5 načina za dobivanje vrijednosti iz poslovnih podataka

Sadržaj

• Prenosite velike podatke izravno na platforme specifične za sektor
• Izradite naslijeđene sustave poslovne inteligencije
• Upotrijebite taj skladište podataka
• Podaci o strukturi
• Prepoznavanje i rukovanje podatkovnim jezerima

Izvor: Solarseven / Dreamstime.com

Oduzeti:

Da li vaše poslovanje maksimalno iskorištava svoje podatke? Evo nekoliko novih načina korištenja podataka koje već imate.

Ovih dana se puno govori o onome što je uključeno u stvaranje IT postavki velikog broja podataka, od korištenja Apache Hadoop i srodnih alata do inoviranja pristupačnosti, do razgovora o tehničkim načinima objedinjavanja podataka u i iz centralnih korporativnih skladišta podataka. Ali tu je i filozofski element velikih podataka. Drugim riječima, kako koristiti sve te podatke koji leže da stvarno poboljšaju poslovne rezultate i poboljšaju poslovni model?

Evo pet načina na koje tvrtke smanjuju brojke i zapravo ih primjenjuju na neke konkretne ishode.

Prenosite velike podatke izravno na platforme specifične za sektor

Jedan jednostavan način za početak korištenja agregiranih poslovnih podataka je umetanje određenih podatkovnih elemenata u unaprijed dizajnirane sustave poslovnih procesa koji su napravljeni za učinkovitu dostavu tih podataka. Možda je najbolji primjer alat za upravljanje odnosima s klijentima (CRM). Prodavatelji često svoje usluge grade na nadzornim pločama koje mogu predstaviti prodajne radnike i ostale s učinkovitim i djelotvornim datotekama ili mapama.

Stvar je u tome što se pomoću CRM-a pretpostavlja da negdje imate potrebne podatke. Ako zajedno možete grupirati identifikatore kupaca, povijesti kupnje i druge relevantne stavke, sve to možete započeti s vašim CRM platformama. Vaš prodajni tim će vam zahvaliti.

Izradite naslijeđene sustave poslovne inteligencije

Opet ćete birati i birati koje konkretne skupove podataka želite koristiti, ali druga stvar koju tvrtke rade je da koriste svoje uobičajene načine krčenja podataka i polako ih šire, ubrizgavajući sve više i više skupova velikih podataka u svoje tradicionalne tehnike izvještavanja ,

U redu, tako postoji više od nekoliko opreza o tome koliko naslijeđenih sustava općenito zadržavaju stvarni napredak. No, postoje i neki praktični vodiči koji pokazuju neke izazove u korištenju naslijeđenih tehnologija za velike podatke, kako se to može učiniti i kako pravo osoblje može sve promijeniti. Osim toga, tehnički je sve „naslijeđeno“ jednom kada se primijeni, tako da nema smisla zapisivati ​​naslijeđeni sustav svaki put kada se pojavi nešto bolje.

Upotrijebite taj skladište podataka

Ako u središnjem spremištu imate velike podatke i znate kako im pristupiti, oko toga možete graditi nove procese.

Evo izvrsnog primjera kako neke veće tvrtke provode specifične, precizne, precizne uporabe velikih podataka. Možete ga nazvati unakrsnim indeksiranjem; pomaže poduzeću u konstruiranju konzistentnih modela između svih njihovih mnogobrojnih korisničkih računa koji se mogu održavati u različitim dijelovima softverske arhitekture.

Kombinirajući sve djelotvorne podatke, tvrtka može vidjeti da li se, na primjer, ime u svojoj maloprodajnoj bazi podataka o jednokratnom prodajnom mjestu podudara s nazivom u jednom od njegovih odjeljenja za usluge. Tvrtka zatim informacije uvozi u oba odjeljenja, tako da kad netko podigne telefon, zna da je ta osoba aktivna u oba odvojena kanala.

Ovo je praktična upotreba poslovne inteligencije - pomaže vam da zapravo učinite nešto na temelju svih velikih podataka koje ste zajedno napisali.

Podaci o strukturi

Drugi veliki problem s velikim podacima je da tvrtke često prikupljaju relativno nestrukturirane podatke. Nestrukturirani podaci mogu doći u obliku papira ili digitalnih dokumenata, sirovih ili nerafiniranih resursa baze podataka ili čak isječaka i koda s mobilnih uređaja. Ono što ima nestrukturirane podatke zajedničko je to da ne slijedi format relacijske baze podataka. Kao rezultat toga, tradicionalna relativna baza podataka ne može to podnijeti, a vi iz nje ne bavite bilo kakvu poslovnu inteligenciju.

Postoje dva načina da se to riješi: uzmite lopatu i započnite kopati ili nabavite neke resurse koji nestrukturirane podatke pročišćavaju u djelotvorne podatke. Tvrtke koje ne žele ulagati u novi softver mogu zaposliti ljudske ruke kako bi razvrstale nestrukturirane podatke i ispravno ih oblikovale, ali sada imate neke alternative zahvaljujući alatima koji će učinkovito analizirati nestrukturirane podatke. Metapodaci, na primjer, jedan su od načina automatizacije podataka na način koji je čini korisnom.

Prepoznavanje i rukovanje podatkovnim jezerima

Druga velika riječ u zajednici s velikim podacima je jezero podataka. U suštini, podatkovno jezero je samo veliki skup podataka koji tamo sjede neiskorišteni. Najvažnija je definicija podataka u mirovanju - s tim se ništa ne radi, ne smeta se, ljepljivo je i plaho poput furnira ustajalog vodenog tijela.

Opet, postoji mnogo različitih načina rukovanja podacima s podacima, ali svi oni započinju s promišljanjem o tome što je u tim velikim skupima podataka i zašto su oni u prvom redu u hladnom skladištu. Tvrtke grade vlastite podatkovne centre i pomoću ultramodernih objektno orijentiranih tehnologija grupiranja podataka razvrstavaju ta jezera u djelotvorne dijelove. To se stvarno događa u vlastitom slučaju, od slučaja do slučaja, ali neki stručnjaci imaju prijedloge kako ukloniti ta jezera podataka u korisne kanale zbog kojih se informacije ponegdje završavaju i nešto urade.