Выбрать страницу

Отношения между предприятиями и их данными меняются. Приняв комплексное мышление, организации смогут в большей степени преобразовывать данные в ценность для бизнеса.

Комбинируя данные фронтальной группы с их повседневным взаимодействием с клиентами, а затем переводя их обратно во внутреннюю сеть компании, создается сквозная культура данных.

Мы определили пять ключевых проблем, с которыми сталкиваются организации, пытаясь создать культуру, основанную на данных, на основе нашего опыта работы в сфере военной разведки и проектирования, ориентированного на человека, а также на мнениях более 1000 бизнес-лидеров.

Степень принятия решений на основе данных

Принятие решений на основе данных — это процесс сбора и анализа данных, извлечения из них информации и последующего принятия решений на основе этой информации.

Процесс является объективным и может быть проанализирован в соответствии с влиянием метрик на данные.

Каждая обрабатывающая промышленность может извлечь выгоду из принятия решений на основе данных. Чтобы сэкономить время, руководство может спланировать, что ускорит производство.

Решения, основанные на данных, также позволяют использовать прошлую информацию для прогнозирования того, что произойдет в будущем. Когда нет данных, легко делать ложные предположения и поддаваться влиянию предубеждений. Бизнес-гиганты могут использовать этот подход для диагностического моделирования, анализа и обработки данных для повышения производительности.

Преимущества принятия решений на основе данных

  • Повышенная стратегическая гибкость

    Такие данные, как показатели продаж, материальные затраты и прогнозы рынка, всегда использовались предприятиями для формулирования своих бизнес-стратегий. Эти стратегии в значительной степени зависят от разнообразия, скорости и объема данных, доступных современному бизнесу.

    Компании, управляемые данными, должны научиться быстро получать, анализировать и действовать с новыми данными из-за все более широкого внедрения новых технологий и приложений, требующих доступа с малой задержкой к большим объемам данных.

  • Улучшенная видимость для клиентов

    Предприятие, которое грамотно использует данные, знает своих клиентов лучше, чем когда-либо. Вы можете узнать, откуда приходят ваши клиенты, каковы их потребности, что они хотят купить, как они хотят это покупать и как они хотят с вами связаться.

    Сбор данных — не секрет знания ваших клиентов. Речь идет о возможности унифицировать данные из нескольких источников, а затем сделать их доступными, действенными и понятными для людей в вашей организации, которые в них больше всего нуждаются. Изощренность и сложность такого анализа требует сетевой инфраструктуры нового поколения.

  • Инновации, основанные на понимании

    Управляемый данными бизнес с полным пониманием своих клиентов может использовать эти идеи для улучшения своих приложений, предложений и опыта для своих клиентов.

    Сектор розничной торговли, например, смог предвидеть, чего клиенты хотят от их опыта в магазине, используя данные о клиентах.

    Розничные торговцы развивают магазины будущего за счет непрерывных инноваций, предлагая уроки и для других отраслей.

  • Операционная эффективность

    Успешный бизнес строится на довольных покупателях. Многие компании игнорируют тот факт, что негласные улучшения могут быть наиболее эффективным способом улучшить качество обслуживания клиентов.

    Компании могут оптимизировать свои операции в режиме реального времени, интеллектуально отслеживая свои данные. Компании могут отслеживать и автоматически корректировать процессы и операции, чтобы реагировать на сбои и потребности, собирая данные о состоянии оборудования, маршрутах доставки, погодных условиях, состоянии цепочки поставок, инвентаризации.

  • Анализ капитала в режиме реального времени

    Большинство предприятий основывают свои эксплуатационные и капитальные затраты на догадках, а не на данных. Предположения о том, когда обслуживать или заменять машину, основаны на оценках.

    Более сложная ситуация возникает, когда отказ оборудования приводит к принятию решений о техническом обслуживании и покупке, что приводит к снижению производительности и непредвиденным расходам.

  • Конкурентное преимущество

    Вероятно, вы экспериментировали с гибридными и мультиоблачными платформами, а также с исследованием больших данных в своем бизнесе. Затем увеличьте успех вашего бизнеса, чтобы он стал более конкурентоспособным.

5 проблем, которые мешают ориентироваться на данные

  1. Качество данных

    Первая проблема, связанная с данными, заключается в проекте, управляемом данными, обнаружение данных может быть важной и фундаментальной задачей. В зависимости от критериев, таких как структуры, ориентированные на пользователя, и другие структуры организации, можно обнаружить подходы к качеству данных.

    Решение

    Помимо методов профилирования и исследования данных, анализаторы также смогут проверять последствия их использования, а также качество наборов данных. Важно соблюдать цикл качества данных, чтобы улучшить и обеспечить высокое качество данных.

  1. Интеграция данных

    Интеграция данных — это процесс объединения данных из разных источников и их хранения для получения единого представления. Проблемы интеграции данных могут быть вызваны несогласованностью данных внутри организации.

    Решение

    Для решения сложных проблем интеграции данных доступно несколько платформ интеграции данных. С помощью инструментов интеграции данных вы можете автоматизировать и координировать преобразования, создавать расширяемые фреймворки, автоматически оптимизировать производительность запросов и т. Д.

  1. Грязные данные

    Третья и самая важная проблема, связанная с данными, называется грязными данными, если они содержат неточную информацию. Вынуть это из набора данных практически невозможно. Необходимо реализовать маркетинговые стратегии B2B, основанные на данных, для работы с грязными данными в зависимости от серьезности ошибок. Типы грязных данных перечислены ниже.

    • Неточные: в этом случае технически правильные данные могут быть неточными для организации.
    • Неверно: значение поля должно находиться в допустимом диапазоне значений, чтобы оно считалось неправильным.
    • Дубликат: дублирование данных может быть результатом повторной отправки, неправильного объединения данных и т. Д.
    • Несогласованные: несогласованные данные часто вызваны избыточными данными.
    • Неполный: причиной этого являются данные с пропущенными значениями.
    • Нарушение бизнес-правил: бизнес-правило нарушается при наличии данных этого типа.

    Решение

    Эксперты по управлению данными могут помочь организациям преодолеть эту проблему, очищая, проверяя, заменяя и удаляя необработанные и неструктурированные данные. Также на рынке доступны инструменты очистки данных или инструменты очистки данных для очистки грязных данных.

  1. Неопределенность данных

    Неопределенность может возникать по многим причинам, включая ошибки измерения, ошибки обработки и т. Д. При использовании реальных данных следует ожидать ошибки и неопределенности.

    Решение

    Моделирование, тестирование и анализ сложных систем можно упростить с помощью мощных программных инструментов для количественной оценки неопределенности и аналитики.

  1. Преобразование данных

    Преобразование данных — это последняя проблема, связанная с данными из нескольких источников, которые обычно несовместимы друг с другом и поэтому их необходимо очистить и нормализовать, прежде чем их можно будет использовать вместе. Чтобы получить осмысленную информацию из данных, преобразование данных можно описать как преобразование данных из одного формата в другой. Несмотря на то, что все данные могут быть преобразованы в пригодную для использования форму, остается несколько вещей, которые могут пойти не так с проектом ETL, такие как увеличение скорости передачи данных, время, потраченное на исправление разорванных соединений данных и т. Д.

    Решение

    Для извлечения данных и сохранения их в подходящем формате для анализа можно использовать различные инструменты ETL, включая Ketl, Jedox и т. Д.

Последние мысли

Глубоко поняв эти проблемы, мы разработали структуру, позволяющую бизнес-командам обмениваться данными с данными, когда, где и как им нужно.

Члены команды должны уметь мыслить целостным образом и принимать решения с более плоской структурой для достижения этой цели. Сделав это правильно, вы сможете каждый день превращать данные своей организации в реальную ценность для бизнеса.

Другие полезные ресурсы:

Почему культура, основанная на данных, имеет решающее значение для цифровой трансформации

3 причины важности маркетинга, основанного на данных?

Основные тенденции в маркетинге на основе данных, за которыми следует следить

Поделитесь записью в соц.сети :)