Thật không may, các học viên phân tích trong kinh doanh, không may, thiếu một bộ đồng phục ăn mặc có thể thông báo cho các nhà lãnh đạo doanh nghiệp cách sử dụng dữ liệu tốt hơn. Điều này có thể dẫn đến những xung đột có thể khiến tất cả những người liên quan tiếp cận với một thanh kiếm kitana.
Nhưng đủ các phép ẩn dụ của samurai.
May mắn thay, những cuốn sách nâng cao hơn đang trở nên có sẵn cho các nhà quản lý doanh nghiệp đang tìm kiếm các phân tích để theo kịp sự thông minh trong kinh doanh.
Hai học viên bậc thầy trong giới kinh doanh là Thomas Davenport, người mà chúng tôi đã xem xét cùng Phân tích tại nơi làm việc và giáo sư kinh doanh và thống kê Jinho Kim. Họ là tác giả của Keeping Up with the Quants: Hướng dẫn của bạn để hiểu và sử dụng Analytics.
Cuốn sách đi sâu vào ý nghĩa chiến lược về cách mọi người và ý tưởng được triển khai trước khi chọn bất kỳ giải pháp phân tích nào. Đối với các nhà quản lý, cuốn sách làm cho việc đọc tuyệt vời cho các nhà lãnh đạo đang cố gắng thu thập dữ liệu trong tổ chức của họ.
Dữ liệu của bạn là doanh nghiệp của bạn
Theo kịp với Quants có khả năng mở rộng các cuộc thảo luận về tính hữu ích của dữ liệu. Chúng ta ngày càng đọc hoặc nghe thuật ngữ dữ liệu lớn, dữ liệu, nhưng nhiều nhà văn không bao giờ đi đến kết thúc kinh doanh thông minh của chủ đề - nói cách khác, làm thế nào để phân tích hoạt động ngoài con số? Davenport đã tiết lộ quan điểm phân tích của mình trong các tác phẩm trước đó, chẳng hạn như Các cuộc gọi phán xét . Trong Quants Ông và Kim không lãng phí thời gian để tìm hiểu lý do tại sao dữ liệu lớn là cách mới để xây dựng một doanh nghiệp, lưu ý:
Dữ liệu lớn và phân tích don don chỉ cải thiện việc ra quyết định nội bộ. Nhiều tổ chức dựa trên Internet, Google, Facebook, Amazon, eBay và các tổ chức khác đang sử dụng cái gọi là dữ liệu lớn từ các giao dịch trực tuyến không chỉ để hỗ trợ các quyết định mà còn tạo ra các dịch vụ và tính năng sản phẩm mới cho khách hàng.
Những viễn cảnh mang lại cho một nhóm doanh nghiệp nhỏ
Các doanh nghiệp nhỏ phát triển nhân viên phải quản lý số lượng đầu và cách sử dụng các tài nguyên đó. Vì các phân tích vượt quá các số liệu cơ bản có thể dẫn đến một đầu đo chuyên dụng để đo lường, cuốn sách đưa ra các ý tưởng về cách phát triển tổ chức của bạn theo nhu cầu thay vì chọn ngẫu nhiên một tài nguyên. Chương này Đóng khung cho vấn đề Hướng dẫn cách trình bày các thách thức phân tích:
Một quyết định giả mạo trước có thể được điều khiển bởi linh cảm hoặc trực giác. Tiêu chuẩn của bằng chứng tại thời điểm này là thấp. Tất nhiên, toàn bộ quan điểm của một phân tích định tính là cuối cùng sẽ áp dụng một số dữ liệu và kiểm tra linh cảm của bạn. Đó là sự khác biệt giữa những người suy nghĩ phân tích và những người khác: Họ kiểm tra linh cảm của họ bằng dữ liệu và phân tích. Điều quan trọng nhất trong giai đoạn nhận biết vấn đề là hiểu đầy đủ vấn đề và tại sao nó lại quan trọng.
Các tác giả tiết lộ các giai đoạn và các bước về cách đánh giá và trình bày thông tin, tất cả đều có lời nhắc đơn giản như sau:
Vì những người phân tích cảm thấy thoải mái với các thuật ngữ kỹ thuật, họ thường cho rằng khán giả của họ cũng vậy. Nhưng đây là một sai lầm bi thảm.
Thuận tiện, phân khúc Giải quyết vấn đề Hướng dẫn có lẽ là những ý tưởng hành động nhất cho các doanh nghiệp nhỏ. Trong phân khúc này và các phân khúc khác, các khía cạnh thú vị rất nhiều để giữ cho các điểm phân tích thú vị. Có một chút lịch sử về Florence Nightingale, công việc với tỷ lệ tử vong liên quan đến trực quan hóa dữ liệu. Tôi thích phương trình Fido của Fido, một phiên bản thú vị để giải thích mô hình là gì và nên làm gì. Khái niệm tưởng tượng xuất hiện ngay trước khi bỏ qua các biến trong một mô hình:
Khác với quá trình lựa chọn các biến, ngay cả những thứ khá chủ quan cũng có thể được đo lường theo cách có hệ thống. Cho dù bạn có dữ liệu gì, luôn có khả năng nhận được nhiều dữ liệu hơn hoặc dữ liệu khác với dữ liệu ban đầu bạn sử dụng khi nghĩ về vấn đề của mình.
Các tác giả văn học trên các mô hình, các biến và trực quan hóa dữ liệu, làm cho cuốn sách trở thành một lựa chọn tuyệt vời để đọc trước các chủ đề phân tích cụ thể khác. Bạn có thể đọc nó trước khi chọn Dự đoán phân tích và Dữ liệu lớn không có chi tiết ngôn ngữ lập trình được kiểm tra trong sách như Phân tích trang web của Yahoo .
Nếu bạn thấy mình tham gia vào một cuộc chiến về các quyết định dựa trên dữ liệu, bạn sẽ tìm thấy Theo kịp với Quants như một vũ khí phù hợp để giành chiến thắng trong ngày.
4 Bình luận
