Как бизнес адаптируется к новой цифровой реальности
Компьютерные системы производят и хранят огромное количество знаний с экспоненциальной скоростью, известной как «взрыв данных». Природа данных создается взрывом данных в компьютерных системах (Gallauher, 2015). Массовые данные демонстрируют ряд естественных характеристик во время взрыва знаний, в том числе неконтролируемость, неизвестность, разнообразие и сложность. В результате взрыва данных создается природа данных.
Стратегии управления данными для конкурентного преимущества
Именно накопление огромного количества данных вызывает взрыв данных (Zhu et al., 2009, стр. 147). Емкость данных быстро растет вместе с глобализацией с течением времени. У предприятий возникают проблемы с извлечением полезной информации из больших объемов данных, отчасти из-за возрастающей сложности данных (Marr, 2016). Сотовые телефоны могут выполнять все задачи, которые может выполнять компьютер, например, хранить тексты, фильмы, данные GPS и многое другое. В результате подключения к Интернету всего на наших смартфонах произошел взрыв данных (Mabry, 2011, стр. 159). Каждая часть данных имеет срок действия, по истечении которого она больше не нужна. В долгосрочной перспективе организации не могут бесконечно хранить данные, поскольку их хранение стоит им денег. Компаниям лучше извлекать важную информацию из своих данных, а не копить ее. Технически подкованные компании, такие как Google, Amazon и Facebook*, находятся на вершине, потому что они используют различные стратегии для получения прибыли от бума данных (Marr, 2016). Если другие предприятия не разработают свои собственные стратегии управления взрывным ростом данных, они в конечном итоге будут погребены в море данных. Предприятия не будут знать, какие данные использовать, не смогут делиться ими и не смогут поддерживать согласованность (Zhu et al., 2009, стр. 149).
Аналитические конкуренты изучают каждый нюанс своих клиентов
Они изучают требования потребителей, их готовность платить и обстоятельства, связанные с приобретением ими определенного товара или услуги (Davenport, 2006). Благодаря этим знаниям компании могут зарабатывать больше на товарно-материальных запасах. Помимо конкуренции с клиентами, аналитические конкуренты также могут прогнозировать спрос или периоды истощения запасов (Davenport, 2006).
От анализа данных к принятию стратегических решений
Многим не хватает аналитика данных, например, в производственной фирме B2B. Хотя у многих есть общее представление о цифрах, данные фактически не анализируются. Если компания наймет аналитика данных, то он сможет определить компании, которые продолжат покупать товары после исследования, и те, которые обернутся убытком. После анализа данных можно ожидать значительного увеличения прибыли. Аналитик может внести коррективы в цепочку поставок и придумать новые подходы к различным вопросам. Одна из таких проблем может заключаться в том, что руководители процессов часто полагаются на догадки при создании товаров, поскольку они не знают данных. Основные данные могут быть доступны всему необходимому персоналу через единый портал, созданный аналитиком данных. Это может привести к увеличению времени производства и снижению уровня потерь. После получения сэкономленной прибыли компания может нанять целый аналитический отдел даже переманив их от конкурентов.
Ссылки
Давенпорт, Т (2006). Конкуренция в аналитике. HBR
Чжу, Ю., Чжун, Н., и Сюн, Ю (2009). Взрыв данных, природа данных и датаология. Brain Informatics.BI 2009. Конспект лекций по информатике, том 5819. Springer, Berlin, Heidelberg., 5819, 147-158
Галлохер, Дж (2015). Информационные системы: Руководство менеджера по использованию технологий.
Марр, Б (2016 г. ). Перегрузка больших данных: почему большинство компаний не могут справиться с взрывом данных.
Mabry, PL (2011). Осмысление взрыва данных. Американский журнал профилактической медицины, 40(5), S159-S161.
*Запрещена в России
