Как данные стали ключом к успеху. Рост данных и аналитика

Как и предсказывает закон Мура, тенденция к удвоению количества интегральных схем каждые два года привела к огромному увеличению вычислительной мощности устройств, что привело к взрывному росту технологической отрасли (Bourgeois, 2019). Это означает, что устройства могут собирать, хранить и создавать огромные объемы данных, что делает данные легко доступными и доступными.

Управление огромными объемами данных: вызовы и решения

 В современном мире, с распространением Интернета и нарушением закона Мура, появляются инновации в виде более совершенных решений для хранения данных, таких как облако, которые расширяют возможности организаций по сбору и хранению больших объемов цифровых данных и информации. Это было вызвано развитием оборудования для сбора данных, такого как датчики в супермаркетах и GPS в различных устройствах, так что наши данные собираются почти во всем, что мы делаем (Agarwal & Dhar, 2014). Это явление, при котором огромные объемы данных, собираемых, хранящихся и генерируемых вычислительными и запоминающими устройствами, значительно увеличились и продолжают увеличиваться ускоренными темпами, называется взрывом данных.

Одним из доказательств этого является наличие огромного количества данных, к которым можно легко получить доступ в Интернете с помощью наших мобильных устройств, и каждую секунду генерируются новые данные. Благодаря наличию облачного хранилища наши устройства могут собирать большие объемы данных, вводить и генерировать любую необходимую нам информацию. Это также дало организациям платформу, которую они могут использовать для сбора всех видов данных о своих заинтересованных сторонах.

Аналитика данных как источник устойчивого конкурентного преимущества

С ростом объемов данных организации теперь могут легко получить доступ к широкому массиву данных о своих поставщиках, потребителях и даже конкурентах. Согласно Дэвенпорту (2006), конкурирующие организации уравновешены с точки зрения предложения одних и тех же продуктов и, по сути, использования схожих технологий. Благодаря анализу данных, то есть сбору, обработке и организации данных таким образом, чтобы они могли помочь в прогнозировании и принятии обоснованных решений, организация может использовать соответствующие данные для разработки эффективных бизнес-стратегий. Используя аналитику данных, организация может анализировать данные и использовать их, чтобы понять возникновение явления и использовать это для прогнозирования событий, таких как изменения во вкусах и предпочтениях клиентов (Agarwal & Dhar, 2014).

Как компании используют аналитику для конкурентного преимущества

Одна из компаний, которая, как известно, использует аналитику данных, — это Wal-Mart. Wal-Mart использует различные информационные системы для сбора как можно большего количества релевантных данных от своих заинтересованных сторон (Нанда, 2017). Анализ этой информации позволил им создать стратегическое партнерство со своими поставщиками, что позволяет им реализовывать повседневные низкие цены, которых не могут достичь многие их конкуренты. Google — еще одна организация, которая превратила технологию из вспомогательного инструмента в стратегическое оружие. Используя аналитику, Google использует наши поисковые алгоритмы, чтобы понять и предсказать, что нас может заинтересовать, таким образом оптимизируя взаимодействие с пользователем.

Ссылки

Агарвал, Р., и Дхар, В (2014). От редакции: Большие данные, наука о данных и аналитика: возможности и вызовы для исследований в области информационных технологий. Исследования информационных систем, 25 (3), 443–448.

Буржуа, ДТ (2019). Информационные системы для бизнеса и не только. Сэйлор.орг. Под лицензией Creative Commons Attribution (CC BY).

Давенпорт, Томас (2006). Конкуренция в аналитике. Гарвардский обзор бизнеса. 84. 98-107, 134.

Нанда, А (2017, 17 ноября). Оцифровка Walmart. Управление технологиями и операциями.