Vjerojatno ste čuli za velike podatke koji se koriste kako biste shvatili što volite kupovati, čitati i pratiti. Ono o čemu vjerojatno niste razmišljali je kako ga vaša tvrtka može koristiti za oslobađanje vaše produktivnosti.
Ali, Aleksandar Vorobiev, savjetnik za naprednu analitiku TransUniona, ima. On je zviždač svih velikih podataka. I dok se njegova uloga prvenstveno bavi kako veliki podaci mogu utjecati na financijske usluge, on zna da su aplikacije za velike podatke beskrajne. Jedna takva stvar? Otkrivanje načina na koji kompanije mogu koristiti analitičke metode za povećanje produktivnosti i ostvarivanje boljih poslovnih rezultata.
Zvuči intrigantno? Čitajte dalje kako biste naučili kako se to radi:
Pronađite svoju hipotezu
Prvo trebate teoriju za testiranje. „Stvaranje wellness programa na radnom mjestu povećaće produktivnost“, moglo bi biti jedno. „Omogućivanje zaposlenima da rade kod kuće pomoći će pokretanju prodaje“.
Kao šef odjela ili donositelj odluka možda ćete imati instinkt o tome kako vaši zaposlenici najbolje rade. Možda zaposlenici koji dođu sat vremena kasnije uzimaju manje odmora tijekom dana, ili ako zaposlenici koriste sat ručka za vježbanje, skloni su da se ne predaju padu u 15 sati. Kakva god pretpostavka bila, ovo je vaša hipoteza koju treba testirati.
Skupite prave podatke
Vjerojatno jedan od najkritičnijih koraka u korištenju velikih podataka. Sve analize na svijetu neće vam biti od koristi ako ne izmjerite prave stvari. Uzmimo hipotezu „rad kod kuće poboljšava produktivnost.“ Nekoliko potencijalnih podataka da bi se ovdje izmjerilo moglo bi uključivati broj zaposlenih u telekomunikacijama, koliko dana rade od kuće i preglede nadzornika na kraju procijenjenog razdoblja.
Vorobiev preporučuje da tvrtke angažuju specijalizirane inženjere podataka ili vanjske konzultante kako bi obavili analizu trendova na radnom mjestu i druga područja u kojima se veliki podaci sigurno koriste. Takvi podaci znanstvenici ne mogu samo analizirati konačne rezultate, već mogu i sugerirati ispravne parametre za mjerenje.
Postavljanje uzorka za proučavanje
Tvrtke mogu zaposliti zaposlenike za studije okapajući mrkvu (besplatno članstvo u teretani za godinu dana je dobro), premda treba paziti na pristrane uzorke (na primjer, ljudi koji se prijave u klub za knjige, možda već postoje oni koji vole čitati).
No, zapošljavanje se može odvijati na druge načine. Vorobiev ukazuje na studiju na radnom mjestu koju je provela Banka Amerike, gdje su zaposlenici nosili ID-ove značke s RFID oznakama i međusobne interakcije, a potom je mjerena produktivnost.
Međutim, Vorobiev priznaje da je privatnost legitimna prepreka. Ali postoje načini koji skrivaju podatke o zaposlenicima pa se analitičari fokusiraju samo na veće trendove. Odgovori anonimnih oblačića ili internetske ankete brz su i jednostavan način traženja obrazaca bez imenovanja imena.
Nakon što ste smislili koga studirati, internetske ankete brz su način prikupljanja potrebnih podataka.
Za kraj, analizirajte!
Sada kada ste dobili rezultate, veliki podaci mogu ih analizirati i tražiti trendove. Važno je zapamtiti da je velika analiza podataka jednostavno redovito istraživanje podataka o steroidima. Vi kao zaposlenik ili vlasnik tvrtke mogli biste uvijek vršiti analizu podataka. Ali veliki podaci obrađuju podatke učinkovitije i brže od različitih izvora i mnogo različitih načina.
Samo se nemojte izgubiti u paralizi analize. "Možete nadinstruirati bilo što", kaže Vorobiev, "Poznata je izreka o statistici koja će s dovoljno pritiska podataka priznati svemu. Možda bi bila dobra ideja da zaustavite analizu čim dobijete x brojeve unosa ili rezultata a zatim pogledajte što vam podaci govore. "
Učinak ulične rasvjete - kada osoba koja je izgubila ključeve gleda samo pod svjetlo jer je to tamo najlakše - opravdana je briga kada je u pitanju analiza velikih podataka. Sjetite se da najčudniji trendovi možda nisu mjesto na kojem prvo mislite pogledati.
Prema Vorobievu: "Postoji toliko mnogo mjerljivih, lako previdljivih aspekata našeg radnog života da, ako se prouči, može doći do neočekivanih rezultata. A ako bi jedan od njih mogao dovesti u skladnije i produktivnije okruženje, vrijedi pokušati. "
