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 ، البدء

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

مراجعة الكتاب

في عالم اليوم ، تغير البيانات كل صناعة. البيانات هي المستقبل ، والشركات التي تفهم كيفية استخدامها وتفعيلها لها ميزة كبيرة على تلك التي لا تفعل ذلك. للنجاح في هذه البيئة سريعة التغير ، يجب أن يتمتع كل فرد في الشركة بإمكانية الوصول الفوري إلى المعلومات التي يحتاجونها لاتخاذ أفضل القرارات. الفوز بالبيانات يقدم نصائح حول كيفية استمرار الشركات في النمو والتطور من خلال التحليل الاستراتيجي للبيانات.

أدى ظهور الهواتف المحمولة إلى زيادة حاجة الجميع ورغبتهم في الحصول على البيانات بشكل كبير. يتوقع الناس البيانات. لقد اعتادوا على الرد 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 للحد من التحيز وتسهيل معرفة البيانات. يجب على الفريق تعليم زملائهم استخدام البيانات بشكل جيد ؛ يجب عليهم أيضًا مساعدة الأشخاص على تعلم التواصل حول البيانات بشكل أكثر وضوحًا.

يمكن أن يكون للمقاييس تأثير عميق على العملية وتعكس الميزة التنافسية للشركة ، لكن هذه ليست القصة الكاملة. الشركة هي أكثر من مقاييسها. تحتاج الشركة أيضًا إلى قيم محددة جيدًا. وهي بحاجة إلى الأشخاص المناسبين: أشخاص يتمتعون بصدق فكري ؛ الناس بفضول الأشخاص الذين سيستخدمون المقاييس للإجابة على الأسئلة.

المؤلفون المشاركون لـ الفوز بالبيانات كلاهما لديه خلفيات في الصناعات كثيفة البيانات. Tomasz Tunguz هو صاحب رأس مال مغامر في Redpoint Ventures ، وتروج مدونته للنصائح المستندة إلى البيانات للشركات الناشئة. فرانك بيان - مؤمن صريح بالعمل الجماعي وثقافة الشركة الإيجابية - هو الرئيس التنفيذي لشركة Looker ، وهي منصة ذكاء الأعمال. يُنصح المهتمون بالتعرف على مهن المؤلفين وكيف توصلوا إلى هذا التعاون بقراءة المقدمة.

يستخدم Tunguz و Bien الكثير من الأمثلة المأخوذة من تجاربهم الخاصة وتجارب الشركات الأخرى المعروفة: استخدام Venmo للبيانات لتحسين منتجاتهم ؛ اضطراب واربي باركر في سوق بمليارات الدولارات ؛ قدرة ThredUp على معالجة آلاف العناصر يوميًا.

الفوز بالبيانات يقدم نصائح لمساعدة الشركات على الإبحار في عالم جديد شجاع. يتم تقسيم توصيات المؤلف لإنشاء شركة تعتمد على البيانات خطوة بخطوة ، بما في ذلك: إنشاء معجم عالمي ، وإعادة تنشيط ثقافة الفريق ، الحفاظ على الاجتماعات في مسارها الصحيح ؛ وتقديم عروض تقديمية عالية الجودة. تشرح هذه النظرة العامة غير الفنية بشكل كافٍ كيف يمكن أن يمنح الاستخدام الاستراتيجي للبيانات أي شركة ميزة تنافسية.

ملخص

الفصل 1

اعتاد العمل الإعلاني على تفضيل نوع الأساليب الإبداعية الموضحة في البرنامج التلفزيوني رجال مجنونة. في هذه الأيام ، تقود الرياضيات الإستراتيجية أكثر من الإبداع. بدلا من رجال مجنونةمحترفو 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 منذ رجال مجنونة أيام.

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 ، والطلب على المعلومات الفورية آخذ في الازدياد. نريد الإجابة على أسئلتنا على الفور (!). نظرًا لأنه كان يستغرق وقتًا طويلاً جدًا بالنسبة للأشخاص للحصول على معلومات في شركتهم ، فقد تم استخدام البيانات تاريخيًا كأداة لقياس الأداء السابق. ومع ذلك ، يمكن للشركات ذات البنية التحتية الجيدة للبيانات إنتاج المعلومات واتخاذ القرارات بناءً على المقاييس الحالية. يمكن لهذه الشركات أن تضمن وصول البيانات إلى حيث يجب أن تكون ، وأمام من يحتاجون إليها - على الفور. تؤدي سلاسل التوريد غير الفعالة (الأشخاص والعمليات والبرامج التي تلامس البيانات) إلى بيانات بطيئة ، حيث يبحث عنها عدد أكبر من الأشخاص بدلاً من توفيرها. كانت هذه مشكلة في الماضي ، لكننا اليوم غنيون بالبيانات وهناك دائمًا المزيد ليتم 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.

سيهتم الغريبون من الناحية اللغوية بالتعرف على الخبازين التشيكيين Fleischmanns الذين هاجروا إلى الولايات المتحدة وأصبحوا مشهورين بخميرة الخبز التي لا تزال تُباع في محلات السوبر ماركت اليوم. كان الفلايشمان يصنعون الخبز كل يوم ، وكان لديهم دائمًا بعض الخبز المتبقي في نهاية اليوم ، والذي كانوا يوزعونه على الفقراء. أصبحت صفوف الناس الذين ينتظرون هذا الخبز المجاني معروفة باسم خطوط 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 يحتاجونها ، فإنهم يجدون طريقة لالتقاطها وإنشاء قواعد البيانات الخاصة بهم. غالبًا ما يتجاهل المحللون المارقون وقواعد بيانات الظل عمليات التحقق والتحديث العادية ، مع الاحتفاظ بالمعلومات في صوامع.

أخيرًا ، تخلق مشاجرات البيانات مشكلات مهمة للشركات. يمكن أن يؤدي تقسيم البيانات إلى مناطق من المحاذاة الخاطئة. إذا لم يكن هناك اتساق في المعلومات ، يبدأ الناس في عدم الثقة في وجهة نظر بعضهم البعض. يختلفون. إنهم يتجادلون؛ يقاتلون. يجب أن يكون 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 ناشئة صغيرة ، كان لدى Google كميات هائلة من البيانات ، لكنهم لم يتمكنوا من تحمل رسوم قاعدة بيانات Oracle. للتغلب على هذه المشكلة ، قاموا بشراء خوادمهم الخاصة ووزعوا بياناتهم بينهم. نجحت الإستراتيجية ، وكما تعلمون ، فإن Google هي نموذج لإدارة البيانات اليوم. أنتجت الشركة كميات فاحشة من البيانات ، ويستخدم موظفو Google هذه البيانات لجميع أنواع البحث والتحليل.

يتم أخذ تحليل البيانات أيضًا على محمل الجد في Facebook ، الذي طور 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 أساسية 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 اشتروا الملابس المستعملة. تعامل الناس الذين يطلق عليهم Strazzaroli في الملابس المستعملة الراقية. ولكن مع تصاعد الثورة الصناعية ، أصبحت الملابس أرخص ، وفقد سترازارولي وسائل عيشهم. تقدم سريعًا إلى شركة شحن حديثة ، The RealReal. يستخدمون التقارير في الوقت الفعلي لمعرفة ما هو موجود في مستودعاتهم وكيف يتحرك كل شيء في سلسلة القيمة. كل شخص في الشركة لديه حق الوصول إلى نفس المعلومات ؛ يمكن للجميع الرد على البيانات في الوقت الفعلي. التصميم والتسويق والتمويل والعمليات - يمكن للجميع استخدام المعلومات الفورية لإفادة 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.

تنفق الشركات الكثير من الوقت على الأمور التافهة. الاجتماعات تلتهم وقت الجميع. هذا هو الإنتاجية المفقودة. 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 عبر الشركة. ضع في اعتبارك إضفاء الطابع الرسمي والتوحيد باستخدام شيء يشبه قاموس البيانات. يجب أن يكون لديك معجم مشترك.
كن صريحًا إلى حد كبير - أو على الأقل اهدف إلى تحقيق هذا المثل الأعلى. لا ينبغي أن يكون الناس حساسين. تخلص من الأنا الخاصة بك. تقبل النقد.

يمكن أن يكون اتخاذ القرار تعسفيًا حقًا إذا لم يتم دعمه بالبيانات. كلما زادت المعلومات التي لدينا ، كانت القرارات التي نتخذها أفضل.

الفصل 5

الفضول هو عاطفة إنسانية أساسية ، ووفقًا للمؤلفين ، أفضل طريقة لتحويل ثقافة الشركة إلى ثقافة تعتمد على البيانات. يجب أن يكون الموظفون فضوليين. يجب أن يكون لديهم القدرة على البحث عن المعلومات التي يهتمون بها ، 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.

التجريب مهم. لإظهار قيمة التجريب ، ناقش المؤلفون منتج إدارة كشوف المرتبات الخاص بـ 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 بشعبية كبيرة. تبدأ الثقافة الصحيحة بالموظفين الفضوليين ؛ يبدأ بالأشخاص الذين يطرحون الأسئلة.

من المهم العثور على الأشخاص الفضوليين ، ويبدأ بعملية التوظيف. لكن مقابلات التوظيف عادة لا تكون 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 مقابلة تتناول هذه الصفات ، وتسجيل المرشحين على السمات المرغوبة. يفوز المرشح الذي حصل على أفضل نتيجة.

تعد مقاييس التوظيف مفيدة لتقييم ممارسات التوظيف - على سبيل المثال ، عدد المرشحين المؤهلين الذين يجتازون مقابلة عبر الهاتف ، والوقت من أول اتصال مع مرشح إلى عرض موقّع ، وما إلى ذلك. لمراقبة الرضا ، يمكنك استطلاع آراء المرشحين بعد المقابلات لمعرفة ماذا فكروا في التجربة. مقياس آخر مهم هو معدل قبول العرض (النسبة المئوية للأشخاص الذين يقبلون عروض العمل). احسب التعيينات الخاصة بك إلى الهدف عن طريق قسمة عدد التعيينات على هدف التوظيف.

في نهاية اليوم ، تريد موظفين يتناسبون مع ثقافة الشركة. لكن كيف تقيس الثقافة؟ استخدم الاستبيانات والأدوات الأخرى لإقامة حوار بين الإدارة والموظفين حول الشركة. ما هي أهداف الناس؟ ما الذي يعجبهم في الشركة؟ ما هي التغذية الراجعة التي يمكنهم تقديمها؟ تستمر هذه العملية حتى يتم بلورة قيم الشركة ويمكن تسجيلها.

إن توضيح هذه القطع سيجعل من السهل على القائم بإجراء المقابلة تحديد مدى ملاءمة قيم المرشح. على سبيل المثال ، إذا كانت شركتك تقدر خدمة العملاء عالية الجودة ، فيمكنك أن تطلب من الموظف مثالاً على الوقت الذي ساعد فيه العميل.

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 موظفون فضوليون ، توقع أنهم سيطرحون أسئلة ، والتي تبدأ بالتقدم 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 حلاً من مكان آخر. يستخدم الأشخاص برامج أو أدوات أخرى من قسم آخر أو شركة أخرى. قد لا يكون هذا مناسبًا لبيانات شخص آخر.
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 - في متناول الجميع ، وتتمثل إحدى طرق توحيده في نمذجة البيانات. يجب أن يستخدم كل فرد في الشركة نفس الأرقام ويتحدث نفس اللغة. الاتساق مهم جدا. قد يفهم العلماء والمهندسون بنية البيانات الخاصة بشركة ما ، لكن لن يفهمها الآخرون. نسيج البيانات يجعل المعلومات متاحة للجميع.

الفصل 7

خلال الحرب العالمية الثانية ، عقدت مجموعة من علماء الرياضيات والإحصائيين اجتماعات سرية في نيويورك حيث حللوا البيانات العسكرية وقدموا توصيات إلى واشنطن (والتي تم اتباعها بشكل متكرر). طلبت القوات الجوية من أحد أعضاء الفريق ، وهو أبراهام والد ، تصميم دروع للطائرات. أظهرت البيانات من الطائرات العائدة أن معظم ثقوب الرصاص كانت موجودة حول ذيل المدفعي والأجنحة ، لذلك اعتقد الناس أن هذه هي المناطق التي يجب أن يرتديها الدروع. (كان الدرع ثقيلًا لذا لم يتمكنوا من صفعه على الطائرة بأكملها. كان عليهم أن يكونوا انتقائيين). لكن أبراهام والد أشار إلى أن الطائرات التي تم إطلاقها في الأجنحة 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 على قيد الحياة - في أي وقت تقطع فيه البيانات من تحليلك ، فإنك تخاطر بنتائج مشوهة. الارتباط ليس سببية. فقط لأن شيئين يبدو أنهما يسيران معًا لا يعني أن أحدهما تسبب في الآخر.
التحيز الراسخ - يحدث هذا عندما يقترح شخص ما قيمة لك ويؤثر على تقديرك الخاص. على سبيل المثال ، إذا سألت ما إذا كان غاندي قد تجاوز 114 عامًا عندما مات ، فمن المحتمل أن تكون إجابتك مختلفة عما إذا كنت سألت عما إذا كان عمره أكبر من 35 عامًا.
انحياز التوفر - إذا رأيت شيئًا ما يحدث أو سمعت عن كيفية حدوثه من شخص تعرفه ، فسيبدو الأمر 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 ، بينما تتعلق التحليلات التنبؤية والتوصيفية بالمستقبل. تستخدم التحليلات التنبؤية البيانات التاريخية للتنبؤ بالنتائج المستقبلية. يمكن للمحللين طرح أسئلة افتراضية "ماذا لو" لتحديد المسار الذي يجب اتباعه. توصي التحليلات الوصفية بمسار العمل بناءً على البيانات. هذا يتطلب الكثير من البيانات والتحليلات المعقدة.

رحلة تطوير البيانات هي نموذج تم تطويره بواسطة Gartner ، وهي وكالة أبحاث تسويقية. يعيّن تطور البيانات تطور الفريق من التحليلات الوصفية إلى التحليلات التشخيصية ومن التحليلات التنبؤية إلى التحليلات الوصفية. لكن شركة Gartner تفتقد إلى شيء ما بين التحليلات التشخيصية والتنبؤية: التحليلات الاستكشافية. هذا يساعدنا في 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. من ناحية أخرى ، لا تعرف دائمًا المقاييس التي ستكون قابلة للتنفيذ إلا بعد إجراء التحليل. من الجيد أن يكون لديك توازن.

بعض المقاييس مجربة وصحيحة. القيمة الدائمة للعميل (LTV) هي تقدير لإجمالي الربح الإجمالي الذي يجب تحقيقه من العميل بمرور الوقت. تكلفة اكتساب العملاء (CAC) هي إجمالي جميع نفقات المبيعات والتسويق التي تم حساب متوسطها لعميل واحد. تشير نسبة LTV / CAC إلى مدى كفاءة الشركة في جذب الإيرادات. لكن في بعض الأحيان يمكن تصميم مقاييس جديدة لتناسب الموقف ، ويمكن أن يكشف إنشاء مقاييس جديدة عن فرص جديدة. يتتبع موقع mMedia Upworthy مقاييس مختلفة لتقييم العوامل التي تجعل محتواها أكثر شيوعًا ، لكنهم احتاجوا إلى مزيد من المعلومات ، لذلك اخترعوا مقياسًا جديدًا بالكامل لقياس انتباه المستخدم الفعلي (على سبيل المثال ، عدم احتساب تلك اللحظات التي تفتح فيها صفحة الويب ولكن ذهب القارئ لإطعام القطة). .

صمم تجربة. تحديد قابلية الإجراء. يجب أن تتعلق البيانات بالقرارات الفعلية التي يمكن اتخاذها. قم بإغلاق النتائج المتوقعة. تحديد معلمات التجربة في وقت مبكر. صمم التجربة. ضع فرضية. حدد عدة نقاط بيانات مختلفة. احسب القيمة الاحتمالية. القيمة p هي احتمال أن الفرضية غير صحيحة. يتم توفير تعليمات لهذا الحساب. خطط لإجراء التجربة. اكتشف كم من الوقت سيستغرق. كم عدد العينات التي تحتاجها. من سيقوم بالعمل وكيف سيتم تنظيمه. لا تنس تضمين مجموعة تحكم للتحقق من النتائج. قم بتشغيل التجربة. حلل النتائج. قارنهم بمجموعة التحكم.

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. حولها إلى قصص. (أقول لفريقي هذا طوال الوقت!) يعتقد بعض الناس أن البيانات مملة نوعًا ما ، ولا يكفي في حد ذاتها إلهامهم. بجعلها قصة ، فإنك تمنحها جاذبية عاطفية. من المهم بشكل خاص أن تكون قادرًا على سرد قصتك عندما تغازل المستثمرين. يحتاج رواد الأعمال الذين يروجون للشركات الناشئة للمستثمرين إلى إظهار أنهم حددوا فرصة جديدة - إظهار الإلحاح.

الطريقة القياسية لتوصيل البيانات هي من خلال العروض التقديمية. ابدأ بتحديد هدف العرض. ماذا تحاول ان تشرح؟ هل تحاول إقناع شخص ما بشيء ما؟ هل تحاول بيع شيء ما؟ قيم الجمهور المستهدف. يهتم المستثمرون بشكل خاص بالمخاطرة ، لذا فإن مناقشة هذه النقاط تظهر أنك تفهم وجهة نظر المستثمر. (هناك العديد من أنواع المخاطر ، انظر الشريط الجانبي). من المهم تطوير قصة القصة. بمعرفتك بآمال المستثمرين ومخاوفهم ، قم بإنشاء قصة تعالج هذه المخاوف. اهدف إلى جعله يصل إلى عشر 10 شرائح أو أقل.

يمكن أن يبدأ العرض بهدف الشركة أو مهمتها. صف المشكلة. ما الخطأ الذي سيحل منتجك؟ ثم قدم حلاً للمشكلة. اشرح ما الذي يجعل هذه فكرة جيدة في الوقت الحالي ، ولماذا لم يفعلها شخص ما من قبل. سيكون عرض منتجك أمرًا رائعًا ، ولكن حتى الصور جيدة. معلومات مهمة أخرى يجب تضمينها في عرضك التقديمي: حجم السوق ، وفريقك ، ونموذج العمل ، والمنافسة ، والشؤون المالية.

قم بتوصيل رؤيتك للفرصة ، وتعزيز الرؤية بالبيانات. قدم حلاً. اشرح نهج الشركة. وضح كيف استجاب السوق. ستكون مقاييس المشاركة والاكتساب مفيدة هنا. من المهم تقديم تقدير جيد لحجم السوق. يريد أصحاب رؤوس الأموال المغامرة معرفة ذلك تمامًا. ما حجم السوق المحتملة التي نتحدث عنها هنا؟ يجب أن تتضمن مناقشة البيانات المالية على الأقل الإيرادات والهامش الإجمالي والتدفقات النقدية.

عند تقديم العرض التقديمي ، سيكون لدى الأشخاص أسئلة. كلما زادت البيانات 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 اعتماد السوق - هل سيستخدم الناس منتجك الجديد؟
مخاطر حجم السوق - هل الحل كبير بما يكفي لإسعاد صاحب رأس المال الاستثماري؟
مخاطر التنفيذ - هل يتمتع فريقك بالمهارات المناسبة للوظيفة؟
مخاطر التكنولوجيا - إذا تم تطوير تقنية جديدة ، فهل سيتم الانتهاء منها في الموعد المحدد؟
مخاطر الرسملة - هل يوجد رأس مال كافٍ لقطع المسافة؟
مخاطر المنصة - هل هناك شركاء خارجيون خارج 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 فكريًا ؛ عملية صنع القرار لا تتعلق بالغرور. دع أفضل الأفكار تفوز ولا تدع السياسة تؤثر على الاختيار. تحتاج الشركة إلى قيم محددة جيدًا. إنها بحاجة 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.