5 veidi, kā iegūt vērtību no jūsu biznesa datiem

Mūsdienās daudz tiek runāts par to, kas ir saistīts ar lielo datu IT iestatījumu izveidi, sākot ar Apache Hadoop un ar to saistīto rīku izmantošanu, lai ieviestu jauninājumus pieejamībā, līdz sarunām par tehniskiem veidiem, kā piltuvē veikt datus centrālajos korporatīvo datu noliktavās un ārpus tām. Bet tur ir arī lielo datu filozofiskais elements. Citiem vārdiem sakot, kā jūs izmantojat visus šos datus, kas atrodas apkārt, lai patiešām uzlabotu jūsu biznesa rezultātus un uzlabotu jūsu biznesa modeli?

Šeit ir pieci veidi, kā uzņēmumi kraukšķina skaitļus un faktiski tos piemēro dažiem konkrētiem rezultātiem.

Portēt lielos datus tieši uz nozarēm specifiskām platformām

Viens vienkāršs veids, kā sākt izmantot apkopotus biznesa datus, ir īpašu datu elementu ievietošana iepriekš izveidotās biznesa procesu sistēmās, kas paredzētas šo datu efektīvai nodošanai. Varbūt vislabākais piemērs ir klientu attiecību pārvaldības (CRM) rīki. Pārdevēji savus pakalpojumus bieži veido pie informācijas paneļiem, kas var iepazīstināt tirdzniecības darbiniekus un citus ar efektīviem un izmantojamiem klientu failiem vai mapēm.

Lieta ir tāda, ka, izmantojot CRM, tiek pieņemts, ka jums kaut kur ir nepieciešamie dati. Ja jūs varat grupēt klientu identifikatorus, pirkumu vēsturi un citus atbilstošus priekšmetus, varat sākt visu to iesūtīt savā CRM platformā. Jūsu pārdošanas komanda pateiks paldies.

Izveidot mantotās biznesa inteliģences sistēmas

Atkal jūs atlasīsit un izvēlēsities, kuras konkrētās datu kopas vēlaties izmantot, bet vēl viena lieta, ko uzņēmumi dara, ir ierastie datu gofrēšanas un lēnas paplašināšanas veidi, iepludinot arvien vairāk un vairāk lielu datu kopu viņu tradicionālajā ziņošanas paņēmieni.

Labi, tāpēc ir vairāk nekā daži piesardzības resursi par to, cik mantotās sistēmas parasti kavē faktisko progresu. Bet tur ir arī daži praktiski norādījumi, kas parāda dažus izaicinājumus, kā izmantot mantotās tehnoloģijas lieliem datiem, kā to var izdarīt un kā labie darbinieki var visu mainīt. Turklāt tehniski viss ir “mantots”, tiklīdz tas ir ieviests, tāpēc ne vienmēr ir jēga nodot mantoto sistēmu katru reizi, kad nāk kaut kas labāks.

Izmantojiet šo datu noliktavu

Ja jums ir lieli dati centrālajā repozitorijā un jūs zināt, kā tam piekļūt, varat izveidot jaunus procesus.

Šis ir lielisks piemērs tam, kā daži lielāki uzņēmumi veic īpašu, precīzu, precīzi noteiktu lielo datu izmantošanu. Jūs to varētu saukt par šķērsindeksēšanu; tas palīdz uzņēmumam izveidot konsekventus modeļus starp visiem to daudzajiem klientu kontiem, kurus var turēt dažādās programmatūras arhitektūras daļās.

Apvienojot visus datus, par kuriem var rīkoties, uzņēmums var redzēt, vai, piemēram, nosaukums tā vienreizējā mazumtirdzniecības datu bāzes datu bāzē atbilst nosaukumam vienā no tā pakalpojumu nodaļām. Pēc tam uzņēmums importē informāciju uz abām nodaļām, lai, paceļot tālruni, viņi zinātu, ka šī persona darbojas abos atsevišķos kanālos.

Šī ir biznesa informācijas praktiska izmantošana - tas palīdz jums faktiski kaut ko darīt, pamatojoties uz visiem lielajiem datiem, kurus esat savācis.

Dati par struktūru

Vēl viena liela datu problēma ir tā, ka uzņēmumi bieži vāc salīdzinoši nestrukturētus datus. Nestrukturēti dati var būt papīra vai digitālu dokumentu, neapstrādātu vai nerafinētu datu bāzes resursu veidā vai pat tekstu un koda fragmenti no mobilajām ierīcēm. Nestrukturētiem datiem ir kopīgs ir tas, ka tie neatbilst relāciju datu bāzes formātam. Tā rezultātā tradicionālā relatīvā datu bāze ar to nevar tikt galā, un no tā jūs nesaņemat nekādu biznesa informāciju.

To var rīkoties divos veidos: satveriet lāpstu un sāciet rakšanu vai iegūstiet resursus, kas šo nestrukturēto informāciju precizē par izmantojamiem datiem. Uzņēmumi, kas nevēlas ieguldīt jaunā programmatūrā, var nodarbināt cilvēku rokas, lai kārtotu nestrukturētus datus un pareizi formatētu tos, taču tagad jums ir dažas alternatīvas, pateicoties rīkiem, kas efektīvi parsēs nestrukturētus datus. Piemēram, metadati ir viens no veidiem, kā automatizēt datu ieguvi tādā veidā, kas to padara noderīgu.

Identificējiet un apstrādājiet datu ezerus

Vēl viens liels vārdu kopums lielo datu kopienā ir datu ezers. Būtībā datu ezers ir tikai liels datu kopums, kas tur atrodas neizmantots. Tā ir būtiska datu definīcija miera stāvoklī - ar to nekas netiek darīts, tas netiek traucēts, tas ir tikpat apledojis un mierīgs kā stāvoša ūdens objekta finieris.

Atkal ir daudz dažādu datu ezeru apstrādes paņēmienu, taču visi tie sākas ar pārdomām par to, kas ir tajās lielajās datu kopās un kāpēc viņi, pirmkārt, atrodas saldētavā. Uzņēmumi veido savus datu centrus un izmanto ultramodernas, uz objektiem orientētas datu klasterizācijas tehnoloģijas, lai šos datu ezerus sadalītu izmantojamās daļās. Tas patiešām tiek darīts, pamatojoties uz patentētu gadījumu katrā gadījumā, taču dažiem ekspertiem ir ieteikumi, kā šos datu ezerus iekarot noderīgos kanālos, kas liek informācijas gabaliem kaut kur nonākt un kaut ko darīt.