당신은 아마 당신이 사고, 읽고, 무엇을 좋아하는지 파악하기 위해 사용되는 빅 데이터에 대해 들어봤을 것입니다. 당신이 생각하지 못한 것은 귀사에서 생산성을 발휘할 수있는 방법입니다.
그러나 TransUnion의 고급 분석 고문 인 Alexander Vorobiev는 다음과 같이 말했습니다. 그는 모든 빅 데이터에 대한 열정입니다. 또한 빅 데이터가 금융 서비스에 미치는 영향을 주로 다루는 한편, 빅 데이터 애플리케이션은 끝이 없다는 것을 알고 있습니다. 그런 것 하나? 회사가 분석 방법을 사용하여 생산성을 높이고 더 나은 비즈니스 결과를 볼 수있는 방법을 알아냅니다.
흥미로운 소리? 그 방법을 배우려면 계속 읽으십시오.
가설 찾기
먼저 테스트 할 이론이 필요합니다. “직장 건강 관리 프로그램을 만들면 생산성이 향상 될 수 있습니다.”“직원이 집에서 일하도록 허용하면 판매를 촉진하는 데 도움이 될 것입니다.
부서 또는 의사 결정 책임자로서 직원이 가장 잘 작동하는 방식에 대해 직감이있을 수 있습니다. 한 시간 후에 온 직원은 하루 종일 휴식을 취하지 않거나 점심 시간을 사용하여 운동을하면 오후 3시 슬럼프에 빠지지 않는 경향이 있습니다. 가정이 무엇이든간에 이것은 테스트 할 가설입니다.
올바른 데이터 수집
아마도 빅 데이터 사용에서 가장 중요한 단계 중 하나입니다. 올바른 것을 측정하지 않으면 세계의 모든 분석이 많이 사용되지 않습니다. “재택 근무는 생산성 향상”이라는 가설을 세우십시오. 여기에서 측정 할 수있는 몇 가지 잠재적 데이터 포인트에는 재택 근무 직원 수, 재택 근무 일수 및 예상 기간 종료시 감독자 검토가 포함될 수 있습니다.
Vorobiev는 회사가 전문 데이터 엔지니어 또는 외부 컨설턴트를 고용하여 작업장 추세 및 빅 데이터를 사용해야 할 기타 영역을 분석 할 것을 권장합니다. 이러한 데이터 과학자는 최종 결과를 분석 할 수있을뿐만 아니라 측정 할 올바른 매개 변수를 제안 할 수도 있습니다.
연구 할 샘플 설정
바이어스 샘플 (예 : 북 클럽에 가입 한 사람, 이미 좋아하는 사람 일 수 있음)을 조심해야하지만 회사는 당근을 매달아 서 직원을 채용 할 수 있습니다 (1 년 동안 무료 체육관 회원 자격은 좋은 것). 읽다).
그러나 다른 방법으로도 채용이 가능합니다. Vorobiev는 Bank of America에서 직원들이 RFID 태그가 부착 된 ID 배지를 착용하고 서로 상호 작용하며 그에 따른 생산성이 측정되는 직장 연구를 지적합니다.
그러나 Vorobiev는 프라이버시가 합법적 인 장벽이라는 것을 인정합니다. 그러나 직원 정보를 숨기는 방법이 있으므로 분석가는 더 큰 트렌드에만 집중합니다. 익명 버블 답변 또는 온라인 설문 조사는 이름을 지정하지 않은 패턴을 빠르고 쉽게 찾을 수있는 방법입니다.
누구를 연구해야하는지 파악한 후에는 온라인 설문 조사를 통해 필요한 데이터를 빠르게 수집 할 수 있습니다.
마지막으로, 분석하십시오!
이제 결과를 얻었으므로 빅 데이터로 결과를 분석하고 추세를 찾을 수 있습니다. 빅 데이터 분석은 스테로이드에 대한 정기적 인 데이터 연구라는 것을 기억하는 것이 중요합니다. 직원 또는 회사 소유자는 항상 데이터 분석을 수행 할 수 있습니다. 그러나 빅 데이터는 여러 출처와 다양한 방법으로 얻은 정보를보다 효율적이고 빠르게 처리합니다.
분석 마비에서 길을 잃지 마십시오. Vorobiev는 다음과 같이 말합니다.“충분히 압력을 가하면 데이터가 모든 것에 허용 될 것이라는 통계에 대한 유명한 말이 있습니다. x 개의 입력 또는 결과를 얻 자마자 분석을 중단하는 것이 좋습니다. 데이터가 알려주는 내용을 확인하십시오. "
키를 잃어버린 사람이 가장 쉬운 위치에서 조명 아래서 만 보이는 가로등 효과는 빅 데이터 분석에서 합법적 인 관심사입니다. 가장 놀라운 트렌드는 처음 보려는 곳이 아닐 수도 있습니다.
Vorobiev는 다음과 같이 설명합니다.“우리의 업무 생활에는 측정 할 수 있고 쉽게 간과 할 수있는 많은 부분이 있습니다. 그리고 그 중 하나가 더 조화 롭고 생산적인 환경으로 이어질 수 있다면 시도해 볼 가치가 있습니다. "
