Почему компании не справляются c ростом данных
Комментариев нет

Почему компании не справляются c ростом данных

Обработка данных до уровней, когда они становятся неуправляемыми из-за любого ускоренного увеличения объема хранилища или происхождения на протяжении всей временной шкалы обработки данных, называется взрывом данных. «Если компании и отдельные лица хотят не утонуть в данных, стремясь получить информацию, они должны разработать интеллектуальную стратегию данных, которая фокусируется на тех немногих вещах, которые им действительно нужны» (Марр, 2016 г.), а приток данных может создавать сложности для компаний, поэтому, существует стандартная практика, когда компании хранят неиспользуемые данные в обозримом будущем, когда они могут пригодиться, однако маневрировать может быть сложно из-за ограничений по времени или безопасности.

Утверждение Томаса Дэвенпорта об устойчивом конкурентном преимуществе

Дэвенпорт пришел к выводу, что сложное использование аналитики дает организации конкурентное преимущество. Услышав это, на ум приходит Netflix, онлайн-сервис потоковой передачи фильмов и драм, поскольку их алгоритм отбирает заголовки, относящиеся к тому, что вы смотрите, смотрели или выбираете в своих списках пожеланий и сохраненных.

Дэвенпорт также предполагает, что привлечение ИТ-директора организации к ответственности за преобразование и процедурные методы среди сотрудников имеет решающее значение для внесения изменений и просмотра «некоторых данных, таких как собственные данные, данные, необходимые для управления компанией, и связанные данные». с другими ключевыми активами — настолько важен, что его следует рассматривать как самостоятельный актив» (Davenport 2020).

«Необходимые подходы, методы и технологии широко доступны и неоднократно зарекомендовали себя среди «цифровых аборигенов» и на уровне отделов устоявшихся компаний. Достаточно ясно, что будущее зависит от данных, поэтому рано или поздно у вас не будет реального выбора» (Davenport 2020). В завершение использование аналитических конкурентов использует доказательства для подтверждения выводов, что, в свою очередь, создает прагматичный результат для повышения компетентности организации.

Организации, которые реализовали конкурентное преимущество с помощью аналитики

Фондовый рынок и финансовые организации, такие как Bloomberg, являются примерами аналитики, дающей им конкурентное преимущество. Данные позволяют финансовым аналитикам бдительно следить за рыночными тенденциями и моделями, что позволяет им выдвигать гипотезы, когда и если это необходимо для защиты портфелей своих клиентов, путем снижения любых рисков в некоторых случаях. В дополнение к тому, что аналитика дает преимущество организациям и частным лицам, которые хорошо понимают рынок, аналитика может использоваться для контроля или обеспечения честности в некоторых секторах, как показано на фондовом рынке, где инструмент, называемый процессором естественного языка (NLP), используется для выявляйте незаконные сделки и брокеров или фирмы с сомнительной практикой.

«За последние несколько лет Bloomberg использовала новые возможности обработки естественного языка (NLP), чтобы преобразовать то, как клиенты находят контент на терминале Bloomberg. И то, как Bloomberg применил НЛП, может послужить уроком для других компаний, которые надеются использовать НЛП, чтобы изменить то, как клиенты взаимодействуют с продуктами и бизнесом в целом» (Кан).

Ссылки

Давенпорт, Т (2020, 5 октября). Серьезно относиться к данным и науке.

Кан, Джереми (8 июня г.). Как языковой ИИ изменил бизнес Bloomberg и может изменить ваш.

Марр, Б (2016, 28 ). Перегрузка большими данными: Как компании справляются с вызовом взрыва данных. Форбс.

BloombergNetflixАналитика данныхБизнес-аналитикаБольшие данныеВзрыв данныхИТ-директорКонкурентное преимуществообработка данныхпрогнозная аналитикаУправление данными

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.

<