Ambillah itu, data besar! mengapa data kecil bisa menghasilkan pukulan yang lebih besar

Apakah Anda ingin meningkatkan produktivitas Anda hingga 30 menit sehari? Jika Anda hanya bisa fokus pada kegiatan yang memberikan nilai paling besar kepada tim dan organisasi Anda, apa yang akan terjadi pada Anda? Pikirkan tentang itu. Apa yang benar-benar penting dalam hari kerja Anda dan berapa banyak waktu yang Anda habiskan untuk melakukan yang perlu, tetapi tugas-tugas lain yang mendesak? Tertarik? Jadi bagaimana itu bisa dicapai? Nah, melalui penggunaan data kecil.

Tunggu apa? Bukankah data besar adalah data yang dibicarakan semua orang? Memang, tapi mungkin data kecil layak mendapat bagian yang lebih besar dari percakapan. Di sini kita akan melihat apa itu data kecil dan bagaimana data itu sering kali dapat menghasilkan pukulan yang lebih besar daripada data besar.

Apa Itu Data Kecil?

Data kecil adalah data yang diambil yang diskrit dan cukup tepat untuk dipahami oleh otak manusia. Biasanya, ini dikumpulkan untuk tujuan khusus untuk unit tunggal dari suatu organisasi, seperti mencatat berapa banyak upaya aktual yang dihabiskan untuk kegiatan yang berbeda oleh individu dalam tim. Alasan untuk mengumpulkan data kecil ditetapkan sejak awal. Dalam hal ini, akan dikumpulkan dengan tujuan untuk mengoptimalkan bagaimana tim memberikan nilainya.

Sebagai perbandingan, fokus big data adalah mengumpulkan sebanyak mungkin informasi terkait di seluruh organisasi, dan kemudian menganalisisnya untuk menentukan bagaimana hal itu dapat membantu menjawab pertanyaan. Apa yang disampaikan statistik penjualan tentang tren pasar dan peluang penjualan lebih lanjut? Seberapa baik tim pendukung kami dalam menangani pertanyaan pelanggan? Di mana kita perlu meningkatkan proses pengiriman proyek untuk mengurangi overshoot terhadap estimasi anggaran?

Ini mungkin tampak jelas, tetapi big data membutuhkan data sebagai input, dan banyak. Sangat sering, data kecil tambahan diperlukan untuk mendukung data besar sebagai jawaban untuk pertanyaan awal meningkatkan yang lebih lanjut. Plus, untuk melakukan analisis informasi ini ada banyak alat tingkat perusahaan yang ditawarkan oleh vendor, alat yang membutuhkan investasi dan waktu yang signifikan untuk membawa in-house, mengatur dan mengkonfigurasi untuk mulai memberikan hasil. Ini adalah proyek integrasi sistem sejak awal untuk terhubung dengan semua sumber data, dan yang dapat memakan waktu beberapa bulan sebelum manfaat bisnis disampaikan.

Sebaliknya, data kecil memerlukan sedikit analisis, dapat ditangkap dalam banyak cara ad hoc - seperti dalam spreadsheet, alat pelacakan tugas dan waktu, dan bahkan buku log manual - dan dapat dianalisis dengan cepat dan mudah. Saya telah melihat manfaat direalisasikan dari data kecil dalam satu atau dua minggu dari awal keterlibatan produktivitas. Dan itu hanya karena butuh sedikit waktu untuk menangkap informasi mentah. Biasanya, perubahan dan manfaat menjadi jelas dengan cepat karena fokus data yang dikumpulkan.

Manfaat Besar Data Kecil

Dari pengalaman saya dalam melatih dan mengelola tim, manfaat berikut dihasilkan dari data kecil untuk individu dan tim:

• Kesadaran

  Data kecil dapat memberikan kesadaran di mana individu benar-benar memfokuskan waktu dan energi mereka versus apa yang akan memberi nilai lebih besar. Seringkali ketika individu mulai menangkap data kecil, mereka dengan cepat menyadari pentingnya apa yang mereka temukan.

• Pemberdayaan

  Melalui data kecil, individu dapat mengidentifikasi perubahan yang dapat mereka lakukan dan didukung dalam melakukan oleh anggota tim lainnya. Anggota tim menjadi bertanggung jawab atas dan mengarahkan perubahan mereka sendiri.

• Keterikatan

  Mengukur dan diakui untuk perubahan positif yang dicapai dapat menciptakan rasa saling pengertian, nilai, dan koneksi yang lebih besar.

Melalui keterlibatan dan staf yang lebih termotivasi, organisasi pada gilirannya memperoleh potensi biaya, kualitas, dan penghematan waktu.

Bagaimana Data Kecil Ditangkap

Di seluruh departemen pengembangan perangkat lunak, data besar dapat menganalisis informasi rencana proyek, sehingga memungkinkan untuk menganalisis jumlah orang, durasi dan upaya yang diperlukan untuk memberikan berbagai jenis proyek. Apa yang hilang adalah bagaimana masing-masing individu benar-benar melakukan tugas proyek mereka setiap hari. Dengan mengambil data kecil ini, kita dapat mulai belajar cara terbaik untuk menyusun proyek, timnya, dan hari kerja mereka. Apa jenis tugas yang dinikmati dan dilakukan dengan baik oleh setiap orang? Apa yang ingin mereka delegasikan atau jatuhkan? Jenis komunikasi apa yang paling cocok untuk siapa? Tingkat arahan dan bimbingan apa yang dibutuhkan individu?

Dengan mengubah caranya, kami memperoleh manfaat yang terlihat di tingkat data besar, tetapi bukan perubahan yang menyebabkannya. Analisis data besar sering dapat menghasilkan model umum, misalnya, dengan asumsi bahwa setiap orang memiliki tingkat keterampilan dan pengalaman yang sama. Hanya dengan melihat data kecil spesifik tentang bagaimana masing-masing orang bekerja dan berkontribusi pada proyek (dengan cara unik mereka), manfaat jenis ini dapat dicapai.

Di mana Data Kecil Digunakan

Pasti ada nilai yang bisa diperoleh dari menggunakan data besar, tetapi ulasan terbaru tentang pasar dan penawaran produk menemukan kebingungan di sekitar praktik terbaik dan cara mendapatkan nilai terbaik dari suatu implementasi. Sebuah tinjauan baru-baru ini oleh Gartner menemukan bahwa hanya 8% dari perusahaan yang disurvei telah menerapkan analitik data besar dan 57% masih dalam tahap penelitian dan perencanaan.

Untuk analisis data apa pun, kuncinya adalah tidak menarik semua data yang Anda miliki dan kemudian mencoba dan mencari nilai, itu menggunakan data yang dapat membantu dalam menjawab pertanyaan tertentu. Dan di sinilah data kecil menang karena dua alasan utama:

• Nilai dan alasan yang diinginkan untuk mengumpulkan data harus dipahami di muka.
• Data kecil memberikan jawaban kualitatif dan kuantitatif, memungkinkan dilakukannya perubahan yang tepat. Dengan kata lain, ada sedikit asumsi generalis yang dibuat dalam data kecil.

Saat ini, data kecil semakin banyak digunakan dalam keterlibatan karyawan dan program pengembangan profesional, termasuk pelatihan dan 360 penilaian. Tren sedang muncul menuju data kecil untuk mendorong efisiensi dan peningkatan keterlibatan dalam organisasi dari bawah ke atas, daripada data besar yang mendorong ini sebaliknya.

Pada akhirnya, data kecil tidak akan menggantikan data besar, tetapi ada banyak hal yang dapat digunakan oleh data kecil untuk mendapatkan data terbaik dari kedua pendekatan tersebut. Dalam mempertimbangkan implementasi big data, tanyakan pada diri sendiri pertanyaan kecil apa yang akan membantu Anda mendapatkan nilai. Ini dapat membantu mengemas pukulan yang lebih besar ke dalam strategi yang Anda hasilkan. (Baca perspektif lain tentang nilai big data dalam bisnis di Can Big Data Analytics Tutup Gap Intelejensi Bisnis?)