データが構造化されているか非構造化されているかにかかわらず、それは可能 しかし、データ自体がこれらの結果の原因となる唯一の要因ではありません。 ビジネスの観点からそのデータをどのように測定するかは、データの価値をその可能性に結びつけるのに役立ち、肯定的なビジネス結果につながる意思 そこに到達するには、ビッグデータ分析プラットフォームが必要です。
ボリューム、ベロシティ、バラエティ、信憑性の四つのVに沿って測定できるプラットフォームがあれば、データの結果を拡張して、顧客獲得、オンボーディング、リテンション、アップセル、クロスセル、およびその他の収益生成指標に影響を与えることができます。 また、この情報は、運用効率の改善をもたらし、企業全体でデータを他のイニシアチブに活用するのに役立つ競争戦略として見ることもできます。
過去十年ほどにわたって、企業は意思決定能力を向上させる上でデータの重要な役割を確保するために、データウェアハウスやビジネスインテリジ 私はこれを”データの決定的な価値”と呼んでいます。「これらのシステムに入るすべての単一のデータ項目と、ほとんどの場合、構造化データであるデータから生成されるすべての単一のレポートに関連する重その一方で、そのボリューム、速度、多様性と真実性を持つビッグデータは、”データの知覚価値”を提供します。
一方、ビッグデータは、”データの知覚価値”を提供します。
4つのVを見ると、あまりにも多くの情報があり、そのほとんどは大まかに定義されています。 したがって、専門家は、このデータの中に大きな可能性があると信じていますが、まだ検討されていません。 ビッグデータを探索することは、あなたが望む情報を知っていて、それらの特定の種類の情報を提供するシステムを設計するBIシステムとは異なり、新
例えば、安定した、コスト効率が高く、応答性の高いクラウドベースのデータウェアハウスおよび分析ソリューションを構築することにより、大手製薬および消費財会社は、データの知覚される価値を強調したいくつかの予期しない利点を達成しました。 このソリューションは、販売、計画、プロモーション全体にわたる同社の日々の業務の管理を改善しただけでなく、より良い意思決定を通知するビッグデータ処理と分析機能を含む次世代のデータマイニングを可能にしました。 その結果、同社はビッグデータ分析から得られた洞察を使用して、新しい戦略的プロモーションを開発し、予期しない市場の変化を利用し、nimblerの競合他社に先んじています。
分析のこの深さは、任意の業界の企業に利益をもたらすことができます。 グローバルな製造業者は、ビジネスの洞察とレポートの要件のためにソートして分析する必要があるデータの増加量を生産しています。 このデータを効果的に管理できないと、効果的な意思決定が妨げられ、効率が低下し、コンプライアンスの問題につながる可能性があります。 ビッグデータ分析プラットフォームを使用すると、製造業者はコンプライアンス監査の成功を確実にする堅牢で迅速なレポーティングを実現できます。 また、量、速度、多様性、真実性を慎重に検討することにより、ビッグデータは、ビジネスの意思決定者が変化する消費者の傾向に対応するために必要な洞察を提供します。
デジタルの世界では、これは顧客を理解することが最も重要であることを意味します。 この仮定を考えると、顧客関係管理を強化および改善するために、顧客寿命値（CLV）にいくつかの測定基準を適用してみましょう。
- ボリュームベースの値: 顧客の統合されたビューがより包括的になり、顧客に関する履歴データがより多くなるほど、そこからより多くの洞察を抽出することができます。 それは、取得保持、成長し、それらの顧客との関係を管理することになるとターンでは、あなたはより良い意思決定を行っています。
- Velocity-based value:データと分析プラットフォームに情報を迅速に処理できるほど、クエリ、レポート、ダッシュボードなどを介して質問に対する回答を見つける柔軟性 迅速なデータの取り込みと迅速な分析機能は、タイムリーかつ正確な意思決定を提供しますあなたの顧客関係管理の目標を達成します。
- バラエティベースの価値：あなたが持っているより多様な顧客データ-CRMシステム、ソーシャルメディア、コールセンターのログなどから。 –あなたがあなたの顧客について開発し、より多面的なビュー,このように、顧客とのより多くを従事するカスタマージャーニーマップとパーソナライゼーショ
- 信憑性ベースの値：多くのデータを蓄積することは、データがきれいで正確になることを意味するものではありません。 顧客に関するデータは、適切な意思決定を行うために、統合され、浄化され、一貫性があり、最新のままでなければなりません。
だから、どのようにドルの価値をこれに添付しますか？ 時には、適切なタイミングで小さなデータから生成された適切な情報がすべての違いを生むことがあります。 たとえば、世界最大の市民識別プログラムのためのビッグデータと分析ソリューションは、150TBのデータをキャプチャしました。 ソリューションの導入以来、3500件以上の不正事例のうちの1つです。5万人の登録が発見されました—ビッグデータ分析機能なしで発見されていないかもしれない貴重な洞察力。
別の例では、大規模なISPは、トップパフォーマンスチャネルを識別し、顧客のエンゲージメントと保持の機会を改善するために、web分析ソリューションを使 このソリューションでは、非構造化データを処理し、情報の待ち時間を短縮しました。 リアルタイムの分析を武器に、ISPは収益の増加と顧客維持の向上をもたらした洞察を得ました。 そのようなお金は、一番下の行に右に行きます。 そして、より多くの企業が注目を集め始めています。
少し前までは、ビッグデータのユースケースの大半は、所有権の総コスト（TCO）についてでしたが、技術が成熟し続けるにつれて、トップラインの収益成長や新 これらの組織にとって、ビッグデータの取り組みは、”プラットフォームとしてのビッグデータ”の概念を確立するためにCIOとCTOから始まるかもしれませんが、ビ
ビッグデータ分析がITやビジネスをサポートしているかどうかにかかわらず、ビッグデータからより大きな価値を得るための道は、あなたが解決しようとしている問題を決定することから始まります。 最大の課題がその中にある場合、ユースケースは主に運用効率やパフォーマンスの向上などのテーマを中心に推進されます。
しかし、解決する必要があるビジネス上の問題がある場合、テーマはcustomer journey mappingなどの異なる視点を取ります。 いずれにしても、ビッグデータ測定にボリューム、速度、多様性、および真実性に基づく値を適用することにより、企業はビッグデータ分析をコストセンターから
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Soumendra Mohantyは、情報管理、ビジネスインテリジェンス（BI）、ビッグデータおよび分析領域内の思考リーダーおよび権威であり、データおよ 彼はプロジェクトのライフサイクルを通じてチームを率い、小売、消費財、仲介、銀行、製造、政府、通信、電子小売、ライフサイエンスなど、複数の業界でデータおよ
画像クレジット：Marc Smith/Mobile Web Africa2010/CC BY2.0