數據科學家的角色正處於熱門需求之中，預計這種新興的重要作用預計會出現短缺。
每年組織都在花費大量財力安裝軟件來捕獲，存儲和分析數據。 營銷部門越來越多地充斥著技術，精通數據的專業人員，而犧牲了創意角色。
商業世界是一個以數據為中心的世界，但重要的是要認識到數據本身並不是目的。 就像我們在工作中所使用的其他一切一樣，數據是充滿希望的工具。 在正確的方法下，掌握決策的數據潛力是顯著的。
但是，不要被誤認為獲取和分析數據沒有風險。 讓我們摒棄數據作為商業救星的想法，幫助確定這些新資源為我們所有人提供的潛在隱患。
有備則無患。
6大挑戰經理和組織面對的數據：
1.數據質量通常很差。 雖然我們習慣於在物理對像或產品背景下考慮質量，但事實證明，數據質量始終是每個公司的重大問題。
存儲在結構化數據庫或存儲庫中的數據通常不完整，不一致或過時。 很可能您一直在接受數據質量問題的簡單示例。
我們大多數人都會記得，收到來自營銷人員的重複郵件時，我們的實際姓名略有不同或截然不同。
營銷人員的數據庫包含重複的記錄，其中包含我們的地址和不同的錯誤拼寫或不同的名稱。 我們將重複郵件作為垃圾回收，並且由於簡單的數據質量問題，營銷人員會以打印和郵寄的形式承擔額外成本。 通過成百上千的記錄來放大這個錯誤，這種小數據質量的錯誤會變得昂貴。
數據質量問題越來越重要，因為我們力求近乎實時地制定戰略，市場和市場營銷決策。 雖然存在軟件和解決方案來幫助監控和改進結構化（格式化）數據的質量，但真正的解決方案是將數據視為寶貴資產的重要組織範圍承諾。 實際上，這很難實現，需要非凡的紀律和領導支持。
我們實際上正在淹沒數據。 數據在組織中無處不在。 考慮客戶數據。 大多數組織已經熟練掌握有關客戶和潛在客戶的信息。
- 市場營銷部門從正在參加現場或網絡活動的人員或下載內容的人員收集數據。
- 高管們使用數據來支持或定義新的策略 。
- 銷售收集有關銷售過程中涉及的客戶的數據。
我們在各種不同的軟件系統中捕捉客戶信息，並將數據存儲在各種數據存儲庫中。 一家全球財富100強公司確認其客戶數據中有10％的數據是由員工在電子表格中的電腦上進行的。 在開展營銷活動之前，另一個組織會定期輪詢其銷售代表的名片數據。
就像遠洋水手在他的船沉沒後被困在一艘救生艇中一樣，到處都是水，但不是一滴水。
我們的業務也有同樣的現象。 數據無處不在，實時可以從社交和搜索Feed獲取越來越多的數據。 如果數據不易獲取，或者如果我們有重複或不完整的數據，我們無法將其用於預期目的。
越來越多的組織正在整合其不同的軟件應用程序，並簡化整個企業收集和匯總數據的過程。 然而，隨著數據質量的提高，這種努力是昂貴的，耗時的，並且永遠不會結束。
3.數據量正在增長。 我們正在以難以理解的速度製作越來越多的數據。 專家建議，每兩年（和縮小），我們創造的數據超過了地球上所有文明的數據。
這些新數據大部分是非結構化數據，與那些整齊地輸入到我們的軟件和數據庫應用程序中的數據類型相比。 例如，關於您的產品或品牌的所有推文代表了一個潛在的見解寶庫，但這些數據是非結構化的，增加了捕獲和分析它的複雜性。 雖然有很多軟件可以幫助解決這一難題，但非結構化數據代表著一種處理原材料的新浪潮，本文討論了所有固有的複雜性和質量問題。
4.垃圾進入，垃圾出來。 數據分析軟件僅僅和數據一樣好。 在這個利用數據優勢的問題中的共同點是質量。 儘管許多公司投入大量資金用於強大的新數據處理應用程序，但處理臟數據會導致錯誤的決策。 謹防盲目信任數據分析工作的輸出。 您必須確信您可以信任分析中使用的數據。
5.我們接受數據分析的結果是確鑿的，但事實並非如此。 實際上，數據分析通常顯示相關性，而不是因果關係！ 很容易陷入信任數據分析輸出和混淆因果關係的陷阱。
相關性表明了一種關係，但它決不意味著A引起B.建立因果關係是做出準確，有見地的決定的必殺技。 證明也非常困難。 如果你過分信任產出並假定沒有存在的因果關係，那麼你的決定將是致命的缺陷。
6.當評估數據時，我們的認知偏差被放大了。 正如一位聰明的數據科學家曾經說過的那樣： “在對數據進行最複雜和詳盡的分析後，人類仍然需要作出推斷並做出決定。” 當我們到達那個必須評估數據分析含義的地步時，我們的偏見就會發揮作用。 我們中的許多人傾向於信任或依賴支持我們的立場和期望的數據，並壓制相反的數據。 我們也信任來自我們喜歡的來源的數據，或者我們依賴最近的數據。 所有這些偏見都會對我們的數據分析帶來的挑戰和潛在的錯誤做出貢獻。
如何開始馴服數據以供您作為經理使用：
制定企業範圍的數據戰略對於每個企業都至關重要，但超出了本文的範圍。 相反，這裡有7個想法，您可以將其用作經理，以改善您在日常決策中使用數據的情況。
1.認識並減輕偏見的可能性 。 找出擴大圖片或與您面前的數據發生衝突的數據。 鼓勵外部觀察者評估你對數據的假設。
2.加強你對數據管理的理解。 網絡上有足夠的免費洞察來源，許多組織提供有關數據分析和商業智能的研討會或研討會。 許多大學都為這個蓬勃發展的領域增加了課程。 保持銳化你的技能。
3.問問你自己或你的團隊， “我們需要哪些數據做出這個決定？” 通常，我們依靠手頭的數據，而忽略了尋求更多數據來完成圖片的需求。
4.嚴格意識到相關性和因果關係之間的差異 。 如前所述，混淆這兩者對於決策來說是一個潛在的危險陷阱。
5.質量 檢查 您的數據。 如果您的公司沒有數據質量或主數據管理承諾，請投入時間評估您的數據是否有明顯的錯誤，包括重複，不完整或錯誤的記錄。 有許多商業軟件應用程序或支持此項活動，許多公司利用數據專家的專業知識來查詢和評估數據質量。 另外，考慮可以幫助您清理數據的外部服務提供商。 重要的是，專注於不斷提高數據質量 。
6.倡導在公司內部提高數據質量和管理工作。 這項工作通常是IT或技術專業人員的工作，但數據有可能成為戰略資產。 每個經理人都必須關心他們公司更好地利用數據進行決策和戰略執行的能力。
7.為您的團隊添加技術和精通數據的人才。 銷售和市場部門了解讓熟練掌握最新技術的人員參與進來的能力，並且能夠勝任本文中概述的許多數據挑戰。 技術和數據不再是企業單一功能的領域或責任 。
底線：
學習利用數據改善決策的公司和經理人將贏得市場。 這些組織將能夠比他們的數據更快地監測和應對不斷變化的條件和新出現的客戶需求。 他們將首先從社交媒體對話中收集見解，並且他們將贏得深入了解和吸引客戶的戰鬥 - 所有這些都基於數據。 這不是一種時尚，而是當今世界管理和競爭的新現實。 注意這個旅程中的陷阱。