Управление ростом данных. Вызовы и возможности
Комментариев нет

Управление ростом данных. Вызовы и возможности

Быстрый рост данных предоставляет компаниям возможности для достижения конкурентного преимущества, поскольку они могут получить ценную информацию. Однако по мере увеличения объема и разнообразия данных возникают проблемы, когда компании не знают, как управлять ими или хранить их. Взрыв данных — это быстрое увеличение объема данных, генерируемых и хранимых в компьютерных системах, которое достигает уровня, при котором управление ими становится затруднительным (geeksforgeeks). Некоторым компаниям трудно извлекать полезные данные (Delivanis, nd) из растущего объема все более сложных данных. Таким образом, хотя взрыв данных может преобразовать отрасли, он должен найти решения, чтобы уменьшить его последствия.

Как аналитика данных помогает преодолевать взрыв данных

Давенпорт утверждает, что аналитика является источником устойчивого конкурентного преимущества (Davenport, 2020). По мере того, как вещи становятся все более взаимосвязанными, появляется больше доступа к данным, загруженным из облака, и данным, созданным клиентами. Получение всех этих данных бесполезно, если компании не расставят приоритеты в своем анализе, чтобы обеспечить доступность наиболее актуальных и точных данных для обоснованных стратегических бизнес-решений.

Давенпорт подчеркивает, что компании иногда недостаточно инвестируют в технологии анализа данных или не могут воспользоваться преимуществами данных, находящихся в их распоряжении, и они не могут должным образом управлять их качеством. Поэтому важно, чтобы компании, которые уделяют первостепенное внимание анализу данных, например, медиа-индустрия и индустрия развлечений, управлялись алгоритмами, чтобы обеспечить лучший таргетинг на клиентов.

Инновационные компании, использующие аналитику для успеха

Потоковые сервисы, такие как Spotify, собирают данные о взаимодействии с клиентами для целевой аудитории с помощью правильной рекламной рекламы. Ежемесячно платформу используют 422 миллиона человек, 182 миллиона подписчиков (Икбал, 2023 г.), Spotify ежедневно генерирует более 600 гигабайт данных (Оза, 2021 г.) и использует преимущества алгоритмов машинного обучения и искусственного интеллекта для создания платформы, на которой клиенты слушают опыт персонализирован (DiFranza, 2019). ИИ фильтрует контент по шаблонам, выявленным в собранных данных, чтобы предоставлять лучшие Ссылки с помощью функции «Открыть еженедельно». Функция «Wrapped» информирует клиентов о том, входят ли они в 1% самых преданных слушателей исполнителя, а сверточные нейронные сети (CNN) анализируют аудиоданные для классификации песен на основе типов музыки для своего механизма рекомендаций (Тебуев).

Такие компании, как Spotify, которые стремятся сохранить конкурентное преимущество, инвестируют в технологии, которые сделают смелые шаги в инвестициях в данные. Одним из таких шагов является патент Spotify на технологию распознавания речи. Эта технология будет получать метаданные контента от слушателей (Тебуев), чтобы лучше определять настроение слушателя. Анализируя звук, эмоции, возраст, пол и акцент, Spotify может давать более точные Ссылки. Хотя со временем аналитику перенимают конкуренты, такие компании, как Spotify, продолжают находить инновационные способы ее использования в своих интересах, доказывая, что аналитика может быть источником устойчивого конкурентного преимущества при эффективном использовании.

Ссылки

Geeksforgeeks.org (октября, 2). Что такое взрыв данных?

Давенпорт, Т (5 октября 2020 г.) Серьезное отношение к данным и науке.

Деливанис, К (nd). Решение проблемы взрыва данных.

Икбал, М (6 сентября г.). Статистика доходов и использования Spotify.

Диа, А (4 октября 2019 г.). Spotify: Большие данные показывают большие результаты.

Оза, Х (27 августа 2021 г.). Как Spotify использует большие данные для повышения качества обслуживания клиентов.

Тебуев, А (2023, 27). Spotify — как данные используются для улучшения качества прослушивания.

SpotifyАналитика данныхБизнес-аналитикаБольшие данныеВзрыв данныхИскусственный интеллектКонкурентное преимуществомашинное обучениеперсонализацияПотоковые сервисыУправление даннымиФункция

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.

<