Sie haben wahrscheinlich schon von Big Data gehört, um herauszufinden, was Sie gerne kaufen, lesen und verfolgen. Sie haben wahrscheinlich noch nicht darüber nachgedacht, wie Ihr Unternehmen damit Ihre Produktivität steigern kann.
Aber Alexander Vorobiev, Berater für Advanced Analytics bei TransUnion, hat. Er ist ein Meister in Sachen Big Data. Während sich seine Rolle hauptsächlich mit den Auswirkungen von Big Data auf Finanzdienstleistungen befasst, weiß er, dass die Anwendungen für Big Data endlos sind. Eine solche Sache? Finden Sie heraus, wie Unternehmen mithilfe von Analysemethoden die Produktivität steigern und bessere Geschäftsergebnisse erzielen können.
Sound faszinierend? Lesen Sie weiter, um zu erfahren, wie es gemacht wird:
Finden Sie Ihre Hypothese
Zuerst brauchen Sie eine Theorie zum Testen. "Ein Workplace-Wellness-Programm zu entwickeln, wird die Produktivität steigern", könnte eine andere sein.
Als Abteilungsleiter oder Entscheidungsträger haben Sie möglicherweise ein Gespür dafür, wie Ihre Mitarbeiter am besten arbeiten. Vielleicht liegt es daran, dass Mitarbeiter, die eine Stunde später eintreffen, den ganzen Tag über weniger Pausen einlegen, oder wenn Mitarbeiter ihre Mittagspause zum Sport nutzen, geben sie dem Einbruch um 15 Uhr eher nicht nach. Was auch immer die Annahme sein mag, dies ist Ihre zu prüfende Hypothese.
Sammeln Sie die richtigen Daten
Wohl einer der wichtigsten Schritte bei der Nutzung von Big Data. Alle Analysen in der Welt werden nicht viel nützen, wenn Sie nicht die richtigen Dinge messen. Nehmen Sie die Hypothese „Arbeiten von zu Hause aus verbessert die Produktivität.“ Einige mögliche Datenpunkte, die hier zu messen sind, könnten die Anzahl der Telearbeiter, die Anzahl ihrer Arbeitstage von zu Hause aus und die Überprüfungen der Vorgesetzten am Ende des geschätzten Zeitraums sein.
Vorobiev empfiehlt Unternehmen, spezialisierte Dateningenieure oder externe Berater zu beauftragen, um die Trends am Arbeitsplatz und in anderen Bereichen zu analysieren, in denen Big Data mit Sicherheit von Nutzen ist. Solche Datenwissenschaftler können nicht nur die Endergebnisse analysieren, sondern auch die richtigen zu messenden Parameter vorschlagen.
Richten Sie eine zu untersuchende Probe ein
Unternehmen können Mitarbeiter für Studien anwerben, indem sie eine Karotte baumeln lassen (kostenlose Mitgliedschaft im Fitnessstudio für ein Jahr ist gut), obwohl man auf voreingenommene Proben achten muss (Leute, die sich beispielsweise für einen Buchclub anmelden, könnten bereits diejenigen sein, die dies mögen) lesen).
Die Einstellung kann jedoch auch auf andere Weise erfolgen. Vorobiev weist auf eine von der Bank of America durchgeführte Arbeitsplatzstudie hin, in der Mitarbeiter Ausweise mit RFID-Tags trugen und ihre Interaktionen untereinander und die anschließende Produktivität gemessen wurden.
Vorobiev räumt jedoch ein, dass die Privatsphäre eine legitime Barriere darstellt. Es gibt jedoch Möglichkeiten, Mitarbeiterinformationen zu verbergen, sodass sich Analysten nur auf größere Trends konzentrieren. Anonyme Blasenantworten oder Online-Umfragen bieten eine schnelle und einfache Möglichkeit, nach Mustern zu suchen, ohne Namen zu benennen.
Wenn Sie herausgefunden haben, wen Sie studieren möchten, können Sie mithilfe von Online-Umfragen schnell die erforderlichen Daten sammeln.
Schließlich analysieren!
Nachdem Sie die Ergebnisse erhalten haben, können Big Data sie analysieren und nach Trends suchen. Es ist wichtig, sich daran zu erinnern, dass die Big-Data-Analyse einfach eine regelmäßige Datenstudie zu Steroiden ist. Sie als Mitarbeiter oder Firmeninhaber können jederzeit Datenanalysen durchführen. Aber Big Data verarbeitet Informationen aus verschiedenen Quellen auf vielfältige Weise effizienter und schneller.
Verlieren Sie sich nicht in der Analyse-Lähmung. "Man kann alles übertreiben", sagt Vorobiev. "Es gibt ein berühmtes Sprichwort über Statistiken, bei denen die Daten bei ausreichendem Druck für alles gelten. Es ist möglicherweise eine gute Idee, die Analyse zu stoppen, sobald Sie x Zahlen an Eingaben oder Ergebnissen erhalten." und dann sehen, was die Daten Ihnen sagen. "
Der Straßenbeleuchtungseffekt, bei dem eine Person, die ihre Schlüssel verloren hat, nur unter dem Licht schaut, da dies am einfachsten ist, ist ein berechtigtes Anliegen, wenn es um die Analyse von Big Data geht. Denken Sie daran, dass die überraschendsten Trends möglicherweise nicht der Bereich sind, in dem Sie zuerst nachdenken.
Zum Mitnehmen nach Vorobiev: „Es gibt so viele messbare, leicht zu übersehende Aspekte unseres Arbeitslebens, die, wenn sie untersucht werden, zu unerwarteten Ergebnissen führen können. Und wenn einer von ihnen zu einem harmonischeren und produktiveren Umfeld führen könnte, lohnt es sich, es zu versuchen. "
