Sisu
- Mis on väikeandmed?
- Väikeste andmete suured eelised
- Kui vähe andmeid salvestatakse
- Kus kasutatakse väikeandmeid
Allikas: Sayhmog / Dreamstime.com
Ära võtma:
Väikesi andmeid on palju lihtsam ja kiiremini analüüsida kui suuri andmeid, kuid need võivad siiski anda suuri tulemusi. Miks pole seda rohkem ettevõtteid?
Kas soovite oma tootlikkust 30 minutit päevas tõsta? Kui saaksite keskenduda ainult tegevustele, mis annavad teie meeskonnale ja organisatsioonile kõige rohkem väärtust, siis mida see teie heaks teeks? Mõtle selle üle. Mis on teie tööpäeval tõesti oluline ja kui palju aega kulutate selleks, et teha vajalikke, kuid muid pakilisi ülesandeid? Kas olete huvitatud? Kuidas seda saavutada? Noh, väikeste andmete kasutamise kaudu.Oota mida? Kas suurandmed pole andmed, millest kõik räägivad? On, aga võib-olla väärivad väikesed andmed vestlusest suuremat tükki. Siit saate vaadata ka seda, mis on väikesed andmed ja kuidas see võib sageli suurema andmepaketi pakkida kui suured andmed.
Mis on väikeandmed?
Väikesteks andmeteks on hõivatud andmed, mis on inimaju jaoks piisavalt diskreetsed ja täpsed. Tavaliselt kogutakse seda konkreetseks otstarbeks organisatsiooni üksiku üksuse jaoks, näiteks registreeritakse, kui palju tegelikud pingutused üksikisikud meeskonnas erinevatele tegevustele kulutavad. Väikeste andmete kogumise põhjus on kohe alguses kindlaks tehtud. Sel juhul kogutakse see eesmärgiga optimeerida seda, kuidas meeskond oma väärtust pakub.Võrdluseks - suurandmete fookus on kogu organisatsioonis koguda võimalikult palju seotud teavet ja seejärel seda analüüsida, et teha kindlaks, kuidas see aitab küsimustele vastata. Mida räägib meie müügistatistika turutrendide ja edasiste müügivõimaluste kohta? Kui hea on meie tugimeeskond klientide päringute käsitlemisel? Kuhu peame oma projektide edastamise protsessi paremaks muutma, et vähendada ületamist eelarves prognoositava eelarvega võrreldes?
See võib tunduda ilmne, kuid suurandmed vajavad sisendina andmeid ja seda on palju. Väga sageli on suurandmete toetamiseks vaja täiendavaid väikseid andmeid, kuna vastused esimestele küsimustele tõstatavad veelgi. Lisaks on selle teabe analüüsi jaoks hulgaliselt müüjate pakutavaid ettevõtte tasemel tööriistu, tööriistu, mis nõuavad märkimisväärset investeeringut ja aega ettevõtte siseseks toomiseks, seadistamiseks ja konfigureerimiseks, et hakata tulemusi andma. See on algusest peale süsteemiintegratsiooni projekt kõigi andmeallikatega ühendamiseks ja see võib võtta mitu kuud enne, kui ettevõtlusest kasu saadakse.
Seevastu väikesed andmed vajavad vähe analüüsi, neid saab koguda mitmel viisil - näiteks arvutustabelites, töö- ja ajajälgimisriistades ning isegi käsitsi logiraamatutes - ning neid saab kiiresti ja hõlpsalt analüüsida. Olen näinud, et vähestest andmetest saab kasu nädala või kahe jooksul pärast tootlikkuse suurendamisega tegelemist. Ja seda ainult seetõttu, et töötlemata teabe kogumine võtab natuke aega. Tavaliselt ilmnevad muudatused ja eelised kiiresti kogutud andmete keskendumise tõttu.
Väikeste andmete suured eelised
Minu kogemustest meeskondade juhendamisel ja juhtimisel tulenevad üksikute ja meeskondade väikestest andmetest järgmised eelised:- Teadlikkus
Väikesed andmed pakuvad teadlikkust sellest, kuhu üksikisikud tegelikult oma aja ja energia suunavad, võrreldes sellega, mis annaks veelgi suurema väärtuse. Sageli, kui inimesed hakkavad väikseid andmeid püüdma, mõistavad nad kiiresti avastatud olulisust. - Võimestamine
Väikeste andmete abil saavad inimesed tuvastada muudatused, mille nad saavad ellu viia ja mida meeskonna teised liikmed toetavad. Meeskonna liikmed muutuvad vastutavaks ja juhivad oma muutusi. - Kihlus
Saavutatud positiivsete muutuste mõõtmine ja tunnustamine võib tekitada parema vastastikuse mõistmise, väärtustamise ja seotuse.
Kui vähe andmeid salvestatakse
Tarkvaraarenduse osakonnas saavad suurandmed analüüsida projektiplaani teavet, võimaldades analüüsida eri tüüpi projektide elluviimiseks vajalikku inimeste arvu, kestust ja vaeva. Puudub see, kuidas iga inimene iga päev oma projektiülesandeid täidab. Selle väikese teabe jäädvustamisega saame õppida, kuidas kõige paremini struktureerida projekti, selle meeskondi ja nende tööpäeva. Milliseid ülesandeid iga inimene naudib ja teeb hästi? Mida nad sooviksid delegeerida või maha jätta? Millised suhtlustüübid toimivad kõige paremini koos kellega? Millist juhendamise ja juhendamise taset üksikisikud vajavad?Kuidas seda muuta, saame kasu, mis on nähtav suurandmete tasemel, kuid mitte muudatusi, mis selleni viisid. Suurandmete analüüs võib sageli anda tulemuseks üldistatud mudeli, näiteks eeldades, et igal inimesel on sarnane oskuste ja kogemuste tase. Ainult vaadates väikeseid andmeid selle kohta, kuidas iga inimene töötab ja panustab projekti (oma ainulaadsel viisil), saab seda tüüpi eeliseid saavutada.
Kus kasutatakse väikeandmeid
Suurte andmete kasutamisel on kindlasti väärtust, kuid hiljutised ülevaated turust ja tootepakkumistest on segaduses parimate tavade ja selle üle, kuidas teostusest parim väärtus saada. Gartneri hiljutises ülevaates leiti, et ainult 8% küsitletud ettevõtetest on juurutanud suurandmete analüüsi ja 57% on endiselt uurimise ja kavandamise etapis.Mis tahes andmeanalüüsi jaoks on oluline mitte koguda kõiki oma andmeid ja proovida seejärel väärtust otsida, selle abil saab andmeid, mis aitavad konkreetsetele küsimustele vastata. Ja siin võidavad väikesed andmed kahel peamisel põhjusel:
- Andmete kogumise soovitud väärtust ja põhjust tuleb eelnevalt mõista.
- Väikesed andmed annavad nii kvalitatiivseid kui ka kvantitatiivseid vastuseid, võimaldades täpseid muudatusi. Teisisõnu on väikestes andmetes vähem üldistatud oletusi.
Lõppkokkuvõttes ei asenda väikesed andmed suurandmeid, kuid on palju, et väike andmete kaasamine võib õpetada suurandmeid mõlemast lähenemisviisist parima saamiseks. Suurte andmete rakendamise kaalumisel küsige endalt, millised väikesed andmeid käsitlevad küsimused aitaksid teil väärtust saada. See võib aidata selle suurema löögi teie pakutavasse strateegiasse pakendada. (Lugege veel ühte vaatenurka suurandmete väärtuse kohta ettevõttes jaotises Kas suur andmeanalüüs saab sulgeda äriteabe lünka?)