Preneu-ho, grans dades! per què les dades petites poden fer un cop més important

Voleu augmentar la vostra productivitat en 30 minuts al dia? Si només poguessis centrar-te en les activitats que més valor aportin al teu equip i organització, què faries per tu? Pensa-hi. Què és realment important en la vostra jornada laboral i quant temps dediqueu a fer tasques necessàries, però altres, urgents? T'interessa? Com es pot aconseguir? Bé, mitjançant l’ús de petites dades.

Espera Què? No són grans les dades de què parla tothom? Ho és, però potser les dades petites mereixen una peça més gran de la conversa. Aquí veurem què són les dades petites i com solen empaquetar un cop més gran que les dades grans.

Què és la petita dada?

Les dades petites són dades capturades que són prou discretes i precises per ser enteses pel cervell humà. Típicament, es recopila amb un propòsit específic per a una unitat singular d’una organització, com ara l’enregistrament de quants esforços reals s’estan realitzant en activitats diferents per part d’individus en equip. El motiu de recollida de petites dades s’estableix d’entrada. En aquest cas, es recolliria amb l'objectiu d'optimitzar com un equip proporciona el seu valor.

En comparació, el focus de big data recopila tanta informació relacionada a tota l’organització com sigui possible, i després l’analitza per determinar com pot ajudar a respondre a preguntes. Què ens expliquen les nostres estadístiques de vendes sobre les tendències del mercat i les oportunitats de venda posteriors? Què tan bo és el nostre equip d'assistència a l'hora de gestionar les consultes dels clients? On hem de millorar el nostre procés de lliurament de projectes per reduir la superació del pressupost estimat?

Pot semblar obvi, però les dades grans necessiten dades com a entrada i molta quantitat. Molt sovint, es requereixen dades petites addicionals per donar suport a grans dades, ja que les respostes a les preguntes inicials en plantegen dades. A més, per tal de realitzar anàlisis d’aquesta informació, hi ha una gran quantitat d’eines a nivell d’empresa que ofereixen els venedors, eines que requereixen inversió important i temps per portar a casa, configurar i configurar-se per començar a donar resultats. És un projecte d’integració de sistemes des del primer moment per connectar-se amb totes les fonts de dades, i que pot trigar uns mesos abans de l’obtenció del benefici empresarial.

Per contra, les dades petites requereixen poca anàlisi, es poden capturar de moltes maneres ad hoc (com ara en fulls de càlcul, eines de seguiment de tasques i temps, i fins i tot llibres de registre manuals) i es poden analitzar fàcilment i ràpidament. He vist que els beneficis es produeixen a partir de dades petites en una o dues setmanes a partir del començament d’un compromís de productivitat. I això només és perquè es triga una estona a capturar la informació bruta. Típicament, els canvis i beneficis es fan evidents ràpidament a causa del focus de les dades recollides.

Grans beneficis de petites dades

A partir de la meva experiència en el coaching i la direcció d’equips, els següents beneficis resulten de petites dades per a individus i equips:

• Consciència

  Les dades petites poden proporcionar consciència sobre on els individus estan concentrant el seu temps i energia enfront del que donaria un valor encara més gran. Sovint, quan els individus comencen a capturar dades petites, s’adonen ràpidament de la importància del que descobreixen.

• Empoderament

  Mitjançant dades petites, els individus poden identificar els canvis que puguin posar en pràctica i se’ls pot recolzar en fer altres membres de l’equip. Els membres de l’equip es fan responsables i impulsen el seu propi canvi.

• Compromís

  La mesura i el reconeixement dels canvis positius aconseguits poden crear una major sensació de comprensió, valor i connexió mútues.

A la vegada que compta amb personal compromès i més motivat, l'organització guanya el seu cost econòmic, qualitat i estalvi de temps.

Com de petites dades es capten

A través d'un departament de desenvolupament de programari, les dades grans poden analitzar la informació del pla del projecte, permetent analitzar el nombre de persones, la durada i l'esforç necessaris per a la realització de diferents tipus de projectes. El que falta és com cada individu realitza realment les seves tasques de projecte dia a dia. Capturant aquestes petites dades, podem començar a aprendre de la millor manera d’estructurar el projecte, els seus equips i la seva jornada laboral. Quin tipus de tasques gaudeix i fa bé cada persona? Què els agradaria delegar o deixar caure? Quins tipus de comunicació funcionen millor amb qui? Quin nivell de direcció i tutoria necessiten els individus?

Si canviem la manera, obtenim beneficis visibles a nivell de dades grans, però no els canvis que han comportat això. L’anàlisi de big data sovint pot donar lloc a un model generalitzat, per exemple, assumint que cada persona té un nivell d’habilitat i experiència similar. Aquests tipus de beneficis només es poden observar les dades específiques de la forma en què cadascú treballa i contribueix al projecte (de la seva manera única).

On s'utilitzen dades petites

Sens dubte hi ha valor que es pot obtenir de l’ús de grans dades, però les recents revisions del mercat i de l’oferta de productes estan trobant confusió al voltant de les bones pràctiques i com es pot obtenir el millor valor d’una implementació. Una recent revisió de Gartner va descobrir que només un 8% de les empreses enquestades han implementat analítica de dades grans i un 57% encara es troba en etapes de recerca i planificació.

Per a qualsevol anàlisi de dades, la clau no és treure totes les dades que tingueu i, a continuació, intentar buscar valor, sinó utilitzar dades que us poden ajudar a respondre preguntes particulars. I aquí és on es guanyen petites dades per dos motius principals:

• Cal comprendre el valor i la raó desitjats per a la recollida de dades.
• Les dades petites proporcionen respostes tant qualitatives com quantitatives, permetent fer canvis precisos. És a dir, hi ha menys supòsits generalistes fets en dades petites.

Actualment, cada vegada s’utilitzen dades més petites en programes de participació professional i desenvolupament professional, incloent coaching i avaluacions 360. S’està produint una tendència cap a les dades petites per impulsar millores d’eficiència i participació en les organitzacions de baix a dalt, en lloc de les dades grans que es mouen al revés.

En última instància, les dades petites no substituiran les dades grans, però hi ha molt que una petita implicació de dades pugui ensenyar dades grans sobre com treure el millor d’ambdós enfocaments. En considerar qualsevol implementació de grans dades, pregunteu-vos quines preguntes sobre dades petites us ajudaran a obtenir valor. Pot ajudar a incloure aquest cop més de puny en la vostra estratègia resultant. (Podeu llegir una altra perspectiva sobre el valor de les dades grans en empreses a Can Big Data Analytics? Tanqueu el Business Intelligence Gap?)