เมื่อทีมข้อมูลเชิงลึกเติบโตและเติบโตเต็มที่ การเพิ่มประสิทธิภาพการไหลของข้อมูลเชิงลึกและข้อมูลระหว่างนักวิจัยจึงมีความสําคัญมากขึ้นเรื่อยๆ
เมื่อปริมาณและจังหวะของการวิจัยเพิ่มขึ้น “ไซโล” ข้อมูลเชิงลึกสามารถสร้างความปวดหัวอย่างมากให้กับทีมข้อมูลเชิงลึก ไม่มีอะไรเลวร้ายไปกว่าการค้นพบว่าโครงการข้อมูลเชิงลึกซ้ําซ้อนกับงานที่ทําไปแล้ว หรือนักวิจัยสามารถประหยัดเวลาในโครงการปัจจุบันได้หากพวกเขารู้เกี่ยวกับการศึกษาที่เพื่อนร่วมงานทําเมื่อหกเดือนก่อน
การทําลายไซโลการวิจัยและเพิ่มประสิทธิภาพการไหลของข้อมูลข้อมูลเชิงลึกระหว่างนักวิจัยและทีมเป็นสิ่งจําเป็นสําหรับทีมข้อมูลเชิงลึกที่มีประสิทธิภาพสูง
วิธีทําลายไซโลการวิจัย
การเพิ่มประสิทธิภาพการไหลของข้อมูลระหว่างทีมข้อมูลเชิงลึกและนักวิจัยจําเป็นต้องมีการเพิ่มประสิทธิภาพของพลวัตที่เกี่ยวข้องสองประการ:
- การจัดการ (เพื่อส่งเสริมและเปิดใช้งานวัฒนธรรมการแบ่งปันข้อมูล)
- เทคโนโลยี (เพื่อจัดเก็บ จัดระเบียบ และสังเคราะห์ข้อมูลการวิจัยระหว่างทีม)
ผู้บริหาร ปัญหาเป็นปัญหาที่เขียวขจีตลอดกาลและได้รับการศึกษาและแก้ไขโดยนักวิชาการด้านการจัดการมานานหลายทศวรรษ สิ่งสําคัญที่สุดคือจําเป็นต้องสร้างวัฒนธรรมแห่งความโปร่งใสที่นักวิจัยมีทรัพยากรที่จําเป็นในการสื่อสาร (และตีความ) ข้อมูล
การเพิ่มประสิทธิภาพ เทคโนโลยี ไดนามิกยังคงเป็นความท้าทายที่สําคัญสําหรับทีมข้อมูลเชิงลึกจํานวนมาก โดยเฉพาะอย่างยิ่งอัตราการยอมรับสําหรับ ที่เก็บข้อมูลข้อมูลเชิงลึก นั้นล้าหลังกว่าโซลูชันเทคโนโลยีการวิจัยอื่น ๆ (หรือ ResTech) นอกจากนี้ นวัตกรรมทางเทคโนโลยีในที่เก็บเฉพาะข้อมูลเชิงลึกยังไม่ทันกับนวัตกรรมในโซลูชัน ที่เก็บข้อมูล สําหรับกรณีการใช้งานที่แตกต่างกัน (เช่น CRM สําหรับทีมขายหรือแพลตฟอร์มการจัดการทุนมนุษย์สําหรับแผนกทรัพยากรบุคคล)
แต่สิ่งเหล่านี้ทําให้เกิดอีกสาเหตุหนึ่ง? เทคโนโลยีที่เก็บข้อมูลเชิงลึกล่าช้าเนื่องจากอัตราการนําไปใช้ต่ําหรือไม่ หรือการนําที่เก็บข้อมูลข้อมูลเชิงลึกมาใช้ล่าช้าเนื่องจากเทคโนโลยีข้อมูลเชิงลึกล้มเหลวในการเพิ่มมูลค่า
ใครก็ตามที่ทํางานในอุตสาหกรรมข้อมูลเชิงลึกรู้ดีว่าเทคโนโลยีที่ไม่ดีเป็นสาเหตุของปัญหานี้
ความพยายามส่วนใหญ่ในการแก้ปัญหาของที่เก็บข้อมูลข้อมูลเชิงลึกที่ใช้งานได้และเพิ่มมูลค่ายังคงต้องคํานึงถึงความแตกต่างที่มีอยู่ในงานข้อมูลเชิงลึก นอกจากนี้ นวัตกรรมที่รวดเร็วในพื้นที่ข้อมูลเชิงลึกทําให้แพลตฟอร์มที่เก็บข้อมูลข้อมูลเชิงลึกตามทันได้ยาก – ความแข็งแกร่งของแพลตฟอร์ม ความคงที่ และ UI/UX ที่ไม่ดี (น่าขัน) ทําให้ผู้จัดการข้อมูลเชิงลึกมีความท้าทายที่น่าผิดหวังในการโน้มน้าวให้ทีม (โดยเฉพาะนักวิจัยภาคพื้นดิน) ถึงคุณค่าของการลงทุนเวลาและพลังงานในการอัปเดตและบํารุงรักษาที่เก็บข้อมูลข้อมูลเชิงลึก
เรียนรู้เกี่ยวกับ: คลังข้อมูลการวิจัย UX
หากที่เก็บข้อมูลข้อมูลเชิงลึกสร้างงานให้กับนักวิจัยบนเน็ตมากขึ้น
เครื่องมือเก็บข้อมูลเชิงลึกที่เหมาะสม
ที่เก็บข้อมูลเชิงลึกที่มีประสิทธิภาพควรยึดติดกับองค์ประกอบหลักสามประการตามที่กําหนดโดย Kristi Zuhlke:
- ข้อมูลเชิงลึก ธีม และเรื่องราวจะถูกแท็ก จัดทําดัชนี และรวมเข้าด้วยกันในทีมและโครงการ การสังเกตและนักเก็ตข้อมูลที่นํา ความรู้ของชนเผ่า จากการศึกษาแบบแยกส่วนมาจัดแสดงให้ทุกคนค้นหาและดู
- ข้อมูลการวิจัยดิบและหลักฐานเพื่อให้ทีมสามารถตรวจสอบและจัดเรียงข้อมูลแหล่งข้อมูลหลักด้วยข้อมูลเชิงลึกที่ใหม่กว่า
- นอกจากนี้ เทคโนโลยีแบ็กเอนด์ของที่เก็บข้อมูลข้อมูลเชิงลึกควรสร้างกราฟผลการวิจัยโดยอัตโนมัติสําหรับนักวิจัยข้อมูลเชิงลึก ไม่ควรออกแบบให้พึ่งพางานด้วยตนเองของนักวิจัยเพื่อเชื่อมโยงข้อมูลเชิงลึกที่เกี่ยวข้องเพื่อค้นหาการค้นพบใหม่ในโครงการต่างๆ
กล่าวอีกนัยหนึ่ง ที่เก็บข้อมูลเชิงลึกไม่ใช่แค่วิกิหรือ “ฐานความรู้” แม้ว่ารายการข้อความทั้งหมดควรสามารถค้นหาได้ แต่ที่เก็บข้อมูลเชิงลึกที่ดีไม่ควรกําหนดให้ผู้ใช้โพสต์และเผยแพร่ผลการบรรยายจํานวนมากสําหรับแพลตฟอร์มเพื่อเชื่อมโยงธีมและแนวคิดทั่วไปในโครงการต่างๆ ทําให้เป็นระบบการจัดการความรู้
นี่คือเหตุผลที่การเชื่อมโยงข้อมูลการวิจัยดิบเป็นสิ่งสําคัญต่อการปรับปรุงที่เก็บข้อมูลเชิงลึกอย่างต่อเนื่องเพื่อเพิ่มความคล่องตัวของทีมข้อมูลเชิงลึก เทคโนโลยีการทํานายและปัญญาประดิษฐ์สามารถอ้างอิงข้อมูลดิบนี้เพื่อกระตุ้นนักวิจัยไปสู่การค้นพบใหม่ทั้งหมด
ที่เก็บข้อมูลข้อมูลเชิงลึกที่มีประสิทธิภาพจะแก้ปัญหาการนําที่เก็บข้อมูลมาใช้ต่ําโดยทีมข้อมูลเชิงลึกโดยการเพิ่มเวลาและพลังงานของนักวิจัย และพวกเขาจะทําลายไซโลข้อมูลเชิงลึกโดยอํานวยความสะดวกในการเชื่อมต่อที่รวดเร็วและเป็นอัตโนมัติระหว่างจุดข้อมูลที่เกี่ยวข้องในโครงการและโปรแกรมโดยใช้ทั้งอินพุตของนักวิจัยและไฟล์ข้อมูลดิบ
ผลลัพธ์: ทีมข้อมูลเชิงลึกสามารถทํางานได้อย่างรวดเร็วและเป็นอิสระ แต่มีมุมมองที่สมบูรณ์ยิ่งขึ้นเกี่ยวกับประเภทของงานข้อมูลเชิงลึกที่ทําในโครงการริเริ่มการวิจัยทั้งหมดในองค์กรของตน สิ่งนี้เท่ากับข้อมูลเชิงลึกคุณภาพสูงความซ้ําซ้อนน้อยที่สุดและความคล่องตัวในการวิจัยที่เพิ่มขึ้น
เราเพิ่งเผยแพร่บล็อกที่เน้นไซ โลข้อมูล ทําไมไม่ลองดูข้อคิดที่สร้างแรงบันดาลใจ
บทสรุป
ทีมข้อมูลเชิงลึกที่แยกส่วนมากขึ้นเป็นผลข้างเคียงที่โชคร้ายของแผนกข้อมูลเชิงลึกที่กําลังเติบโตและเติบโตเต็มที่ ซึ่งทําให้ทีมต่างๆ มีความเป็นอิสระในการดําเนินงานที่สูงขึ้น แต่ไซโลข้อมูลเชิงลึกนั้นหลีกเลี่ยงไม่ได้ องค์กรสามารถทําลายอุปสรรคและอํานวยความสะดวกในการสื่อสารที่เพิ่มมูลค่าระหว่างโครงการที่เคลื่อนไหวอย่างรวดเร็วและสัมพันธ์กันเหล่านี้โดยใช้ที่เก็บข้อมูลเชิงลึก เช่น InsightsHub ที่สร้างขึ้นเพื่อคํานึงถึงลักษณะเฉพาะที่มีอยู่ในเวิร์กโฟลว์ข้อมูลเชิงลึกที่ซับซ้อน
