Ключ к успеху в мире больших данных
Комментариев нет

Ключ к успеху в мире больших данных

Анализ необработанных данных с целью сделать выводы о них известен как аналитика данных. Аналитика данных включает в себя множество методов и процедур, которые были автоматизированы в алгоритмы и механические процедуры, работающие с необработанными данными. Аналитика является полезным инструментом для расширения знаний, процедур и технологических приложений организации, чтобы установить практические статистические способы оценки их данных, чтобы найти новые возможности и улучшить их процесс принятия стратегических решений. Методы и процедуры анализа данных были преобразованы в механические процедуры и алгоритмы, которые работают с необработанными данными для потребления человеком (Frankenfield).

Как справиться с взрывом данных и не утонуть

Концепция взрыва данных. Взрыв данных относится к быстрому или экспоненциальному росту объема данных, создаваемых и хранимых вычислительными системами, до такой степени, что управление данными становится сложной задачей (GeeksforGeeks). Для большинства предприятий это создает огромные проблемы, когда дело доходит до обработки данных. В настоящее время мы живем в цифровом мире, который имеет миллиарды гигабайт данных и быстро растет. Организации испытывают трудности с управлением и хранением этих данных. Жизненный цикл данных, которые могут устареть, стать неактуальными и неточными, является фактором, усложняющим ситуацию (Marr, 2021).

Организации должны платить за хранение и защиту всех этих данных. Задача усложнится из-за ожидаемого огромного роста цифровых данных в течение следующих трех-пяти лет (Marr, 2021). Таким образом, предприятия, которые в настоящее время испытывают трудности с выполнением текущих требований к данным, вероятно, сочтут это почти невозможным в будущем. Если компания не создаст интеллектуальную стратегию работы с данными, ориентированную на те немногие вещи, которые ей действительно нужны, она будет перегружена данными.

Аналитика — это источник устойчивого конкурентного преимущества

Получение преимущества с помощью аналитики по сути означает использование умной аналитики для легкодоступных данных, чтобы они могли стать информацией, а затем дополнительные знания, чтобы победить корпорацию на рынке. Как упоминалось выше, предприятия и правительства ежедневно сталкиваются с растущим объемом данных. Количественная оценка и использование этих данных для собственной выгоды представляет значительную трудность. Несколько примеров компаний, получивших конкурентное преимущество:

  • В 2015 году Coca-Cola смогла повысить эффективность своей стратегии работы с данными, разработав программу лояльности на базе цифровых технологий (Kopanakis). Управляющий редактор ADMA поговорил с директором по стратегии данных Coca-Cola. Согласно интервью, аналитика больших данных явно является движущей силой усилий Coca-Cola по удержанию клиентов. Все интервью с Coca-Cola об использовании больших данных для увеличения удержания клиентов приведены здесь (Kopanakis).
  • Решение UOB Bank по управлению рисками на основе данных недавно было протестировано банком UOB. Банк может сократить время, необходимое для расчета суммы риска, благодаря системе управления рисками больших данных (Kopanakis).

Вывод

Любой бизнес должен обрабатывать свои данные. Однако понимание взрывного роста данных и выяснение того, как использовать критически важные данные для корпоративного роста, одинаково важны. Данные могут использоваться предприятиями для достижения конкурентного преимущества. Благодаря широкому прнию моделирования и оптимизации, корпоративного подхода и поддержки высшего руководства успешные конкуренты имеют эти три общие черты.

Ссылка

Давенпорт, TH (2023, 19 октября). Конкуренция в аналитике. Гарвардский бизнес-обзор.

Франкенфилд, Дж (2023, 21 сентября). Аналитика данных: что это такое, как она используется и 4 основных метода. Инвестопедия.

Гикс для гиков (2023, 2 октября). Что такое взрыв данных?

Копанакис, Дж (15 г.). 5 реальных примеров того, как бренды используют Big Data Analytics. Упоминания.

Марр, Б (10 декабря 2021 г.). Перегрузка большими данными: почему большинство компаний не могут справиться с взрывом данных. Форбс.

 

Coca-ColaUOB BankАналитика данныхБизнес-аналитикаБольшие данныеВзрыв данныхКонкурентное преимуществообработка данныхпрогнозная аналитикахранение данныхцифровая стратегия

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

Заполните поле
Заполните поле
Пожалуйста, введите корректный адрес email.

Этот сайт использует Akismet для борьбы со спамом. Узнайте, как обрабатываются ваши данные комментариев.

<