O que é uma análise de lacuna de dados?
Uma análise de lacunas de dados determina lacunas existentes em qualquer uma das várias métricas que denotam como uma empresa está se saindo em uma área específica. Esse tipo de análise é frequentemente realizado com o objetivo de não apenas revisar as lacunas, mas também removê -las, melhorando a coleta de dados. As lacunas de dados, também chamadas de lacunas de percepção, podem abranger qualquer área de desempenho comercial na produção ou em serviços prestados aos clientes. Em uma análise de lacunas de dados, gerentes ou consultores buscam melhorar o desempenho atual, fechando lacunas na maneira como os dados são coletados. Determinar quais lacunas a medir é frequentemente desafiador, pois as métricas de negócios geralmente estão entrelaçadas e inter -relacionadas. Esses dados podem ser usados para quantificar o desempenho dos negócios em uma área ou áreas específicas. Os gerentes usam as informações de uma análise de lacunas de dados para fazer alterações na produção ou prestação de serviços para alcançar ótimosEficiências de ER. Essencialmente, o princípio operacional geralmente em ação é que o que não foi medido pode ser o local ideal para reduzir o desperdício e aumentar a produtividade. Até que ocorra uma análise de lacuna de dados, o nível real de eficiência permanece desconhecido.
lacunas na coleta de dados de uma organização Reduzir os gerentes de feedback normalmente usariam para medir o desempenho em uma área específica. Por exemplo, os gerentes podem querer saber quantos clientes retornam com uma reclamação sobre um determinado produto em uma determinada janela de tempo. Se ninguém acompanha esses dados, a empresa pode não conhecer o nível real de satisfação do cliente. Além disso, os problemas com um determinado produto podem ser mais numerosos do que uma empresa realizada porque esses dadosnão está sendo relatado àqueles em posição de abordar o motivo da deficiência.
Revisões dos dados coletados são normalmente conduzidos para encontrar as lacunas - as áreas onde falta dados. O próximo passo é geralmente determinar quais métricas devem ser capturadas para fechar essas lacunas. Essa etapa geralmente envolve fazer perguntas exploratórias, depois de tomar as respostas e instituir uma série de ações para capturar esses dados. O processo de descobrir uma lacuna nos dados pode ser um desafio, pois geralmente é difícil para as pessoas imaginar quais perguntas não estão sendo feitas. É por isso que a maioria das análises de lacunas de dados começa primeiro determinando quais recursos preditivos devem ser idealmente introduzidos em uma operação específica.