Ali je vaša organizacija pripravljena uporabiti velike podatke?

Big Podatki

Big Podatki je za večino tržnih organizacij bolj težnja kot resničnost. Široko soglasje o strateški vrednosti Big Data daje nešteto tehničnih vprašanj, ki so nujna za strukturiranje podatkovnega ekosistema in oživitev podatkov, ki jih vodijo podatki, v prilagojenih komunikacijah.

Pripravljenost organizacije za izkoriščanje velikih podatkov lahko ocenite z analizo zmogljivosti organizacije na sedmih ključnih področjih:

  1. Strateška vizija je sprejetje velikih podatkov kot ključnega pomena za doseganje poslovnih ciljev. Razumevanje zavezanosti C-Suite in vplačila je prvi korak, čemur sledi razporeditev časa, osredotočenosti, prednostnih nalog, virov in energije. Pregovor je lahko govoriti. Poiščite pogosto prekinitev povezave med starejšimi direktorji, ki sprejemajo strateške odločitve, in znanstveniki s področja podatkov, analitiki podatkov in tržniki, usmerjeni v podatke, ki dejansko opravljajo delo. Prepogosto se sprejemajo odločitve brez zadostnih vložkov na delovni ravni. Pogosto se pogled z vrha in pogled od sredine radikalno razlikujeta.
  2. Podatkovni ekosistem je lahko kamen spotike ali omogočevalec. Mnoga podjetja so ujeta v zapuščene sisteme in potopljene naložbe. Vsako podjetje nima jasne prihodnje vizije, ki bi bila preslikana na obstoječe vodovodne instalacije. Pogosto prihaja do trenj med tehničnimi skrbniki IT-okolja in poslovnimi uporabniki, ki naraščajo s svojimi proračuni. V mnogih primerih je pogled naprej skupek rešitev. Zmedo dodaja še več kot 3500 podjetij, ki ponujajo najrazličnejše tehnološke rešitve s podobnimi trditvami, uporabljajo podoben jezik in ponujajo podobne ponudbe.
  3. Upravljanje podatkov se nanaša na razumevanje virov podatkov, ki ima načrt zaužitja, normalizacije, varnosti in določanja prednostnih nalog. To zahteva kombinacijo gibčnih varnostnih ukrepov, jasno določen režim dovoljenj in poti za dostop in nadzor. Pravila upravljanja uravnotežijo zasebnost in skladnost s prilagodljivo uporabo in ponovno uporabo podatkov. Te težave prepogosto zmedejo ali zapletejo okoliščine in ne odražajo dobro zasnovanih politik in protokolov.
  4. Uporabna analitika je pokazatelj, kako dobro se je organizacija razvila analitika virov in je sposoben prenesti umetno inteligenco in strojno učenje. Ključna vprašanja so: ali ima organizacija dovolj analitika viri in kako se uporabljajo? Ali so analitika vključeni v trženje in strateški potek dela ali pa jih izkoristite priložnostno? Ali so analitika spodbujanje ključnih poslovnih odločitev in spodbujanje učinkovitosti pri pridobivanju, ohranjanju, znižanju stroškov in zvestobi?
  5. Tehnološka infrastruktura ocenjuje programsko opremo in podatkovne strukture, ki se uporabljajo za vnos, obdelavo, čiščenje, zaščito in posodobitev hudournikov podatkov, ki se pretakajo v večino podjetij. Ključni kazalniki so raven avtomatizacije in zmožnosti normalizacije naborov podatkov, razreševanja posameznih identitet, ustvarjanja pomembnih segmentov in nenehnega sprejemanja in uporabe novih podatkov v realnem času. Drugi pozitivni kazalniki so zavezništva z ESP-ji, avtomatizacija trženja in dobavitelji računalništva v oblaku.
  6. Uporabite razvoj primerov meri sposobnost podjetja, da dejansko uporablja podatke, ki jih zbira in obdeluje. Ali lahko prepoznajo "najboljše" stranke; napovedati naslednje najboljše ponudbe ali negovati verne zvestobe? Ali imajo industrializirane mehanizme za ustvarjanje personaliziranih sporočil, izvajanje mikrosegmentacije, odzivanje na vedenje v mobilnih ali družabnih medijih ali ustvarjanje več vsebinskih kampanj, dostavljenih po številnih kanalih?
  7. Sprejem matematičnih moških je kazalnik korporativne kulture; merjenje pristnega apetita organizacije po raziskovanju, sprejemanju in pridobivanju novih pristopov in novih tehnologij. Vsi izlivajo retoriko digitalne in podatkovne transformacije. Toda mnogi se bojijo orožja za množično uničevanje (orožja za razbijanje matematike). Precej manj podjetij vlaga čas, sredstva in denar, da bi osredotočenost na podatke postala temeljna korporativna lastnost. Pripravljenost na velike podatke je lahko dolga, draga in moteča. Vedno zahteva pomembne spremembe v stališčih, potekih dela in tehnologiji. Ta kazalnik meri resnično zavezanost organizacije prihodnjim ciljem uporabe podatkov.

Zavedanje prednosti velikih podatkov je vaja pri upravljanju sprememb. Teh sedem meril nam omogoča, da dobimo jasen pogled na to, kam v transformacijskem spektru spada določena organizacija. Razumevanje, kje si in kje želiš biti, je lahko koristna vaja za streznitev.

 

Kaj menite?

Ta stran uporablja Akismet za zmanjšanje nezaželene pošte. Preberite, kako se vaš komentar obravnava.