תוכן עניינים:
- הכל על זיהוי הזדמנות גדולה של נתונים גדולים
- הכשרת עובדים מיומנים על סיפונה
- חשיבות הנתונים הנכונים
- ביג דאטה לא יכול לחזות את העתיד
- זה לא צעצוע חדש ומבריק
- ביג דאטה יכול להיות מבלבל
- שלב ענן וביג דאטה
נתונים גדולים הם המגמה הטכנולוגית החמה ביותר שמתרחשת ברגע זה. פיצוץ, ניתוח והערכה של נתונים אלה מסייע בביצוע קמפיינים שיווקיים בעלי ערך גבוה וחיזוי מושכל, ביצוע ניתוח סיכונים, בדיקת דרכים חדשות לייצור הכנסות מהשורה הראשונה ועוד ועוד.
אין ספק כי השימוש הנכון במידע גדול מסייע לעסקים להפוך לרווחיים יותר. אבל כדי שזה יקרה, יש דברים שעסקים צריכים לדעת על נתונים גדולים. זה עוזר להבטיח שלא תנקוט בצעד שגוי תוך כדי אימוץ השימוש במערכות נתונים גדולות לתועלת עסקית.
בואו נסתכל על שבעה מהדברים הבאים:
הכל על זיהוי הזדמנות גדולה של נתונים גדולים
מחקר שנערך על ידי MGI ומשרד הטכנולוגיה העסקית של מקינזי בדק את השימוש בנתונים גדולים בחמישה תחומים. הוא מצא שאם משתמשים בהם טוב, זה יכול להפוך עסקים ברוב התחומים הללו להרוויחים הרבה יותר. לדוגמה, שולי התפעול של הקמעונאים יכולים לעלות בכ -60% רק על ידי מינוף הפוטנציאל של נתונים גדולים.
אם אתה רוצה להשתמש בנתונים גדולים ביעילות, הדבר הראשון שעליך לאפס עליו הוא ההזדמנות. זהה את התהליכים העסקיים הספציפיים שיכולים לקבל זריקה בזרוע אם אתה יכול להשיג ידיים על תובנות מרכזיות באמצעות נתונים גדולים. יהיה עליכם לזהות את התהליך / הפעילות היוצרים את התועלת הגדולה ביותר.
לשם כך תצטרך לזהות בעיה עסקית מסוימת שנשארה לא פתורה למרות מיטב המאמצים שלך. שאלו את עצמכם את השאלה הזו: האם קבלת תובנות על נתונים גדולים תפתור את הבעיה? התחל משם והמשך הלאה. (למידע נוסף על 6 הדברים שאתה צריך כדי להשיג תוצאות משתנות בעולם עם נתונים.)
הכשרת עובדים מיומנים על סיפונה
השימוש בנתונים גדולים זקוק למערכות מיומנות מיוחדות. (כישורי ביג דאטה מבוקשים: שילוב של ישן וחדש הוא קריאה טובה בנושא.) אמנם אתה יכול להכשיר עובדים מסוימים בשימוש במידע גדול, הרעיון כאן הוא להבטיח שהארגון שלך לא יתקרב לגדול. נתונים בחצי לב. כדי להפיק תועלת מנתונים כאלה, עליכם למסד את השימוש בהם וליישם מדיניות נתונים גדולים. כאן נכנסים לתפקיד תפקידים מיוחדים כמו קצין נתונים ראשי, מנהל נתונים גדולים ומהנדס נתונים גדולים. השימוש בנתונים גדולים לא נוגע רק למציאת היעדים שברצונך להשיג תוך שימוש בהם, אלא גם לוודא שיש לך אנשים האחראים שיודעים לייעל את השימוש בנתונים כדי להשיג את היעדים האלה. (במדעני נתונים: כוכבי הרוק החדשים של עולם הטק.)
אתה זקוק לאנשי צוות מיומנים שיש להם את היכולת לרתום ולהגשים נתונים גדולים. זה חשוב גם בגלל האופי האינסופי כמעט של נתונים גדולים. זה מביא אותנו לנקודה הבאה.
חשיבות הנתונים הנכונים
העסק שלך ופעילויותיו יפיקו נתונים מרבעים שונים. לדוגמה, אם אתה עסק מקוון, אתה יכול להתחבר לנתונים שנשארו ביודעין וללא ידיעה על ידי קונים פוטנציאליים במדיה החברתית, גלישה באתר, רכישות בנקודות מכירה והרבה יותר מכך. נקודות נתונים נוצרות במועדים שונים במהלך המסע המקוון של הלקוח, אך אין צורך לנתח כל פיסת נתונים כדי לקבל תובנות מעמיקות יותר לגבי התנהגות הקנייה. אם ברצונך ליצור פרופיל לקוחות מקיף או לספק המלצות מוצר מדויקות, יהיה עליך להשתמש בנתונים הנכונים. כן, יחד עם כל "הנתונים הנכונים", יש גם הרבה "נתונים שגויים" שמרחפים שם בחוץ. אתה צריך להתאמץ לבחור את הראשון ולא את האחרון.
אמנם זה קשה כמו שזה נראה, אך ישנם כלים רבים הקיימים בשוק שיכולים לעזור לכם להקל על העבודה. כאן נכנס לתמונה גם החשיבות של מערכות המיומנות הנכונות. אנשי מקצוע מנוסים של נתונים גדולים יכולים לשפוט את הרלוונטיות של הנתונים הזמינים ולהטמיע רק את הנתונים השימושיים ביותר למטרה נתונה, תוך התעלמות מהשאר.
ביג דאטה לא יכול לחזות את העתיד
יש אנשים שחושבים שנתונים גדולים יכולים לחזות את העתיד. ובכן, זה לא יכול. מה שהוא יכול לעשות זה לעזור לעסק שלך להתכונן לעתיד. נתונים גדולים הם בעצם נתוני עבר. זה על דברים שהתרחשו בעבר. אבל אתה יכול לנסות להשתמש בנתונים אלה כדי לנחש תוצאה עתידית. אם יש לך נתונים אודות החלטת הקנייה של לקוח בנסיבות מסוימות, ייתכן שתוכל להשתמש בנתונים אלה כדי להבין את החלטת הקנייה שלו בנסיבות דומות בעתיד. זה בשום אופן לא מנבא את העתיד; כל מה שיש בידך הוא ניחוש מושכל. אבל "ניחוש" זה עוזר להכין את העסק שלך לעתיד. השימוש האידיאלי בנתונים גדולים הוא לשפר את מצבך הנוכחי, ולשפר תוצאות קיימות.זה לא צעצוע חדש ומבריק
נתונים גדולים הם מושג טכנולוגי מתקדם, אך אין לראות בהם כל מאמצי ה- IT של העסק שלך. אל תתן עדיפות לנתונים גדולים על פני תשתית ה- IT הקיימת שלך. במקום זאת, חשוב שיוזמות הנתונים הגדולים שלך ישתלבו בצורה חלקה עם כל תשתית ה- IT שלך. חשיבה על נתונים גדולים כפתרון הפותר מערכת בעיות עבור העסק שלך עוזרת; לקיחת המערכות הקיימות שלך כמו מלאי ועיבוד שכר והחלפתן ביוזמות נתונים גדולים עשויה להוביל לבעיות מערכתיות במועד מאוחר יותר.האם הנתונים הגדולים טובים? כן זה כן. האם נתונים גדולים יכולים לפעול כתחליף למערכות קיימות? אם הדחיפה מגיעה לדחיפה, היא יכולה, אבל זה רעיון רע באמת.
ביג דאטה יכול להיות מבלבל
בתרחיש הטוב ביותר, נתונים גדולים מגבשים מסלולי פעולה שיכולים להביא את התוצאות הטובות ביותר. אבל תמיד יש שני צדדים למטבע, ובמקרה הגרוע ביותר זה יכול לצייר שלל תמונות שונות שיכולות להתגלות כמבלבלות. אם אין לך הלך רוח גדול לנתונים גדולים, המגוון של התרחישים המוקרנים בנושא מסוים לא יכול לשמש רק לבלבול, אלא גם יכול להביא להחלטת מידע מוטעה. זו הסיבה שבאמת חשוב מאוד שיהיו לך מדעני נתונים מומחים בשכר המשכורת אם אתה צריך להבין בכלל נתונים גדולים.שלב ענן וביג דאטה
איפה כל הנתונים האלה עומדים לאחסן? האם יש למרכז הראשי הביתי שלך יכולת לאחסן נתונים גדולים? לא? אם כן, מדוע שלא תיעזרו במחשוב ענן? השימוש בענן ובנתונים גדולים הולכים יד ביד, ופעמים רבות בענן יכול גם להיות מקום נהדר לבדוק את השימוש בנתונים גדולים בפרויקט, מלבד שהוא משמש כמקום לאחסון כל הנתונים הגדולים שיש לך הידיים שלך. אז, בזמן שחושבים להשקיע בנתונים גדולים, חשוב גם להשקיע בענן.
אלה לא הדברים היחידים שאתה צריך לזכור בעת אימוץ נתונים גדולים, אבל שבע המצביעים האלה בהחלט יעניקו לך ראש על כל מה שצריך כדי להפיק תועלת מכך.
