Cos'è un'analisi del divario di dati?

Un'analisi del divario di dati determina le lacune esistenti in una delle numerose metriche che indicano come un'azienda si sta comportando in un'area specifica.Questo tipo di analisi è spesso condotto allo scopo non solo di rivedere le lacune, ma anche di rimuoverle attraverso il miglioramento della raccolta dei dati.Le lacune dei dati, denominate anche lacune di percezione, possono coprire qualsiasi area di prestazioni aziendali nella produzione o nei servizi forniti ai clienti.In un'analisi del divario di dati, i manager o i consulenti cercano di migliorare le prestazioni attuali chiudendo lacune nel modo in cui vengono raccolti i dati.Determinare quali lacune da misurare è spesso impegnativo, poiché le metriche aziendali sono generalmente intrecciate e correlate.

I dati statistici e prestazionali che coprono una vasta gamma di attività commerciali vengono spesso raccolti dai manager.Questi dati possono essere utilizzati per quantificare le prestazioni aziendali in una particolare area o aree.I manager utilizzano le informazioni da un'analisi del divario di dati per apportare modifiche alla produzione o alla fornitura di servizi per ottenere maggiori efficienze.

L'obiettivo principale nell'analisi del divario dei dati è sull'elaborazione delle procedure per acquisire dati in una determinata area in futuro, non sulla revisione storicadati.In sostanza, il principio operativo generalmente al lavoro è che ciò che non è stato misurato può essere il luogo ideale per tagliare i rifiuti e aumentare la produttività.Fino a quando non si verifica un'analisi del divario di dati, il livello effettivo di efficienza rimane sconosciuto.

GAP in una raccolta di dati di organizzazioni riducono i gestori del feedback in genere utilizzerebbero per misurare le prestazioni in una determinata area.Ad esempio, i manager potrebbero voler sapere quanti clienti tornano con un reclamo su un determinato prodotto in un determinato finestra di tempo.Se nessuno ha monitorato questi dati, l'azienda potrebbe non conoscere il livello effettivo di soddisfazione del cliente.Inoltre, i problemi con un determinato prodotto possono essere più numerosi di quanto un'azienda realizzi perché tali dati non vengono segnalati a quelli in grado di affrontare il motivo della carenza.

Le revisioni dei dati raccolte sono in genere condotte per trovare le lacune mdash;Le aree in cui mancano i dati.Il prossimo passo è di solito determinare quali metriche dovrebbero essere catturate per colmare tali lacune.Questo passaggio spesso prevede di porre domande esplorative, quindi prendere le risposte e istituire una serie di azioni per catturare tali dati.Il processo di scoperta di un divario nei dati può essere impegnativo, poiché spesso è difficile per le persone immaginare quali domande non vengono poste.Questo è il motivo per cui la maggior parte dell'analisi del divario di dati inizia prima determinando quali capacità predittive dovrebbero idealmente essere introdotte in una particolare operazione.