Saturs
- Kas ir mazie dati?
- Mazi dati Lieli ieguvumi
- Cik mazu datu tiek notverti
- Kur tiek izmantoti mazie dati
Avots: Sayhmog / Dreamstime.com
Izņemšana:
Mazos datus ir daudz vieglāk un ātrāk analizēt nekā lielos datus, taču tie joprojām var dot lielus rezultātus. Tātad, kāpēc vēl vairāk uzņēmumu to neizmanto?
Vai vēlaties palielināt savu produktivitāti par 30 minūtēm dienā? Ja jūs varētu koncentrēties tikai uz darbībām, kas jūsu komandai un organizācijai piešķir vislielāko vērtību, ko tas varētu dot jūsu labā? Padomā par to. Kas ir patiešām svarīgi jūsu darba dienā un cik daudz laika jūs pavadāt, veicot nepieciešamos, bet citus steidzamus darbus? Vai interesē? Tātad, kā to var panākt? Nu, izmantojot mazus datus.Pagaidi, ko? Vai nav datu, par kuriem visi runā? Tā ir, bet varbūt mazie dati ir pelnījuši lielāku sarunas daļu. Šeit arī apskatiet, kādi ir mazi dati un kā tie bieži var būt lielāki nekā lielie dati.
Kas ir mazie dati?
Nelieli dati ir tverti dati, kas ir pietiekami diskrēti un precīzi, lai cilvēka smadzenes tos saprastu. Parasti tas tiek savākts konkrētam mērķim atsevišķai organizācijas vienībai, piemēram, reģistrējot, cik daudz reālu pūļu indivīdi tērē komandā. Nelielu datu vākšanas iemesls tiek noteikts sākumā. Šajā gadījumā tas tiks savākts ar mērķi optimizēt to, kā komanda izrāda savu vērtību.Salīdzinājumam - lielu datu uzmanības centrā ir pēc iespējas vairāk saistītās informācijas apkopošana visā organizācijā un pēc tam tās analīze, lai noteiktu, kā tā var palīdzēt atbildēt uz jautājumiem. Ko mūsu pārdošanas statistika stāsta par tirgus tendencēm un tālākām pārdošanas iespējām? Cik labi mūsu atbalsta komanda apstrādā klientu jautājumus? Kur mums jāuzlabo mūsu projekta izpildes process, lai samazinātu pārsniegumu salīdzinājumā ar aprēķināto budžetu?
Tas var šķist acīmredzams, taču lieliem datiem ir nepieciešami dati kā ievade, un to ir daudz. Ļoti bieži ir nepieciešami papildu mazi dati, lai atbalstītu lielos datus, jo atbildes uz sākotnējiem jautājumiem rada vēl citus. Turklāt, lai veiktu šīs informācijas analīzi, ir daudz uzņēmumu līmeņa rīku, ko piedāvā pārdevēji, rīki, kuriem nepieciešami ievērojami ieguldījumi un laiks, lai ievietotu uzņēmumu, iestatītu un konfigurētu, lai sāktu sniegt rezultātus. Tas ir sistēmu integrācijas projekts no paša sākuma, lai izveidotu savienojumu ar visiem datu avotiem, un tas var aizņemt vairākus mēnešus, pirms tiek sniegts biznesa ieguvums.
Un otrādi - maziem datiem ir nepieciešama neliela analīze, tos var iegūt daudzos īpašos veidos - piemēram, izklājlapās, uzdevumu un laika uzskaites rīkos un pat manuālās žurnālos - un tos var ātri un viegli analizēt. Es redzēju, ka mazu datu dēļ nedēļas vai divu laikā pēc iesaistīšanās produktivitātes jomā var gūt labumu. Un tas ir tikai tāpēc, ka neapstrādātas informācijas iegūšanai ir nepieciešams nedaudz laika. Parasti izmaiņas un ieguvumi kļūst acīmredzami ātri, jo tiek koncentrēti apkopotie dati.
Mazi dati Lieli ieguvumi
No manas pieredzes komandu vadīšanā un vadīšanā mazie dati par indivīdiem un komandām sniedz šādus ieguvumus:- Izpratne
Nelieli dati var sniegt informāciju par to, kur cilvēki reāli koncentrē savu laiku un enerģiju, salīdzinot ar to, kas dotu vēl lielāku vērtību. Bieži vien, kad indivīdi sāk tvert nelielus datus, viņi ātri saprot atklātā atklājuma nozīmīgumu. - Iespējas
Izmantojot mazus datus, indivīdi var noteikt izmaiņas, kuras viņi var īstenot, un citi komandas locekļi viņus var atbalstīt. Komandas locekļi kļūst atbildīgi par pārmaiņām un paši to veic. - Iesaistīšanās
Veikto pozitīvo izmaiņu novērtēšana un atzīšana var radīt lielāku savstarpējas sapratnes, vērtības un saiknes sajūtu.
Cik mazu datu tiek notverti
Programmatūras izstrādes nodaļā lielie dati var analizēt informāciju par projekta plānu, ļaujot analizēt cilvēku skaitu, ilgumu un piepūli, kas nepieciešami dažāda veida projektu īstenošanai. Pietrūkst, kā katrs indivīds katru dienu veic savus projekta uzdevumus. Uztverot šos mazos datus, mēs varam sākt mācīties, kā vislabāk strukturēt projektu, tā komandas un viņu darba dienu. Kāda veida uzdevumus katrs cilvēks izbauda un labi izdara? Ko viņi vēlētos deleģēt vai pamest? Kādi komunikācijas veidi vislabāk darbojas ar kuriem? Kāds vadības un mentoringa līmenis indivīdiem vajadzīgs?Mainot veidu, mēs iegūstam ieguvumus, kas ir redzami lielo datu līmenī, bet nevis izmaiņas, kas to izraisīja. Lielu datu analīze bieži var radīt vispārinātu modeli, piemēram, pieņemot, ka katrai personai ir līdzīgs prasmju un pieredzes līmenis. Tikai aplūkojot mazo datu specifiku par to, kā katrs cilvēks strādā un dod ieguldījumu projektā (savā unikālajā veidā), var panākt šāda veida ieguvumus.
Kur tiek izmantoti mazie dati
Lielu datu izmantošana noteikti ir jāiegūst, taču jaunākie tirgus pārskati un produktu piedāvājumi rada neskaidrības par labāko praksi un to, kā no ieviešanas gūt vislabāko vērtību. Nesenā Gartnera pārskatā tika atklāts, ka tikai 8% aptaujāto uzņēmumu ir ieviesuši lielo datu analīzi un 57% joprojām ir izpētes un plānošanas stadijās.Jebkuras datu analīzes gadījumā galvenais ir nevis ievilkt visus jūsu rīcībā esošos datus un pēc tam mēģināt meklēt vērtību, tā ir datu izmantošana, kas var palīdzēt atbildēt uz konkrētiem jautājumiem. Un šeit nelielu datu ieguvums ir divu galveno iemeslu dēļ:
- Datu vākšanas vēlamā vērtība un iemesls ir jāsaprot jau pašā sākumā.
- Nelieli dati sniedz gan kvalitatīvas, gan kvantitatīvas atbildes, kas ļauj veikt precīzas izmaiņas. Citiem vārdiem sakot, mazos datos ir izteikti mazāk vispārinātu pieņēmumu.
Galu galā mazie dati neaizstās lielos datus, taču ir ļoti daudz, ka neliela iesaistīšanās var iemācīt lieliem datiem iegūt labāko no abām pieejām. Apsverot jebkādu lielo datu ieviešanu, pajautājiet sev, kādi mazo datu jautājumi palīdzēs jums iegūt vērtību. Tas var palīdzēt iekļaut šo lielāku perforators jūsu izveidotajā stratēģijā. (Izlasiet citu perspektīvu par lielo datu vērtību uzņēmējdarbībā sadaļā Vai lielo datu analīze var aizkavēt biznesa inteliģences plaisu?)