Kakšna analitika neki, če je še s podatki križ?!

Analiza podatkov je bistvena veščina za mnoga poslovna področja in panoge, a pozna tudi številne izzive. Ker postajajo podatki v sodobnih poslovnih okoljih vse bolj kompleksni, obenem pa tudi raznoliki in celo »bogati«, se podjetja in poslovni uporabniki soočajo z (vedno) novimi težavami. Iskanje učinkovitih rešitev pa pogosto omejijo na analitična orodja in tehnike, čeprav bi pogosto veljalo začeti z (drugačnim) načinom razmišljanja.

Nobena skrivnost ni, da je eden največjih izzivov pri analizi podatkov predvsem zagotavljanje kakovosti podatkov, s katerimi podjetje dela. Njihova kakovost se nanaša na točnost, popolnost, doslednost in ustreznost podatkov za namen obdelave in analize. Slaba kakovost lahko povzroči netočne rezultate, zavajajoče vpoglede in izgubo časa ter denarja, pogosto pa tudi ugleda in še kaj hujšega, če na osnovi slabih podatkov podjetje sprejme slabe odločitve. Da bi se temu izognila, morajo podjetja izvajati t. i. preverjanja kakovosti v celotnem življenjskem ciklu podatkov, od zbiranja do čiščenja in analize. Pa to počno? Le redka … Drži, da prvih par napotkov iz katerekoli knjige ali drugega gradiva iz sveta poslovne analitike poudarja, da mora podjetje uporabljati zanesljive vire podatkov. A kdor (pre)bere še kak nasvet dlje, ugotovi, da mora na osnovi podatkov potrditi svoje domneve ter dokumentirati metode zbiranja, čiščenja in obdelave.