Analytikern in der Wirtschaft fehlt es leider an einem einheitlichen „Bushido“, mit dem Unternehmensleiter darüber informiert werden können, wie sie Daten besser nutzen können. Dies kann zu Konflikten führen, durch die alle Beteiligten nach einem Kitana-Schwert greifen können.
Aber genug von den Samurai-Metaphern….
Glücklicherweise stehen fortschrittlicheren Büchern Geschäftsmanager zur Verfügung, die Analysen suchen, um mit Business Intelligence Schritt zu halten.
Zwei Meister aus dem Bereich Business Intelligence sind Thomas Davenport, mit dem wir uns befasst haben Analytics bei der Arbeit und Professor für Wirtschaft und Statistik Jinho Kim. Sie sind die Autoren von Keeping Quants: Ihr Leitfaden zum Verständnis und zur Verwendung von Analytics.
Das Buch geht auf die strategische Bedeutung ein, wie Menschen und Ideen eingesetzt werden, bevor sie sich für eine analytische Lösung entscheiden. Für Führungskräfte gedacht, ist das Buch eine gute Lektüre für Führungskräfte, die versuchen, Daten in ihrem Unternehmen zu korrelieren.
Ihre Daten sind Ihr Geschäft
Mit den Quants Schritt halten hat die Fähigkeit, die Diskussion über den Nutzen von Daten zu erweitern. Wir lesen oder hören immer häufiger den Begriff „Big Data“, aber viele Autoren kommen nie zum Business-Intelligence-Ende des Themas - mit anderen Worten, wie funktioniert die Analyse über die Anzahl hinaus? Davenport hat seine analytische Perspektive in früheren Arbeiten, wie z Gerichtsurteil . Im Quants Er und Kim verschwenden keine Zeit damit, zu graben, warum Big Data der neue Weg ist, um ein Unternehmen aufzubauen.
„Big Data und Analytics verbessern nicht nur die interne Entscheidungsfindung. Viele internetbasierte Organisationen - Google, Facebook, Amazon, eBay und andere - nutzen so genannte Big Data aus Online-Transaktionen nicht nur zur Unterstützung von Entscheidungen, sondern auch zur Erstellung neuer Produktangebote und -funktionen für Kunden. "
Perspektiven, die einem Small Business-Team „Big Smarts“ verleihen
Kleine Unternehmen, deren Mitarbeiter wachsen, müssen die Zahl der Beschäftigten und die Verwendung dieser Ressourcen verwalten. Da Analysen, die über grundlegende Kennzahlen hinausgehen, zu einem dedizierten Messkopf führen können, bietet das Buch Anregungen, wie Sie Ihr Unternehmen an die Bedürfnisse anpassen können, anstatt eine Ressource zufällig auszuwählen. Das Kapitel „Das Problem gestalten“ zeigt, wie analytische Herausforderungen organisiert werden:
„Die Entscheidung, voranzukommen, kann von einer Ahnung oder Intuition getragen werden. Der Evidenzstandard ist zu diesem Zeitpunkt niedrig. Natürlich ist der Sinn einer qualitativen Analyse, letztendlich einige Daten anzuwenden und Ihre Vermutung zu testen. Das ist der Unterschied zwischen analytischen Denkern und anderen: Sie testen ihre Fragen mit Daten und Analysen. Das Wichtigste in der Problemerkennungsphase ist es, das Problem vollständig zu verstehen und warum es wichtig ist. “
Die Autoren geben Stadien und Schritte zur Bewertung und Darstellung von Informationen an, alle mit einfachen Erinnerungen wie den folgenden:
„Da analytische Menschen mit technischen Begriffen vertraut sind, gehen sie oft davon aus, dass dies auch das Publikum ist. Aber das ist ein tragischer Fehler. “
Günstigerweise folgt das Segment "Problemlösung" mit den wahrscheinlich umsetzbaren Ideen für kleine Unternehmen. In diesem Bereich und in anderen Bereichen gibt es viele interessante Aspekte, die die Analysepunkte interessant machen. Es gibt ein historisches Stück über Florence Nightingales Arbeit mit Sterblichkeitsraten, die mit der Datenvisualisierung zusammenhängen. Ich mochte die „Fido-Gleichung“, eine unterhaltsame Version, die erklärt, was ein Modell ist und was es tun soll. Das vorgestellte Konzept steht kurz vor der Zuordnung von Variablen innerhalb eines Modells:
„Wie bei der Auswahl von Variablen können auch ganz subjektive Dinge systematisch gemessen werden…. Egal welche Daten Sie haben, es besteht immer die Möglichkeit, mehr Daten zu erhalten oder andere Daten abzugrenzen, als Sie ursprünglich an Ihr Problem gedacht haben. “
Die Autoren nehmen sich Modelle, Variablen und Datenvisualisierung vor und machen das Buch daher eine gute Wahl, um sie vor anderen spezifischen analytischen Themen zu lesen. Sie können es vor dem Abholen lesen Vorhersagend Analytics und Große Daten ohne Programmiersprache werden Details in Büchern untersucht Yahoo Web Analytics .
Wenn Sie in einen Kampf um datenbasierte Entscheidungen geraten, werden Sie feststellen Mit Quants auf dem Laufenden bleiben als geeignete Waffe, um den Tag zu gewinnen.
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