翻譯|大數(shù)據(jù)新聞|編輯:況魚杰|2021-02-22 13:50:55.920|閱讀 215 次
概述:在當(dāng)今世界,數(shù)據(jù)被認(rèn)為是有價值的資產(chǎn),并且可以成為組織成功的與眾不同的因素。但是,只有在組織可以有效使用組織生成的數(shù)據(jù)時才能實現(xiàn)這一點。Data Analytics可以在這里改變游戲規(guī)則,Analytics(分析)正在改變業(yè)務(wù)開展方式,為新穎的業(yè)務(wù)模型和收入流讓路。
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在當(dāng)今世界,數(shù)據(jù)被認(rèn)為是最有價值的資產(chǎn),并且可以成為組織成功的與眾不同的因素。但是,只有在組織可以有效使用組織生成的數(shù)據(jù)時才能實現(xiàn)這一點。Data Analytics可以在這里改變游戲規(guī)則,Analytics(分析)正在改變業(yè)務(wù)開展方式,為新穎的業(yè)務(wù)模型和收入流讓路。
人們經(jīng)常引用“大數(shù)據(jù)”一詞,但這意味著什么呢? 根據(jù)Gartner的說法,“大數(shù)據(jù)是高容量,高速度,高多樣性的信息資產(chǎn),需要經(jīng)濟(jì)高效的創(chuàng)新形式的信息處理方式來增強(qiáng)洞察力和決策能力”。
大數(shù)據(jù)和分析是一個復(fù)雜的過程,主要旨在發(fā)現(xiàn)未知或隱藏的不同類型的信息。從數(shù)據(jù)中得出的見解不僅有助于推動工作流程的數(shù)字化和自動化,而且在決策過程中也起著關(guān)鍵作用。它是大多數(shù)數(shù)字化轉(zhuǎn)型工作的基礎(chǔ)。
在接下來的幾段中,我們將重說明為什么企業(yè)應(yīng)實施大數(shù)據(jù)和分析解決方案作為邁向數(shù)字化轉(zhuǎn)型的第一步,以及從長遠(yuǎn)來看將如何使之受益。
了解現(xiàn)有和潛在客戶:大數(shù)據(jù)的范圍不僅限于大型企業(yè),而且可以為小型企業(yè)和初創(chuàng)企業(yè)提供強(qiáng)大的支持,以使他們深入了解現(xiàn)有客戶和潛在客戶。 它將遍歷大量信息,并提供相關(guān)信息以定位新客戶并加強(qiáng)與現(xiàn)有客戶的關(guān)系。 除了提供客戶洞察力外,它還可以幫助確定購買行為的主要驅(qū)動因素,從而更好地定位潛在客戶并通過銷售渠道培養(yǎng)潛在客戶。
增強(qiáng)客戶體驗:數(shù)據(jù)分析工具使組織能夠更好地“了解”客戶并積極建立忠誠度,而不僅僅是響應(yīng)客戶的需求,訂單和投訴。數(shù)據(jù)分析還可以用來找出客戶行為的根源,即使他們沒有事先獲得詳細(xì)信息。這個基于AI的工具使用行為分析來找出人們互動的原因及其含義。這有助于縮小差距并消除營銷策略,并通過更多個性化的活動來參與以改善溝通。
預(yù)測以更好地計劃未來:預(yù)測分析是收集正確數(shù)據(jù)并將其轉(zhuǎn)化為可行的見解的過程。它提供有關(guān)目標(biāo)市場,客戶,部門等的見解,以幫助分析師做出更準(zhǔn)確的預(yù)測,并幫助組織制定戰(zhàn)略以實現(xiàn)更好的業(yè)務(wù)成果。它涵蓋了各種統(tǒng)計技術(shù),包括數(shù)據(jù)挖掘,預(yù)測建模和機(jī)器學(xué)習(xí),以分析當(dāng)前和歷史事實,以對未來或其他意外事件做出預(yù)測。隨著公司尋求提高效率和蓬勃發(fā)展的方法,預(yù)測分析可能是前進(jìn)的好策略。
大數(shù)據(jù)帶來的商業(yè)價值:成功的企業(yè)并不滿足于將大數(shù)據(jù)和其他新數(shù)據(jù)資產(chǎn)作為成本中心進(jìn)行捕獲和管理。相反,他們主要通過分析和報告從新數(shù)據(jù)中獲得業(yè)務(wù)價值。數(shù)據(jù)湖可以成為分析的大數(shù)據(jù)源。 Hadoop已成為大數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)湖的首選(但非排他)平臺,因為采用者期望低成本的硬件和軟件以及極高的可擴(kuò)展性。
大數(shù)據(jù)和分析解決方案可幫助企業(yè)制定更好的基于數(shù)據(jù)和邏輯的戰(zhàn)略。通過提供有關(guān)客戶和潛在客戶及其行為的見解,它使公司可以進(jìn)行有意義的戰(zhàn)略調(diào)整,以最大程度地降低成本并最大化結(jié)果。
如果您是一家擁有數(shù)據(jù)的公司,但是您不知道從哪里開始或如何使用大數(shù)據(jù),那么別擔(dān)心,馬上告訴你!
首先,您必須確定要使用現(xiàn)有數(shù)據(jù)解決的業(yè)務(wù)問題。例如,您是否要確定購物車放棄的概率,為什么放棄?
其次,僅僅因為您擁有數(shù)據(jù)并不能自動意味著您可以將其用于解決問題。大多數(shù)組織已經(jīng)收集數(shù)據(jù)已有十年或更長時間了。但是,它是非結(jié)構(gòu)化且混亂的-稱為“臟數(shù)據(jù)”。您需要先將其整理為結(jié)構(gòu)化格式,然后才能使用。
第三,如果您決定與一家公司合作,那么您將需要一個可以做得更多的工作的工具,而不僅僅是可視化數(shù)據(jù)。它將需要一家能夠?qū)?shù)據(jù)進(jìn)行建模以推動見解的公司(例如Qlik),這將幫助您解決業(yè)務(wù)問題。建模數(shù)據(jù)并不容易,也不便宜,因此在執(zhí)行此步驟之前制定預(yù)算和計劃很重要。
借助大數(shù)據(jù)分析,大牌企業(yè)的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)正在繼續(xù)增長。開發(fā)技術(shù)比以往任何時候都可供更多的組織使用。品牌擁有可用數(shù)據(jù)后,便可以實施適當(dāng)?shù)姆治鱿到y(tǒng)來解決許多問題。
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