据托马斯·雷德曼和罗杰·霍尔(Roger Hoerl)的说法,最近的作者HBR.文章,“In a headlong rush into advanced data science, big data, machine learning, and artificial intelligence, too many companies have ignored ‘small data.’” The article goes on to stress that this is a missed opportunity, as small data projects can drive numerous gains for employees at every level of the organization and also lay the foundation for a robust data analytics culture.

雷德曼和Hoerl描述了小型数据项目,如紧密专注并依赖于所有人访问的基本分析方法。他们认为,40人的部门可以轻松完成每年20个小数据项目,并说明这些举措通常每项目每年将10,000美元的金融福利达到10,000美元至250,000美元。

听起来不错?入门即可阅读几个提示:

  • 以身作则:作者建议,“每年就您的直接报告就有一个小型数据项目。”除了赋予其他人将数据放在工作之外,这也将确保管理人员和高管了解小数据,更能能够在未来发现机会。反过来,这将导致更普遍的小型数据文化,并最终将组织设置成功,以获得更大的分析程序。
  • 定义您的专业领域:随着人们更加熟悉的小型数据项目,雷德曼和霍德尔建议员工在特定地区磨练他们的技能,以便他们成为他们部门内的该纪律的专家,并努力在整个组织中分享这些知识。
  • 提供培训:由于许多小数据项目可以完全由非IT角色完成,因为培训是这些举措的关键部分至关重要。重要的是要解释项目的目标和分析基础,并提供如何在个人部门或纪律申请的实际例子。

作为作者状态,“小型数据项目构建了帮助整个公司了解成功所需的组织数据肌肉,以获得数据,需要获得所需的技能,建立信心,以及培育大数据所需的文化所需的内容。”他们还注意到,鉴于许多人对自动化的恐惧,参与这些小型数据项目可以帮助每个人成为更多的数据识字并征服他们的恐惧。

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