פארוואס איר זאָל טראַכטן פון אַי ווי אַ מאַנשאַפֿט ספּאָרט

וואָס טוט עס מיינען צו טראַכטן פון אַי ווי אַ מאַנשאַפֿט ספּאָרט? מיר זען אַי פּראַדזשעקס יבעררוק פון כייפּ צו פּראַל, לאַרגעלי ווייַל די רעכט ראָלעס זענען ינוואַלווד צו צושטעלן די געשעפט קאָנטעקסט וואָס איז געווען פעלנדיק ביז אַהער. פעלד עקספּערטיז איז שליסל; מאשינען האָבן נישט די טיפקייט פון קאָנטעקסט וואָס מענטשן האָבן, און מענטשן דאַרפֿן צו וויסן די געשעפט און דאַטן געזונט גענוג צו פֿאַרשטיין וואָס אַקשאַנז צו נעמען באזירט אויף קיין ינסייץ אָדער רעקאַמאַנדיישאַנז וואָס זענען סערפיסט.

ווען עס קומט צו סקיילינג אַי, פילע פירער טראַכטן זיי האָבן אַ מענטשן פּראָבלעם - ספּאַסיפיקלי נישט גענוג דאַטן סייאַנטיס. אָבער ניט יעדער געשעפט פּראָבלעם איז אַ דאַטן וויסנשאַפֿט פּראָבלעם. אָדער אין מינדסטער, ניט יעדער געשעפט אַרויסרופן זאָל זיין ארלנגעווארפן אויף דיין דאַטן וויסנשאַפֿט מאַנשאַפֿט. מיט די רעכט צוגאַנג, איר קענען שניידן די בענעפיץ פון אַי אָן די טשאַלאַנדזשיז וואָס קומען מיט טראדיציאנעלן דאַטן וויסנשאַפֿט סייקאַלז.

צו צעוויקלען און פאַרקלענערן אַי סאַלושאַנז, פירער דאַרפֿן צו יבעררוק די מיינדסעט פון דער אָרגאַניזאַציע צו טראַכטן וועגן אַי ווי אַ מאַנשאַפֿט ספּאָרט. עטלעכע אַי פּראַדזשעקס דאַרפֿן אַ אַנדערש גאַנג פון מענטשן, מכשירים און עקספּעקטיישאַנז פֿאַר ווי געראָטן רעזולטאַטן קוקן ווי. וויסן ווי צו דערקענען די אַפּערטונאַטיז וועט העלפֿן איר צוגאַנג מער געראָטן אַי פּראַדזשעקס און דיפּאַן דיין באַנק פון אַי יוזערז, אַדינג גיכקייַט און מאַכט צו באַשליסן די ווערקפאָרס. זאל ס ויספאָרשן וואָס און ווי.

אָרגאַנאַזיישאַנז דעמאָקראַטיזירן אַוואַנסירטע אַנאַליסיס מיט אַי

די נוצן פון אַי צו סאָלווע געשעפט פּראָבלעמס איז לאַרגעלי געווען דער ציל פון דאַטן סייאַנטיס. אָפט, דאַטן וויסנשאַפֿט טימז זענען רעזערווירט פֿאַר אַן אָרגאַניזאַציע ס ביגאַסט אַפּערטונאַטיז און מערסט קאָמפּלעקס טשאַלאַנדזשיז. פילע אָרגאַנאַזיישאַנז האָבן שוין געראָטן אין אַפּלייינג דאַטן וויסנשאַפֿט צו ספּעציפיש נוצן קאַסעס ווי שווינדל דיטעקשאַן, פערזענליכען, און מער, ווו טיף טעכניש עקספּערטיז און פיינלי-טונד מאָדעלס פירן זייער געראָטן אַוטקאַמז.

אָבער, סקיילינג אַי סאַלושאַנז דורך דיין דאַטן וויסנשאַפֿט מאַנשאַפֿט איז טשאַלאַנדזשינג פֿאַר אָרגאַנאַזיישאַנז, פֿאַר פילע סיבות. אַטראַקטינג און ריטיינינג טאַלאַנט איז זייער טייַער און קענען זיין שווער אין אַ קאַמפּעטיטיוו מאַרק. טראַדיציאָנעל דאַטן וויסנשאַפֿט פּראַדזשעקס קענען אָפט נעמען אַ פּלאַץ פון צייט צו אַנטוויקלען און צעוויקלען איידער די געשעפט זעט ווערט. און אפילו די מערסט יקספּיריאַנסט, געזונט דאַטן וויסנשאַפֿט טימז קענען פאַרלאָזן אויב זיי פעלן די נייטיק דאַטן אָדער קאָנטעקסט צו פֿאַרשטיין די נואַנסיז פון די פּראָבלעם וואָס זיי זענען געבעטן צו סאָלווע.

די 2021 Gartner® די שטאַט פון דאַטן וויסנשאַפֿט און מאַשין לערנען (DSML) באַריכט זאגט אַז "קליענט פאָדערונג איז שיפטינג, מיט ווייניקער-טעכניש וילעם וואָס ווילן צו צולייגן DSML מער לייכט, עקספּערץ וואָס דאַרפֿן צו פֿאַרבעסערן פּראָודאַקטיוויטי און ענטערפּריסעס וואָס דאַרפן קירצער צייט צו ווערט פֿאַר זייער ינוועסטמאַנץ.¹." כאָטש עס קען זיין פילע געשעפט פּראָבלעמס וואָס קענען נוץ פון די גיכקייַט אָדער גרונטיק אַנאַליסיס אַז אַי קענען צושטעלן, אַ טראדיציאנעלן דאַטן וויסנשאַפֿט צוגאַנג קען נישט שטענדיק זיין דער בעסטער פּלאַן פון באַפאַלן צו זען ווערט געשווינד. אין פאַקט, דער זעלביקער גאַרטנער באַריכט פּרידיקס אַז "ביי 2025, אַ יאַקרעס פון דאַטן סייאַנטיס וועט ניט מער שטערן די אַדאַפּשאַן פון דאַטן וויסנשאַפֿט און מאַשין לערנען אין אָרגאַנאַזיישאַנז."

פעלד עקספּערטיז איז קריטיש פֿאַר סקיילינג אַי אַריבער די געשעפט

AI העלפּס שוין צו ברענגען אַוואַנסירטע אַנאַליסיס קייפּאַבילאַטיז צו יוזערז וואָס טאָן ניט האָבן דאַטן וויסנשאַפֿט באַקגראַונדז. מאשינען קענען אויסקלייַבן פון די בעסטער פאָרויסזאָגן מאָדעלס און אַלגערידאַמז, און אַנדערלייינג מאָדעלס קענען זיין יקספּאָוזד, וואָס אָפפערס די פיייקייט צו סטרויערן זיי און מאַכן זיכער אַז אַלץ איז פּאַסיק פֿאַר וואָס דער באַניצער איז קוקן פֿאַר.

די קייפּאַבילאַטיז געבן אַנאַליס און באָקע געשעפט פעלד עקספּערץ די פיייקייט צו פּלאַן און לעווערידזש זייער אייגענע אַי אַפּלאַקיישאַנז. זייענדיק נעענטער צו די דאַטן, די יוזערז האָבן אַ מייַלע איבער פילע פון ​​זייער דאַטן געלערנטער קאַונערפּאַרץ. שטעלן דעם מאַכט אין די הענט פון יענע מיט פעלד עקספּערטיז קענען העלפֿן ויסמיידן די לאַנג אַנטוויקלונג צייט, מיטל לאַסט און פאַרבאָרגן קאָס פֿאַרבונדן מיט טראדיציאנעלן דאַטן וויסנשאַפֿט סייקאַלז. פּלוס, מענטשן מיט פעלד עקספּערטיז זאָל זיין די אָנעס צו באַשליסן צי אַן אַי פּראָגנאָז אָדער פאָרשלאָג איז אפילו נוציק אָדער נישט.

מיט אַ מער יטעראַטיוו, רעוויסע-און-רעדפּלוי מאָדעל בנין פּראַסעסאַז, מענטשן מיט געשעפט קאָנטעקסט קענען באַקומען ווערט פון אַי פאַסטער - אפילו דיפּלויינג נייַ מאָדעלס צו טויזנטער פון ניצערס ין טעג צו וואָכן, אַנשטאָט פון וואָכן צו חדשים. דאָס איז ספּעציעל שטאַרק פֿאַר די טימז וועמענס יינציק טשאַלאַנדזשיז קען נישט זיין אַ הויך בילכערקייַט פֿאַר דאַטן וויסנשאַפֿט טימז, אָבער קענען נוץ פון די גיכקייַט און גרונטיקקייט פון אַי אַנאַליסיס.

אָבער, עס איז וויכטיק צו טאָן אַז כאָטש די סאַלושאַנז קענען העלפן אַדרעס די סקילז ריס צווישן אַנאַליס און דאַטן סייאַנטיס, דאָס איז נישט אַ פאַרבייַט פֿאַר די יענער. דאַטן סייאַנטיס בלייבן אַ קריטיש שוטעף מיט געשעפט עקספּערץ צו וואַלאַדייט די דאַטן געניצט אין אַי-ענייבאַלד סאַלושאַנז. און אין אַדישאַן צו דעם מיטאַרבעט, בילדונג און דאַטן סקילז וועט זיין קריטיש אין ניצן די טייפּס פון מכשירים הצלחה אין וואָג.

דאַטאַ ליטעראַסי ימפּאַוערז מער מענטשן צו לעווערידזש אַי

דיין פונדאַמענטאַל דאַטן סטראַטעגיע פיעסעס אַ ריזיק ראָלע אין באַשטעטיקן דיין אָרגאַניזאַציע פֿאַר הצלחה מיט אַי, אָבער ברענגען אַי סאַלושאַנז צו מער מענטשן אַריבער די געשעפט וועט דאַרפן אַ באַסעלינע פון ​​דאַטן ליטעראַסי. פארשטאנד וואָס דאַטן זענען צונעמען צו צולייגן צו אַ געשעפט פּראָבלעם, ווי געזונט ווי ווי צו טייַטשן די דאַטן און רעזולטאַטן פון אַן אַי רעקאָמענדאַציע וועט העלפֿן מענטשן הצלחה צוטרוי און אַדאַפּט אַי ווי אַ טייל פון זייער באַשלוס געמאכט. א שערד שפּראַך פון דאַטן אין דער אָרגאַניזאַציע אויך אָפּענס מער טירן פֿאַר מצליח מיטאַרבעט מיט עקספּערץ.

McKinsey 'ס לעצטע גלאבאלע יבערבליק אויף אַי אנטפלעקט אַז אין 34% פון הויך-פּערפאָרמינג אָרגאַנאַזיישאַנז "אַ דעדאַקייטאַד טריינינג צענטער אַנטוויקלט די אַי סקילז פון ניט-טעכניש פּערסאַנעל דורך האַנט-אויף לערנען," קאַמפּערד מיט בלויז 14% פון אַלע אנדערע סערווייד. אַדדיטיאָנאַללי, אין 39% פון הויך-פּערפאָרמינג אָרגאַנאַזיישאַנז "עס זענען דעזיגנייטיד טשאַנאַלז פון קאָמוניקאַציע און טאָוטפּוינץ צווישן אַי יוזערז און דער אָרגאַניזאַציע ס דאַטן וויסנשאַפֿט מאַנשאַפֿט," קאַמפּערד מיט בלויז 20% פון אנדערע.

לעאַדערס קענען נעמען אַ פאַרשיידנקייַט פון אַפּראָוטשיז צו בויען דאַטן ליטעראַסי, פֿון בילדונג און טריינינג, מענטאָרשיפּ מגילה, קהל-בנין דאַטן קאַנטעס, און מער. טראַכטן וועגן נאָרמאַלייזינג די אַקסעס און ייַנטיילונג פון דאַטן, ווי געזונט ווי ווי איר פייַערן און העכערן סאַקסעסאַז, לערנען און באַשלוס-מאכן מיט דאַטן.

"דאַטאַ ליטעראַסי און בילדונג וועגן וויזשוואַלאַזיישאַן און דאַטן וויסנשאַפֿט דאַרף זיין מער פאַרשפּרייט און געלערנט גיכער," האט געזאגט Vidya Setlur, הויפּט פון Tableau Research. "עס איז אַ סאָרט פון געזעלשאַפטלעך און אָרגאַנאַזיישאַנאַל פֿאַראַנטוואָרטלעכקייט וואָס קומט מיט די צוטרוי צו נוצן דאַטן. מענטשן זאָל זיין בעסער יקוויפּט צו פֿאַרשטיין, טייַטשן און מאַכן די מערסט פון דאַטן ווייַל אַי וועט נאָר ווערן מער סאַפיסטאַקייטיד, און מיר זאָל זיין אַ ביסל סטעפּס פאָרויס פון די שפּיל.

קאַנטיניוינג צו בויען דיין אָרגאַניזאַציע ס דאַטן קולטור קריייץ שטאַרק אַפּערטונאַטיז צו נערטשער סקילז און פאַסטער נייַ סאַלושאַנז אַריבער די געשעפט. פילע אָרגאַנאַזיישאַנז האָבן שוין געוואקסן זייער ינוועסטמאַנץ אין דאַטן און אַנאַליטיקס אין די לעצטע יאָרן, ווייַל דיגיטאַל טראַנספאָרמאַציע איז אַקסעלערייטיד. עס איז נישט אַ דערגרייכן צו טראַכטן פון דאַטן ווי אַ מאַנשאַפֿט ספּאָרט - און איצט מיר האָבן די מיטל צו פאַרברייטערן די מיינדסעט צו אַי.