indiferent dacă datele sunt structurate sau nestructurate, sunt la fel de valoroase ca rezultatele de afaceri pe care le face posibile. Cu toate acestea, datele în sine nu sunt singurul factor responsabil pentru aceste rezultate. Modul în care măsurați aceste date, din punct de vedere al afacerii, vă ajută să legați valoarea datelor de potențialul lor și să susțineți deciziile care duc la rezultate pozitive ale afacerii. Pentru a ajunge acolo, aveți nevoie de o platformă big Data analytics.
odată ce aveți o platformă care poate măsura de—a lungul celor patru V—uri-volum, viteză, varietate și veridicitate-puteți extinde rezultatele datelor pentru a avea impact asupra achiziției clienților, a onboarding-ului, a retenției, a vânzărilor, a vânzărilor încrucișate și a altor indicatori generatori de venituri. De asemenea, puteți privi aceste informații ca pe o strategie competitivă care aduce îmbunătățiri corespunzătoare în eficiența operațională și vă ajută să valorificați datele din întreaga întreprindere pentru alte inițiative.în ultimul deceniu, companiile au investit o mulțime de bani în construirea de depozite de date și sisteme de informații de afaceri pentru a asigura rolul critic al datelor în îmbunătățirea capacităților de luare a deciziilor. Eu numesc aceasta ” valoarea definitivă a datelor.”Abordează importanța asociată fiecărui element de date care intră în aceste sisteme și fiecărui raport pe care îl generați din datele care sunt, în cea mai mare parte, date structurate.
pe de altă parte, datele mari cu volumul, viteza, varietatea și veridicitatea oferă „valoarea percepută a datelor”. Privind la cele patru V – uri, există prea multe informații și cea mai mare parte este definită vag. Prin urmare, experții consideră că un mare potențial se află în aceste date, dar nu a fost încă explorat. Explorarea datelor mari se referă la stabilirea corelațiilor între lucrurile pe care nu le cunoașteți, care pot duce la noi posibilități, spre deosebire de sistemele BI în care știți ce informații doriți și sistemele de proiectare pentru a furniza acele tipuri specifice de informații.
de exemplu, prin construirea unei soluții stabile, rentabile și extrem de receptive de stocare și analiză a datelor bazate pe cloud, o companie farmaceutică și de bunuri de larg consum a obținut mai multe beneficii neașteptate care au evidențiat valoarea percepută a datelor. Soluția nu numai că a îmbunătățit gestionarea operațiunilor de zi cu zi ale companiei în ceea ce privește vânzările, planificarea și promoțiile, dar a permis și extragerea de date de ultimă generație, inclusiv capacități de procesare a datelor mari și de analiză care au informat o mai bună luare a deciziilor. Drept urmare, compania a folosit informații obținute din analizele big data pentru a dezvolta noi promoții strategice, pentru a profita de schimbările neașteptate ale pieței și pentru a rămâne în fața concurenților nimbler.
această profunzime a analizei poate aduce beneficii companiilor din orice industrie. Producătorii globali produc cantități tot mai mari de date care trebuie sortate și analizate pentru informații despre afaceri și cerințe de raportare. Un eșec în gestionarea eficientă a acestor date poate împiedica luarea eficientă a deciziilor, poate reduce eficiența și poate duce la probleme de conformitate. Cu o platformă mare de analiză a datelor, producătorii pot realiza o raportare robustă și rapidă, care asigură audituri de conformitate de succes. Și luând în considerare cu atenție volumul, viteza, varietatea și veridicitatea, big data oferă informațiile de care factorii de decizie de afaceri trebuie să țină pasul cu tendințele schimbătoare ale consumatorilor.
în lumea digitală, aceasta înseamnă că înțelegerea clientului este de o importanță capitală. Având în vedere această ipoteză, să aplicăm câteva criterii de măsurare la valoarea de viață a clientului (CLV) pentru a îmbunătăți și îmbunătăți gestionarea relațiilor cu clienții:
- valoare bazată pe volum: Cu cât viziunea dvs. integrată asupra clientului este mai cuprinzătoare și cu cât aveți mai multe Date istorice despre acestea, cu atât puteți extrage mai multe informații din acesta. La rândul său, luați decizii mai bune atunci când vine vorba de achiziționarea, păstrarea, creșterea și gestionarea acestor relații cu clienții.
- valoarea bazată pe viteză: cu cât puteți procesa mai rapid informațiile în platforma dvs. de date și analize, cu atât veți obține mai multă flexibilitate pentru a găsi răspunsuri la întrebările dvs. prin interogări, rapoarte, tablouri de bord etc. O capacitate rapidă de ingerare a datelor și de analiză rapidă vă oferă decizia corectă și corectă pentru a vă atinge obiectivele de gestionare a relațiilor cu clienții.
- valoare bazată pe varietate: datele mai variate ale clienților pe care le aveți-din sistemul CRM, social media, jurnalele call – center etc. – vizualizarea mai complexă pe care o dezvoltați despre clienții dvs., permițându-vă astfel să dezvoltați hărți de călătorie ale clienților și personalizare pentru a vă angaja mai mult cu clienții.
- valoare bazată pe veridicitate: acumularea multor date nu înseamnă că datele devin curate și exacte. Datele despre clienți trebuie să rămână consolidate, curățate, consecvente și actuale pentru a lua deciziile corecte.
Deci, cum atașați valoarea dolarului la oricare dintre acestea? Uneori, informațiile corecte generate din date mici la momentul potrivit pot face diferența. De exemplu, o soluție big data și analytics pentru cel mai mare program de identificare a cetățenilor din lume a capturat 150 TB de date. De la implementarea soluției, mai mult de 3500 de cazuri de fraudă între 1.Au fost găsite 5 milioane de înscrieri—o perspectivă valoroasă care ar fi putut fi nedescoperită fără capacități mari de analiză a datelor.
într-un alt exemplu, un ISP mare a folosit o soluție de analiză web pentru a identifica canalele performante și pentru a îmbunătăți implicarea clienților și oportunitățile de retenție. Soluția a procesat date nestructurate cu latență redusă a informațiilor. Înarmat cu Analize în timp real, ISP-ul a obținut informații care au dus la creșterea veniturilor și la o mai mare retenție a clienților. Acest tip de bani merge direct la linia de jos. Și mai multe întreprinderi încep să ia notă.
nu cu mult timp în urmă, marea majoritate a cazurilor de utilizare a datelor mari au fost cu privire la costul total mai mic de proprietate (TCO), dar pe măsură ce tehnologia continuă să se maturizeze, există mai multe cazuri de utilizare orientate spre creșterea veniturilor de top sau noi oportunități de creare a pieței. Pentru aceste organizații, inițiativele big data pot începe cu CIO și CTO pentru a stabili un concept „Big Data ca platformă”, dar au fost rapid valorificate în întreaga întreprindere pentru a oferi valori de afaceri.
indiferent dacă analizele big data susțin IT-ul sau afacerea, calea către obținerea unei valori mai mari din big data începe prin a decide ce probleme încercați să rezolvați. Dacă cele mai mari provocări sunt în cadrul acesteia, atunci cazurile de utilizare vor fi în mare parte conduse în jurul unor teme precum eficiența operațională și performanța sporită.
cu toate acestea, în cazul în care există probleme de afaceri care trebuie rezolvate, atunci temele vor avea o perspectivă diferită, cum ar fi cartografiere călătorie client. Oricum, prin aplicarea valorilor bazate pe volum, viteză, varietate și veridicitate la măsurarea datelor mari, companiile transformă acum analizele de date mari dintr-un centru de cost într-un centru de profit.
Follow @DataconomyMedia
Soumendra Mohanty este un lider de gândire și o autoritate în domeniul managementului informațiilor, business intelligence (bi), big data și analytics, după ce a scris mai multe cărți și a publicat articole în reviste de top din spațiul de date și analize. El a condus Echipe prin ciclul de viață al proiectului și a ajutat cu succes să vândă și să livreze proiecte de date și analize în mai multe industrii, inclusiv retail, bunuri de consum, brokeraj, bancar, producție, guvern, telecomunicații, e-retail și științele vieții.
credit Imagine: Marc Smith / Mobile Web Africa 2010 / CC BY 2.0