Treffen Sie fundierte Entscheidungen mit Big Data Analytics

Eine von NVP durchgeführte Umfrage ergab, dass sich der verstärkte Einsatz von Big Data Analytics für fundiertere Entscheidungen als bemerkenswert erfolgreich erwiesen hat. Mehr als 80% der Führungskräfte bestätigten, dass die Big-Data-Investitionen rentabel sind, und fast die Hälfte gab an, dass ihre Organisation den Nutzen ihrer Projekte messen könnte.

Wenn es schwierig ist, bei allen Unternehmensinvestitionen solch außergewöhnliche Ergebnisse und Optimismus zu erzielen, hat Big Data Analytics herausgefunden, wie die richtige Vorgehensweise das glühende Ergebnis für Unternehmen sein kann. In diesem Beitrag erfahren Sie, wie die Big-Data-Analyse die Art und Weise verändert, wie Unternehmen fundierte Entscheidungen treffen. Darüber hinaus, warum Unternehmen Big Data und ausgefeilte Prozesse verwenden, um Ihnen zu ermöglichen, genauere und fundiertere Entscheidungen für Ihr Unternehmen zu treffen.

Warum nutzen Unternehmen die Kraft von Big Data, um ihre Ziele zu erreichen?

Es gab eine Zeit, in der wichtige Geschäftsentscheidungen ausschließlich auf der Grundlage von Erfahrung und Intuition getroffen wurden. Im technologischen Zeitalter verlagerte sich der Fokus jedoch auf Daten, Analytik und Logistik. Bei der Entwicklung von Marketingstrategien, die Kunden einbeziehen und die Conversion steigern, beobachten, analysieren und führen Entscheidungsträger heute eingehende Untersuchungen zum Kundenverhalten durch, um an die Wurzeln zu gelangen, anstatt konventionellen Methoden zu folgen, bei denen sie in hohem Maße von der Reaktion der Kunden abhängen.

Zwischen dem Beginn der Zivilisation bis 2003 wurden fünf Exabyte an Informationen erstellt, die sich enorm auf die Erzeugung von 2,5 Billionen Bytes Daten pro Tag erhöht haben. Das ist eine riesige Datenmenge, die CIOs und CMOs zur Verfügung steht. Sie können die Daten verwenden, um das Kundenverhalten zusammen mit vielen anderen Faktoren zu erfassen, zu lernen und zu verstehen, bevor sie wichtige Entscheidungen treffen. Datenanalyse führt sicherlich zu genauesten Entscheidungen und vorhersehbaren Ergebnissen. Laut Forbes verwenden 53% der Unternehmen heute Datenanalysen, gegenüber 17% im Jahr 2015. Sie gewährleisten die Vorhersage zukünftiger Trends, den Erfolg der Marketingstrategien, eine positive Kundenreaktion sowie eine Steigerung der Conversion und vieles mehr.

Verschiedene Phasen der Big Data-Analyse

Als disruptive Technologie hat Big Data Analytics viele Unternehmen dazu inspiriert und angewiesen, nicht nur fundierte Entscheidungen zu treffen, sondern ihnen auch bei der Dekodierung von Informationen, der Identifizierung und dem Verständnis von Mustern, Analysen, Berechnungen, Statistiken und Logistik zu helfen. Zu Ihrem Vorteil zu nutzen ist ebenso viel Kunst wie Wissenschaft. Lassen Sie uns den komplizierten Prozess zum besseren Verständnis von Data Analytics in verschiedene Phasen aufteilen.

Ziele identifizieren:

Bevor Sie mit der Datenanalyse beginnen, müssen alle Unternehmen zunächst die Ziele identifizieren. Sobald das Ziel klar ist, ist es einfacher, speziell für die Data Science-Teams zu planen. Beginnend mit der Datenerfassungsphase erfordert der gesamte Prozess Leistungsindikatoren oder Leistungsbewertungsmetriken, mit denen die Schritte von Zeit zu Zeit gemessen werden können, mit denen das Problem frühzeitig behoben wird. Dies sorgt nicht nur für Klarheit im verbleibenden Prozess, sondern erhöht auch die Erfolgschancen.

Datenerfassung:

Die Datenerfassung als einer der wichtigen Schritte erfordert vollständige Klarheit über das Ziel und die Relevanz der Daten in Bezug auf die Ziele. Um fundiertere Entscheidungen treffen zu können, müssen die gesammelten Daten richtig und relevant sein. Schlechte Daten können Sie bergab und ohne relevanten Bericht führen.

Verstehe die Wichtigkeit von 3 Vs

Volumen, Vielfalt und Geschwindigkeit

Die 3 Vs definieren die Eigenschaften von Big Data. Das Volumen gibt die Menge der gesammelten Daten an, Vielfalt bedeutet verschiedene Arten von Daten und Geschwindigkeit ist die Geschwindigkeit, mit der die Daten verarbeitet werden.

Definieren Sie, wie viele Daten gemessen werden müssen

Identifizieren Sie relevante Daten (Wenn Sie beispielsweise eine Gaming-App entwerfen, müssen Sie diese nach Alter, Spieltyp und Medium kategorisieren.)

Betrachten Sie die Daten aus Kundensicht. Dies hilft Ihnen bei Details, wie viel Zeit und wie viel Antwort innerhalb der erwarteten Antwortzeiten Ihres Kunden.

Sie müssen die Datengenauigkeit identifizieren, die Erfassung wertvoller Daten ist wichtig und sicherstellen, dass Sie mehr Wert für Ihren Kunden schaffen.

Datenaufbereitung

Datenaufbereitung, auch Datenbereinigung genannt, ist der Prozess, bei dem Sie Ihren Daten eine Form geben, indem Sie sie bereinigen, in die richtigen Kategorien unterteilen und auswählen. Das Ziel, Vision in die Realität umzusetzen, hängt davon ab, wie gut Sie Ihre Daten vorbereitet haben. Schlecht vorbereitete Daten bringen Sie nicht nur nirgendwohin, sondern es wird auch kein Wert daraus abgeleitet.

Zwei Schwerpunkte sind, welche Art von Erkenntnissen erforderlich sind und wie Sie die Daten verwenden. Um den Datenanalyseprozess zu rationalisieren und sicherzustellen, dass Sie Wert aus dem Ergebnis ziehen, ist es wichtig, dass Sie die Datenaufbereitung an Ihrer Geschäftsstrategie ausrichten. Laut Bain-Bericht "haben 23% der befragten Unternehmen klare Strategien für einen effektiven Einsatz von Analysen". Daher ist es erforderlich, dass Sie die Daten erfolgreich identifiziert haben und dass Erkenntnisse für Ihr Unternehmen von Bedeutung sind.

Tools und Modelle implementieren

Nach Abschluss der langwierigen Erfassung, Bereinigung und Aufbereitung der Daten werden hier statistische und analytische Methoden angewendet, um die besten Erkenntnisse zu erhalten. Von vielen Tools müssen Datenwissenschaftler die relevantesten Tools zur Bereitstellung von Statistiken und Algorithmen verwenden, um ihre Ziele zu erreichen. Es ist ein durchdachter Prozess, das richtige Modell auszuwählen, da das Modell die Schlüsselrolle bei der Bereitstellung wertvoller Erkenntnisse spielt. Dies hängt von Ihrer Vision und dem Plan ab, den Sie mithilfe der Erkenntnisse ausführen müssen.

Verwandeln Sie Informationen in Einblicke

"Das Ziel ist es, Daten in Informationen und Informationen in Erkenntnisse umzuwandeln."

– Carly Fiorina

Als das Herzstück des Data Analytics-Prozesses werden in dieser Phase alle Informationen zu Erkenntnissen, die in den jeweiligen Plänen implementiert werden könnten. Einsicht bedeutet einfach die dekodierte Information, verständliche Beziehung, die aus der Big Data Analytics abgeleitet wird. Die kalkulierte und durchdachte Ausführung bietet Ihnen messbare und umsetzbare Erkenntnisse, die Ihrem Unternehmen großen Erfolg bringen. Durch die Implementierung von Algorithmen und Überlegungen zu den aus der Modellierung und den Werkzeugen abgeleiteten Daten erhalten Sie die wertvollen Erkenntnisse. Die Generierung von Erkenntnissen basiert in hohem Maße auf der Organisation und Kuratierung von Daten. Je genauer Ihre Erkenntnisse sind, desto einfacher ist es für Sie, die Ergebnisse sowie zukünftige Herausforderungen zu identifizieren, vorherzusagen und effizient zu bewältigen.

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Die letzte und wichtige Phase besteht darin, die abgeleiteten Erkenntnisse in Ihre Geschäftsstrategien umzusetzen, um das Beste aus Ihrer Datenanalyse herauszuholen. Genaue Erkenntnisse, die zur richtigen Zeit und im richtigen Strategiemodell umgesetzt werden, sind wichtig, bei denen viele Unternehmen scheitern.

Herausforderungen, denen sich Unternehmen häufig stellen müssen

Obwohl Big Data Analytics eine technologische Erfindung ist, ist es eine Kunst, die richtig gehandhabt wird und Ihr Unternehmen zum Erfolg führen kann. Obwohl dies der bevorzugte und zuverlässigste Weg sein könnte, wichtige Entscheidungen zu treffen, gibt es Herausforderungen wie kulturelle Barrieren. Wenn wichtige strategische Geschäftsentscheidungen über das Verständnis des Unternehmens und die Erfahrung getroffen werden, ist es schwierig, sie davon zu überzeugen, sich auf objektive Datenanalysen und datengesteuerte Prozesse zu verlassen, bei denen die Macht von Daten und Technologie genutzt wird. Durch die Ausrichtung von Big Data auf den traditionellen Entscheidungsprozess zur Schaffung eines Ökosystems können Sie jedoch genaue Einblicke gewinnen und Ihr aktuelles Geschäftsmodell effizient umsetzen.

Laut Gartner Global wird der Umsatz im Markt für Business Intelligence (BI) und Analysesoftware 2017 voraussichtlich 18,3 Milliarden US-Dollar erreichen, eine Steigerung von 7,3 Prozent gegenüber 2016. Dies ist eine große Zahl, und auch Sie möchten in eine intelligente Lösung investieren.

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