Persoanele de decizie: Instrumentul d-voastră de Analiză este Inutil?

Iată una dintre formulele mele cheie: doar pentru că aveți acces la un software performant, nu înseamnă că v-ați transformat automat într-un expert. Chiar săptămâna trecută mi-am reamintit acest lucru, când l-am văzut pe unul dintre colegi încearcând să folosească Photoshop. În timp ce încerca să facă ceva relativ simplu, rezultatul final a fost nesatisfăcător. Doar pentru că a folosit cea mai bună unealtă din categoria sa, asta nu l-a transformat într-un designer grafic, cunoscător al teoriei culorilor și a altor metode de proiectare, care l-ar fi ajutat să obțină un rezultat mai bun.

Ce legătură are asta cu factorii de decizie? În ziua de astăzi, volumul de date disponibil factorilor de decizie este pur și simplu enorm. Cu toate acestea, în ciuda acestui volum bogat de date precum și al accesului la cele mai bune unelte de analiză, în continuare se iau decizii proaste. De ce? Purul adevăr este că investițiile în analitice sunt inutile dacă angajații nu pot încorpora corect aceste informații în procesul lor de luare a deciziilor.

De fapt, acestea ar putea fi chiar dăunătoare. S-a auzit de prea multe ori despre companii care au luat decizii de afaceri proaste bazate pe interpretări eronate ale datelor sau din cauza seturilor de date incomplete. La fel ca în cazul colegului meu care folosea Photoshop fără să aibă cunoștințe despre teoria culorilor, acești factori de decizie pot ști cum să folosească o unealtă, dar unealta este mijlocul, nu limita.

Deci, care este soluția? Companiile și persoanele care vor să-și folosească mai bine datele și informațiile pe care le au la dispoziție ar trebui să-și îmbunătățească abilitățile de citire a datelor. Instruirea nu ar trebui să se concentreze doar pe uneltele folosite, ci și pe modul în care unealta poate fi folosită în luarea deciziilor. Această instruire nu ar trebui să fie îndreptată doar către autorii sau constructorii vizualizărilor sau aplicațiilor, ci și către clienți. Asta deoarece clienții sunt cei care iau deciziile.

Gandiți-vă la asta în felul următor: pentru a iniția corect sau pentru a folosi o vizualizare astfel încât să solicite și să răspundă la întrebări analitice, trebuie să știți să descrieți vizualizarea, datele și potențialele tendințe pe care acestea le indică și să faceți interpretări. Acest lucru necesită învățarea unei largi game de competențe, cum ar fi tehnici analitice, cunoștințe statistice de bază, precum și alte teme aplicabile acestui domeniu.

De exemplu, factorii de decizie ar trebui să înțeleagă diferența dintre corelație și legătura de cauzalitate și modul de a recunoaște care este care. De multe ori auzim factorii de decizie spunând că doi factori sunt corelați și drept urmare consideră că se poate „merge mai departe”. Și totuși, asta nu înseamnă că legătura de cauzalitate există. Confundarea corelației cu legătura de cauzalitate poate fi extrem de periculoasă și costisitoare pentru companii.

Alți factori de decizie pot să vadă ceva și să aibă impresia că reprezintă ceva semnificativ din punct de vedere statistic, când în realitate nu este așa. Acest lucru poate duce, de asemenea, la decizii proaste.

Acestea sunt doar două dintre multele exemple posibile de situații când este important ca factorii de decizie să aibă cunoștințe in domeniu și abilitatea de a interpreta corect datele și vizualizările lor.

Pentru a ajuta factorii de decizie de pretutindeni să ia decizii mai inteligente și mai informate, platforma noastră de Învățare Continuă Qlik, include acum un parcurs gratuit de învățare pentru utilizatorii de afaceri. Acest parcurs, impreuna cu Business Analyst și Data Architect, include nu numai module de învățare a utilizării produselor Qlik, dar și concepte analitice. Aruncați o privire asupra primelor noastre seturi de module folosind link-ul de mai sus, și reveniți pentru a verifica apariția noilor module pe care le vom pune frecvent la dispoziție.