불행히도 비즈니스 분석가는 데이터를 더 잘 활용하는 방법을 비즈니스 리더에게 알릴 수있는 통일 된 "부시도"가 부족합니다. 이로 인해 타카 나 도검에 가담 할 수있는 갈등이 생길 수 있습니다.
그러나 사무라이 은총으로 충분합니다 ….
다행히도 비즈니스 인텔리전스를 유지하기 위해 분석을 추구하는 비즈니스 관리자가 더 많은 고급 도서를 사용할 수있게되었습니다.
비즈니스 인텔리전스 분야의 두 명의 마스터 실무자는 Thomas Davenport입니다. 직장에서의 분석 김진호 비즈니스 및 통계 교수. 그들은 Quants를 유지하는 저자 인 Analytics의 이해 및 사용 안내서입니다.
이 책은 분석 솔루션을 선택하기 전에 사람과 아이디어가 어떻게 배치되는지에 대한 전략적 중요성을 연구합니다. 관리자를위한 책으로,이 책은 조직의 데이터를 수집하기 위해 노력하는 지도자들을위한 독서 책입니다.
귀하의 데이터는 귀하의 비즈니스입니다.
퀀트 따라 잡기 데이터의 유용성에 대한 토론을 확장 할 수있는 역량을 갖추고 있습니다. 우리는 점차 "빅 데이터 (Big Data)"라는 용어를 읽거나 들었습니다.하지만 많은 작가는 주제의 비즈니스 인텔리전스를 끝내지 못합니다. 즉, 분석이 숫자를 넘어서서 어떻게 작동합니까? 데이븐포트 (Davenport)는 이전 연구에서 그의 분석적 관점을 공개했다. 심판 전화 . 에서 퀀트 그는 김정일이 큰 데이터가 비즈니스를 구축하는 새로운 방법 인 이유를 파헤치는 데 시간을 낭비하지 않고 다음과 같이 지적합니다.
"대용량 데이터 및 분석은 내부 의사 결정을 향상시키는 것이 아닙니다. Google, Facebook, Amazon, eBay 및 기타 많은 인터넷 기반 조직은 의사 결정을 지원할뿐만 아니라 고객을위한 새로운 제품 오퍼링 및 기능을 창출하기 위해 온라인 트랜잭션의 소위 빅 데이터를 사용합니다. "
중소기업 팀에게 "큰 영리함"을주는 관점
직원을 성장시키는 중소기업은 헤드 카운트와 리소스 사용 방법을 관리해야합니다. 기본 메트릭을 뛰어 넘는 분석은 측정을위한 전용 헤드로 이어질 수 있기 때문에이 책은 자원을 무작위로 선택하는 대신 조직을 필요에 맞게 확장하는 방법에 대한 아이디어를 제공합니다. "프레이밍 문제"장에서는 분석 문제를 구성하는 방법을 보여줍니다.
"앞서 나가기위한 결정은 직감이나 직관에 의해 촉발 될 수 있습니다. 이 시점에서의 증거 표준은 낮습니다. 물론 질적 분석의 요점은 결국 일부 데이터를 적용하고 직감을 테스트하는 것입니다. 그것이 분석 사상가와 다른 사상가의 차이입니다. 그들은 데이터와 분석으로 직감을 테스트합니다. 문제 인식 단계에서 가장 중요한 것은 문제를 완전히 이해하고 문제가 중요한 이유입니다. "
저자는 정보를 평가하고 제시하는 방법에 대한 단계와 단계를 제시합니다. 모두 다음과 같은 간단한 미리 알림이 있습니다.
"분석적인 사람들은 기술적 인 용어에 익숙하기 때문에 잠재 고객이 너무 많다고 생각합니다. 그러나 이것은 비극적 인 실수입니다. "
편리하게도, "문제 해결"부분은 중소기업을위한 가장 실용적인 아이디어와 같습니다. 이 분야와 다른 분야에서는 재미있는 부분이 많아서 분석 포인트를 흥미롭게 유지할 수 있습니다. 데이터 시각화와 관련된 사망률에 대한 플로렌스 나이팅게일의 작업에 대한 역사적인 자료가 있습니다. 모델이 무엇이고해야 하는지를 설명하는 재미있는 버전 인 "Fido 방정식"이 마음에 들었습니다. 상상 컨셉은 모델 내에서 변수를 할당하기 바로 전에 발생합니다.
"변수를 선택하는 과정 에서처럼 체계적인 방식으로도 주관적인 것을 측정 할 수 있습니다 …. 어떤 데이터를 가지고 있더라도 문제에 대해 생각해 볼 때 원래 사용했던 것과 다른 데이터 나 데이터를 얻을 가능성이 항상 있습니다. "
저자가 모델, 변수 및 데이터 시각화를 사용하면 책을 다른 특정 분석 주제보다 먼저 읽을 수 있습니다. 픽업하기 전에 그것을 읽을 수 있습니다. 예측 적 해석학 과 빅 데이터 책에서 프로그래밍 언어의 세부 사항을 검사하지 않고 Yahoo 웹 분석 .
데이터 기반 결정을 둘러싼 전투에 나선다면 퀴즈를 지키기 그날 승리하기에 적합한 무기로.
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