Tikriausiai esate girdėję apie didelius duomenis, naudojamus išsiaiškinti, ką jums patinka pirkti, skaityti ir sekti. Apie ką greičiausiai negalvojote, yra tai, kaip jūsų įmonė gali tai panaudoti norėdama išlaisvinti jūsų produktyvumą.
Tačiau Aleksandras Vorobjevas, „TransUnion“ išplėstinės analizės patarėjas, turi. Jis žino apie visokius didelius duomenis. Ir nors jo vaidmuo visų pirma susijęs su tuo, kaip dideli duomenys gali paveikti finansines paslaugas, jis žino, kad didžiųjų duomenų paraiškų yra begalė. Vienas tokių dalykų? Paaiškinkite, kaip įmonės gali naudoti analizės metodus, kad padidintų produktyvumą ir matytų geresnius verslo rezultatus.
Skamba intriguojančiai? Skaitykite toliau ir sužinokite, kaip tai daroma:
Raskite savo hipotezę
Pirmiausia reikia išbandyti teoriją. Gali būti, kad sukūrus sveikatingumo darbo vietoje programą, padidės produktyvumas. „Dar viena galimybė būtų leisti darbuotojams dirbti namuose padės padidinti pardavimus“.
Kaip skyriaus vedėjas ar sprendimus priimantis asmuo, jums gali patikti instinktas, kaip jūsų darbuotojai dirba geriausiai. Galbūt tai yra tai, kad darbuotojai, kurie ateina per valandą vėliau, daro mažiau pertraukų per dieną, arba jei darbuotojai naudojasi savo pietų valanda mankštindamiesi, jie yra linkę nepasiduoti 3:00 nuosmukiui. Kad ir kokia būtų prielaida, tai jūsų hipotezė, kurią reikia patikrinti.
Surinkite teisingus duomenis
Be abejo, vienas iš kritiškiausių didelių duomenų naudojimo žingsnių. Visa pasaulio analizė nebus naudinga, jei neišmatuosite teisingų dalykų. Paimkite hipotezę „dirbdami namuose pagerinkite produktyvumą“. Keletas galimų duomenų, kuriuos čia reikia įvertinti, gali apimti nuotolinio darbo darbuotojų skaičių, kiek dienų jie dirbo namuose, ir vadovo apžvalgas numatomo laikotarpio pabaigoje.
Vorobjevas rekomenduoja įmonėms samdyti specializuotus duomenų inžinierius arba išorės konsultantus, kurie atliktų darbo vietų tendencijų ir kitų sričių, kuriose neabejotinai reikia didelių duomenų, analizę. Tokie duomenų mokslininkai gali ne tik analizuoti galutinius rezultatus, bet ir pasiūlyti teisingus parametrus, kuriuos reikia išmatuoti.
Sukurkite tiriamą pavyzdį
Bendrovės gali įdarbinti darbuotojus studijoms apkabindamos morką (gera narystė sporto salėje yra gera vieneriems metams), nors reikia saugotis šališkų pavyzdžių (pavyzdžiui, žmonės, kurie registruojasi knygų klube, jau gali būti tie, kuriems patinka Skaityti).
Tačiau įdarbinimas gali vykti kitais būdais. Vorobjevas atkreipė dėmesį į darbovietės tyrimą, kurį atliko Amerikos bankas, kuriame darbuotojai nešiojo ID ženklelius su RFID žymėmis ir jų sąveiką tarpusavyje bei vėlesnį produktyvumą.
Tačiau Vorobjevas pripažįsta, kad privatumas yra teisėta kliūtis. Tačiau yra būdų, kaip paslėpti informaciją apie darbuotojus, todėl analitikai sutelkia dėmesį tik į didesnes tendencijas. Anoniminiai atsakymai į klausimus „burbulas“ arba internetinės apklausos yra greitas ir lengvas būdas ieškoti modelių neįvardijant vardų.
Kai jau sugalvojai, ką studijuoti, internetinės apklausos yra greitas būdas surinkti reikiamus duomenis.
Pagaliau paanalizuok!
Dabar, kai turite rezultatus, dideli duomenys gali juos išanalizuoti ir ieškoti tendencijų. Svarbu atsiminti, kad didelių duomenų analizė yra tiesiog reguliarus steroidų duomenų tyrimas. Jūs, kaip darbuotojas ar įmonės savininkas, visada galėjote atlikti duomenų analizę. Bet dideli duomenys efektyviau ir greičiau apdoroja informaciją, gaunamą iš daugelio šaltinių ir daugybės skirtingų būdų.
Tik nepasiklyskite dėl analizės paralyžiaus. „Galite pergudrauti bet ką“, - sako Vorobjevas, apie statistiką yra garsus posakis, kad esant pakankamai slėgiui duomenys bus priimti į viską. Gali būti gera mintis nutraukti analizę, kai tik gausite x įvesties ar rezultatų skaičių. ir tada pažiūrėkite, ką duomenys jums sako “.
„Streetlight“ efektas, kai raktus pametęs asmuo atrodo tik šviesoje, nes tai lengviausia tai padaryti, yra pagrįstas rūpestis, kai reikia analizuoti didelius duomenis. Atminkite, kad labiausiai stebinančios tendencijos gali būti ne ten, kur pirmiausia pagalvojate ieškoti.
Pasirinkimas, pasak Vorobjevo: „Yra tiek daug išmatuojamų, lengvai nepastebimų mūsų darbo gyvenimo aspektų, kurie, jei būtų išnagrinėti, galėtų duoti netikėtų rezultatų. Ir jei vienas iš jų galėtų sukelti harmoningesnę ir produktyvesnę aplinką, verta pabandyti “.
