Eski Japonya halkları, samuray pratiği Bushido'yu - “savaşçının yolu” - ve sadakat, dövüş sanatları becerisi ve onur prensiplerini takdir ettiler. Vatandaşın işbirliği ve Bushido yöntemlerine olan samuray bağlılığı, Japonya'daki barışa ilham verdi ve resmi bir ordu, 1800'lerin sonlarındaki samuray döneminin sona ermesine kadar sürdü.
İş dünyasındaki analitik pratisyenler maalesef, iş liderlerine veriyi nasıl daha iyi kullanabilecekleri konusunda bilgi veren tek tip bir “bushido” dan yoksundur. Bu, bir kitana kılıcıyla ilgili tüm ulaşımı sağlayabilecek çatışmalara yol açabilir.
Ama samuray metaforları yeterli….
Neyse ki, iş zekasına ayak uydurmak için analitik arayan işletme yöneticileri için daha gelişmiş kitaplar kullanıma açılıyor.
İş zekası arasında iki usta uygulayıcı, incelediğimiz Thomas Davenport'dur. İşyerinde Analytics ve iş ve istatistik profesörü Jinho Kim. Bunlar, Quants'la Takip Etmenin yazarları: Analytics'i Anlama ve Kullanma Rehberinizdir.
Kitap, herhangi bir analitik çözüm seçmeden önce insanların ve fikirlerin nasıl konuşulduğunun stratejik önemini ortaya çıkarmaktadır. Yöneticiler için bu kitap, organizasyonlarında veriyi koruyan liderler için harika bir okuma yapıyor.
Verileriniz İşletmenizdir
Quants ile Devam Etmek Verilerin yararlılığı ile ilgili tartışmayı genişletme kapasitesine sahiptir. “Büyük Veri” terimini giderek okuyor veya duyuyoruz, ancak pek çok yazar konuyla ilgili hiç bir zaman iş zekasına ulaşamıyor - başka bir deyişle, analizler sayıların ötesinde nasıl çalışıyor? Davenport, önceki çalışmalarda analitik bakış açısını şöyle gösterdi: Yargı Çağrısı. içinde Quants O ve Kim, büyük bir verinin neden bir iş kurmanın yeni yolunun ötesine geçtiğine dair hiçbir zaman boşa harcamaz:
“Büyük veri ve analizler sadece iç karar vermeyi geliştirmiyor. İnternet tabanlı birçok kuruluş olan Google, Facebook, Amazon, eBay ve diğerleri, çevrimiçi işlemlerden sözde büyük verileri yalnızca kararları desteklemek için değil, aynı zamanda müşteriler için yeni ürün teklifleri ve özellikler yaratmak için kullanıyor. ”
Küçük Bir İş Takımına “Büyük Akıllılar” Veren Perspektifler
Çalışanları büyüten küçük işletmeler, kafa sayımını ve bu kaynakların nasıl kullanıldığını yönetmelidir. Temel metriklerin ötesinde analizler, ölçüm için özel bir kafaya yol açabileceğinden, kitap, bir kaynağı rastgele seçmekten ziyade, kuruluşunuzu nasıl bir ihtiyaç haline getireceğine dair fikirler sunar. “Problemi Çerçevelendirmek” bölümü analitik zorlukların nasıl organize edileceğini göstermektedir:
“İleriye adım atma kararı bir önseziyle ya da sezgi tarafından yönlendirilebilir. Bu noktada kanıt standardı düşüktür. Tabii ki, kalitatif bir analizin bütün noktası sonunda bazı verileri uygulamak ve önsezinizi test etmektir. Analitik düşünürler ve diğerleri arasındaki fark bu: Onlar hunches veri ve analiz ile test ediyoruz. Sorun tanıma aşamasındaki en önemli şey, sorunu ve neden önemli olduğunu tam olarak anlamaktır. ”
Yazarlar, aşağıdakiler gibi doğrudan hatırlatmalarla birlikte, bilginin nasıl değerlendirileceği ve sunulacağına ilişkin aşamaları ve adımları ortaya koymaktadır:
“Analitik insanlar teknik terimlerle rahat olduklarından… genellikle izleyicilerin de olacağını düşünürler. Ama bu trajik bir hata. ”
Elverişli bir şekilde, “Problemi Çözme” bölümü, küçük işletmeler için muhtemelen en etkili fikirler ile takip edilir. Bu bölüm ve diğerleri arasında, analiz noktaları ilgi çekici tutmak için eğlenceli yönler bol. Florence Nightingale'in veri görselleştirmesiyle bağlantılı ölüm oranlarıyla çalışması hakkında tarihsel bir şey var. Bir modelin ne yapması gerektiğini ve yapması gerektiğini açıklayan “Fido denklemi” ni beğendim. Hayal edilen konsept, bir model içinde değişkenler atamaya bir kenara koymadan önce gelir:
“Değişkenleri seçme süreciyle olduğu gibi, oldukça öznel şeyler bile sistematik olarak ölçülebilir…. Hangi verilere sahip olursanız olun, her zaman, daha fazla veri elde etme veya probleminiz hakkında düşünürken orijinal olarak kullandığınız farklı veriler elde etme imkanı vardır. ”
Yazarların modelleri, değişkenleri ve veri görselleştirmelerini ele alması, kitabı diğer özel analitik konulardan önce okumak için mükemmel bir seçenek haline getirmektedir. Almadan önce okuyabilirsiniz. Öngörülü analitik ve büyük Veri programlama dili bilgisi olmayan kitaplar gibi incelendi Yahoo Web Analytics.
Kendinize veri tabanlı kararlar üzerinde bir savaşa giriyorsanız, Quilling With Up Up günü kazanmak için uygun bir silah olarak.
