ビジネスで犯しがちな 9 つの間違い

Pavel は、IT で 20 年の経験を持つ Innowise Group の共同創設者として、ビジネスの成長を支援することが大好きです。 データ分析.

データ分析は、製品の設計と販売促進を成功させたい大企業と地元企業の両方にとって一般的なものになりました。 ターゲットオーディエンスのニーズと希望を定義する魔法を実行し、最適化された生産と配布への道筋を示すのに役立ちます。 ただし、データ分析を誤って使用すると、誤った仮定に基づいて適切な意思決定を行うことができなくなります。

データ分析は強力なツールですが、企業がそれを使用する際に犯す可能性のある重大なミスがいくつかあり、圧倒的な成功ではなく重大な失敗につながる可能性があります。 データに基づいた意思決定を行う際に注意すべき 9 つの点を次に示します。

1. データレイクの作成を拒否する

データ レイクは、未加工の完全に未処理のデータを保持するために使用されるストレージのタイプです。 このような情報を保持することで、企業は過去のデータに基づいて正確で遡及的な予測モデルを構築できます。 また、新しい処理および分析ツールで元のデータを使用することもできます。 生データが保存されていない場合、企業は、不適切なデータや必要なデータを計り知れないコストで共有する可能性のあるサードパーティのデータ ブローカーに依存する必要があります。

2. 視覚的表現を無視する

グラフやダッシュボードなどの鮮明な形式で表されるデータにより、意思決定者は、データ アナリストの支援を必要とせずに、迅速かつ効果的に結論を下すことができます。 専門のダッシュボードを使用すると、企業は視覚化されたデータに基づいて決定を下し、コンテキスト インジケーターのように機能する他の貴重な洞察と比較できます。 これにより、意思決定がより迅速かつ成功し、競合他社よりも価値のある利点が得られます。

3. AI と ML を忘れる

機械学習 (ML) と人工知能 (AI) は、データ分析の主要な最新ツールです。 彼らは、専門家のチームには不可能なペースで、受信データをリアルタイムで自動的に処理できます。 さらに、そのようなツールは、人間が見逃す可能性のある見過ごされたトレンドや洞察を明らかにすることで、競合他社に立場を逆転させることがよくあります。

4. データ品質管理の欠如

データ品質管理は、さらなる分析に適した代表的で有用なデータを確実に取得するプロセスです。 データ品質を追跡しないビジネスは、通常、内部プロセスで信頼性の低いデータを使用することになります。 これは、多くの場合、壊滅的な可能性がある貧弱で情報に基づいていない決定につながります. データを目的に使用する前に、データが正確で、関連性があり、代表的であることを確認することが重要です。

5. データ コンテキストの無視

特定のイベントは、取得したデータに劇的な変化をもたらす可能性があります。 特定のイベントは、Elon Musk の DogeCoin に関するツイートのような小さなイベントであっても、特定の製品に対する注目と需要を劇的に高める可能性があります。 どのイベントが特定の結果に影響を与えるかを判断するために、データは慎重に使用し、常にそのコンテキストと組み合わせて使用​​する必要があります。 場合によっては、そのような影響を与えるイベントを一般的なデータ分析モデルから切り離して、個別に処理することをお勧めします。

6. データセキュリティの無視

データ セキュリティは、データ管理と分析のもう 1 つの重要な側面です。 データを安全に保つということは、ビジネス戦略と独自の知識が競合他社に使用されるのを防ぐことを意味します。 企業がデータを保護するための対策を講じていない場合、それは、周囲の人に配る何かにリソースを費やすようなものです。

7. データ倫理、プライバシー、法的な懸念を無視する

強力なツールであるにもかかわらず、データ分析は十分な量のリスクをもたらします。 収集されたすべてのデータは、ユーザー情報が非個人化された形式で保持され、データ収集と分析に関する地域および世界の規制に準拠して、倫理的に取得する必要があります。 それがなければ、ビジネスは罰金や評判の低下などの損害を被り、閉鎖されることさえあります.

8.交絡変数を制御しない

交絡変数は、従属変数と独立変数の両方に影響を与える変数です。 それらが発生すると、偽の相関関係と結果がテーブルにもたらされ、データ分析の結果が台無しになる可能性があります。 このようなケースが追跡および管理されていない場合、結果として得られる情報が不正確になる可能性があり、その根拠となる決定が適切である可能性は低くなります。

9. データ分析と意思決定について透明性がない

データ分析と意思決定プロセスは、いくつかの理由から透過的でなければなりません。 まず、データ分析プロセスがいかに倫理的で安全かを示します。 次に、パイプラインに欠陥がある場合、従業員やその他の利害関係者が修正を提案できます。 また、意思決定の際に、データ分析に不備があれば指摘することもでき、事業の計画性に欠ける行動を防ぐことができます。

最終的な考え

意思決定と計画のための強力なツールであるにもかかわらず、データと分析ツールは非常に慎重に扱う必要があります。 その分野での経験が豊富な専門家チームと協力することで、ビジネスを支援できます。

今日の企業は、競争上の優位性を得るためにデータ分析を必要としていますが、将来的にはデータ分析が重要なサバイバル ポイントになる可能性があります。 そのままにしておきますが、意思決定に影響を与える可能性のある次の考慮事項を念頭に置いてください。

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