6 تحديات خاصة بالبيانات تواجه المديرين والمؤسسات

6 تحديات خاصة بالبيانات تواجه المديرين والمؤسسات

النقطة

التوضيح

1- الافتقار إلى جودة البيانات

- عادة ما تكون البيانات المخزنة في قواعد البيانات قديمة أو غير مكتملة أو متناسقة، مما قد يتسبب في مشكلات مثل إرسال رسائل مكررة للعملاء.

- فقد تحتوي قاعدة البيانات على عنوان مكرر لنفس العميل لكن باختلاف اسم العميل بسبب خطأ في كتابة الاسم بشكل مختلف مرتين أو أكثر.

- يكلف ذلك الشركة مصروفات إضافية خاصة بالطباعة والإرسال بالبريد، والتي يؤدي تكرارها إلى أن يصبح الأمر مكلفًا كثيرًا للشركة.

- تزداد أهمية جودة البيانات عند اتخاذ القرارات الخاصة بالاستراتيجيات والتسويق على المدى القريب.

- لذلك يجب أن تلتزم المؤسسة بمعالجة البيانات وتحسين جودتها طوال الوقت.

2- كثرة البيانات وتنوع أماكن تخزينها

- أصبحت البيانات متاحة بكثرة ويمكن الحصول عليها من أي مكان سواء من مواقع التواصل الاجتماعي أو من مكالمات العملاء، والتي يتم تخزينها في مستودعات بيانات متنوعة.

- رغم توافر البيانات في كل مكان إلا أنها لن تحقق الغرض منها إذا لم يكن من السهل الوصول إليها، أو إذا كانت هناك بيانات مكررة أو غير مكتملة.

- تسعى المؤسسات على نحو متزايد لدمج برمجياتها المختلفة معًا، لتسهيل عملية جمع البيانات داخل المؤسسة، إلا أن هذا الجهد مكلف ويستغرق وقتًا طويلاً.

3- نمو حجم البيانات

- يتم توليد المزيد من البيانات بسرعة كبيرة، إذ يشير الخبراء إلى أن كل سنتين (أو أقل) يتم توليد بيانات أكثر من تلك البيانات الخاصة بجميع الحضارات على الأرض.

- تكون معظم هذه البيانات الجديدة غير منظمة، مما يصعب عملية جمعها وتحليلها.

4- استخدام بيانات غير موثوق بها

- تعتمد نتيجة تحليل البيانات بشكل أساسي على البيانات المستخدمة في العملية.

- إذا كانت البيانات التي تم إدخالها تفتقر إلى الصحة، فسوف يؤدي ذلك إلى اتخاذ قرارات خاطئة.

5- قبول نتائج تحليل البيانات بشكل نهائي

- تعرض نتائج تحليل البيانات العلاقة الارتباطية بين البيانات وليست العلاقة السببية.

- قد تكون هناك علاقة بين عامل وآخر، لكن ليس شرطًا أن يكون هذا العامل مسببًا للآخر.

- وبالتالي فإن الوثوق في نتائج التحليل بشكل لا نهائي، وافتراض وجود علاقة سببية بين البيانات وبعضها، سوف يؤدي إلى اتخاذ قرارات خاطئة.

6- تأثير الانحياز المعرفي على تقييم البيانات

- يتدخل الانحياز المعرفي للأشخاص في تقييم البيانات، فكل شخص يثق في البيانات التي تدعم مواقفه وتوقعاته، ويتجاهل البيانات التي لا تتوافق مع أفكاره.

- وإلى جانب ذلك يميل الأفراد إلى الثقة في البيانات المجمعة من مصادر يفضلونها أو أنهم يعتمدون على البيانات الأحدث.

- قد تتسبب هذه التحيزات في وقوع أخطاء في عملية تحليل البيانات.