puteți suprasolicita orice”, spune Vorobiev, „Există o afirmație faimoasă despre statistici care, cu suficientă presiune, datele vor admite totul. S-ar putea să fie o idee bună să opriți analiza imediat ce veți obține x numere de intrare sau rezultate. apoi vedeți ce vă spun datele. "
Efectul farurilor - în cazul în care o persoană care și-a pierdut cheile privește doar sub lumină, deoarece acolo este cel mai ușor de făcut acest lucru - este o îngrijorare legitimă când vine vorba de analiza datelor mari. Amintiți-vă că cele mai surprinzătoare tendințe s-ar putea să nu fie acolo unde credeți mai întâi să priviți.
Conform Vorobiev: „Există atât de multe aspecte măsurabile, ușor de trecut cu vederea, din viața noastră de muncă, care, dacă este studiat, poate produce rezultate neașteptate. Și dacă unul dintre ei ar putea duce la un mediu mai armonios și productiv, merită încercat. "
