5 būdai, kaip padidinti jūsų verslo duomenų vertę

Šiomis dienomis daug kalbama apie tai, kas yra susijusi su didelių duomenų IT sąrankų kūrimu, pradedant „Apache Hadoop“ ir susijusių įrankių naudojimu siekiant pritaikyti prieinamumą, baigiant pokalbiais apie techninius duomenų kaupimo būdus centriniuose įmonės duomenų sandėliuose ir iš jų. Bet yra ir didžiųjų duomenų filosofinis elementas. Kitaip tariant, kaip jūs naudojate visus tuos duomenis, kurie yra šalia, kad iš tikrųjų padidintumėte savo verslo rezultatus ir pagerintumėte savo verslo modelį?

Čia yra penki būdai, kaip įmonės gniuždo skaičius ir iš tikrųjų taiko juos tam tikriems rezultatams.

Didžiųjų duomenų perkėlimas tiesiogiai į konkrečių sektorių platformas

Vienas paprastas būdas pradėti naudoti apibendrintus verslo duomenis yra konkrečių duomenų elementų įdėjimas į iš anksto sukurtas verslo procesų sistemas, kurios yra sukurtos efektyviai pateikti tuos duomenis. Ko gero, geriausias pavyzdys yra ryšių su klientais valdymo (CRM) įrankiai. Pardavėjai dažnai kuria savo paslaugas prie prietaisų skydelių, kuriuose pardavimo darbuotojams ir kitiems gali pateikti efektyvius ir praktiškus klientų failus ar aplankus.

Reikalas tas, kad naudojant CRM daroma prielaida, kad kažkur turite reikiamus duomenis. Jei galite sugrupuoti klientų identifikatorius, pirkimo istorijas ir kitus susijusius elementus, galite pradėti visa tai siųsti į savo CRM platformą. Jūsų pardavimo komanda jums padėkos.

Kurkite senas verslo intelekto sistemas

Vėlgi, jūs rinksitės ir pasirinksite, kuriuos konkrečius duomenų rinkinius norite naudoti, tačiau dar vienas dalykas, kurį įmonės daro, yra įprasti būdai kaupti duomenis ir juos plėsti lėtai, į tradicinius įvedant vis daugiau didžiųjų duomenų rinkinių. ataskaitų teikimo būdai.

Gerai, kad ten yra daugiau nei keli atsargūs šaltiniai apie tai, kiek senosios sistemos paprastai sulaiko faktinę pažangą. Tačiau ten taip pat yra keletas praktinių vadovų, kurie parodo kai kuriuos iššūkius naudojant senas technologijas dideliems duomenims, kaip tai padaryti ir kaip tinkami darbuotojai gali padėti. Be to, techniškai viskas yra „palikimas“, kai tik jis bus dislokuotas, todėl ne visada prasminga palikti senąją sistemą kaskart, kai atsiranda kažkas geresnio.

Naudokite tą duomenų saugyklą

Jei turite didelių duomenų centrinėje saugykloje ir žinote, kaip prie jų prieiti, galite sukurti naujus procesus.

Čia yra puikus pavyzdys, kaip kai kurios didesnės įmonės vykdo specifinį, tikslų, tiksliai apibrėžtą didelių duomenų naudojimą. Galite tai pavadinti kryžminiu indeksavimu; tai padeda įmonei sukurti nuoseklius modelius tarp visų savo daugybės rūšių klientų sąskaitų, kurios gali būti laikomos skirtingose ​​programinės įrangos architektūros dalyse.

Sujungdama visus duomenis, kuriuos galima pritaikyti, įmonė gali sužinoti, ar, pavyzdžiui, vardas vienkartinėje mažmeninės prekybos duomenų bazėje atitinka pavadinimą viename iš jos padalinių. Tada įmonė importuoja informaciją į abu departamentus, kad kai kas nors pasiimtų telefoną, jie žinotų, kad tas asmuo veikia abiem atskirais kanalais.

Tai yra praktinis verslo žvalgybos panaudojimas - tai padeda jums iš tikrųjų ką nors padaryti remdamasis visais dideliais duomenimis, kuriuos sukaupėte.

Duomenys apie struktūrą

Kita svarbi didelių duomenų problema yra ta, kad įmonės dažnai renka palyginti nestruktūrizuotus duomenis. Nestruktūrizuoti duomenys gali būti popieriniai ar skaitmeniniai dokumentai, neapdoroti ar netobulinti duomenų bazių ištekliai ar net teksto ir kodo fragmentai iš mobiliųjų prietaisų. Nestruktūrizuoti duomenys turi tai, kad jie neatitinka reliacinės duomenų bazės formato. Dėl šios priežasties tradicinė suderinama duomenų bazė negali jos valdyti, o iš jos negaunate jokios verslo informacijos.

Yra du būdai, kaip tai sutvarkyti: paimkite kastuvą ir pradėkite kasti arba gaukite šaltinių, kurie tą nestruktūrizuotą informaciją patikslina į duomenis, kuriuos galima įgyvendinti. Įmonės, nenorinčios investuoti į naują programinę įrangą, gali pasitelkti žmogaus rankas, norėdamos rūšiuoti nestruktūrizuotus duomenis ir teisingai juos suformatuoti, tačiau dabar jūs turite keletą alternatyvų, naudingų įrankių, kurie efektyviai analizuos nestruktūrizuotus duomenis. Pvz., Metaduomenys yra vienas iš būdų automatizuoti duomenų gavybą tokiu būdu, kad tai būtų naudinga.

Identifikuokite ir tvarkykite duomenų ežerus

Kitas didelis žodžių junginys didžiųjų duomenų bendruomenėje yra duomenų ežeras. Iš esmės duomenų ežeras yra tik didelis duomenų kaupiklis, sėdintis nenaudojamas. Tai esminis duomenų apibrėžimas ramybės būsenoje - su tuo nieko nedaroma, jis netrikdomas, jis yra toks pat ledinis ir ramus kaip sustingusio vandens telkinio lukštas.

Vėlgi, duomenų ežerams tvarkyti yra daugybė skirtingų būdų, tačiau visi jie prasideda apmąstymais, kas yra tuose dideliuose duomenų rinkiniuose ir kodėl jie visų pirma yra laikomi šaldytuve. Bendrovės kuria savo duomenų centrus ir naudoja ultramodernias, į objektus orientuotas duomenų grupavimo technologijas, kad šie duomenų ežerai būtų padalinti į veiksmus, kuriuos būtų galima įgyvendinti. Tai tikrai daroma kiekvienu konkrečiu atveju patentuotu būdu, tačiau kai kurie ekspertai turi pasiūlymų, kaip tuos duomenų ežerus paversti naudingais kanalais, kurie padaro informacijos galeles kažkur ir ką nors padaryti.