Вземете това, големи данни! защо малките данни могат да пакетират по-голям удар

Искате ли да увеличите производителността си с 30 минути на ден? Ако можете просто да се съсредоточите върху дейностите, които носят най-голяма полза за вашия екип и организация, какво би направило това за вас? Помисли за това. Какво е наистина важно в работния ви ден и колко време прекарвате, за да вършите необходими, но други неотложни задачи? Интересувате ли се? И така, как може да се постигне? Е, чрез използването на малки данни.

Чакаме какво? Не са ли големи данни данните, за които всички говорят? Така е, но може би малките данни заслужават по-голямо парче от разговора. Тук ще разгледаме какви са малките данни и как често може да се пакетира по-голям удар от големите данни.

Какво са малки данни?

Малките данни са заснети данни, които са достатъчно дискретни и точни, за да бъдат разбрани от човешкия мозък. Обикновено тя се събира с конкретна цел за отделна единица на организацията, като например записване на това колко действителни усилия се изразходват за различни дейности от хора в екип. Причината за събиране на малки данни се установява в самото начало. В този случай той ще бъде събран с цел да се оптимизира как екипът предоставя своята стойност.

За сравнение, фокусът на големите данни е събирането на възможно най-много свързана информация в цялата организация и след това анализирането й, за да се определи как може да помогне за отговор на въпроси. Какво ни казват статистическите данни за продажбите ни за тенденциите на пазара и допълнителни възможности за продажби? Колко добър е екипът ни за поддръжка в обработката на заявки на клиенти? Къде трябва да подобрим нашия процес на изпълнение на проекти, за да намалим превишаването спрямо прогнозния бюджет?

Може да изглежда очевидно, но големите данни се нуждаят от данни като вход и много от тях. Много често са необходими допълнителни малки данни за поддържане на големи данни, тъй като отговорите на първоначалните въпроси повдигат допълнителни. Плюс това, за да се извърши анализ на тази информация, има множество инструменти на ниво предприятие, предлагани от доставчици, инструменти, които изискват значителни инвестиции и време, за да въведат вътре, да настроят и конфигурират, за да започнат да дават резултати. Това е проект за системна интеграция от самото начало, за да се свърже с всички източници на данни и този, който може да отнеме няколко месеца, преди да се постигне полза от бизнеса.

Обратно, малките данни изискват малко анализ, могат да бъдат заснети по много специални начини - като в електронни таблици, инструменти за проследяване на задачи и време и дори ръчни дневници - и могат да бъдат анализирани бързо и лесно. Виждал съм ползите да се реализират от малки данни в рамките на седмица или две от началото на ангажираността с производителността. И това е само защото отнема малко време за улавяне на суровата информация. Обикновено промените и ползите стават очевидни поради фокуса на събраните данни.

Големите предимства на малките данни

От моя опит в обучението и управлението на отбори, следните ползи са резултат от малки данни за хора и отбори:

• осъзнаване

  Малките данни могат да осигурят информираност за това къде хората всъщност фокусират своето време и енергия спрямо това, което би дало още по-голяма полза. Често когато хората започват да събират малки данни, те бързо осъзнават значението на това, което откриват.

• Овластяване

  Чрез малки данни, хората могат да идентифицират промените, които могат да приложат в действие и да бъдат подкрепени от други членове на екипа. Членовете на екипа стават отговорни за собствената си промяна.

• ангажимент

  Измерването и признаването на постигнатите положителни промени могат да създадат по-голямо чувство за взаимно разбиране, стойност и връзка.

Чрез ангажиране и по-мотивиран персонал, организацията от своя страна печели потенциални разходи, качество и икономия на време.

Как се улавят малки данни

В отдел за разработка на софтуер големите данни могат да анализират информацията за плана на проекта, което прави възможно анализирането на броя на хората, продължителността и усилията, необходими за изпълнение на различни видове проекти. Това, което липсва, е как всеки човек всъщност изпълнява ежедневните си задачи по проекта. Заснемайки тези малки данни, можем да започнем да научаваме как най-добре да структурираме проекта, неговите екипи и работния им ден. Какви видове задачи се радват на всеки човек и се справят добре? Какво биха искали да делегират или отпаднат? Какви видове комуникация работят най-добре с кого? От какво ниво на ръководство и наставничество се нуждаят индивидите?

Променяйки начина, по който получаваме ползи, които са видими на голямото ниво на данни, но не и промените, довели до това. Анализът на големи данни често може да доведе до обобщен модел, например, ако се приеме, че всеки човек има подобно ниво на умения и опит. Само чрез разглеждане на малките специфични данни за това как всеки човек работи и допринася за проекта (по своя уникален начин), могат да бъдат постигнати тези ползи.

Където се използват малки данни

Определено има полза от използването на големи данни, но скорошните прегледи на пазара и предлаганите продукти намират объркване около най-добрите практики и как да се извлече най-добрата стойност от изпълнението. Неотдавнашен преглед на Gartner установи, че само 8% от анкетираните компании са въвели анализ на големи данни, а 57% са все още в етапи на проучване и планиране.

За всеки анализ на данните, ключът е да не се изтеглят всички данни, които имате, и след това да опитате и да потърсите стойност, това е да използвате данни, които могат да помогнат при отговорите на конкретни въпроси. И тук малките данни печелят по две основни причини:

• Желаната стойност и причината за събиране на данните трябва да бъдат разбрани предварително.
• Малките данни дават както качествени, така и количествени отговори, позволявайки да се правят точни промени. С други думи, има по-малко генералистически предположения, направени в малки данни.

В момента малките данни се използват все повече и повече в рамките на програми за ангажиране на служителите и професионално развитие, включително коучинг и 360 оценки. Забелязва се тенденция към малки данни, които да стимулират ефективността и подобренията на ангажираността в организациите отдолу нагоре, а не големите данни, които водят до тях обратното.

В крайна сметка малките данни няма да заменят големите данни, но има много, че малкото ангажиране на данни може да научи големите данни за това как да получите най-доброто от двата подхода. Обмисляйки каквато и да е голяма реализация на данни, запитайте се какви въпроси с малки данни биха ви помогнали да спечелите стойност. Това може да помогне за опаковането на този по-голям удар във вашата получена стратегия. (Прочетете друга гледна точка върху стойността на големите данни в бизнеса в Can Big Data Analytics да затвори пропастта в бизнес интелигентността?)