Verjetno ste že slišali za velike podatke, ki se uporabljajo za ugotovitev, kaj radi kupujete, berete in spremljate. Kaj verjetno niste razmišljali je, kako bi ga vaše podjetje lahko uporabilo za sprostitev svoje produktivnosti.
Toda Aleksander Vorobiev, svetovalec napredne analitike pri TransUnionu. On je zelo znan podatkov. In čeprav se njegova vloga ukvarja predvsem s tem, kako veliki podatki lahko vplivajo na finančne storitve, ve, da so aplikacije za velike podatke neskončne. Ena taka stvar? Ugotoviti, kako lahko podjetja uporabljajo analitične metode za povečanje produktivnosti in vidijo boljše poslovne rezultate.
Zveni intrigantno? Preberite si, če želite izvedeti, kako je to storjeno:
Poiščite svojo hipotezo
Najprej potrebujete teorijo za preizkus. "Ustvarjanje programa dobrega počutja na delovnem mestu bo povečalo produktivnost, " morda bi bilo to drugo. "Dopustitev zaposlenim, da delajo od doma, bo pripomogla k temu, da bi prodali".
Kot vodja oddelka ali vodja odločitev imate morda črevesni nagon, kako vaši zaposleni najbolje delujejo. Mogoče so zaposleni, ki pridejo v eni uri kasneje, čez dan vzeli manj odmorov, ali če zaposleni porabijo uro za kosilo za vadbo, ponavadi ne popustijo v padcu 15.00 ure. Ne glede na domnevo, je to vaša hipoteza, ki jo je treba preizkusiti.
Zberite prave podatke
Gotovo eden najbolj kritičnih korakov pri uporabi velikih podatkov. Vse analize na svetu vam ne bodo koristile, če ne merite pravih stvari. Vzemimo hipotezo "delo od doma izboljša produktivnost." Nekaj potencialnih podatkovnih točk, ki jih lahko merimo tukaj, lahko vključuje število zaposlenih v telekomunikaciji, koliko dni delajo od doma in ocene nadzornikov na koncu predvidenega obdobja.
Vorobiev priporoča, da podjetja najamejo specializirane podatkovne inženirje ali zunanje svetovalce, ki bodo analizirali trende na delovnem mestu in druga področja, za katera bodo veliki podatki zagotovo uporabni. Takšni podatki znanstveniki ne morejo samo analizirati končnih rezultatov, lahko tudi predlagajo pravilne parametre za merjenje.
Nastavite vzorec za študij
Podjetja lahko zaposlijo zaposlene za študij tako, da obesijo korenček (brezplačno članstvo v telovadnici je eno leto dobro), čeprav je treba paziti na pristranske vzorce (ljudje, ki se na primer prijavijo v knjižni klub, so morda že tisti, ki jim je všeč brati).
Toda zaposlovanje lahko poteka na druge načine. Vorobiev opozarja na študijo na delovnem mestu, ki jo je izvedla Bank of America, v kateri so zaposleni nosili osebne značke z oznakami RFID in medsebojno vplivali na njihovo medsebojno vplivanje.
Vendar Vorobiev priznava, da je zasebnost zakonita ovira. Vendar obstajajo načini, ki skrivajo podatke o zaposlenih, zato se analitiki osredotočajo le na večje trende. Odgovori anonimnih mehurčkov ali spletne ankete so hiter in enostaven način iskanja vzorcev brez poimenovanja imen.
Ko ste ugotovili, koga študirati, so spletne ankete hiter način zbiranja potrebnih podatkov.
Končno analiziraj!
Zdaj ko dobite rezultate, lahko veliki podatki to analizirajo in iščejo trende. Pomembno si je zapomniti, da je analiza velikih podatkov preprosto redno preučevanje podatkov o steroidih. Kot zaposleni ali lastnik podjetja lahko vedno opravite analizo podatkov. Toda veliki podatki učinkoviteje in hitreje obdelujejo informacije, ki prihajajo iz številnih virov in na različne načine.
Samo ne izgubi se pri paralizi analize. "Lahko premalo inženirja, " pravi Vorobiev, "Obstaja znana izjava o statistiki, ki z zadostnim pritiskom bodo podatki priznali vsem. Morda bi bilo dobro, da analizo ustavite takoj, ko dobite x številke vnosa ali rezultatov in nato poglej, kaj ti podatki povedo. "
Učinek ulične svetlobe - kjer je oseba, ki je izgubila ključe, videti samo pod lučjo, ker je to najlažje - je, ko gre za analizo velikih podatkov, upravičena skrb. Ne pozabite, da najbolj presenetljivi trendi morda niso tam, kjer najprej mislite pogledati.
Po besedah Vorobijeva: "Obstaja toliko merljivih, zlahka spregledanih vidikov našega delovnega življenja, ki bi, če bi jih preučili, lahko prinesli nepričakovane rezultate. In če bi eden od njih lahko privedel do bolj harmoničnega in produktivnega okolja, je vredno poskusiti. "
