من المحتمل أنك سمعت عن البيانات الضخمة المستخدمة لمعرفة ما تحب الشراء والقراءة والمتابعة. ما لم تفكر فيه على الأرجح هو كيف يمكن لشركتك استخدامها لإطلاق العنان لإنتاجيتك.
لكن ألكساندر فوروبييف ، مستشار التحليلات المتقدمة في ترانسونيون ، لديه. انه أزيز في كل شيء البيانات الكبيرة. بينما يتعامل دوره في المقام الأول مع كيفية تأثير البيانات الضخمة على الخدمات المالية ، إلا أنه يعلم أن تطبيقات البيانات الضخمة لا حصر لها. شيء واحد من هذا القبيل؟ معرفة كيف يمكن للشركات استخدام الأساليب التحليلية لزيادة الإنتاجية ، ورؤية نتائج أعمال أفضل.
فضول الصوت؟ تابع القراءة لمعرفة كيف يتم ذلك:
البحث عن فرضيتك
تحتاج أولاً إلى نظرية لاختبارها. "إن إنشاء برنامج للعافية في مكان العمل سيزيد من الإنتاجية" قد يكون أحدها. "السماح للموظفين بالعمل من المنزل سيساعد على زيادة المبيعات" قد يكون آخر.
بصفتك رئيس قسم أو صانع قرار ، قد يكون لديك غريزة في كيفية عمل موظفيك بشكل أفضل. ربما يكون الموظفون الذين يأتون بعد ساعة يأخذون فترات راحة أقل على مدار اليوم ، أو إذا استخدم الموظفون ساعة الغداء لممارسة التمارين ، فإنهم يميلون إلى عدم الاستسلام للكساد الذي يحدث في الساعة الثالثة بعد الظهر. مهما كان الافتراض ، فهذه هي الفرضية التي يجب اختبارها.
جمع البيانات الصحيحة
يمكن القول أن واحدة من أهم الخطوات في استخدام البيانات الكبيرة. كل التحليلات في العالم لن تكون ذات فائدة كبيرة إذا كنت لا تقيس الأشياء الصحيحة. لنفترض أن فرضية "العمل من المنزل تعمل على تحسين الإنتاجية". قد تتضمن بعض نقاط البيانات المحتملة التي يجب قياسها هنا عدد الموظفين العاملين عن بُعد وعدد الأيام التي عملوا فيها من المنزل ومراجعات المشرف في نهاية الفترة المقدرة.
توصي Vorobiev بأن تقوم الشركات بتوظيف مهندسين متخصصين في مجال البيانات أو مستشارين خارجيين لإجراء تحليل لاتجاهات مكان العمل وغيرها من المجالات التي من المؤكد أن البيانات الضخمة ستكون مفيدة. لا يمكن لعلماء البيانات هؤلاء تحليل النتائج النهائية فحسب ، بل يمكنهم أيضًا اقتراح المعلمات الصحيحة للقياس.
إعداد عينة للدراسة
يمكن للشركات تعيين موظفين للدراسات عن طريق التعلق بجزرة (العضوية المجانية في الصالة الرياضية لمدة عام واحد جيدة) رغم أن على المرء أن يراقب العينات المتحيزة (الأشخاص الذين يشتركون في نادي للكتاب ، على سبيل المثال ، قد يكونون بالفعل أشخاص يحبون ليقرأ).
لكن التوظيف يمكن أن يحدث بطرق أخرى. يشير Vorobiev إلى دراسة مكان العمل التي أجراها بنك أوف أميركا حيث ارتدى الموظفون شارات الهوية مع علامات RFID وتفاعلاتهم مع بعضهم البعض وقياس الإنتاجية اللاحقة.
ومع ذلك ، يعترف Vorobiev أن الخصوصية هي حاجز شرعي. ولكن هناك طرق لإخفاء معلومات الموظف بحيث يركز المحللون فقط على الاتجاهات الأكبر. إجابات الفقاعات المجهولة أو الاستطلاعات عبر الإنترنت هي طريقة سريعة وسهلة للبحث عن الأنماط دون تسمية الأسماء.
بمجرد معرفة من ستدرسه ، فإن الاستطلاعات عبر الإنترنت هي طريقة سريعة لجمع البيانات المطلوبة.
وأخيرا ، تحليل!
الآن وقد حصلت على النتائج ، يمكن للبيانات الضخمة تحليلها والبحث عن الاتجاهات. من المهم أن نتذكر أن تحليل البيانات الكبيرة هو ببساطة دراسة بيانات منتظمة عن المنشطات. أنت ، كموظف أو مالك شركة ، يمكنك دائمًا إجراء تحليل البيانات. لكن البيانات الضخمة تعالج المعلومات الواردة من عدد من المصادر والعديد من الطرق المختلفة بشكل أكثر كفاءة وسرعة.
فقط لا تضيع في تحليل الشلل. يقول فوروبييف: "يمكنك المبالغة في هندسة أي شيء" ، هناك مقولة مشهورة عن الإحصاءات التي يمكن للبيانات قبولها بكل شيء مع وجود ضغوط كافية ، وقد يكون من الجيد إيقاف التحليل بمجرد حصولك على أرقام س من المدخلات أو النتائج. ثم انظر إلى ما تخبرك به البيانات. "
إن تأثير إضاءة الشارع - حيث ينظر الشخص الذي فقد مفاتيحه فقط تحت الضوء لأن هذا هو المكان الأسهل للقيام بذلك - هو مصدر قلق مشروع عندما يتعلق الأمر بتحليل البيانات الضخمة. تذكر أن الاتجاهات الأكثر إثارة للدهشة قد لا تكون المكان الذي تفكر فيه أولاً.
الوجبات الجاهزة وفقًا لفوروبييف: "هناك الكثير من جوانب حياة عملنا قابلة للقياس ، والتي يمكن التغاضي عنها بسهولة ، والتي إذا تمت دراستها ، فقد تسفر عن نتائج غير متوقعة. وإذا كان بإمكان أحدهم أن يؤدي إلى بيئة أكثر تناغما وإنتاجية ، فإن الأمر يستحق المحاولة ".
