7 неща, които трябва да знаете за големите данни преди приемането

Големите данни са най-горещите тенденции в технологиите, които обикалят в момента. Съкращаването, анализирането и оценяването на тези данни помага да се проведат маркетингови кампании с висока стойност и интелигентно прогнозиране, да се извърши анализ на риска, да се проучат нови пътища за генериране на приходи от най-висок клас и още много други.

Няма абсолютно никакво съмнение, че правилното използване на големи данни помага на бизнеса да стане по-рентабилен. Но за да се случи това, има неща, които бизнесът трябва да знае за големите данни. Това помага да се гарантира, че не предприемате грешна стъпка, докато приемате използването на големи масиви от данни за бизнес полза.

Нека да разгледаме седем от тези неща:

Всичко е за идентифициране на възможностите за големи данни

Изследванията, проведени от MGI и McKinsey Business Office Office, разглеждаха използването на големи данни в пет области. Той установи, че ако се използва добре, това може да направи бизнеса в повечето от тези области много по-печеливш. Например, оперативните маржове на търговците на дребно могат да се увеличат с огромните 60% само чрез използване на потенциала на големите данни.

Ако искате да използвате големи данни ефективно, първото нещо, което трябва да нулирате, е възможността. Определете специфичните бизнес процеси, които могат да получат удар в ръката, ако можете да получите ключови прозрения чрез големи данни. Ще трябва да идентифицирате процеса / дейността, която създава най-голяма полза.

За да направите това, ще трябва да идентифицирате конкретен бизнес проблем, който остава нерешен въпреки всичките ви усилия. Задайте си този въпрос: Ще получите ли информация за големи данни, за да реши проблема? Започнете оттам и продължете напред. (Научете повече в 6-те неща, от които се нуждаете, за да постигнете променящи се резултати в световен мащаб с данни.)

Получаване на квалифициран персонал на борда

Използването на големи данни се нуждае от специализирани набори от умения. (Умения за големи данни при поискване: Смес от стари и нови е добре прочетено по темата.) Докато можете да обучите определени служители за използване на големи данни, идеята тук е да гарантирате, че вашата организация не подхожда към големи данни с половин уста. За да се възползвате от такива данни, ще трябва да институционализирате използването му и да приложите политика за големи данни. Тук влизат в ролята на специализирани роли като главен служител по данни, мениджър на големи данни и инженер с големи данни. Използването на големи данни не се състои само в разработването на целите, които искате да постигнете с неговото използване, но също така и да се гарантира, че имате отговорни хора, които знаят как да оптимизират използването на данните за постигане на тези цели. (в Data Scientist: Новите рок звезди на света на технологиите.)

Имате нужда от квалифициран персонал, който има способността да използва и осмисля големи данни. Това е важно и поради почти безкрайния характер на големите данни. Това ни отвежда до следващата точка.

Значението на правилните данни

Вашият бизнес и неговите дейности ще произвеждат данни от различни квартали. Например, ако сте онлайн бизнес, можете да се докоснете до данни, оставени съзнателно и несъзнателно от потенциални купувачи в социалните медии, сърфиране на място, покупки на място и много повече. Точките от данни се генерират в различни моменти по време на онлайн пътуване на клиента, но не е необходимо да се анализират всяка част от данните, за да се получи по-задълбочен поглед върху поведението на покупката. Ако искате да създадете цялостен потребителски профил или да предоставите точни препоръки за продукти, ще трябва да използвате правилните данни. Да, заедно с всички "правилни данни" има и много "грешни данни", които се носят навън. Трябва да положите усилия, за да изберете първото, а не второто.

Въпреки че това е толкова трудно, колкото изглежда, на пазара има много инструменти, които могат да ви помогнат да улесните работата си. Това е и мястото, в което играе значението на правилните набори от умения. Опитните специалисти с големи данни могат да преценят уместността на наличните данни и да асимилират само най-полезните данни за дадена цел, игнорирайки останалите.

Големите данни не могат да предскажат бъдещето

Има някои хора, които смятат, че големите данни могат да предскажат бъдещето. Е, не може. Това, което може да направи, е да помогне на вашия бизнес да се подготви за бъдещето. Големите данни са по същество минали данни. Става дума за неща, които са се случвали в миналото. Но можете да опитате и да използвате тези данни, за да предположите бъдещ резултат. Ако имате данни за решение на клиента за покупка при конкретно обстоятелство, може да можете да използвате тези данни, за да разберете решението за покупка при подобно обстоятелство в бъдеще. Това в никакъв случай не предсказва бъдещето; всичко, което имате в ръката си, е информирано предположение. Но това „предположение“ помага да подготвите бизнеса си за бъдещето. Идеалното използване на големи данни е да подобрите текущото си състояние и да подобрите съществуващите резултати.

Не е лъскава нова играчка

Големите данни са усъвършенствана технологична концепция, но тя не трябва да се разглежда като цялостна и крайна задача на ИТ на вашия бизнес. Не давайте предимство на големите данни пред съществуващата ви ИТ инфраструктура. Вместо това е важно инициативите ви за големи данни безпроблемно да се интегрират с цялата ви ИТ инфраструктура. Мисленето на големите данни като решение, което решава набор от проблеми за вашия бизнес помага; взимането на съществуващите ви системи като обработка на инвентар и заплати и замяната им с инициативи за големи данни може да доведе до системни проблеми на по-късна дата.

Добри ли са големите данни? Да, така е. Могат ли големите данни да действат като заместител на съществуващите системи? Ако натискането дойде на пика, може, но това е наистина лоша идея.

Големите данни могат да бъдат объркващи

В най-добрия случай големи данни кристализират ходовете на действие, които могат да дадат най-добри резултати. Но винаги има две страни на монета и в най-лошия сценарий може да нарисува безброй различни картини, които могат да се окажат объркващи. Ако не разполагате с голям начин на мислене на данни, разнообразието от прогнозираните сценарии за конкретен проблем може не само да обърка, но и да доведе до неправилно информирано вземане на решения. Ето защо наистина е много важно да разполагате с експерти по данни за заплатите, ако въобще имате смисъл от големи данни.

Комбинирайте облачни и големи данни

Къде ще се съхраняват всички тези данни? Има ли вашият вътрешен мейнфрейм капацитет да съхранява големи данни? Не? Тогава, защо да не се възползвате от облачните изчисления? Използването на облак и големи данни върви ръка за ръка и много пъти облакът също може да бъде чудесно място за тестване на използването на големи данни в един проект, освен че се използва като място за съхраняване на всички големи данни, които имате вземи си ръце. Така че, докато мислите да инвестирате в големи данни, помислете и за инвестиране в облака.

Това не са единствените неща, които трябва да имате предвид, докато приемате големи данни, но тези седем указатели определено ще ви дадат глава на всичко, което е необходимо, за да се възползвате в действителност.