Вероятно сте чували за използването на големи данни, за да разберете какво искате да купувате, четете и следвате. Това, което вероятно не сте се замисляли, е как вашата компания може да го използва, за да освободи вашата производителност.
Но Александър Воробиев, съветник на Advanced Analytics в TransUnion, има. Той е уиски на всички големи данни. И макар неговата роля да се занимава главно с това как големите данни могат да повлияят на финансовите услуги, той знае, че приложенията за големи данни са безкрайни. Едно такова нещо? Измисляме как компаниите могат да използват аналитични методи за повишаване на производителността и да видят по-добри бизнес резултати.
Звучи интригуващо? Прочетете, за да научите как се прави:
Намерете своята хипотеза
Първо се нуждаете от теория, за да тествате. „Създаването на уелнес програма на работното място ще увеличи производителността“ може би е едно. „Разрешаването на служителите да работят от вкъщи ще спомогне за стимулиране на продажбите“ може да бъде друго.
Като ръководител на отдел или ръководител на решения може да имате инстинкт на червата как вашите служители работят най-добре. Може би това е, че служителите, които идват след един час, правят по-малко почивки през целия ден, или ако служителите използват обедния си час за упражнения, те са склонни да не се поддават на спад в 3 ч. Каквото и да е предположението, това е вашата хипотеза, която трябва да бъдете тествани.
Съберете правилните данни
Може би една от най-критичните стъпки при използването на големи данни. Всички анализи в света няма да са от голяма полза, ако не измервате правилните неща. Вземете хипотезата „работата от дома подобрява производителността.“ Няколко потенциални точки от данни за измерване тук могат да включват брой служители в телекомуникациите, колко дни са работили от дома и прегледи на ръководителя в края на прогнозния период.
Воробиев препоръчва компаниите да наемат специализирани инженери за данни или външни консултанти, които да извършват анализ на тенденциите на работното място и други области, където големите данни със сигурност ще бъдат от полза. Подобни данни учените могат не само да анализират крайните резултати, но и да предложат правилните параметри за измерване.
Настройте пример за изучаване
Компаниите могат да наемат служители за проучвания, като закачат морков (безплатното членство във фитнес за една година е добро), въпреки че човек трябва да внимава за пристрастни образци (например хората, които се регистрират в клуб за книги, може би вече са тези, които харесват чета).
Но набирането може да стане по други начини. Воробиев посочва проучване на работното място, проведено от Bank of America, където служителите носели значки за самоличност с RFID етикети и взаимодействието им помежду си и последващата производителност е измерена.
Воробиев обаче признава, че поверителността е законна бариера. Но има начини, които крият информация за служителите, така че анализаторите се фокусират само върху по-големите тенденции. Анонимните отговори на балони или онлайн анкети са бърз и лесен начин за търсене на модели, без да се назовават имена.
След като разберете кой да учи, онлайн анкетите са бърз начин за събиране на необходимите данни.
И накрая, анализирайте!
След като вече имате резултатите, големите данни могат да го анализират и да търсят тенденции. Важно е да запомните, че анализът на големи данни е просто редовно проучване на данни за стероиди. Вие, като служител или собственик на компанията, винаги бихте могли да извършвате анализ на данните. Но големите данни обработват информация, идваща от редица източници и много различни начини, по-ефективно и бързо.
Просто не се губете в парализа на анализа. "Можете да пренастроите нещо", казва Воробиев, "Има известна поговорка за статистиката, която при достатъчно натиск данните ще признае за всичко. Може би е добра идея да спрете анализа, веднага щом получите x числа на въвеждане или резултати и след това вижте какво ви казват данните. "
Ефектът от уличното осветление - когато човек, който е загубил ключовете си, гледа само под светлината, защото именно там е най-лесно да се направи - е основателно притеснение, когато става дума за анализ на големи данни. Не забравяйте, че най-изненадващите тенденции може да не са там, където първо мислите да погледнете.
Изходът според Воробьев: „Има толкова много измерими, лесно пренебрегвани аспекти от нашия трудов живот, че ако бъде проучен, може да доведе до неочаквани резултати. И ако някой от тях би могъл да доведе до по-хармонична и продуктивна среда, струва си да опитате. "
