데이터 갭 분석이란 무엇입니까?

데이터 격차 분석은 비즈니스가 특정 영역에서 어떻게 수행되는지를 나타내는 여러 지표 중 하나의 기존 간격을 결정합니다. 이러한 유형의 분석은 종종 격차를 검토 할뿐만 아니라 데이터 수집 개선을 통해이를 제거하기 위해 수행됩니다. 인식 격차라고도하는 데이터 격차는 생산 또는 고객에게 제공되는 서비스의 비즈니스 성과 영역에 걸쳐있을 수 있습니다. 데이터 격차 분석에서 관리자 또는 컨설턴트는 데이터 수집 방식을 닫아서 현재 성능을 향상 시키려고합니다. 비즈니스 메트릭이 일반적으로 얽혀 있고 상호 관련되어 있기 때문에 어떤 차이를 측정하는 것이 종종 어려운 일입니다.

광범위한 상업 활동을 다루는 통계 및 성능 데이터는 종종 관리자가 수집합니다. 이 데이터는 특정 영역 또는 영역에서 비즈니스 성과를 정량화하는 데 사용될 수 있습니다. 관리자는 데이터 갭 분석의 정보를 사용하여 생산 또는 서비스 제공을 변경하여 큰 달성을 달성합니다.ER 효율성.

데이터 갭 분석의 주요 초점은 과거 데이터를 검토하는 것이 아니라 앞으로의 특정 영역에서 데이터를 캡처하는 절차를 고안하는 것입니다. 본질적으로, 일반적으로 직장에서 운영 원리는 측정되지 않은 것이 폐기물을 다듬고 생산성을 높이기위한 이상적인 장소가 될 수 있다는 것입니다. 데이터 격차 분석이 발생할 때까지 실제 효율 수준은 알려지지 않았습니다.

조직의 데이터 수집의 격차는 피드백 관리자가 일반적으로 특정 영역의 성능을 측정하는 데 사용할 피드백을 줄입니다. 예를 들어, 관리자는 특정 시간 내에 특정 제품에 대한 불만을 가지고 얼마나 많은 고객이 반환하는지 알고 싶어 할 수 있습니다. 아무도이 데이터를 추적하지 않은 경우, 비즈니스는 실제 고객 만족도를 알지 못할 수 있습니다. 또한 특정 제품의 문제는 비즈니스가 인식하는 것보다 더 많을 수 있습니다.결핍의 이유를 다루는 위치에있는 사람들에게보고되지 않습니다.

수집 된 데이터의 검토는 일반적으로 데이터가 부족한 영역 인 격차를 찾기 위해 수행됩니다. 다음 단계는 일반적으로 이러한 격차를 막기 위해 어떤 지표를 포착 해야하는지 결정하는 것입니다. 이 단계는 종종 탐색 적 질문을 한 다음 답을 가져 와서 해당 데이터를 캡처하기 위해 일련의 조치를 제정하는 것이 포함됩니다. 사람들이 어떤 질문을 요청받지 않는지 상상하기가 어렵 기 때문에 데이터의 차이를 발견하는 과정은 어려울 수 있습니다. 그렇기 때문에 대부분의 데이터 갭 분석은 먼저 특정 작업에 이상적으로 어떤 예측 기능을 도입 해야하는지 결정하여 시작합니다.