الفوز بالبيانات: حوِّل ثقافتك ، وقم بتمكين أفرادك ، وصياغة المستقبل

شريط التقدم

الفوز بالبيانات: ملخص ومراجعة

الكلمات الدالة:التحليل، التحليلات، الأعمال، البيانات، المقاييس، المعلومات، البنية التحتية، المستثمرين، التشغيل، بدء التشغيل

يرجى الملاحظة:توجد روابط لمراجعات وملخصات وموارد أخرى في نهاية هذا المنشور.

مراجعة الكتاب

في عالم اليوم، تعمل البيانات على تغيير كل صناعة. البيانات هي المستقبل، والشركات التي تفهم كيفية استخدامها وتشغيلها تتمتع بميزة كبيرة مقارنة بتلك التي لا تفعل ذلك. لتحقيق النجاح في هذه البيئة سريعة التغير، يجب أن يتمتع كل فرد في الشركة بإمكانية الوصول الفوري إلى المعلومات التي يحتاجها لاتخاذ أفضل القرارات.الفوز بالبياناتيقدم نصائح حول كيفية استمرار الشركات في النمو والتطور من خلال التحليل الاستراتيجي للبيانات.

لقد أدى ظهور الهواتف المحمولة إلى زيادة كبيرة في حاجة الجميع ورغبتهم في الحصول على البيانات. يتوقع الناس البيانات. لقد اعتادوا على الإجابة على أسئلتهم على الفور. في هذه البيئة الغنية بالبيانات، من المهم تجنب التحيزات الشائعة وأخطاء الإدراك. داخل الشركة، يمكن أن تكون فرق البيانات قوة مهمة لتقليل التحيز وتسهيل المعرفة بالبيانات. يجب على الفريق تعليم زملائهم كيفية استخدام البيانات بشكل جيد؛ ويجب عليهم أيضًا مساعدة الأشخاص على تعلم كيفية التواصل بشأن البيانات بشكل أكثر وضوحًا.

يمكن أن يكون للمقاييس تأثير عميق على العملية وتعكس الميزة التنافسية للشركة، ولكن هذه ليست القصة بأكملها. الشركة هي أكثر من مقاييسها. تحتاج الشركة أيضًا إلى قيم محددة جيدًا. وهي تحتاج إلى الأشخاص المناسبين: الأشخاص الذين يتمتعون بالصدق الفكري؛ الناس مع الفضول. الأشخاص الذين سيستخدمون المقاييس للإجابة على الأسئلة.

المؤلفون المشاركون لالفوز بالبياناتكلاهما لديه خلفيات في الصناعات كثيفة البيانات. توماش تونغوز هو صاحب رأس مال مغامر في Redpoint Ventures، وتروج مدونته للنصائح المبنية على البيانات للشركات الناشئة. فرانك بيان - المؤمن الصريح بالعمل الجماعي والثقافة المؤسسية الإيجابية - هو الرئيس التنفيذي لشركة Looker، وهي منصة ذكاء الأعمال. يُنصح أولئك الذين يرغبون في التعرف على الحياة المهنية للمؤلفين وكيف وصلوا إلى هذا التعاون بقراءة المقدمة.

يستخدم Tunguz وBien الكثير من الأمثلة المأخوذة من تجاربهم الخاصة وتجارب الشركات الأخرى المعروفة: استخدام Venmo للبيانات لتحسين منتجاتهم؛ تعطيل واربي باركر لسوق بمليارات الدولارات؛ قدرة ThredUp على معالجة آلاف العناصر يوميًا.

الفوز بالبياناتيقدم نصائح لمساعدة الشركات على التنقل في عالم جديد شجاع. يتم تقسيم توصيات المؤلف لإنشاء شركة تعتمد على البيانات خطوة بخطوة، بما في ذلك: إنشاء معجم عالمي، وتنشيط ثقافة الفريق؛ إبقاء الاجتماعات في المسار الصحيح؛ وتقديم عروض تقديمية عالية الجودة. تشرح هذه النظرة العامة غير الفنية بشكل كافٍ كيف يمكن للاستخدام الاستراتيجي للبيانات أن يمنح أي شركة ميزة تنافسية.

ملخص

الفصل 1

اعتاد قطاع الإعلانات على تفضيل هذا النوع من الأساليب الإبداعية التي يتم تصويرها في البرنامج التلفزيونيرجال مجنونة. في هذه الأيام، الرياضيات هي المحرك للاستراتيجية أكثر بكثير من الإبداع. بدلاً منرجال مجنونة، متخصصو الإعلان هم رجال الرياضيات: توفر تكنولوجيا المعلومات الأدوات اللازمة لتطوير الحملات؛ الخوارزميات توجه عملية صنع القرار؛ يتم تنفيذ جميع الأعمال تقريبًا على أجهزة الكمبيوتر. لقد تغير قليلا جدا منذرجال مجنونةأيام.

لقد حولت البيانات نطاقًا واسعًا من المجالات المتنوعة ، وليس الإعلانات فقط. البيانات هي المستقبل ، ويجب على الشركات فهم كيفية استخدامها والتطور معها.

في الشركة التي لديها بيانات تشغيلية ، تقود البيانات سلوك كل موظف. على سبيل المثال ، لا تمتلك أوبر مخزونًا ؛ يعتمد العمل بأكمله على البيانات. ترسل الشركة السائقين بشكل أكثر كفاءة مما تفعله شركات سيارات الأجرة القديمة ، وتحافظ على رضاها من خلال نظام التغذية الراجعة الذي يحدد بسهولة العوامل المسببة للمشكلة. البيانات = قيد التشغيل.

أصبحت البيانات الفورية حاسمة، ويتزايد الطلب على المعلومات الفورية. نريد الإجابة على أسئلتنا على الفور (!). نظرًا لأن الأمر كان يستغرق وقتًا طويلاً بالنسبة للأشخاص للحصول على المعلومات في شركاتهم، فقد تم استخدام البيانات تاريخيًا كأداة لقياس الأداء السابق. ومع ذلك، يمكن للشركات التي تتمتع ببنية تحتية جيدة للبيانات إنتاج المعلومات واتخاذ القرارات بناءً على المقاييس الحالية. يمكن لهذه الشركات ضمان وصول البيانات إلى حيث يجب أن تكون أمام من يحتاجون إليها، على الفور. وتؤدي سلاسل التوريد غير الفعالة (الأشخاص والعمليات والبرامج التي تلامس البيانات) إلى بيانات بطيئة، حيث يبحث عنها عدد أكبر من الأشخاص بدلاً من توفيرها. لقد كانت هذه مشكلة في الماضي، ولكن اليوم، أصبحنا غنيين بالبيانات وهناك دائمًا المزيد مما يمكن حصاده.

ومع ذلك ، فإن حجم البيانات يجعل الفرز من خلالها أكثر صعوبة ويستغرق وقتًا طويلاً مما كان عليه في السابق. قد لا يكون لدى الشركات الصغيرة أشخاص لتحليل البيانات ، وقد يصبح إنشاء الاستعلامات والتقارير وتشغيلها أمرًا مربكًا. بدون الوصول إلى البيانات الكافية ، تعتاد الشركات على اتخاذ القرارات بناءً على الرأي. هذه ليست أبدًا أفضل طريقة لإدارة الأعمال التجارية ، وقد تكون علامة على أن الشركة بحاجة إلى بناء سلسلة توريد بيانات جديدة.

بعض الشركات لديها فرق كاملة مكرسة لضمان التوحيد في كيفية قياس البيانات ووصفها واستخدامها. يقومون بتدريس الآخرين في الشركة وتمكينهم من استخدام البيانات بشكل خلاق. تعمل فرق البيانات على إضفاء الطابع الديمقراطي على الوصول إلى البيانات من خلال مساعدة الجميع على فهم أفضل لكيفية تطوير الشركة باستخدام البيانات بدلاً من الآراء.

الفصل 2

هناك بعض المشاكل في البيانات التي تميز عصرنا.

سيكون الفضوليون من الناحية الاشتقاقية مهتمين بالتعرف على الخبازين التشيكيين الذين هاجروا إلى الولايات المتحدة وأصبحوا مشهورين بخميرة الخبز التي لا تزال تباع في محلات السوبر ماركت اليوم. كان آل فليشمان يصنعون الخبز كل يوم، وكان لديهم دائمًا بعض ما يتبقى في نهاية اليوم، حيث كانوا يوزعونه على الفقراء. أصبحت طوابير الناس الذين ينتظرون هذا الخبز المجاني معروفة باسمخطوط الخبز. اليوم ، هناك خطوط الخبز لفقراء البيانات. ينتظر الناس المعلومات التي يحتاجونها مثل فقير ينتظر الخبز. يتم ترتيب بعض طلبات البيانات حسب الأولوية ؛ طلبات أخرى تُترك تنتظر. تسبب خطوط نقل البيانات مشاكل متعددة:

على الناس انتظار البيانات. يؤدي هذا إلى إبطاء عملية اتخاذ القرار ، مما يؤدي بدوره إلى إبطاء الشركة.
ينفد صبر الناس ، وأحيانًا يتخذون القرارات دون انتظار البيانات. نادرًا ما يؤدي التخمين غير المستنير إلى نتائج جيدة.
يستنزف التفكير في خط الخبز الطاقة من فريق إدارة البيانات ، ويعيق إمكاناتهم ، ويبدد مواهبهم.

يعد غموض البيانات مشكلة أيضًا. يتباطأ وقت الاستجابة والدقة عندما تكون البيانات غير منظمة. في النهاية ، يمكن أن تفقد الشركة الثقة في بياناتها.

تجزئة البيانات مشكلة أخرى. عندما لا يتمكن الأشخاص من الحصول على البيانات التي يحتاجون إليها، فإنهم يجدون طريقة للحصول عليها وإنشاء قواعد بيانات خاصة بهم. غالبًا ما يتجاهل المحللون المحتالون وقواعد بيانات الظل عمليات التحقق والتحديث العادية، مما يؤدي إلى الاحتفاظ بالمعلومات في صوامع.

وأخيرًا، تخلق مشاجرات البيانات مشكلات كبيرة للشركات. يمكن أن يؤدي تجزئة البيانات إلى إنشاء مناطق من المحاذاة غير الصحيحة. إذا لم يكن هناك اتساق في المعلومات، يبدأ الناس في عدم الثقة في وجهة نظر بعضهم البعض. إنهم يختلفون؛ إنهم يتجادلون؛ يقاتلون. يجب أن يكون جميع الأشخاص في الشركات على نفس الصفحة. يجب أن يستخدموا نفس المقاييس ونفس المعجم.

الفصل 3

تتكون أنظمة ذكاء الأعمال تقليديًا من ثلاث طبقات: قاعدة بيانات تخزن البيانات ؛ يجمع مستودع البيانات البيانات من قاعدة البيانات ويجمعها ؛ وتصور تنسيقات الطبقة وتقدم تقارير للمستخدم النهائي. هذا نوع من النظام القديم الصعب حيث يجب كتابة الاستعلامات الجديدة لتقارير جديدة في كل مرة يتم فيها طرح سؤال مختلف.

عندما كانت شركة Google شركة ناشئة صغيرة، كان لديها كميات هائلة من البيانات، لكنها لم تكن قادرة على تحمل رسوم قاعدة بيانات Oracle. وللتغلب على هذه المشكلة، قاموا بشراء خوادمهم الخاصة وقاموا بتوزيع بياناتهم فيما بينها. لقد نجحت الإستراتيجية، وأنا متأكد من أنك تعلم أن Google تمثل نموذجًا لإدارة البيانات اليوم. لقد أنتجت الشركة كميات فاحشة من البيانات، ويستخدم موظفو Google هذه البيانات في جميع أنواع البحث والتحليل.

يتم أيضًا أخذ تحليل البيانات على محمل الجد في شركة فيسبوك، التي طورت عددًا من التقنيات المختلفة لتزويد الموظفين بإمكانية الوصول إلى البيانات. واجهة واحدة، HiPal، تسهل على المحللين البحث عن البيانات. يمكن للمستخدمين الذين ليسوا على دراية بـ SQL (لغة الاستعلام الهيكلية (SQL)) إجراء نفس النوع من التحليلات باستخدام تقنيات الشركة هذه كما هو الحال مع SQL. تستخدم شركات أخرى، مثل LinkedIn، بنية تحتية مماثلة للبيانات.

Looker هو نوع جديد من واجهة البيانات. يقوم بإنشاء نسخة واحدة من كل شيء لتستخدمه المؤسسة بأكملها ، مما يؤدي إلى تحسين تكامل البيانات بشكل ملحوظ.

جمع البيانات بشكل كبير هو الوضع الطبيعي الجديد. جميع الشركات الكبرى لديها قواعد بيانات عالية الأداء. فهي سريعة جدًا ، والتخزين رخيص ، وهناك الكثير من المساحة والقدرة. بالنظر إلى هذه التطورات ، يحتاج النهج الكامل للتحليلات إلى التحديث. يمكن تجميع كميات هائلة من المعلومات ، ويتم استخدام العمال الأذكياء للوصول إلى البيانات. إنهم بحاجة إلى أدوات متطورة لتلبية احتياجات المعلومات المعقدة. وكلما كان استخدام الأدوات أسهل ، زاد عدد الأشخاص الذين يستخدمونها.

في هذه الأيام ، هناك الكثير من البيانات لاستكشافها ويتمتع الأشخاص بحرية استكشافها. هذا هو نسيج البيانات في العالم الحديث.

درس سريع في تاريخ تكنولوجيا البيانات: تم اختراع قاعدة البيانات في عام 1970 من قبل موظف في شركة IBM يُدعى إدغار كوك. أصبحت Oracle Systems المطور المهيمن لقواعد البيانات وجنت الكثير من الأموال من تخزين البيانات في قواعد البيانات الخاصة بها. في التسعينيات ، قدمت شركات أخرى برمجيات سهلت استخدام قواعد البيانات وتقليل نفقات قواعد البيانات.

الفصل 4

عادةً ما تستخدم الشركات البيانات للنظر في ما حدث في الماضي. الطريقة الجديدة هي تفعيل البيانات واستخدامها لفهم الأحداث عند حدوثها.

في الماضي، كانت الملابس والأقمشة باهظة الثمن لدرجة أن الأرستقراطيين كانوا يشترون الملابس المستعملة. كان الأشخاص الذين يُطلق عليهم اسم Strazzaroli يتعاملون في الملابس المستعملة الراقية. ولكن مع تصاعد الثورة الصناعية، أصبحت الملابس أرخص، وفقدت عائلة سترازارولي وسائل معيشتها. تقدم سريعًا إلى شركة شحن حديثة، The RealReal. يستخدمون التقارير في الوقت الفعلي لمعرفة ما يوجد في مستودعاتهم وكيف يتحرك كل شيء في سلسلة القيمة. يتمتع كل فرد في الشركة بإمكانية الوصول إلى نفس المعلومات؛ يمكن للجميع الرد على البيانات في الوقت الحقيقي. التصميم والتسويق والتمويل والعمليات - يمكن للجميع استخدام المعلومات الفورية لصالح الشركة.

ThredUp هو تاجر ملابس مستعملة آخر. بالإضافة إلى تتبع البضائع ومعالجتها ، تستخدم ThredUp البيانات للتنبؤ بأنواع الملابس التي ستكون مطلوبة في أي وقت. ساعدتهم إدارة بياناتهم على التوسع بسرعة بعد إطلاقهم.

تقضي الشركات الكثير من الوقت في التفاهات. الاجتماعات تلتهم وقت الجميع. وهذا هو فقدان الإنتاجية. ومع ذلك، فإن البيانات الصحيحة تقلل من وقت الاجتماع لأنها تساعد الأشخاص على التركيز على الأسئلة الصحيحة.

HubSpot ، مزودو برامج أتمتة التسويق ، يتتبعون خمسة مقاييس لتقييم أداء موظفي المبيعات لديهم. يمكن لموظفي المبيعات الوصول إلى لوحة القيادة الخاصة بهم لمعرفة كيف يتقدمون نحو أهدافهم. قام Looker ، الذي تمت مناقشته سابقًا ، بإنشاء أداة لتتبع أداء المبيعات. يمكن لموظفي المبيعات معرفة مدى قربهم من تلبية حصتهم ، بالإضافة إلى مراقبة ما لديهم في خط الأنابيب. تستخدم Zendesk ، مقدمو حلول خدمة العملاء ، استبيانات عملاء NPS لتوليد البيانات ، مما ساعدهم في الحفاظ على نمو مثير للإعجاب.

تعد البيانات جزءًا مهمًا من أي عمل تجاري ناجح حديث. إنها تلعب دورًا مهمًا في تسويق المخزون ، والاستجابة لطلبات العملاء ، وزيادة قوة المبيعات في الوقت المناسب ، وزيادة سرعة رد الفعل.

هذا الفصل غني بالنصائح من المؤلفين:

من المهم أن يكون لديك نفس المقاييس في جميع أنحاء الشركة. فكر في إضفاء الطابع الرسمي والتوحيد باستخدام شيء يشبه قاموس البيانات. يجب أن يكون لديك معجم مشترك.
كن صادقًا للغاية - أو على الأقل استهدف تحقيق هذا المثل الأعلى. لا ينبغي أن يكون الناس حساسين. تخلص من غرورك؛ تقبل النقد.

يمكن أن يكون اتخاذ القرار تعسفيًا حقًا إذا لم يكن مدعومًا بالبيانات. كلما زادت المعلومات التي لدينا، كلما اتخذنا قرارات أفضل.

الفصل 5

الفضول هو عاطفة إنسانية أساسية، ووفقًا للمؤلفين، فهو أفضل طريقة لتحويل ثقافة الشركة إلى ثقافة تعتمد على البيانات. يجب أن يكون الموظفون فضوليين. وينبغي أن تكون لديهم القدرة على البحث عن المعلومات التي تهمهم، ويجب أن يكونوا قادرين على اختبار فرضياتهم.

عندما تصبح الشركة مدفوعة بالبيانات ، فهناك بعض التحولات الثقافية التي يمكن توقعها:

تبدأ الشركة في استخدام البيانات لاتخاذ القرارات.
تحصل الشركة على أفضل الأفكار من الجميع ، وليس فقط المديرين التنفيذيين.
تشجع الشركة التجريب والمفاجآت.

التجربة مهمة. لتوضيح قيمة التجريب، يناقش المؤلفون منتج إدارة الرواتب الخاص بشركة Intuit، Paycycle. فكر مديرو المنتجات في وضع ميزة تمكن أصحاب العمل من قطع الشيكات على الفور، لكن الأبحاث أشارت إلى أن العملاء لن يكونوا مهتمين بمثل هذه الميزة. قرروا اختبار الميزة على أي حال، وانتهى الأمر إلى أن أصبحت شائعة بشكل مدهش. تبدأ الثقافة الصحيحة بالموظفين الذين لديهم فضول؛ يبدأ بالأشخاص الذين يطرحون الأسئلة.

من المهم العثور على أشخاص فضوليين، ويبدأ بعملية التوظيف. لكن مقابلات التوظيف لا تكون في العادة مفيدة للغاية. يمكن أن تكون عشوائية إلى حد ما. بدلاً من ذلك، يقترح المؤلفون أنه يجب أن تكون هناك عملية منهجية يمكن أن تشمل تحديد الصفات المرغوبة في المرشح، وصياغة أسئلة المقابلة التي تتناول هذه الصفات، وتسجيل المرشحين على السمات المرغوبة. المرشح الحاصل على أفضل الدرجات يفوز.

تعد مقاييس التوظيف مفيدة لتقييم ممارسات التوظيف - على سبيل المثال، عدد المرشحين المؤهلين الذين اجتازوا مقابلة هاتفية، والوقت منذ أول اتصال مع المرشح حتى العرض الموقع، وما إلى ذلك. لمراقبة الرضا، يمكنك إجراء استطلاع رأي للمرشحين بعد المقابلات لمعرفة ما لقد فكروا في التجربة. مقياس مهم آخر هو معدل قبول العرض (النسبة المئوية للأشخاص الذين يقبلون عروض العمل). احسب عدد التعيينات الخاصة بك حسب الهدف عن طريق قسمة عدد التعيينات على هدف التوظيف.

في نهاية المطاف، أنت تريد موظفين يتناسبون مع ثقافة الشركة. لكن كيف تقيس الثقافة؟ استخدم الاستطلاعات والأدوات الأخرى لإقامة حوار بين الإدارة والموظفين حول الشركة. ما هي أهداف الناس؟ ما الذي يعجبهم في الشركة؟ ما هي ردود الفعل التي يمكن أن يقدموها؟ وتستمر هذه العملية حتى تتبلور قيم الشركة ويمكن تسجيلها.

إن توضيح هذه الأجزاء سيسهل على القائم بالمقابلة تحديد مدى ملاءمة قيم المرشح. على سبيل المثال، إذا كانت شركتك تقدر خدمة العملاء عالية الجودة، فيمكنك أن تطلب من أحد الموظفين مثالاً على الوقت الذي ساعد فيه أحد العملاء.

تأخذ Google المقاييس خطوة إلى الأمام أكثر من أي شخص آخر. إنهم يقيسون كل شيء على الإطلاق في عملية التوظيف ، ويقدمون لموظفي الموارد البشرية لديهم الكثير من التعليقات. يتلقى الباحثون بشكل روتيني معلومات لتحسين أدائهم.

الفصل 6

بمجرد أن يكون لديك موظفين فضوليين، توقع أنهم سيطرحون الأسئلة، وهو ما يبدأ التقدم النموذجي في الشركات التي تعتمد على البيانات:

الخطوة الأولى: يسأل الأشخاص الذين يحتاجون إلى معلومات أحد المهندسين الذين ساعدوا في إنشاء وبناء أنظمة البيانات. مع نمو الشركة ، يصبح هذا عبئًا على المهندسين.
الخطوة الثانية: يستعير الفريق الحل من مكان آخر. يستخدم الأشخاص برامج أو أدوات أخرى من قسم آخر أو شركة أخرى. نظرًا لأنه مصمم خصيصًا لبيانات شخص آخر، فقد لا يكون هذا مناسبًا.
الخطوة الثالثة: يحصل الفريق على البيانات الأولية ويكتب الاستفسارات الخاصة بهم.

كان لدى Twilio نوعان من الباحثين عن البيانات. من ناحية ، عرف فريق البيانات كل شيء عن البنية التحتية للبيانات وكيفية استخدامها. لقد أحبوا أن يكون لديهم تقارير يمكن تشغيلها عدة مرات وتسليمها إلى الجمهور المناسب. من ناحية أخرى ، أراد باقي أعضاء الشركة واجهة بسيطة تسمح لهم بتصفح البيانات. إن إرضاء هاتين الدائرتين المختلفتين تمامًا هو مهمة حاسمة للبنية التحتية للبيانات.

ومن المشكلات أيضًا اللامركزية في سلطة شراء تكنولوجيا المعلومات. يشتري قادة الفرق والأقسام البرامج بشكل متزايد ، مما يؤدي إلى استبعاد فريق البيانات من الحلقة. (يسمى هذا النقص في المساءلة أمام قسم التكنولوجيا Shadow IT.) يسعد البائعون بإلزام وتقديم حلول مخصصة لعملائهم الإداريين ، ولكن هذا يؤدي إلى تجزئة البيانات ، حيث تمتلك الإدارات والوحدات المختلفة إصدارات مختلفة من الحقيقة.

تحتاج فرق البيانات إلى تحويل بنية البيانات لمنح المزيد من القوة للمستخدمين. يجب على المستخدمين النهائيين تحديد أدوات إعداد التقارير التي يجب استخدامها. يتمثل دور فريق البيانات في دعم البنية التحتية حتى يتمكن المستخدمون من تحليل البيانات. يجب أن تعمل قواعد البيانات السحابية مع قواعد بيانات الشركة المحلية.

يجب أن يكون نسيج البيانات - مصفوفة المعلومات داخل الشركة - متاحًا للجميع، وإحدى طرق توحيده هي من خلال نمذجة البيانات. يجب على كل فرد في الشركة استخدام نفس الأرقام والتحدث بنفس اللغة. الاتساق مهم جدا. قد يفهم العلماء والمهندسون بنية البيانات الخاصة بشركة ما، ولكن لن يفهمها الجميع. نسيج البيانات يجعل المعلومات متاحة للجميع.

الفصل 7

خلال الحرب العالمية الثانية، عقدت مجموعة من علماء الرياضيات والإحصائيين اجتماعات سرية في نيويورك حيث قاموا بتحليل البيانات العسكرية وقدموا توصيات إلى واشنطن (والتي تم اتباعها بشكل متكرر). وقد طلبت القوات الجوية من أحد أعضاء الفريق، أبراهام والد، تصميم دروع للطائرات. أظهرت البيانات المستمدة من الطائرات العائدة أن معظم ثقوب الرصاص كانت موجودة حول ذيل المدفعي والأجنحة، لذلك اعتقد الناس أن هذه هي المناطق التي يجب أن ترتدي الدروع. (كان الدرع ثقيلًا، لذا لم يتمكنوا من وضعه على الطائرة بأكملها. كان عليهم أن يكونوا انتقائيين). لكن أبراهام والد أشار إلى أن الطائرات التي تم إطلاق النار عليها في أجنحتها هي الطائرات التي عاشت لتروي الحكاية. يروي المؤلفون هذه القصة لتوضيح أهمية تجنب تحيز البيانات.

هناك العديد من المزالق المحتملة وأنواع عديدة من تحيزات البيانات التي يمكن أن تمنعك من فهم البيانات:

تحيز البقاء - في أي وقت تقوم فيه بحذف البيانات من تحليلك، فإنك تخاطر بنتائج مشوهة. الارتباط ليس السببية. فقط لأن شيئين يسيران معًا لا يعني أن أحدهما تسبب في الآخر.
إرساء التحيز - يحدث هذا عندما يقترح عليك شخص ما قيمة ما ويؤثر على تقديرك الخاص. على سبيل المثال، إذا سألت ما إذا كان عمر غاندي أكثر من 114 عامًا عند وفاته، فمن المحتمل أن تكون إجابتك مختلفة عما لو سألت ما إذا كان عمره أكثر من 35 عامًا.
تحيز التوفر - إذا رأيت شيئًا ما يحدث أو سمعت عن كيفية حدوثه من شخص تعرفه، فسيبدو الأمر وكأنه حدث أكثر شيوعًا.

يمكن أن يكون لديك أوهام حول الصلاحية وتعتقد أن جمع المزيد من البيانات سيساعد في التنبؤ بالمستقبل ، ولكن هناك العديد من الطرق التي قد تفشل فيها في تفسير البيانات بشكل صحيح. كن حذرا.

يحضر موظفو Facebook الجدد معسكر بيانات لمدة أسبوعين ليصبحوا أكثر معرفة بالبيانات. هذا يعطي الجميع خلفية مشتركة لمناقشة المشاكل والفرص. يتعلمون حول الأدوات ومجموعات البيانات المتاحة. كما يحصلون على فرصة للعمل في مشاريع لتوسيع معرفتهم. يمكن لفرق البيانات أن تفعل الكثير للقاء الموظفين وزيادة المعرفة بالبيانات عبر الشركة. تعتبر معالجة ثقافة الشركة بهذه الطريقة جزءًا مهمًا من عملهم.

الفصل 8

التحليلات الوصفية تسأل عما حدث ؛ تحليلات التشخيص تسأل لماذا. (تعد لوحات المعلومات ، التي يتم إساءة استخدامها في جميع أنحاء هذا الكتاب ، بمثابة واجهات للتحليلات الوصفية.)

تنظر التحليلات الوصفية والتشخيصية إلى الماضي، في حين أن التحليلات التنبؤية والإرشادية تتعلق بالمستقبل. تستخدم التحليلات التنبؤية البيانات التاريخية للتنبؤ بالنتائج المستقبلية. يمكن للمحللين طرح أسئلة افتراضية "ماذا لو" لتحديد المسار الذي يجب اتباعه. توصي التحليلات الإرشادية بمسار العمل بناءً على البيانات. وهذا يتطلب الكثير من البيانات والتحليلات المتطورة.

رحلة تطور البيانات هي نموذج تم تطويره بواسطة شركة جارتنر، وهي وكالة أبحاث تسويقية. يرسم تطور البيانات تطور الفريق من التحليلات الوصفية إلى التحليلات التشخيصية ومن التحليلات التنبؤية إلى التحليلات الإرشادية. لكن شركة جارتنر تفتقد شيئًا ما بين التحليلات التشخيصية والتنبؤية: التحليلات الاستكشافية. وهذا يساعدنا على إيجاد فرضية؛ هذا يسأل "لماذا؟" يتم استخدام التحليلات التأكيدية لتحديد ما إذا كانت الفرضية صحيحة.

البيانات مفيدة فقط إذا كان بإمكانك التصرف بناءً عليها. جمع البيانات دون سبب حقيقي لا يخدم أي غرض حقيقي. ومن ناحية أخرى، فإنك لا تعرف دائمًا ما هي المقاييس التي ستكون قابلة للتنفيذ إلا بعد الانتهاء من التحليل. من الجيد أن يكون لديك توازن.

بعض المقاييس مجربة وصحيحة. القيمة الدائمة للعميل (LTV) هي تقدير لإجمالي الربح الذي سيتم تحقيقه من العميل بمرور الوقت. تكلفة اكتساب العملاء (CAC) هي إجمالي جميع نفقات المبيعات والتسويق المتوسطة لعميل واحد. تشير نسبة LTV/CAC إلى مدى كفاءة الشركة في تحقيق الإيرادات. ولكن في بعض الأحيان يمكن تصميم مقاييس جديدة لتناسب الموقف، كما أن إنشاء مقاييس جديدة يمكن أن يكشف عن فرص جديدة. يقوم موقع mMedia Upworthy بتتبع مقاييس مختلفة لتقييم العوامل التي تجعل محتواهم أكثر شعبية، لكنهم كانوا بحاجة إلى مزيد من المعلومات، لذلك اخترعوا مقياسًا جديدًا تمامًا لقياس انتباه المستخدم الفعلي (على سبيل المثال، لا يأخذ في الاعتبار تلك اللحظات التي تفتح فيها صفحة الويب ولكن ذهب القارئ لإطعام القطة). .

صمم تجربة. تحديد القابلية للتنفيذ. يجب أن تتعلق البيانات بالقرارات الفعلية التي يمكن اتخاذها. حجز النتائج المتوقعة. تحديد في وقت مبكر معلمات التجربة. صمم التجربة. تطوير فرضية. اتخاذ قرار بشأن عدة نقاط بيانات مختلفة. احسب القيمة p. القيمة p هي احتمال أن تكون الفرضية غير صحيحة. يتم توفير تعليمات لهذا الحساب. خطط لإجراء التجربة. معرفة كم من الوقت سوف يستغرق. كم عدد العينات التي تحتاجها. من سيقوم بهذا العمل، وكيف سيتم تنظيمه. لا تنس تضمين مجموعة مراقبة للتحقق من النتائج. قم بإجراء التجربة. تحليل النتائج. قارنهم بالمجموعة الضابطة.

الفصل 9

أتاحت مدينة نيويورك مجموعة من البيانات للجمهور. بدأ أحد الزملاء ، بن ويلينجتون ، في تحليل البيانات وأبلغ عنها على مدونته ، بما في ذلك أشياء مثل رسم خرائط لحوادث الدراجات في المدينة. أصبح مشهورًا جدًا ، ويعزو نجاحه إلى قدراته في سرد القصص.

تتضمن دروس ويلينجتون أهمية جعل البيانات قابلة للربط. تحويلها إلى قصص. (أخبر فريقي بذلك طوال الوقت!) يعتقد بعض الناس أن البيانات مملة نوعًا ما، وأنها ليست كافية في حد ذاتها لإلهامهم. من خلال جعلها قصة، فإنك تمنحها جاذبية عاطفية. من المهم بشكل خاص أن تكون قادرًا على سرد قصتك عند مغازلة المستثمرين. يحتاج رواد الأعمال الذين يعرضون شركاتهم الناشئة للمستثمرين إلى إظهار أنهم قد حددوا فرصة جديدة - وإظهار مدى إلحاحها.

الطريقة القياسية لتوصيل البيانات هي من خلال العروض التقديمية. ابدأ بتحديد الهدف من العرض التقديمي. ما الذي تحاول شرحه؟ هل تحاول إقناع شخص ما بشيء ما؟ هل تحاول بيع شيء ما؟ تقييم الجمهور المستهدف. يهتم المستثمرون بشكل خاص بالمخاطرة، لذا فإن مناقشة هذه النقاط تظهر أنك تفهم وجهة نظر المستثمر. (هناك أنواع عديدة من المخاطر، انظر الشريط الجانبي.) من المهم تطوير القصة. من خلال معرفتك بآمال المستثمرين ومخاوفهم، قم بإنشاء قصة تتناول تلك المخاوف. تهدف إلى الاحتفاظ بها إلى عشر شرائح 10 أو أقل.

يمكن أن يبدأ العرض التقديمي بهدف الشركة أو مهمتها. صف المشكلة. ما هو الخطأ الذي سيحله منتجك؟ ثم تقديم حل للمشكلة. اشرح ما الذي يجعل هذه فكرة جيدة الآن، ولماذا لم يفعلها شخص ما من قبل. قد يكون عرض منتجك أمرًا رائعًا، ولكن حتى الصور جيدة. معلومات مهمة أخرى يجب تضمينها في العرض التقديمي الخاص بك: حجم السوق، وفريقك، ونموذج العمل، والمنافسة، والبيانات المالية.

قم بتوصيل رؤيتك للفرصة، وعزز الرؤية بالبيانات. تقديم حل. شرح نهج الشركة. أظهر كيف استجاب السوق. ستكون مقاييس المشاركة والاكتساب مفيدة هنا. من المهم تقديم تقدير جيد لحجم السوق. يريد أصحاب رأس المال المغامر معرفة ذلك تمامًا. ما حجم السوق المحتملة التي نتحدث عنها هنا؟ يجب أن تتضمن مناقشة البيانات المالية على الأقل الإيرادات والهامش الإجمالي والتدفق النقدي.

عندما تقدم العرض التقديمي، سيكون لدى الأشخاص أسئلة. كلما زادت البيانات التي لديك، كلما كنت مستعدًا بشكل أفضل للإجابة على هذه الأسئلة.

بعض أنواع المخاطر المختلفة:
مخاطر توقيت السوق - هل هذا هو الوقت المناسب لهذه المؤسسة؟
مخاطر نموذج العمل - هل لديك النموذج المناسب لمنتجك؟
مخاطر تبني السوق – هل سيستخدم الناس منتجك الجديد؟
مخاطر حجم السوق – هل الحل الذي تقدمه كبير بما يكفي لإسعاد صاحب رأس المال المغامر؟
مخاطر التنفيذ - هل يتمتع فريقك بالمهارات المناسبة للوظيفة؟
مخاطر التكنولوجيا - إذا تم تطوير تكنولوجيا جديدة، فهل سيتم الانتهاء منها في الموعد المحدد؟
مخاطر الرسملة - هل هناك ما يكفي من رأس المال لقطع هذه المسافة؟
مخاطر النظام الأساسي - هل هناك شركاء خارجيون خارج نطاق سيطرتك؟
مخاطر إدارة المشروع - هل الشركة منفتحة على ردود الفعل؟
المخاطر المالية - هل يمكن للشركة الاستمرار في دفع الفواتير؟
المخاطر القانونية - هل الدعاوى القضائية أو القضايا القانونية الأخرى تلوح في الأفق؟

الفصل العاشر: وضع كل ذلك معًا
ضع كل شيء معا

يمكن أن يكون هناك الكثير من الخلافات في الشركة. يمكن أن تساعد البيانات في تقليل هذا الاحتكاك.

يحتاج الناس إلى فهم البيانات وتوقعها. يحتاج الناس إلى أن يكونوا صادقين فكرياً؛ عملية صنع القرار لا تتعلق بالأنا. دع أفضل الأفكار تفوز ولا تدع السياسة تؤثر على الاختيار. تحتاج الشركة إلى قيم محددة جيدًا. إنها تحتاج إلى الأشخاص المناسبين، وتحتاج إلى أشخاص فضوليين.
أفضل طريقة لتسليح شركة لهذا العالم الجديد الشجاع هي البيانات ، ويتزايد التعطش للبيانات على الصعيد العالمي. إنه يغير حقًا كل صناعة. في المستقبل ، ستمنح البيانات التشغيلية الشركات الميزة التنافسية التي تحتاجها للنجاح. سيحصل الأشخاص على الفور على المعلومات التي يحتاجون إليها لاتخاذ أفضل القرارات.

يمكن أن يكون للمقاييس تأثير عميق على العملية. يمكنهم تحسين الطريقة التي تعمل بها الأعمال ، والتي يمكن أن تمنحها ميزة تنافسية. من خلال نسيج البيانات الموحد والفرق الجيدة ، تقوم الشركات بتحويل صناعاتها.