Каждая отрасль требует ценных идей и данных, независимо от того, сколько шума это производит. Именно с этой целью было разработано множество технологий. Тем не менее, никто из них так и не смог превзойти мощь больших данных.
Большие данные создают много шума, влияя на то, как мы принимаем решения. Они используются в различных отраслях, таких как здравоохранение, образование, розничная торговля, государственные органы, производство, логистика и управление цепочками поставок. Более того, доступно бесчисленное множество решений и инструментов для обработки больших данных, которые фирмы могут использовать для управления затратами, выявления скрытых возможностей, изучения поведения клиентов, отслеживания продаж и выявления проблем.
Справедливо будет сказать, что большие данные потенциально могут изменить способ ведения бизнеса (и мир) навсегда. Не верите нам? Вот как они могут изменить будущее бизнеса!
Улучшенная система бизнес-аналитики
Большие данные — это совокупность информационных технологий, позволяющих проводить корпоративную аналитику. Бизнес-аналитика упростила и повысила эффективность анализа предприятий. До появления больших данных бизнес-аналитика была несколько ограниченной. Теперь компании могут прогнозировать потенциальные проблемы, с которыми они могут столкнуться в будущем, с помощью анализа данных, который помогает им ставить реалистичные цели и принимать более взвешенные решения.
Более того, из-за растущего распространения методов интеллектуального анализа данных бизнес-аналитика теперь считается респектабельной и востребованной профессией. Многие предприятия и организации нанимают специалистов по аналитике, чтобы извлечь выгоду из этого свежего притока информации. Итак, если вы, как сотрудник или владелец бизнеса, хотите получать полезную информацию для принятия решений, может быть достаточноMSBA online, но только в том случае, если вы получили степень бакалавра в аналогичной области интересов.
Управление рисками в цепочке поставок.
Глобальные цепочки поставок сегодня уязвимы. Вы не узнаете о своей цепочке поставок, пока не произойдет существенный сбой. Ваша всемирная сеть производства, спроса и поставок, как правило, может продолжать хорошо функционировать с помощью больших данных, которые позволяют проводить прогнозную аналитику практически в режиме реального времени. Системы больших данных могут объединять данные о потребительских тенденциях из розничных магазинов и веб-сайтов электронной коммерции с ценами, погодой, данными о поставщиках и информацией о доставке в режиме реального времени, чтобы предлагать исчерпывающую информацию.
Выявление мошенничества
Большие данные используются предприятиями страхового сектора и финансовыми фирмами для выявления аномалий, которые указывают на страховое мошенничество и другиемошеннические транзакции. Банки и процессоры обработки кредитных карт могут использовать большие данные для выявления несоответствий, часто еще до того, как владелец карты узнает, что его карта была взломана. Если раньше банковская фирма замораживала счет покупателя, что могло оказаться ложной тревогой, то анализ данных может помочь снизить количество ложных срабатываний при выявлении мошенничества.
Инновационные продукты
Большие данные продолжают помогать фирмам улучшать их текущие продукты и создавать новые. Компании могут определить, что привлекает их потребителей, собирая огромные объемы данных. Компания больше не может полагаться на инстинкт, чтобы оставаться конкурентоспособной в современной экономике.
Имея в наличии такой объем данных, предприятия теперь могут создавать процессы для отслеживания отзывов клиентов, результатов проектов и того, что делают их конкуренты. Эта технология может принести пользу НИОКР, которая позволит разрабатывать новые услуги и продукты. Иногда данные, которые были обработаны, организованы и регулируются для распространения, могут быть самостоятельным продуктом. Например, Лондонская фондовая биржа сегодня зарабатывает на данных и исследованиях больше денег, чем на торговле акциями.
Более разумный бизнес-выбор
Большие данные дают фирмам инструменты для принятия решений на основе анализа. Каждый должен иметь доступ к информации, необходимой для его бизнеса, чтобы принимать более обоснованные решения. Чтобы не перегружать сотрудников, не связанных с технологиями, и помочь им получать необходимую информацию, вы должны предоставить им регулируемый доступ к этим данным.
Улучшенный таргетинг на пользователей
Способ, которым организации ориентируются на своих клиентов, претерпел довольно значительные изменения благодаря аналитике. Данные позволяют анализировать цифровой след пользователя, который затем может быть использован для создания более специализированных, индивидуализированных рекламных кампаний. Быть частью цифрового мира сейчас означает, что большинство ваших взаимодействий с технологиями, таких как твиты, поисковые запросы Google, комментарии Facebook и лайки, генерируют данные, которые определяют, какая реклама будет отображаться на используемых вами платформах. Это помогает компаниям таргетировать рекламу на соответствующих пользователей.
Однако усиление таргетинга на пользователей, ставшее возможным благодаря большим данным, приносит пользу и пользователям. Анализ данных улучшил качество обслуживания клиентов, позволив им более точно настраивать свои услуги и продукты в соответствии с их индивидуальными потребностями. Например, компании могут использоватьгеотаргетинг, чтобы определить, какие магазины или заведения посетил клиент.
Использование социальных сетей
Социальные сети — один из основных способов, с помощью которых большие данные изменили коммерческий сектор. Нет сомнений в том, что персонализированный таргетинг на контент в реальном времени будет расти в ближайшие месяцы и годы. Это приводит к увеличению возможностей продаж. Поскольку аналитика может применять эффективные методы поведенческого таргетинга, это достижимо. Вот пример мощи аналитики. Благодаря расширенному маркетинговому стеку аналитика теперь может эффективно и точно определять, когда пользователи на любой социальной платформе начинают искать новое программное обеспечение для управления взаимоотношениями с клиентами (CRM). Благодаря этим знаниям компании могут реагировать автоматически, улучшая качество покупок.
Анализ тенденций рынка
Анализ больших данных позволяет лучше понять поведение рынка. Давайте приведем пример: бизнес может определить наиболее популярные продукты, изучив покупательские привычки клиента. Они помогают анализировать тенденции и предпочтения клиентов. Это дает бизнесу конкурентное преимущество перед конкурентами. Возьмем в качестве примера Burger King и McDonald’s, которые уже используют эту революционную технологию для повышения эффективности.
Некоторые сети быстрого питания используют аналитику больших данных, чтобы следить за полосами движения и корректировать выбор блюд в меню. Функции будут изменены, чтобы включить в них только те продукты, которые можно быстро приготовить и доставить, если очередь на заказ слишком длинная. Функция будет отображать продукты, требующие немного большего времени на подготовку, только в том случае, если очередь небольшая. В результате ЖК-панели ресторанов могут отображать все эти изменения меню.
Заключение
Эти примеры демонстрируют, как большие данные могут преобразовать деловой мир, открывая множество новых возможностей для бизнеса. С помощью данных предприятия теперь могут отслеживать и анализировать данные компании в режиме реального времени и в больших масштабах, что открывает широкий спектр преимуществ. В то время как первые пользователи продолжают совершенствовать и изменять способы сбора постоянно растущих наборов данных, доступа к ним и управления ими, предприятия, все еще не уверенные в том, как аналитика больших данных вписывается в стратегию их компании, вероятно, в конечном итоге быстро потеряют позиции.