Vazand in jurul colturilor: puterea datelor mari si a analizei predictive – Pensiuni | Reteaua de excelenta a performantei

Numele „Nate Silver” suna un clopot? Ar trebui: el este statisticul care a prezis corect castigatorul in toate cele 50 de state si DC pentru alegerile prezidentiale din 2012 (si ceva de genul ultimelor noua alegeri prezidentiale consecutive inainte de asta, datand din Reagan). De asemenea, el a dezvoltat un sistem puternic pentru a prezice performanta echipelor sportive, de la castigatorii Seriei Mondiale la campionii Final Four (cititi mai departe daca doriti sa vedeti cine prezice ca va castiga Seria Mondiala din acest an si prezicerea sa prezidentiala, care tocmai a iesit ieri !). Insa obiectul articolului meu din aceasta luna nu este despre prezicerea sporturilor sau a curselor politice – este vorba despre puterea predictiva a datelor in general si despre impactul pe care il poate (si il va avea) asupra luarii deciziilor organizationale si comunitare . azshara porn myserial.tv ..

In orice tip de organizatie, datele sunt peste tot. modern family porn www.booknose.win Ganditi-va la asta – pentru orice organizatie data, exista informatii legate de clienti (asteptari, satisfactie, implicare, loialitate, reclamatii, niveluri de servicii, like-uri pe social media, recomandari), informatii legate de piata (cota de piata, pozitii ale concurentilor, comportamente de cumparare) , informatii financiare (venituri, marja, rentabilitate, flux de numerar si tot felul de raporturi), informatii operationale (productivitate, timp de ciclu, erori, deseuri, siguranta … michele hartranft porn tudositok.hu pentru a numi doar cateva), informatii legate de forta de munca (achizitie de abilitati si instruire eficacitatea, satisfactia, implicarea, prezenta, ranile) si lista ar putea continua. Mai mult, datele pot fi taiate si taiate in mai multe moduri – pe segment de clienti, pe piata, pe linie de servicii, pe departamente, pe site-ul de lucru, prin schimb, pe diviziune, pe segment de angajati, pe procese,

Intr-adevar, majoritatea organizatiilor nu au suficiente date. Dar majoritatea organizatiilor se straduiesc sa transforme aceste date in informatii, astfel incat acestea sa fie utile in luarea deciziilor, sa optimizeze resursele si sa imbunatateasca cu adevarat rezultatele. german shepherd porn www.echobookmarks.win Si foarte putine organizatii folosesc in mod eficient date pentru a prezice viitorul – pentru a anticipa nevoile clientilor sau ale angajatilor; sa prevada tendintele pietei inainte de concurenta; sa detecteze schimbarile tehnologiei si alti factori de mediu; pe scurt, pentru a „vedea din colturi”. Cu toate acestea, in multe privinte, acest lucru stabileste organizatii destul de bune de cele excelente.

CEO-ul IBM, Ginni Rometty, a spus ca utilizarea datelor (si tehnologia care o sustine) va transforma viitorul afacerii. female muscle growth porn record-wiki.win Rometty a prezis ca datele vor sta la baza avantajului competitiv care urmeaza – „urmatoarea mare resursa naturala” pentru intreprinderi. Ea crede ca se va schimba modul in care se iau deciziile si modul in care valoarea este creata si livrata. Rometty: „… deciziile se vor baza [mai multe] pe elemente predictive versus instinctele intestinale. first time bbc porn lexsrv3.nlm.nih.gov ” Ea sustine ca astazi, chiar si in domenii orientate stiintific, deciziile sunt inca luate pe baza „partinirilor de ancorare” – ca liderii interpreteaza informatiile prin propriile lentile, ceea ce introduce subiectivitate si preconceptii.

Dar acest lucru se schimba. Rometti a mentionat exemple de date in care datele aparent disparate sunt conectate, analizate si folosite pentru a informa procesul decizional si pentru a rezolva probleme reale. slut daughter porn shed-wiki.win Intr-un exemplu, Rometty a impartasit modul in care IBM foloseste tehnologia in colaborare cu departamentul de politie din Memphis pentru a studia corelatiile dintre incidentele violului si accesul la telefoanele de plata in aer liber (ceva ce nici macar nu stiam ca exista!). Mutarea telefoanelor in interior a redus aceste infractiuni cu 30%. Acesta este un exemplu de „planeta mai inteligenta” in opinia mea! Stiu ca initiative similare se desfasoara in Minnesota, deoarece Minneapolis, Duluth si, probabil, alte forte de politie studiaza modelele criminalitatii si incearca sa prezice – chiar in blocurile orasului – unde va avea loc urmatoarea crima, astfel incat sa le poata preveni . cheyenne hall porn childpsy.org

Ganditi-va la implicatiile pe care le-ar putea avea analizele predictive – impactul asupra indivizilor si problemele majore ale comunitatii care ar putea fi abordate. Unele dintre ele sunt mentionate de Eric Siegel in cartea sa, „Analiza predictiva”. Ca societate, am putea prezice mai bine (si, prin urmare, reactionam la si / sau gestionam proactiv):

  • Criminalitatea – cauzele, cartierele cu cel mai mare risc, ora din zi, ziua saptamanii, anotimpul sau ciclul economic in care modelele criminalitatii sunt maxime. hasid porn www.canmaking.info
  • Atribuirea educationala – cum ar fi probabilitatea de a absolvi (sau, mai bine zis: sansa de succes mai tarziu in viata) pentru copiii care au citit la varsta de cinci ani (sau trei sau un alt numar); factorii care ii fac pe anumiti profesori sa aiba mai mult succes decat altii; marimea clasei de impact are asupra realizarii elevilor si a diferentei de realizare; si asa mai departe.
  • Vremea – nu doar o prognoza mai buna pentru a sugera daca aveti nevoie de un sacou sau umbrela, ci cum si cand si unde pot aparea catastrofe majore (uragane, inundatii, tornada, seceta) si modul in care modelele meteorologice afecteaza costurile unei afaceri, transportul, cererea pentru produs.
  • Economie – cum ar fi prezicerea locurilor de munca / competentelor emergente, ce modificari de impunere au impactul asupra deciziilor de angajare si angajator (precum si economia generala), cum alte schimbari de politica politica au impact asupra afacerilor. teen trap porn www.start-bookmarks.win
  • Sanatatea individuala si comunitara – cum ar fi riscul de deces prin operatie; riscul de boala sau vatamare, avand in vedere anumite selectii ale stilului de viata (si / sau dieta, istoricul familial, predispozitia genetica); probabilitatea sinuciderii din anumite profiluri psihiatrice; si modul in care se raspandesc bolile si bolile contagioase.

Pe aceasta din urma, am vazut recent un articol in Washington Post care explora modul in care epidemiologii si oficialii din sanatatea publica incep sa foloseasca Twitter pentru a urmari unde se dezlantuie bolile si cum (si cat de repede) se raspandesc. Ceea ce ar mai dura o saptamana CDC in care sa raportati ar putea dura literalmente minute sau ore pentru ca Twitter sa fie descoperit. latino porn hub raymondkdlh334.iamarrows.com

Beneficiul analiticii predictive asupra societatii este semnificativ. Desigur, acum exista o eticheta pentru fenomenul de analiza / sinteza a unor seturi de date mari, complexe si aparent disparate: „Big Data”. Ne-ar putea ajuta sa ne conducem la remedii pentru cancer si alte boli, reducerea criminalitatii, cresterea vitalitatii economice si crearea de locuri de munca, reducerea decalajului de realizare educationala – probleme majore fiind rezolvate din cauza noilor perspective generate de noile modalitati de intelegere a datelor. rocko’s modern life porn thinfi.com

Dar cred ca organizatiile pot beneficia, de asemenea, de a se gandi la datele si informatiile pe care le au deja la dispozitie intr-un mod diferit si, astfel, sa imbunatateasca foarte mult luarea deciziilor, inovatia si tot felul de rezultate ale intreprinderii.

Luam, de exemplu, Homerun-ul recent de Netflix. In afacerea TV, nu exista un „lucru sigur” – fiecare emisiune are un anumit risc. impregnation porn comic www.ybcxz.com Dar Netflix, care are 27 de milioane de abonati in SUA (si 33 de milioane la nivel mondial) a facut o analiza interesanta asupra comportamentelor acelui mare grup de clienti. Ei au descoperit ca activitatea regizorului David Fincher a avut, de obicei, rezultate bune, ca filmele cu Kevin Spacey, de obicei, s-au descurcat bine si ca versiunea britanica a show-ului „House of Cards” s-a descurcat bine. Aceste trei informatii sugereaza ca achizitionarea seriei House of Card ar fi un pariu bun. cartoon princesses porn digitalloveinfo1.theglensecret.com Evident, a fost.

Dupa cum rezuma David Carr din NY Times: „In timp ce carierele si retelele intregi s-au facut si s-au pierdut pe baza misterioasei alchimii de a gasi un hit, Netflix pare sa il faca sa para usor, sau cel putin sa il faca un produs al logicii si algoritmi spre deosebire de traditie si instinct. ”

Cred ca logica se poate aplica aproape oricarei organizatii din orice industrie care incearca sa imbunatateasca orice rezultat. alexa morgan porn www.bioguiden.se

In urma cu cateva saptamani, am fost intr-o conversatie cu o organizatie membra a retelei de excelenta in materie de performanta, explorand modalitati prin care acestia ar putea imbunatati performanta. Una dintre principalele constatari oferite de echipa noastra de evaluatori ai premiului pentru excelenta de performanta a fost potentialul de a utiliza mai bine datele pe care le colecteaza deja. Mai exact, echipa noastra a recomandat ca aceasta organizatie sa se gandeasca prin relatiile de cauza si efect in valorile pe care le folosesc deja – pentru a identifica legaturile dintre indicatorii lor de frunte si restanti, astfel incat sa poata prezice mai bine rezultatele prin studierea valorilor din amonte. daughter porn captions nvl.vbent.org

Imaginati-va, de exemplu, ca organizatia dvs. ar putea prezice cu exactitate linia de jos a anului viitor prin „conectarea punctelor” intre o investitie intr-o noua initiativa de dezvoltare a angajatilor, din cauza impactului pe care ar avea-o asupra productivitatii angajatilor, ceea ce ar avea impact asupra moralului angajatilor. , ceea ce ar avea impact asupra satisfactiei angajatilor, ceea ce ar avea un impact asupra nivelului de servicii pentru clienti, ceea ce ar avea o influenta asupra satisfactiei clientilor, ceea ce ar avea impact asupra pastrarii clientilor, ceea ce ar avea un impact asupra vanzarilor, ceea ce ar avea un profit Puteti face ipoteze predictive similare pentru alte initiative strategice, cum ar fi o noua linie de produse, sau o tehnologie noua, sau o imbunatatire a procesului specific, sau o noua piata introdusa, etc. incase porn damienxxir588.timeforchangecounselling.com

Daca ati putea intelege mai bine legatura dintre masuri, ati putea prezice mai bine modul in care masurile „in amonte” au impact asupra rezultatelor „din aval”. In plus, ati putea influenta mai precis rezultatul final, concentrandu-va mai mult pe indicatori de varf si intervenind mai devreme, unde actiunile dvs. au un impact mai mare. katie bell porn xurl.es

Pe scurt, liderii ar putea folosi datele pentru a „vedea in jurul colturilor” – pentru a prezice rezultatele viitoare si, prin urmare, pentru a proiecta interventii inainte ca lucrurile sa apara. Liderii ar sti pe ce butoane sa apese astazi pentru a crea schimbari in comportamente, in rezultate in viitor. Deciziile – ale conducatorilor si ale tuturor angajatilor din intreaga intreprindere – s-ar imbunatati, deoarece s-ar baza mai degraba pe fapte decat pe intuitie si intestin. love potion porn easycoachtech4.fotosdefrases.com

Ce trebuie sa faca organizatiile pentru a valorifica mai bine puterea datelor mari (sau mici) predictive? Cateva lucruri vin in minte:

  • In primul rand, organizatiile trebuie sa aiba o buna intelegere asupra strategiei lor – trebuie sa stie unde se afla in prezent (in termeni de performanta) si unde ar dori sa mearga (in ceea ce priveste viziunea si directia).
  • Apoi, organizatiile trebuie sa-si petreaca timpul cu adevarat gandindu-se prin valorile de care au nevoie (nu neaparat pe cele pe care le au in mod convenabil) pentru a monitoriza progresul strategiei lor. Din simplitate, voi numi aceste „masuri de rezultat” – si ar trebui sa fie concentrate in mai multe domenii, cum ar fi performanta financiara / de piata, performantele legate de clienti, performantele legate de produs / serviciu / program, performanta fortei de munca, leadership si performanta guvernantei si performanta operationala. 30 years old porn property-d.com
  • Apoi, organizatiile trebuie sa se gandeasca la ce indicatori de varf ar ajuta la prezicerea acestor rezultate – la un proces si / sau la nivel comportamental. Cu alte cuvinte, raspundeti la o intrebare similara cu aceasta: „pentru ca organizatia mea sa obtina rezultatul X, va trebui sa vedem progrese in valorile A, B si / sau C”. In acest pas, creati un set de ipoteze – conectarea rezultatelor la indicatorii de varf. Daca puteti utiliza o corelatie (regresie) de analiza sau un alt tip de analiza predictiva, fantastic. In caz contrar, folositi cea mai buna judecata pentru a crea aceste conexiuni.
  • Si apoi testeaza-le – testeaza aceste ipoteze mai intai pe un pilot la scara mica, punand in aplicare modificari care influenteaza procesul, comportamentele si / sau alte interventii si observand daca indicatorii de varf muta intr-adevar cadranul asupra rezultatelor ramase. Aflati de la aceste teste (au fost ipotezele intr-adevar corecte sau nu?), Ajustati si apoi efectuati modificarile pe o scara mai larga.

Cele mai multe organizatii (si majoritatea comunitatilor) nu au lipsa de date. Totusi, ceea ce lipseste de multe ori este capacitatea de a transforma aceste date in informatii utile, nu doar pentru a intelege mai bine performantele actuale, ci pentru a prezice si gestiona rezultatele viitoare. Utilizarea datelor pe care le aveti in moduri diferite va ajuta liderii sa prezice, sa inoveze, sa rezolve probleme si sa ia decizii mai bune. In cele din urma, utilizarea datelor intr-un mod diferit va duce la rezultate mult imbunatatite.

Si, oh, apropo: Nate Silver prezice ca Hillary Clinton are 79% sanse de a castiga alegerile din aceasta toamna (Trump 20%). El mai spune ca puii au cele mai mari sanse de a castiga Seria Mondiala din acest an (19%). A ramas mult timp, dar acum ca Cleveland a luat maimuta sportiva de pe spate, poate ca in sfarsit este anul pentru fanii Cubbies.

Pentru a afla mai multe despre puterea metricilor, luati in considerare participarea la unul dintre urmatorii nostri ateliere in luna august: Metric of Urgency: Utilizarea metricilor cheie pentru a conecta strategia de excelenta operationala. Pentru mai multe informatii: 9 august in Bloomington si 11 august in Rochester.

Ce alte informatii aveti despre Big Data, analize predictive si utilizarea datelor in general pentru luarea deciziilor si imbunatatirea? Participati la o discutie pe acest subiect: vizitati grupul nostru LinkedIn pentru a posta un comentariu. Si urmareste-ma pe Twitter @LassiterBrian!

Nu inceta niciodata sa imbunatatesti!

Brian S. Lassiter

Presedinte, Reteaua de excelenta a performantei

www.performanceexcellencenetwork.org

http://twitter. com/LassiterBrian

Catalizator pentru succes din 1987!

[acest articol modificat dintr-o postare initiala martie 2013]