Embora a análise de dados forneça informações valiosas do cliente, você pode encontrar obstáculos. Estar ciente disso ajudará você a enfrentá-los de frente.
A indústria de tecnologia está mudando continuamente, com novas ferramentas e inovações sendo introduzidas. E em meio a tudo isso, a análise continua sendo a pedra angular da tomada de decisão informada. No entanto, algumas marcas B2B lutam para recuperar idéias acionáveis dos dados brutos.
Com os novos dados de introduzir, as empresas devem otimizar informações e investir nas tecnologias corretas. As marcas podem ver uma enorme diferença em sua eficiência de desempenho com a análise de dados.
No entanto, existem alguns desafios associados à sua aplicação. Vamos mergulhar neles.
Matando os desafios comuns na análise de dados
Observar esses obstáculos ajudará a refinar sua abordagem e derivar melhores resultados de negócios com a análise de dados.
Alfabetização de dados
Sem uma compreensão completa dos dados, suas equipes podem não conseguir aproveitar ao máximo. A alfabetização de dados envolve a compreensão de fontes de dados, infraestrutura, métodos analíticos e a capacidade de descrever cenários e resultados de negócios resultantes. Melhorar a alfabetização de dados organizando workshops e sessões de treinamento pode ajudar a preencher a lacuna.
A alfabetização de dados não é apenas sobre algoritmos complexos, mas envolve saber onde derivar os dados certos e como gerenciá -los de maneira eficaz. As marcas precisam ter uma idéia dos dados com os quais estão lidando e depois usar as ferramentas certas para analisá -las. Quando as equipes são bem versadas nos dados, isso as ajuda a tomar as ações certas. O oposto também é verdadeiro- ter uma alfabetização de dados baixa ou baixa provavelmente interpretará mal insights, resultando em baixa tomada de decisão. Você pode superar essa lacuna organizando sessões de treinamento e oficinas práticas. Quando você incentiva um ambiente de alfabetização de dados, ele ajudará a capacitar suas equipes a usar ferramentas para iniciativas direcionadas.
Conhecimento e habilidades técnicas
Às vezes, suas equipes podem não estar dispostas a participar dos programas de treinamento. Treinamento e upselbill de treinamento em contínuo ajudam a acompanhar as ferramentas e a tecnologia em evolução. Mesmo poderosas ferramentas de análise requerem alguns conhecimentos e habilidades técnicas. Essas ferramentas permitem que os usuários interpretem corretamente os dados, refinem estratégias e tomem decisões informadas.
Problemas de qualidade de dados
A qualidade dos dados é o ponto crucial de gerar boas decisões que promovem o crescimento. Dados de baixa qualidade podem tirá-lo da tangente, reduzindo a capacidade de uma boa tomada de decisão. Por exemplo, se você usar dados que não são atualizados, eles podem influenciar sua interação com eles e afetar o Ciclo de vendas. A qualidade dos dados tem o poder de afetar a qualidade das decisões e, à medida que as empresas crescem, torna -se mais crucial manter a qualidade consistente dos dados.
Segurança de dados e privacidade
À medida que sua marca se expande, o mesmo ocorre com o volume de dados e os riscos associados a ela. Manter os dados essenciais seguros é a necessidade da hora. A conseqüência de uma pequena violação pode ser severa. Estes podem ser evitados pela integração de medidas de segurança de dados e seguindo os protocolos de conformidade. Tais iniciativas não apenas protegem os dados, mas também sua reputação de marca.
Sobrecarga de dados
As empresas geram dados a uma taxa sem precedentes- que pode parecer uma coleção de ótimas idéias, mas pode ser esmagador. O volume de dados pode se tornar tão alto que é pesado processar e analisar. E se você tiver dados espalhados, é ainda pior. Tudo isso exige estratégias inteligentes e pessoal qualificado. Ou então as empresas se afogariam nos dados, sem saber quais escolher para eficiência de desempenho.
O ponto de virada aqui é obter as informações corretas que suportam decisões informadas. A baixa qualidade ou dados incorretos farão exatamente o oposto. As marcas podem superar esse problema implementando a priorização de dados, uma prática que se concentra nos dados importantes. Você pode identificar as melhores métricas alinhadas com as metas de negócios e criar sistemas para monitorar regularmente. As marcas também podem se beneficiar de ferramentas integradas para automatizar a categorização de dados e fornecer informações relevantes e em tempo real.
A adoção de uma abordagem estruturada eliminará o ônus da sobrecarga de dados e, em vez disso, ajudará a converter dados em um ativo estratégico.
Questões de integração
A falha de integração é uma das maiores empresas de obstáculos. Como os dados estão presentes em vários sistemas, eles estão presentes em um formato fragmentado. Os dados geralmente residem em silos em vários departamentos ou sistemas- o que dificulta a mesclagem e a análise efetivamente. Quando os dados estão presos nesses silos, é quase impossível entender a eficiência de desempenho das marcas.
O problema se torna ainda mais importante quando as organizações não conseguem estabelecer uma estratégia de dados unificados. A falta de compartilhamento de dados entre departamentais pode resultar em oportunidades perdidas e objetivos desalinhados. Para superar os desafios de integração, as marcas podem investir em estruturas de dados modernas envolvendo um data warehouse centralizado. Isso ajuda você a desbloquear todo o potencial dos dados e direcionar informações acionáveis.
Acesso de dados
Já teve a experiência de que os dados estão espalhados por todo o lugar e você está lutando para encontrar o que precisa? Talvez seja armazenado em sistemas diferentes, em vários departamentos ou em formatos. Esse tipo de desorganização pode dificultar a consolidar e analisar dados. Não apenas isso- isso pode tornar seus dados vulneráveis ao acesso não autorizado.
Então, como você mantém os dados seguros? As marcas devem se concentrar na centralização de dados, tornando -os mais simplificados e estruturados. Ao fazer isso, você pode minimizar o movimento dos dados e limitar o acesso apenas ao pessoal autorizado.
Custo
A análise de dados exige investir na tecnologia, pessoas e infraestrutura corretas. Mas, a menos que as organizações estejam claras sobre os benefícios que estão obtendo de um esforço de análise, as equipes de TI podem ter dificuldade para justificar o custo de implementar a iniciativa corretamente.
Uma forte plataforma de análise de dados via um baseada em nuvem A arquitetura pode eliminar a maioria das despesas de capital inicial e reduzir os custos de manutenção. Mas qual é o retorno real?
Quando bem feito, a análise de dados pode derivar informações que otimizam todos os processos, do marketing às cadeias de fornecimento e operações. Embora os dados quantificáveis sejam cruciais, alguns benefícios podem ser difíceis de medir diretamente; portanto, as equipes precisam pensar além dos números apenas de itens de linha. Por exemplo, um projeto de dados pode melhorar a agilidade da tomada de decisão ou a experiência do cliente, o que pode levar a ganhos de longo prazo.
Resistência à mudança
Vamos ser sinceros sempre pode ser difícil. E isso também é verdade para a análise de dados. A integração dessa mudança empurra as equipes de suas zonas de conforto. Então, como você leva sua equipe para esta revolução?
Conecte -se com sua equipe e fale sobre a resistência deles à mudança. Trabalhe com eles para ajudar na transição e empregar uma tomada de decisão rápida, demonstrando o valor da análise. O objetivo não é apenas incentivar a mudança, mas convencer como as análises podem promover melhores decisões em todo o negócio. E uma vez que as equipes entendam isso, a resistência desaparecerá lentamente.
Embrulhando
A análise de dados pode assimilar informações valiosas do cliente, como comportamento do cliente, histórico de compras e muito mais. E a integração dessa tecnologia não precisa ser assustadora. A adoção das melhores estratégias, ferramentas e recursos o prepara para combater os desafios. As marcas também podem aproveitar os dados de alta qualidade como oportunidades para melhores decisões, desempenho melhorado e crescimento contínuo.
Ao navegar pelos desafios listados aqui, lembre-se de que eles podem abrir caminho para um mais orientado a dados.
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