Große Daten für Small Business für Dummies Cheat Sheet - Dummies

Von Bernard Marr

Big Data macht Schlagzeilen, aber es ist viel mehr als nur ein Schlagwort oder die neueste Business-Mode. Das Phänomen ist sehr real und es bringt konkrete Vorteile in so vielen verschiedenen Bereichen - vor allem in der Wirtschaft. Hier kommen Sie als Geschäftsinhaber oder -manager zum Kern der Big Data: Sie werden einen Blick auf die Schlüsselterminologie werfen, die Sie benötigen, um die entscheidenden Big-Data-Fähigkeiten für Unternehmen zu verstehen, zehn Schritte zur Verwendung von Big Data, um bessere Entscheidungen zu treffen. Tipps für die Kommunikation von Erkenntnissen aus Daten an Ihre Kollegen.

Big Data Jargon verstehen

Der Fachjargon rund um Big Data kann zunächst ein wenig abschreckend wirken. Die wichtigsten Begriffe und Begriffe, auf die Sie mit leicht verständlichen Definitionen stoßen, folgen:

Big Data: Immer mehr hinterlässt alles, was Sie tun, eine digitale Spur (oder Daten), die Sie (und andere) können verwenden und analysieren. Die Phrase big data bezieht sich auf die gesammelten Daten und die Fähigkeit, diese zu nutzen.
Big Data Analytics: Dies ist der Prozess der Sammlung, Verarbeitung und Analyse von Daten, um Erkenntnisse zu generieren, die eine faktenbasierte Entscheidungsfindung ermöglichen. In vielen Fällen handelt es sich um eine softwarebasierte Analyse unter Verwendung von Algorithmen.
Algorithmus: Eine mathematische Formel oder ein statistischer Prozess, der von einer Software ausgeführt wird, um Daten zu analysieren. Es beinhaltet normalerweise mehrere Berechnungsschritte und kann verwendet werden, um automatisch Daten zu verarbeiten oder Probleme zu lösen.
Cloud-Computing: Software oder Daten, die auf Remote-Servern und nicht lokal ausgeführt werden. Statt also Dinge auf dem eigenen Computer zu speichern oder zu berechnen, können Sie andere Computer verwenden, die über ein Netzwerk (z. B. das Internet) mit Ihrem Computer verbunden sind.
Strukturierte Daten: Alle Daten oder Informationen, die sich in einem festen Feld innerhalb eines definierten Datensatzes oder einer Datei befinden, z. B. eine Datenbank oder eine Tabelle. Seine inhärente Struktur macht es schnell, einfach und kostengünstig zu analysieren.
Unstrukturierte Daten: Alle Daten werden nicht einfach in traditionellen Formaten oder Datenbanken gespeichert und indiziert. Es umfasst E-Mail-Konversationen, Beiträge in sozialen Medien, Videoinhalte, Fotos, Sprachaufnahmen, Sounds und so weiter. Der Mangel an Struktur erschwert die Analyse mit herkömmlichen Computerprogrammen.
Semistrukturierte Daten: Sie haben es erraten, dies ist eine Kreuzung zwischen unstrukturierten und strukturierten Daten. Es sind Daten, die eine gewisse Struktur haben, die für die Analyse verwendet werden kann, aber die strikte Struktur fehlt, die in Datenbanken oder Tabellenkalkulationen zu finden ist. Zum Beispiel kann ein Facebook-Beitrag nach Autor, Datum, Länge und sogar Gefühl geordnet werden, aber der Inhalt ist im Allgemeinen unstrukturiert.
Interne Daten: Hier werden alle Daten berücksichtigt, die Ihr Unternehmen derzeit hat oder potenziell darauf zugreifen oder in Zukunft generieren kann. Es könnte im Format strukturiert sein (zum Beispiel eine Kundendatenbank) oder es könnte unstrukturiert sein (Konversationsdaten aus Kundenservice-Aufrufen).
Externe Daten: Einfach ausgedrückt ist dies die unendliche Menge an Informationen, die außerhalb Ihres Unternehmens existieren. Es kann öffentlich verfügbar oder privat sein und es kann auch strukturiert oder unstrukturiert sein.
Das Internet der Dinge: Ein Netzwerk, das Geräte verbindet (die Dinge , auf die im Namen Bezug genommen wird), damit sie miteinander kommunizieren können. Dies umfasst Technologien wie Smart-TV, Smartphones und Sensoren, und all dies ist dank der massiven Zunahme der Konnektivität zwischen Geräten, Systemen und Diensten möglich.

6 wichtige Big Data Skills für jeden Business-Bedarf

Was sind die Schlüsselqualifikationen, die erforderlich sind, um Big Data erfolgreich zu nutzen? Die Liste enthält sechs Schlüsselkompetenzen, die von allen Unternehmen entwickelt werden sollten, entweder durch Anwerbung von Datenwissenschaftlern, die diese Attribute erfüllen, oder durch die Entwicklung dieser Fähigkeiten in bestehenden Mitarbeitern:

Analytics: Dabei wird ermittelt, welche Daten für die Frage relevant sind. Sie hoffen, die Daten zu beantworten und zu interpretieren, um diese Antworten abzuleiten. Zu den Schlüsselkompetenzen gehören ein Talent für das Erkennen von Mustern und Links, die Möglichkeit, eine Reihe von Daten (sowohl strukturiert als auch unstrukturiert) zu verstehen und fundierte Kenntnisse in branchenüblichen Analysepaketen wie SAS Analytics und Oracle Data Mining.
Kreativität: Jeder kann formelhaft sein - Sie müssen Innovationen anstreben, die Ihr Unternehmen von der Masse abheben. Kreativität ist besonders wichtig für jedes Unternehmen, das versucht, unstrukturierte Daten zu verstehen - Daten, die nicht in Tabellen und Diagramme passen. Zu den wertvollen kreativen Fähigkeiten gehören ein Talent für die Problemlösung (vielleicht sogar das Erkennen von Problemen, die anderen noch nicht bewusst sind) und die Fähigkeit, neue Wege zu finden, um Daten zu sammeln und zu interpretieren.
Mathematik und Statistik: Menschen mit einem starken Hintergrund in Mathematik oder Statistik haben eine gute Grundlage für Big Data-bezogene Arbeit. Sie suchen nach zumindest einem grundlegenden Verständnis von Statistiken und der Fähigkeit, unordentliche Daten in Zahlen umzuwandeln, die quantifiziert werden können, sodass Sie daraus Schlüsse ziehen können.
Informatik: Diese sehr breite Kategorie umfasst eine ganze Reihe von Teilbereichen, wie maschinelles Lernen, Datenbanken und Cloud Computing. Es kann alles abdecken, vom Zusammenstecken der Kabel bis hin zur Erstellung anspruchsvoller maschineller Lern- und natürlicher Sprachverarbeitungsalgorithmen. Zu den Schlüsselkompetenzen gehören ein solides Verständnis der Datenbanktechnologie und ein fundiertes Verständnis von Technologien wie Hadoop, Java und Python.
Geschäftssinn: Menschen, die mit Big Data arbeiten, müssen die Unternehmensziele genau kennen und verstehen, ob das Unternehmen in die richtige Richtung geht.Dazu gehört, zu verstehen, was das Unternehmen bewegt, wie es gedeiht und warum es sich von seinen Mitbewerbern abhebt (und ob es nicht gedeiht, warum es nicht so ist).
Kommunikation: Sie können die besten analytischen Fähigkeiten in der Welt haben, aber wenn Sie nicht in der Lage sind, die Ergebnisse klar darzustellen und zu demonstrieren, wie sie zur Verbesserung der Leistung und zum Erfolg beitragen können, wird all diese Analyse verschwenden. Gute zwischenmenschliche und schriftliche Kommunikationsfähigkeiten sind von entscheidender Bedeutung, ebenso wie die Fähigkeit, durch Einsichten und Analysen Mehrwert für die Daten zu schaffen. Ein Talent für das Geschichtenerzählen und die Fähigkeit, Daten durch Visualisierungstechniken zum Leben zu erwecken, wird ebenfalls immens helfen.

10 Schritte zur Verwendung von Daten zur Verbesserung von Geschäftsentscheidungen

Daten sollten im Mittelpunkt der strategischen Entscheidungsfindung im Unternehmen stehen, unabhängig davon, ob Sie ein riesiges multinationales Unternehmen oder ein kleines Familienunternehmen leiten. Big Data liefert Erkenntnisse, mit denen Sie wichtige geschäftliche Fragen beantworten können, z. B. "Wie kann ich die Kundenzufriedenheit verbessern?" '. Daten führen zu Erkenntnissen; Geschäftsinhaber und Manager können diese Erkenntnisse in Entscheidungen und Handlungen verwandeln, die das Geschäft verbessern.

Verwenden Sie diesen zehnstufigen Prozess für datenbasierte Entscheidungen:

Beginnen Sie mit der Strategie.

Anstatt mit den Daten zu beginnen, auf die Sie zugreifen können oder sollten, sollten Sie zunächst herausfinden, was Ihr Unternehmen erreichen möchte. In aller Kürze müssen Sie herausfinden, welche strategischen Ziele Sie verfolgen, zum Beispiel, indem Sie Ihre Kundenbasis vergrößern.
Hone in auf dem Geschäftsbereich; Identifizieren Sie Ihre strategischen Ziele.

Identifizieren Sie die Bereiche, die für Ihre Gesamtstrategie am wichtigsten sind. Für die meisten Unternehmen sind die Kunden-, Finanz- und Betriebsbereiche von entscheidender Bedeutung.
Identifizieren Sie unbeantwortete Fragen.

Erarbeiten Sie, welche Fragen Sie beantworten müssen, um diese Ziele zu erreichen. Indem Sie genau das ausarbeiten, was Sie wissen müssen, können Sie sich auf die Daten konzentrieren, die Sie wirklich benötigen.
Finden Sie die Daten, die Ihnen bei der Beantwortung dieser Fragen helfen.

Konzentrieren Sie sich darauf, die idealen Daten für Sie zu identifizieren - die Daten, die Ihnen helfen könnten, Ihre dringlichsten Fragen zu beantworten und Ihre strategischen Ziele zu erreichen.
Identifizieren Sie, welche Daten Sie bereits haben oder auf die Sie Zugriff haben.

Nachdem Sie die benötigten Daten identifiziert haben, ist es sinnvoll zu sehen, ob Sie bereits auf einigen dieser Informationen sitzen, auch wenn dies nicht sofort offensichtlich ist.
Ermitteln Sie, ob die Kosten und der Aufwand gerechtfertigt sind.

Erst wenn Sie die Kosten kennen, können Sie herausfinden, ob der konkrete Nutzen diese Kosten überwiegt. In dieser Hinsicht sollten Sie Daten wie jede andere wichtige Unternehmensinvestition behandeln. Sie müssen einen klaren Hinweis auf die Investition geben, die den langfristigen Wert der Daten für die Geschäftsstrategie skizziert.
Sammeln Sie die Daten.

Ein großer Teil dieses Schrittes besteht darin, die Prozesse und Personen einzurichten, um Ihre Daten zu sammeln und zu verwalten. Möglicherweise kaufen Sie den Zugriff auf einen analysefähigen Datensatz. In diesem Fall ist es nicht erforderlich, Daten als solche zu sammeln. In der Realität erfordern viele Datenprojekte jedoch eine gewisse Datenerfassung.
Analysieren Sie die Daten.

Sie müssen die Daten analysieren, um aussagekräftige und nützliche betriebswirtschaftliche Erkenntnisse zu gewinnen. Schließlich kommt es nicht so weit, wenn Sie aus den Daten nichts Neues entdecken.
Präsentieren und verteilen Sie die Erkenntnisse.

Wenn die Ergebnisse nicht zur richtigen Zeit den richtigen Personen auf sinnvolle Weise präsentiert werden, spielt die Größe der Datensätze oder die Komplexität der Analysetools keine Rolle. Sie müssen sicherstellen, dass die Erkenntnisse aus Ihren Daten dazu genutzt werden, die Entscheidungsfindung zu beeinflussen und letztendlich die Leistung zu verbessern.
Integrieren Sie das Lernen in das Unternehmen.

Schließlich müssen Sie die Erkenntnisse aus den Daten auf Ihre Entscheidungsfindung anwenden und die Entscheidungen treffen, die Ihr Unternehmen zum Besseren verändern - und dann auf diese Entscheidungen reagieren. Für mich ist dies der lohnendste Teil der Datenreise: Daten in die Tat umzusetzen.

So kommunizieren Sie Erkenntnisse aus Big Data

Big Data kann Ihnen helfen, Erkenntnisse zu gewinnen. Unternehmen gewinnen einen Wettbewerbsvorteil, wenn die richtige Information zum richtigen Zeitpunkt an die richtige Person geliefert wird. Dies bedeutet, Erkenntnisse und Informationen aus Daten zu extrahieren und sie Entscheidungsträgern auf eine Weise zu vermitteln, die sie leicht verstehen. Menschen handeln weniger, wenn sie hart arbeiten müssen, um die Informationen vor ihnen zu verstehen.

Stellen Sie sicher, dass Ihre Erkenntnisse mit diesen Top-Tipps durchscheinen:

Identifizieren Sie Ihre Zielgruppe. Wer Ihr Publikum ist, hängt von Ihren strategischen Fragen ab. Das Publikum kann Sie sein, wenn Sie der Geschäftsinhaber sind, oder es könnte Ihr Personalmanagementteam, Ihr Marketingteam oder eine Kombination sein. Fragen Sie sich selbst, wer diese Ergebnisse sehen wird. Was wissen sie bereits über die diskutierten Themen? Was brauchen und wollen sie wissen? Und was werden sie mit den Informationen machen?
Passen Sie die Informationen für Ihre Zielgruppe an. Bereiten Sie sich darauf vor, Ihre Informationen an die spezifischen Anforderungen jedes Entscheidungsträgers anzupassen.
Denken Sie daran, was Sie erreichen wollen. Versuchen Sie nicht, sich von interessanten Einblicken ablenken zu lassen, die nichts mit der Beantwortung Ihrer strategischen Fragen und der Erreichung Ihrer Geschäftsziele zu tun haben. Es mag Spielraum geben, diese anderen Einsichten in Zukunft noch einmal zu überdenken, aber konzentrieren Sie sich zunächst auf das, was Sie erreichen wollen.
Vermeiden Sie es, eine Textwand zu erstellen. Denken Sie daran, dass Daten als eine Zahl, eine kurze schriftliche Erzählung, eine Tabelle, ein Diagramm oder ein Diagramm dargestellt werden können. In der Tat ist der beste Ansatz wahrscheinlich eine Kombination dieser Formate.
Verwenden Sie Datenvisualisierungstechniken. Visuals eignen sich hervorragend, um Informationen zu übermitteln, da sie schnell und direkt sind, (leicht) verständlich, erinnerungswürdig und interessant sind, da sie viel wahrscheinlicher die Aufmerksamkeit des Lesers auf sich ziehen als eine ganze Seite von Text.
Aber vernachlässigen Sie den Text nicht. Zahlen, Diagramme und Grafiken können nur einen Schnappschuss geben. Erzählung ermöglicht es Ihnen, an wichtigen Punkten zu verschönern. Verwenden Sie kurze Erzählungen, um das vorzustellen, was Sie zeigen, und die wichtigsten Erkenntnisse hervorzuheben.
Verwenden Sie klare Überschriften, um die wichtigen Punkte hervorzuheben. So werden die wichtigsten Punkte schon auf einen Blick deutlich.
Verknüpfen Sie die Informationen mit Ihrer Strategie. Wenn Sie Informationen präsentieren, die eine strategische Geschäftsfrage direkt beantworten, z. B. "Wie reduzieren wir die Fluktuation um zehn Prozent? ', diese Frage in der Eröffnungsnarrative und vielleicht sogar in der Überschrift.