ເດືອນແລ້ວນີ້, ພວກເຮົາໄດ້ສົນທະນາກ່ຽວກັບຜົນປະໂຫຍດຂອງການບໍລິການຕົນເອງ BI ໃນ blog ຂອງພວກເຮົາ. ຄວາມສ່ຽງອັນ ໜຶ່ງ ຂອງການບໍລິການຕົນເອງ BI ແມ່ນຂໍ້ມູນແມ່ນເປີດໃຫ້ການຕີຄວາມeachາຍຂອງແຕ່ລະຄົນ, ແລະດັ່ງນັ້ນອາດຈະຂຶ້ນກັບຄວາມຄິດເຫັນແລະຄວາມ ລຳ ອຽງ. ໃນຂະນະທີ່ສັງຄົມຂອງພວກເຮົາເພິ່ງພາອາໄສຂໍ້ມູນຫຼາຍຂຶ້ນ, ມັນເຮັດໃຫ້ເກີດຄວາມເຂົ້າໃຈໄດ້ຢູ່ໃສ? ມີອັນໃດບໍ່ມີອັນອື່ນບໍ?
ອີງຕາມ Peter Sondergaard, ຮອງປະທານອາວຸໂສຂອງ Gartner Research, "ຂໍ້ມູນແມ່ນນໍ້າມັນຂອງສະຕະວັດທີ 21, ແລະການວິເຄາະແມ່ນເຄື່ອງຈັກເຜົາໄ້." ແຕ່ເນື່ອງຈາກວ່າຂໍ້ມູນລວມຕົວຂອງມັນເອງເຂົ້າໄປໃນທຸກ aspect ດ້ານຂອງສັງຄົມດັ່ງທີ່ພວກເຮົາຮູ້ແລ້ວ, ມັນເຮັດໃຫ້ເກີດຄວາມເຂົ້າໃຈໄດ້ຢູ່ໃສ?
ຫຼັງຈາກທີ່ທັງ,ົດ, ມັນແມ່ນ Einstein ເອງທີ່ເວົ້າວ່າ“ ຂ້ອຍເຊື່ອໃນຄວາມຕັ້ງໃຈແລະແຮງບັນດານໃຈ. ຂ້ອຍບາງຄັ້ງ ມີຄວາມຮູ້ສຶກ ວ່າຂ້ອຍເວົ້າຖືກ. ຂ້ອຍບໍ່ ຮູ້ ວ່າຂ້ອຍແມ່ນ. "
ແຕ່ເພື່ອເຂົ້າໃຈການໂຕ້ວາທີຂອງ Data vs Intuition ແທ້ truly, ພວກເຮົາຈໍາເປັນຕ້ອງເຂົ້າໃຈວ່າແຕ່ລະອັນນີ້ເປັນຕົວແທນຫຍັງ.
ຂໍ້ມູນແມ່ນສະleftອງຊ້າຍ. ມັນມີເຫດຜົນແລະ ຄຳ ນວນໄດ້. ມັນເປັນທາງຄະນິດສາດແລະວິທະຍາສາດ. ເຈົ້າສາມາດເກັບມັນໄດ້. ເຈົ້າສາມາດທົດສອບມັນໄດ້. ມັນອີງໃສ່ຄວາມຮູ້, ຂໍ້ເທັດຈິງ, ແລະເຫດຜົນ.
ຫຼັງຈາກນັ້ນ, ມີຄວາມເຂົ້າໃຈ. ມັນເປັນຄວາມຮູ້ສຶກທີ່dedັງຢູ່ໃນອາຍຸຂອງ“ ການຮູ້.” ມັນເປັນ ທຳ ມະຊາດ. ມັນເປັນສະຫມອງທີ່ຖືກຕ້ອງ. ມັນເປັນການຮັບຮູ້ທາງດ້ານສະລີລະວິທະຍາຂອງສະພາບແວດລ້ອມຂອງພວກເຮົາແລະການເກັບກໍາຂໍ້ມູນຍ່ອຍສະຕິ.
ດັ່ງນັ້ນເຈົ້າອີງໃສ່ຂໍ້ມູນຫຼືຄວາມເຂົ້າໃຈອັນໃດຫຼາຍກວ່າກັນ?
ຂໍໃຫ້ເບິ່ງຂໍ້ມູນກ່ອນ.
ຂໍ້ມູນຂັບເຄື່ອນນະວັດຕະກໍາ. ໂດຍການລວບລວມມັນພວກເຮົາສາມາດບໍ່ພຽງແຕ່ເປັນຮູບອະນາຄົດເທົ່ານັ້ນແຕ່ສາມາດຄາດຄະເນມັນໄດ້ຄືກັນ. ມັນເຮັດໃຫ້ເຈົ້າຫຼືທຸລະກິດຂອງເຈົ້າມີຄວາມສາມາດໃນການແຂ່ງຂັນເມື່ອເວົ້າເຖິງການຕັດສິນໃຈທີ່ມີຂໍ້ມູນ. ມັນຊ່ວຍໃຫ້ເຈົ້າບັນລຸຜົນໄດ້ຮັບທີ່ຕ້ອງການແລະຊ່ວຍໃຫ້ເຈົ້າວາງແຜນຍຸດທະສາດໃນເວລາຊອກຫາວິທີແກ້ໄຂບັນຫາ.
ໂດຍການນໍາໃຊ້ຂໍ້ມູນແລະປະຕິບັດຕາມກົດofາຍຂອງການສະ ໜອງ ແລະຄວາມຕ້ອງການ, Travis Kalanick, ຜູ້ຮ່ວມກໍ່ຕັ້ງ Uber, ໄດ້ຈັດຕັ້ງປະຕິບັດການກໍານົດລາຄາແບບເຄື່ອນໄຫວ, ຄິດຄ່າບໍລິການຫຼາຍຂຶ້ນເມື່ອຄວາມຕ້ອງການສູງຂຶ້ນແລະ ໜ້ອຍ ລົງເມື່ອມັນບໍ່ແມ່ນ, ເຊິ່ງໄດ້ຮັບຜົນດີໃນໄລຍະຍາວ. Geoffrey Moore, ຜູ້ຂຽນແລະທີ່ປຶກສາທີ່ມີຊື່ສຽງສູງ ສຳ ລັບບໍລິສັດຕ່າງ Sales ເຊັ່ນ Salesforce, Microsoft, ແລະ Google ກ່າວວ່າ: "ຖ້າບໍ່ມີຂໍ້ມູນໃຫຍ່, ເຈົ້າຕາບອດແລະຫູ ໜວກ ແລະຢູ່ເຄິ່ງກາງຂອງທາງຫຼວງ."
ຄວາມຕັ້ງໃຈ
ໃນທາງກົງກັນຂ້າມ, ວິໄສທັດທີ່ເຈົ້າມີເປັນບຸກຄົນຫຼືບໍລິສັດບໍ່ສາມາດອະທິບາຍໄດ້ດ້ວຍຂໍ້ມູນ. ນັ້ນແມ່ນຄວາມເຂົ້າໃຈ. ມັນຊ່ວຍໃຫ້ເຈົ້າຕັດສິນໃຈໄດ້ໂດຍບໍ່ມີເຫດຜົນອັນ ໜັກ ແໜ້ນ ເຊິ່ງ, ເນື່ອງຈາກການເພິ່ງພາອາໄສຂໍ້ມູນທີ່ເພີ່ມຂຶ້ນຂອງພວກເຮົາ, ເບິ່ງຄືວ່າເປັນຄວາມຄິດທີ່ຂີ້ຮ້າຍ, ແຕ່ຫຼາຍຄັ້ງມັນຈ່າຍຫຼາຍ.
Bill Allen, CEO ຂອງ Boeing ໃນຊຸມປີ 1950 ມີວິໄສທັດທີ່ບໍລິສັດທີ່ເຫຼືອບໍ່ເຫັນ. ໃນເວລານັ້ນ, Boeing ພຽງແຕ່ຜະລິດເຮືອບິນສໍາລັບອຸດສາຫະກໍາປ້ອງກັນປະເທດເທົ່ານັ້ນແຕ່ຄວາມເຂົ້າໃຈຂອງລາວບອກລາວວ່າລາວຕ້ອງການສ້າງເຮືອບິນການຄ້າ. ລາວໄດ້ຕໍ່ສູ້ຢ່າງ ໜັກ ເພື່ອເຮັດໃຫ້ຄະນະຂອງລາວvisionັ້ນໃຈວ່າວິໄສທັດຂອງລາວກ່ຽວກັບຍົນການຄ້າຈະເປັນອະນາຄົດຂອງ Boeing. ຍົນ ລຳ ນັ້ນແມ່ນສາຍການບິນຂ້າມທະວີບ, ຍົນ 707, ແລະມັນໄດ້ປະຕິວັດການເດີນທາງທາງອາກາດດັ່ງທີ່ພວກເຮົາຮູ້.
ການສຶກສາຢູ່ສະຖາບັນເຕັກໂນໂລຍີນິວເຈີຊີເປີດເຜີຍວ່າ 81% ຂອງ CEO ທີ່ມີຄະແນນຄວາມເຂົ້າໃຈສູງເຮັດໃຫ້ທຸລະກິດຂອງເຂົາເຈົ້າເພີ່ມຂຶ້ນເປັນສອງເທົ່າໃນທຸກ years 5 ປີ. ແມ່ນແຕ່ທະຫານສະຫະລັດລົງທຶນໃສ່ການຊ່ວຍໃຫ້ທະຫານປັບປຸງຄວາມຮູ້ສຶກຄັ້ງທີ 6 ຂອງເຂົາເຈົ້າເພາະວ່າຄວາມເຂົ້າໃຈບາງຄັ້ງມີຄ່າຫຼາຍກວ່າສະຕິປັນຍາຢູ່ສະ ໜາມ ຮົບ.
ຄວາມເຂົ້າໃຈ + ຂໍ້ມູນ =
ແຕ່ເປັນຫຍັງຂໍ້ມູນແລະຄວາມເຂົ້າໃຈຈິ່ງຕ້ອງຄັດຄ້ານກັນແລະກັນ? ຫຼັງຈາກທີ່ທັງ,ົດ, ການ ນຳ ໃຊ້ທັງສອງຢ່າງແມ່ນສົມເຫດສົມຜົນ, ມີຄວາມສົມດຸນ, ມີທັງສະອງຄິດ. ຂໍ້ມູນເຮັດໃຫ້ການຄົ້ນພົບຂອງເຈົ້າມີຄວາມກ່ຽວຂ້ອງແລະຄວາມເຂົ້າໃຈໄດ້ຢືນຢັນວ່າດ້ວຍຄວາມຮູ້ສຶກລໍາໄສ້. ເຈົ້າສາມາດໃຊ້ຄວາມເຂົ້າໃຈເພື່ອສ້າງທິດສະດີແລະຈາກນັ້ນທົດສອບມັນດ້ວຍຂໍ້ມູນ. ໂດຍພື້ນຖານແລ້ວ, ຄວາມເຂົ້າໃຈເປັນພຽງຂໍ້ມູນອີກຮູບແບບ ໜຶ່ງ.
ຜູ້ຊ່ຽວຊານດ້ານນະວັດຕະກໍາ Bernadette Jiwa ເວົ້າວ່າພວກເຮົາບໍ່ສາມາດຕັດສິນໃຈໄດ້ຖ້າບໍ່ມີ emotion, ທັງຂໍ້ມູນບໍ່ແມ່ນການສະແດງເຖິງພຶດຕິກໍາທີ່ຖືກຕ້ອງສະເີໄປ. ນາງໄດ້ອ້າງເຖິງການເລືອກຕັ້ງປະທານາທິບໍດີປີ 2016 ເປັນຕົວຢ່າງທີ່ສົມບູນແບບຂອງເລື່ອງນີ້. "ຂໍ້ມູນເວົ້າສິ່ງ ໜຶ່ງ, ແລະຕົວຈິງແລ້ວເລື່ອງຈິງ" ແມ່ນຢູ່ພາຍໃຕ້ດັງຂອງພວກເຮົາ, ແລະພວກເຮົາບໍ່ສົນໃຈມັນ. " ໃນຄວາມເປັນຈິງ, ຄວາມເຂົ້າໃຈແລະວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນໄປຄຽງຄູ່ກັນ. Intuition ຊ່ວຍໃຫ້ເຈົ້າມີຄວາມເຂົ້າໃຈກ່ຽວກັບແນວຄວາມຄິດແລະວິທີການ ນຳ ໃຊ້ພວກມັນ, ພ້ອມທັງຂໍ້ມູນສະພາບການ. ມີຂໍ້ມູນທີ່ເບິ່ງບໍ່ເຫັນແລະມີຄວາມinາຍໃນຂໍ້ມູນທີ່ຕ້ອງຕີຄວາມwithາຍດ້ວຍຄວາມເຂົ້າໃຈ.
ຂ້ອຍຈະໃຫ້ເຈົ້າມີ ຄຳ ອ້າງອີງຈາກຜູ້ຂຽນ Malcolm Gladwell. "ມັນສາມາດມີຄຸນຄ່າຫຼາຍໃນເວລາກະພິບຕາຄືກັບການວິເຄາະຢ່າງມີເຫດຜົນຫຼາຍເດືອນ."
ທັງthatົດທີ່ຖືກເວົ້າ, ເຈົ້າອີງໃສ່ຫຍັງຕື່ມ? ເຈົ້າມີຂໍ້ມູນຫຼາຍຂຶ້ນ, ໃຊ້ງ່າຍ, ຫຼືທັງສອງຢ່າງບໍ?
