Jak rozwiązywać problemy z danymi w SPM

Czas czytania: 3 min.

W obecnych czasach gospodarki opartej na informacjach, zarządzanie danymi stało się nieodzownym elementem każdej organizacji, jest to szczególnie ważne w kontekście zarządzania wydajnością sprzedaży. Dla firm operujących na konkurencyjnych rynkach, skuteczna alokacja zasobów, precyzyjne planowanie strategii wejścia na rynek oraz motywowanie zespołu sprzedażowego stanowią kluczowe aspekty osiągnięcia sukcesu.

W niniejszej publikacji zgłębimy znaczenie danych w systemie SPM oraz omówimy, jakie trudności możemy napotkać w pracy z nimi oraz podamy przykłady dobrych praktyk. 

Najczęstsze problemy z danymi.

Jakość danych

Termin ten odnosi się do stopnia, w jakim dane są dokładne, kompleksowe, spójne, aktualne i użyteczne do celów organizacyjnych. Dobrej jakości dane są istotne dla skutecznego zarządzania działaniami w organizacji. Problemy w jakości danych mogą mieć poważne konsekwencje takie jak błędne decyzje, trudności w analizach, utratę zaufania klientów i pracowników czy też zmniejszenie efektywności działań biznesowych.

Brak standaryzacji danych

W przypadku braku standaryzacji przy wykorzystaniu wielu źródeł danych mogą pojawić się liczne problemy. Wynikać one mogą z przyjętych różnych precyzji (liczba miejsc po przecinku) lub zastosowanych zaokrągleń.  Brak ustandaryzowania w integracji danych pochodzących z wielu źródeł, zwiększa ryzyko wystąpienia błędnych interpretacji. 

Duża ilość danych

Wraz ze wzrostem ilości danych rośnie również trudność ich efektywnego zarządzania, przechowywania i przetwarzania. Praca z ogromną ilością danych może prowadzić do spadku wydajności oraz do pojawienia się opóźnień zwłaszcza przy tych danych, które wymagają przetwarzania w czasie rzeczywistym. Duże ilości danych komplikują optymalizację procesu oraz powodują przeciążenia i ograniczenia w zasobach pamięci.

Błędna interpretacja danych

Zła interpretacja danych wynika z braku zrozumienia właściwego kontekstu. Do błędnej interpretacji może prowadzić również brak jednoznacznej definicji lub nieścisłość w określeniach używanych w danych. Na podstawie różnych interpretacji terminów możliwe jest otrzymanie różnych wyników analiz. Brak standaryzacji danych, błędy w ich zbieraniu oraz braki w aktualnościach przyczyniają się bezpośrednio do błędnych interpretacji.

Dane czasowe

Dane czasowe to informacje, które odnoszą się do punktu w czasie lub okresu. Obejmują różne rodzaje informacji związanych z czasem takich jak daty, godziny, interwały czasowe czy znaczniki czasowe. Dane czasowe są kluczowe dla analiz, prognoz oraz podejmowania decyzji, zwłaszcza w kontekście monitorowania zmian w czasie, identyfikowania trendów czy modelowania dynamicznych procesów. Do problemów z jakimi może się zetknąć przy pracy z danymi czasowymi należą: tworzenie się luk, pętli czasowych oraz duplikatów.

Jak poradzić sobie z powyższymi problemami?

Aby uniknąć problemu z jakością danych należy wdrożyć kompleksowy zestaw działań i procedur który mają na celu zminimalizowanie błędów, zapewnienie spójności, kompletności i aktualności danych. Działania te obejmują różne obszary pracy z danymi, od ich gromadzenia do przetwarzania i analizy. Głównymi rozwiązaniami, które pozwolą zapewnić jak najwyższą  jakość danych dla procesu SPM są:

  •  Standaryzacja i normalizacja danych – pomaga w zminimalizowaniu niejednoznaczności i błędów wynikających z różnic w interpretacji danych. Niezbędne jest ustalenie jednolitych standardów dla danych, takich jak formaty, jednostki miary czy terminologia.
  • Weryfikacja danych wejściowych – W celu zmniejszenia błędów na etapie ich gromadzenia, należy wdrożyć precyzyjne procesy wprowadzania danych, w tym weryfikacje poprawności i kompletności informacji.
  • Wczesne zdefiniowanie reguł biznesowych – stworzenie i zaimplementowanie reguł biznesowych, które definiują oczekiwane standardy i warunki dotyczące danych. Pomaga to w utrzymaniu jednolitej jakości informacji w całej organizacji.
  • Kompleksowa dokumentacja procesów – w zrozumieniu kontekstu i źródła danych niezbędne jest przygotowanie dokładnej dokumentacji zbierania, przetwarzania i analizy danych.
  • Aktualizacja i utrzymywanie danych – określenie klarownych procedur dotyczących harmonogramu aktualizacji oraz odpowiedzialności za konkretne zadania.
  • Wdrożenie procesu ETL – automatyzacja umożliwia efektywniejsze zarządzanie danymi, minimalizujący przy tym błędy ludzkie.

 

Pracując z systemem SPM możemy napotkać na szereg problemów związanych z samymi danymi. Wpływa to bezpośrednio na efektywność działań. Kluczowe problemy obejmują niejednoznaczność w interpretacji danych, rozbieżności czasowe, brak standaryzacji. Rozwiązania dla tych problemów wymagają skutecznego zarządzania jakością danych, standaryzacji formatów czasowych i numerycznych, a także wdrożenia precyzyjnego procesu ETL. Wszystkie te działania składają się na strategie zapewnienia jakości danych. Elastyczność w obszarze przetwarzania dużych ilości danych, monitorowanie jakości danych czasowych i skoncentrowanie się na spójności informacji są kluczowe dla efektywnej implementacji systemu SPM. Dbałość o jakość, spójność, jednolitość oraz bezpieczeństwo danych stanowi fundament skutecznej strategii zarządzania wynikami sprzedaży oraz wspierania procesów decyzyjnych na poziomie organizacji.

 

Jak możemy pomóc Twojej organizacji rozwiązywać problemy z danymi?

Facebook
Twitter
LinkedIn

Kontakt

Sprzedaż

Michał Bugowski

+48 571 947 256

sprzedaz@polarysgroup.com

Biuro

Angelika Dziula

+48 789 189 061

office@polarysgroup.com

Polarys Polska Sp. z o.o.
ul. Rakowicka 1/20-21
31-511 Kraków

Kontakt

Ola Wojdyła

Kontakt

Wspieramy firmy o każdej wielkości
i z każdej branży.

Pomożemy ci w doborze odpowiedniej technologii i rozwiązań, aby zwiększyć przejrzystość procesów twojej organizacji i opracować nowe cyfrowe modele biznesowe. 

Zespół naszych ekspertów czeka na twoje pytania.

Po wysłaniu formularza skontaktujemy się z tobą w ciągu dwóch dni, aby porozmawiać o twoich potrzebach.

Zaufali nam: