Co je to analýza datových mezer?

Analýza datových mezer určuje existující mezery v kterékoli z řady metrik, které označují výkonnost firmy v určité oblasti. Tento typ analýzy je často prováděn za účelem nejen revize mezer, ale také jejich odstranění zlepšením sběru dat. Mezery v údajích, také označované jako mezery ve vnímání, se mohou vztahovat na jakoukoli oblast podnikového výkonu ve výrobě nebo ve službách poskytovaných klientům. V analýze datových mezer se manažeři nebo konzultanti snaží zlepšit současný výkon uzavřením mezer ve shromažďování údajů. Stanovení toho, jaké mezery je třeba měřit, je často náročné, protože obchodní metriky jsou obecně propojeny a vzájemně propojeny.

Statistické údaje a údaje o výkonu týkající se široké škály komerčních činností jsou často shromažďovány manažery. Tato data mohou být použita pro kvantifikaci obchodní výkonnosti v určité oblasti nebo oblastech. Manažeři využívají informace z analýzy datových mezer k provádění změn ve výrobě nebo poskytování služeb k dosažení větší efektivnosti.

V analýze datových mezer se hlavní pozornost zaměřuje na vymýšlení postupů pro sběr dat v konkrétní oblasti, nikoli na revizi historických dat. V zásadě platí, že pracovní princip obecně v práci je, že to, co nebylo změřeno, může být ideálním místem pro úpravu odpadu a zvýšení produktivity. Dokud nedojde k analýze datové mezery, zůstává skutečná úroveň účinnosti neznámá.

Mezery ve sběru dat organizace snižují zpětné vazby, které by manažeři obvykle použili k měření výkonu v určité oblasti. Manažeři například mohou chtít vědět, kolik zákazníků se vrátí se stížností na konkrétní produkt v určitém časovém období. Pokud tato data nikdo nesleduje, podnik nemusí znát skutečnou úroveň spokojenosti zákazníků. Problémy s konkrétním produktem mohou být navíc četnější, než si podniky uvědomují, protože tato data nejsou hlášena těm, kteří jsou schopni řešit příčinu nedostatku.

Přezkum shromážděných údajů se obvykle provádí za účelem nalezení mezer - oblastí, kde data chybí. Dalším krokem je obvykle určit, jaké metriky by se měly zachytit, aby se tyto mezery odstranily. Tento krok často zahrnuje kladení průzkumných otázek, potom přijímání odpovědí a zavádění řady opatření k zachycení těchto údajů. Proces objevování mezery v údajích může být náročný, protože je často pro lidi těžké si představit, na které otázky nejsou kladeny. To je důvod, proč většina analýzy datových mezer začíná tím, že se nejprve určí, jaké predikční schopnosti by měly být v ideálním případě zavedeny do konkrétní operace.