Конкурентный анализ в бизнесе. Н. А. Лебедева

основа процесса, товара или услуги посредством новой или появляющейся технологической возможности.

      Глава 3. Характеристика данных для анализа

      Как процесс, анализ зависит от использования «сырых» (необработанных) данных. Несмотря на это, не просто любые данные могут привести к эффективному анализу. Ряд данных, собранных с целью ответа на требования пользователя, должен оцениваться по нескольким критериям до того, как можно будет делать обнадеживающие выводы. Ключевой критерий – это точность. Понимание точности означает осознание того, что далеко не все данные имеют одинаковое качество. Некоторые данные могут быть превосходными, некоторые – средними, некоторые могут быть плохими, а некоторые могли бы даже ввести в заблуждение. Источники данных должны быть идентифицированы и проверены с целью уточнения того, действительно ли вводимые данные точны и надежны. При прочих равных условиях аналитик предпочитает получать точную информацию из надежных источников. Хорошо известная фраза «что посеешь, то и пожнешь» как раз применима к источникам данных.

      У источников часто существуют разные причины предложения данных, и сбор данных может использоваться для многих целей. Знание источника индивидуальных или групповых данных важно в установлении оптимального соотношения этих данных для анализа. Например, многие ряды данных поступают из других источников и могли бы быть неточными, если в оригинальном ряде данных была допущена ошибка. Кроме того, большая часть данных, вырабатываемых группой спустя время, может заставить возвратиться на исходную позицию, если методы одного человека были неправильными с самого начала.

      Некоторые источники данных могут пользоваться плохой репутацией из-за создания искажений рядов данных. Например, адвокатские группы, имеющие политические программы, часто искажают данные, которые они предлагают лицам, проводящим политику по поддержанию своей позиции. Конкуренты в бизнесе посредством дезинформации, нелегальной фальсификации или ложных доказательств могут также целенаправленно попытаться подать противоречивые или ложные сигналы в качестве средств, применяемых для того, чтобы сбить с толку своих конкурентов. Дезинформация – это неполные или неточные данные, созданные с целью введения в заблуждение других. Фальсификация включает в себя распространение искаженной или ложной информации с намерением ввести в заблуждение или использовать в своих интересах. Ложные доказательства имеют место в том случае, когда появляется второй источник информации, но на самом деле не подтверждает данные, первоначально появившиеся из определенного источника Надежность – это другой важный критерий оценки вводимых данных. Как и в процессе оценки точности, аналитик должен установить первоисточник данных с целью оценки надежности.

      При проведении самого анализа очень важно тщательно изучить вводимые данные и результаты. Один из способов это сделать