תוֹכֶן
מקור: Sayhmog / Dreamstime.com
להסיר:
נתונים קטנים הרבה יותר קל ומהיר לניתוח מאשר נתונים גדולים, אך עדיין יכולים להניב תוצאות גדולות. אז מדוע לא עובדים יותר עסקים המשתמשים בזה?
האם תרצה להגדיל את הפרודוקטיביות שלך ב -30 דקות ביום? אם אתה יכול פשוט להתמקד בפעילויות שמביאות את מירב הערך לצוות ולארגון שלך, מה זה יעשה עבורך? תחשוב על זה. מה באמת חשוב ביום העבודה שלך וכמה זמן אתה מבלה בכדי לבצע משימות נחוצות, אך אחרות, דחופות? מעוניין? אז איך ניתן להשיג זאת? ובכן, באמצעות נתונים קטנים.רגע מה? האם אין נתונים גדולים שכולם מדברים עליהם? זהו, אבל אולי נתונים קטנים ראויים לקטע גדול יותר של השיחה. כאן תבדוק מה זה נתונים קטנים ואיך זה יכול לרוב לארוז אגרוף גדול יותר מאשר נתונים גדולים.
מה זה נתונים קטנים?
נתונים קטנים נלכדים נתונים שהם בדידים ומדויקים מספיק בכדי להבינם על ידי המוח האנושי. בדרך כלל, הוא נאסף למטרה ספציפית עבור יחידה יחידה בארגון, כגון רישום כמה מאמץ בפועל מושקע בפעילויות שונות על ידי אנשים בצוות. הסיבה לאיסוף נתונים קטנים נקבעת כבר בתחילת הדרך. במקרה זה, הוא ייאסף במטרה לייעל את האופן בו צוות מספק את ערכו.לשם השוואה, המיקוד של נתונים גדולים הוא איסוף מידע רב ככל האפשר בארגון ואז ניתוחו כדי לקבוע כיצד הוא יכול לעזור לענות על שאלות. מה אומרים לנו סטטיסטיקות המכירות שלנו על מגמות שוק ועל הזדמנויות מכירות נוספות? כמה טוב צוות התמיכה שלנו בטיפול בשאלות של לקוחות? היכן עלינו לשפר את תהליך מסירת הפרויקטים שלנו בכדי לצמצם את התחזית מול התקציב המשוער?
זה אולי נראה מובן מאליו, אבל נתונים גדולים זקוקים לנתונים כקלט, והרבה מהם. לעתים קרובות מאוד נדרשים נתונים קטנים נוספים כדי לתמוך בנתונים גדולים שכן התשובות לשאלות הראשוניות מעלות מידע נוסף. בנוסף, על מנת לבצע ניתוח של מידע זה ישנם שפע של כלים ברמת הארגון המוצעים על ידי הספקים, כלים הדורשים השקעה וזמן משמעותיים להביא פנימה, להגדיר ולהגדיר את התצורה להתחיל לתת תוצאות. זהו פרויקט שילוב מערכות מההתחלה לחיבור לכל מקורות הנתונים, כזה שיכול לקחת מספר חודשים לפני שהועבר התועלת העסקית.
לעומת זאת, נתונים קטנים דורשים ניתוח מועט, ניתן ללכוד אותם בדרכים אד הוק רבות - כגון בגיליונות אלקטרוניים, כלי מעקב וזמן מעקב ואפילו ספרי יומן ידניים - וניתן לנתח אותם במהירות ובקלות. ראיתי שהיתרונות מתממשים מהנתונים הקטנים תוך שבוע או שבועיים מתחילת מעורבות הפריון. וזה רק בגלל שזה לוקח קצת זמן לתפוס את המידע הגולמי. בדרך כלל, שינויים ותועלות מתגלים במהירות בגלל המיקוד של הנתונים שנאספו.
יתרונות קטנים עם נתונים גדולים
מהניסיון שלי באימון וניהול צוותים, היתרונות הבאים נובעים מנתונים קטנים עבור אנשים וצוותים:- מודעות
נתונים קטנים יכולים לספק מודעות למקום בו אנשים למעשה ממקדים את זמנם ואנרגם לעומת מה שיעניק ערך רב עוד יותר. לעתים קרובות כאשר אנשים מתחילים לתפוס נתונים קטנים, הם מבינים במהירות את המשמעות של מה שהם מגלים. - העצמה
באמצעות נתונים קטנים, אנשים עשויים לזהות שינויים שהם יכולים לנקוט בפעולה ולקבל תמיכה על ידי חברי צוות אחרים. חברי הצוות הופכים לאחראיים ומניעים את השינוי שלהם. - אירוסין
מדידה והכרה בזכות השינויים החיוביים שהושגו יכולה ליצור תחושה גדולה יותר של הבנה, ערך וחיבור הדדי.
כיצד נלכד נתונים קטנים
ברחבי מחלקת פיתוח תוכנה, נתונים גדולים יכולים לנתח את המידע על תכנית הפרויקט, ולאפשר לנתח את מספר האנשים, משך הזמן והמאמץ הדרושים בכדי לספק סוגים שונים של פרויקטים. מה שחסר הוא כיצד כל אדם מבצע בפועל את משימות הפרויקט שלו באופן יומיומי. על ידי לכידת נתונים קטנים אלו אנו יכולים להתחיל ללמוד כיצד לבנות את הפרויקט בצורה הטובה ביותר, את הצוותים שלו ואת יום העבודה שלהם. מאילו סוגי משימות כל אדם נהנה ועושה טוב? מה הם היו רוצים להאציל או להפיל? אילו סוגי תקשורת עובדים הכי טוב עם מי? איזו רמת כיוון וחניכה אנשים צריכים?על ידי שינוי האופן, אנו משיגים יתרונות הנראים ברמת הנתונים הגדולים, אך לא את השינויים שהובילו לכך. ניתוח נתונים גדולים יכול לרוב לגרום למודל הכללי, למשל, בהנחה שלכל אדם יש מיומנות וניסיון דומה. רק על ידי התבוננות בפרטי הנתונים הקטנים של האופן בו כל אדם עובד ותורם לפרויקט (בדרכו הייחודית), ניתן להשיג יתרונות מסוג זה.
שם משתמשים בנתונים קטנים
בהחלט יש ערך להרוויח משימוש בנתונים גדולים, אך ביקורות אחרונות על השוק והיצע המוצרים מגלות בלבול סביב שיטות עבודה מומלצות וכיצד ניתן להפיק את התמורה הטובה ביותר ליישום. בסקירה שנערכה לאחרונה על ידי גרטנר נמצא כי רק 8% מהחברות שנסקרו יישמו ניתוח נתונים גדולים ו- 57% עדיין נמצאים בשלבי מחקר ותכנון.עבור ניתוח נתונים כלשהו, המפתח הוא לא למשוך את כל הנתונים שיש לך ואז לנסות ולחפש ערך, להשתמש בהם בנתונים שיכולים לעזור במענה על שאלות מסוימות. וכאן הנתונים הקטנים מנצחים משתי סיבות עיקריות:
- יש להבין את הערך והסיבה הרצויה לאיסוף הנתונים.
- נתונים קטנים נותנים תשובות איכותיות וגם כמותיות, ומאפשרים לבצע שינויים מדויקים. במילים אחרות, יש פחות הנחות כלליות שהושמעו בנתונים קטנים.
בסופו של דבר, נתונים קטנים לא יחליפו נתונים גדולים, אבל יש הרבה כי מעורבות נתונים קטנה יכולה ללמד נתונים גדולים כיצד להשיג את המיטב משתי הגישות. כשאתה שוקל כל יישום של נתונים גדולים, שאל את עצמך אילו שאלות נתונים קטנות יעזרו לך להשיג ערך. זה עשוי לעזור לארוז את האגרוף הגדול יותר באסטרטגיה המתקבלת. (קרא פרספקטיבה נוספת על הערך של נתונים גדולים בעסקים האם Big Data Analytics יכול לסגור את פער הביון העסקי?)