თქვენი ორგანიზაცია მზად არის დიდი მონაცემების გამოყენებისთვის?

დიდი მონაცემთა

დიდი მონაცემთა მარკეტინგული ორგანიზაციების უმეტესობისთვის უფრო მეტი მისწრაფებაა, ვიდრე რეალობა. ფართო კონსენსუსი Big Data– ს სტრატეგიული მნიშვნელობის შესახებ საშუალებას აძლევს უამრავ ტექნიკურ საკითხს, რაც აუცილებელია მონაცემთა ეკოსისტემის სტრუქტურის შესაქმნელად და პერსონალურად მოწოდებულ კომუნიკაციებში სიცოცხლისუნარიან მონაცემთა საფუძველზე.

თქვენ შეგიძლიათ შეაფასოთ ორგანიზაციის მზაობა გამოიყენოს Big Data დიდი ორგანიზაციის შესაძლებლობების გამოყენებით შვიდი ძირითადი მიმართულებით:

  1. სტრატეგიული ხედვა არის Big Data– ს მიღება, როგორც კრიტიკული წვლილი ბიზნეს მიზნების შესრულებაში. C-Suite- ის ვალდებულებისა და შესყიდვის გაგება პირველი ეტაპია, რასაც მოჰყვება დროის, ფოკუსის, პრიორიტეტის, რესურსებისა და ენერგიის განაწილება. ადვილია საუბარი. ეძებეთ ხშირი კავშირი უფროს ხელმძღვანელებს შორის, რომლებიც სტრატეგიულ არჩევანს აკეთებენ და სამუშაო დონის მონაცემების მეცნიერებს, მონაცემთა ანალიტიკოსებს და მონაცემებზე ორიენტირებულ მარკეტინგებს შორის, რომლებიც რეალურად ასრულებენ საქმეს. ხშირად გადაწყვეტილებები მიიღება სამუშაო დონის საკმარისი შეტანის გარეშე. ხშირად, ხედი ზემოდან და ხედი შუადან რადიკალურად განსხვავდება.
  2. მონაცემთა ეკოსისტემა შეიძლება იყოს დაბრკოლება ან შემქმნელი. ბევრი კომპანია ხაფანგში გაჰყვა მემკვიდრეობით სისტემებს და ახდენს ინვესტიციების ჩაძირვას. ყველა ფირმას არ აქვს მკაფიო სამომავლო ხედვა, რომელიც არსებულ სანტექნიკაზეა გათვლილი. ხშირია ხახუნები IT ლანდშაფტის ტექნიკურ ხელმძღვანელებსა და ბიზნეს მომხმარებლებს შორის, რომლებიც გაზრდიან შესაბამის ბიუჯეტებს. ხშირ შემთხვევაში, წინ ხედვა წარმოადგენს სამუშაოთა გადაჭრის კრებულს. დაბნეულობას მატებს 3500+ კომპანია, რომლებიც გვთავაზობენ ყველანაირ ტექნიკურ გადაწყვეტილებას მსგავსი პრეტენზიების გამოყენებით, მსგავსი ენის გამოყენებას და მსგავს გარიგებებს.
  3. მონაცემთა მმართველობა ეხება მონაცემთა წყაროების გაგებას, შეთვისების, ნორმალიზაციის, უსაფრთხოების და პრიორიტეტების განსაზღვრის გეგმას. ამისათვის საჭიროა უსაფრთხოების სწრაფი ზომების კომბინაცია, მკაფიოდ განსაზღვრული ნებართვების რეჟიმი და წვდომისა და კონტროლის გზები. მმართველობის წესები აბალანსებს კონფიდენციალურობასა და მონაცემების მოქნილ გამოყენებასთან და გამოყენებასთან შესაბამისობას. ძალიან ხშირად ეს საკითხები ერევა ან ერთმანეთთან ვითარდება გარემოებებით, ვიდრე კარგად შემუშავებული პოლიტიკისა და ოქმების ასახვით.
  4. გამოყენებითი ანალიტიკა არის იმის მაჩვენებელი, თუ რამდენად კარგად არის განლაგებული ორგანიზაცია ანალიტიკა რესურსები და შეუძლია ხელოვნური ინტელექტისა და მანქანათმშენებლობის შემოტანა. კრიტიკული კითხვებია: აქვს თუ არა ორგანიზაციას საკმარისი ანალიტიკა რესურსები და როგორ ხდება მათი განაწილება? არიან ანალიტიკა ჩანერგილი მარკეტინგში და სტრატეგიულ სამუშაოებში, ან გეხმარებათ ad hoc საფუძველზე? არიან ანალიტიკა ბიზნესის ძირითადი გადაწყვეტილებების წარმართვა და მართვის ეფექტურობა შეძენის, შენარჩუნების, ხარჯების შემცირებისა და ლოიალობის მიმართულებით?
  5. ტექნოლოგიური ინფრასტრუქტურა აფასებს პროგრამული უზრუნველყოფისა და მონაცემთა სტრუქტურებს, რომლებიც გამოიყენება კომპანიების უმეტესობაში მიედინება მონაცემთა ნიაღვრის გადაყლაპვის, დამუშავების, გაწმენდის, უსაფრთხოებისა და განახლებისთვის. ძირითადი ინდიკატორებია ავტომატიზაციის დონე და შესაძლებლობები მონაცემთა ნაკრებების ნორმალიზებისთვის, ინდივიდუალური იდენტურობის გადასაჭრელად, მნიშვნელოვანი სეგმენტების შესაქმნელად და მუდმივად ახალი მონაცემების რეალურ დროში მიღებასა და გამოყენებაში. სხვა დადებითი ინდიკატორებია ალიანსები ESP- ებთან, მარკეტინგის ავტომატიზაცია და ღრუბლოვანი კომპიუტერების მომწოდებლებთან.
  6. გამოიყენეთ Case Development ზომავს ფირმის შესაძლებლობას რეალურად გამოიყენოს მათ მიერ შეგროვებული და დამუშავებული მონაცემები. შეუძლიათ თუ არა მათ "საუკეთესო" მომხმარებლების იდენტიფიცირება; შემდეგი საუკეთესო შეთავაზებების პროგნოზირება ან სავარაუდო ლოიალისტების აღზრდა? აქვთ თუ არა მათ ინდუსტრიული მექანიზმები პერსონალურად გაგზავნილი შეტყობინებების შესაქმნელად, მიკრო სეგმენტაციის დასაწყებად, მობილური ტელეფონის ან სოციალურ ქსელში ქცევის რეაგირებისთვის ან მრავალი არხის საშუალებით მრავალი შინაარსის კამპანიის შესაქმნელად?
  7. მოიცავს მათემატიკის მამაკაცებს არის კორპორატიული კულტურის მაჩვენებელი; ორგანიზაციის ნამდვილი მადის გაზომვა ახალი მიდგომებისა და ახალი ტექნოლოგიების შესწავლის, მიღებისა და შეძენის მიზნით. ყველას ციფრული და მონაცემთა ტრანსფორმაციის რიტორიკა აქვს. მაგრამ ბევრს ეშინია WMD (მათემატიკის დარღვევის იარაღი). გაცილებით ნაკლები კომპანია ჩადებს დროს, რესურსებსა და ფულს, რათა მონაცემთა ცენტრიდანულობა ფუნდამენტური კორპორატიული აქტივი გახდეს. დიდი მონაცემების მზაობის მიღწევა შეიძლება იყოს ხანგრძლივი, ძვირადღირებული და იმედგაცრუებადი. ის ყოველთვის მოითხოვს მნიშვნელოვან ცვლილებებს დამოკიდებულებაში, სამუშაო პროცესებში და ტექნოლოგიაში. ეს ინდიკატორი ზომავს ორგანიზაციის ჭეშმარიტ ვალდებულებას მონაცემთა გამოყენების სამომავლო მიზნებისადმი.

Big Data– ს სარგებლობის გაცნობიერება არის ცვლილებათა მენეჯმენტის პრაქტიკა. ეს შვიდი კრიტერიუმი საშუალებას გვაძლევს მივიღოთ მკაფიო თვალსაზრისი, თუ სად მოდის მოცემული ორგანიზაცია ტრანსფორმაციის სპექტრში. იმის გაგება, თუ სად ხართ თქვენ წინააღმდეგ, სადაც გსურთ იყოთ, შეიძლება სასარგებლო იყოს, თუ ფხიზელი ვარჯიშია.

 

რას ფიქრობთ?

ეს საიტი იყენებს Akismet- ს, რათა შეამციროს სპამი. შეისწავლეთ თქვენი კომენტარის მონაცემები დამუშავებული.