डेटाबेस

Büyük Veri Analitiğiyle Bilgilendirilmiş Kararlar Verme

NVP tarafından yürütülen bir ankette, Büyük Veri Analitiği'nin daha bilinçli kararlar alma konusundaki artan kullanımının fark edilir derecede başarılı olduğu kanıtlandı. % 80'den fazla yöneticiler, büyük veri yatırımlarının kârlı olduğunu doğruladı ve neredeyse yarısı, kuruluşlarının projelerinden elde ettikleri faydaları ölçebileceğini söyledi.

Tüm iş yatırımlarında böyle olağanüstü sonuçlar ve iyimserlik bulmak zor olduğunda, Big Data Analytics Doğru şekilde yapmanın işletmeler için parlayan sonuç olabileceğini belirledi. Bu gönderi, büyük veri analizlerinin işletmelerin bilinçli karar alma şeklini değiştirdiği konusunda sizi aydınlatacak. Ek olarak, şirketler neden işiniz için daha doğru ve bilgili kararlar almanızı sağlayacak büyük veri ve ayrıntılı bir süreç kullanıyorlar.

Örgütler neden Büyük Verilerin Gücünü Hedeflerine Ulaşmak için Kullanıyor? [19659002] Önemli iş kararlarının sadece tecrübe ve sezgiye dayalı olarak alındığı bir zaman vardı. Bununla birlikte, teknolojik dönemde odak, veri, analitik ve lojistiğe kaymıştır. Günümüzde, müşterileri meşgul eden ve dönüşümü artıran pazarlama stratejileri tasarlanırken, karar alıcılar müşteri davranışına büyük ölçüde bağımlı oldukları geleneksel yöntemleri uygulamak yerine köklerine ulaşmak için müşteri davranışları üzerine derinlemesine araştırma yaparlar, analiz eder ve yürütürler.

2003 yılına kadar medeniyetin şafağı arasında yaratılan ve her gün 2.5 milyon dill baytlık veri üretmeye muazzam bir şekilde artan bir bilgi ekseri. Bu CIO'lar ve CMO'lar için büyük miktarda veridir. Verileri, önemli kararları almadan önce diğer birçok faktörle birlikte Müşteri Davranışlarını toplamak, öğrenmek ve anlamak için kullanabilirler. Veri analizi kesinlikle en doğru kararları ve yüksek tahmin edilebilir sonuçları almaya götürür. Forbes'a göre, şirketlerin% 53'ü 2015 yılında veri analizini kullanıyor. Bu, gelecekteki eğilimlerin tahmini, pazarlama stratejilerinin başarısı, olumlu müşteri yanıtı, dönüşümde artış ve çok daha fazlasını sağlıyor.

Big Data Analytics'in çeşitli aşamaları

Yıkıcı bir teknoloji olan Big Data Analytics, birçok işletmeyi sadece bilinçli bir karar almakla kalmayıp aynı zamanda kod çözme bilgilerinin öğrenilmesine, kalıpların, analitiğin, hesaplamaların belirlenmesine ve anlaşılmasına yardımcı olmalarına da yardımcı oldu. istatistik ve lojistik. Avantajınıza ulaşmak, bilim kadar çok sanattır. Veri Analizini daha iyi anlamak için karmaşık süreci farklı aşamalara ayıralım.

Hedefleri Belirleyin:

Veri analitiğine adım atmadan önce, tüm işletmelerin alması gereken ilk adım hedefleri tanımlamaktır. Hedef net olduğunda, özellikle veri bilimi ekipleri için plan yapmak daha kolaydır. Veri toplama aşamasından başlayarak, tüm süreç, sorunu erken bir aşamada durduracak adımları zaman ölçebilecek performans göstergeleri veya performans değerlendirme metrikleri gerektirir. Bu sadece kalan süreçte netlik sağlamakla kalmayacak, aynı zamanda başarı şansını da arttıracaktır.

Veri Toplama:

Önemli bir adım olan veri toplanması, amaç ve konuyla ilgili tam bir açıklık gerektirir. Hedefler ile ilgili veriler. Daha bilinçli kararlar verebilmek için, toplanan verilerin doğru ve ilgili olması gereklidir. Hatalı Veriler sizi yokuş aşağıya götürebilir ve ilgili bir rapora sahip olamaz.

3 Vs'nin önemini anlayın

Hacim, Çeşitlilik ve Hız

3 Vs, Büyük Verilerin özelliklerini tanımlar. Hacim, toplanan veri miktarını gösterir, çeşitlilik çeşitli veri türlerini ve hızı veri süreçlerinin hızını ifade eder.

Ölçülecek veri miktarını tanımlayın

İlgili Verileri Tanımlayın (Örneğin; oyun uygulaması, yaş, oyunun türü, ortalarına göre kategorilere ayrılmanız gerekecek)

Müşteri perspektifinden alınan verilere bakın. Ne kadar zaman alacağınız ve müşterinize ne kadar cevap vereceğiniz gibi detaylarda size yardımcı olacaktır. beklenen yanıt süreleri.

Verilerin doğruluğunu belirlemelisiniz, değerli verilerin yakalanması önemlidir ve müşteriniz için daha fazla değer yarattığınızdan emin olun.

Veri Hazırlığı

Veri hazırlığı da veri olarak adlandırılır Temizleme, temizleyerek, doğru kategorilere ayırarak ve seçerek verilerinize şekil verdiğiniz süreçtir. Vizyonu gerçeğe dönüştürme hedefi, verilerinizi ne kadar iyi hazırladığınıza bağlı. İyi hazırlanmış veriler sizi yalnızca hiçbir yere götürmeyecek, aynı zamanda bundan bir değer elde etmeyecektir.

İki odak anahtar alanı, hangi bakış açılarının gerekli olduğu ve verileri nasıl kullanacağınızdır. Veri analiz sürecini kolaylaştırmak ve sonuçtan sonuç elde etmenizi sağlamak için, veri hazırlığını iş stratejinizle hizalamanız önemlidir. Bain raporuna göre, ankete katılan şirketlerin% 23'ünün analitiği etkili bir şekilde kullanmak için açık stratejileri var. Bu nedenle, başarılı bir şekilde verilerinizi tanımlamanız ve içgörülerinizin işiniz için önemli olduğunun anlaşılması gerekmektedir.

Uygulama Araçları ve Modelleri

Verilerin toplanması, temizlenmesi ve hazırlanmasının ardından, istatistiksel ve En iyi anlayışları elde etmek için burada analitik yöntemler uygulanır. Veri araçlarının çoğu araçtan, en uygun istatistiksel ve algoritma dağıtım araçlarını hedeflerine kullanmaları gerekmektedir. Doğru modeli seçmek düşünceli bir süreçtir; çünkü model, değerli anlayışların getirilmesinde anahtar rolü oynar. Bu sizin vizyonunuza ve içgörüleri kullanarak yürütmeniz gereken plana bağlıdır.

Bilgileri İçgörülere Dönüştür

"Amaç, verileri bilgiye ve bilgiye dönüştürmektir. "

– Carly Fiorina

Veri Analitiği sürecinin kalbi olan bu aşamada, tüm bilgiler ilgili planlarda uygulanabilecek anlayışlara dönüşüyor. İçgörü sadece, Big Data Analytics'ten türetilen kodu çözülmüş bilgi, anlaşılabilir ilişki anlamına gelir. Hesaplanmış ve düşünceli yürütme, işinize büyük başarılar sağlayacak ölçülebilir ve işlem yapılabilir bilgiler sağlar. Modelleme ve araçlardan elde edilen verilere algoritmalar uygulayarak ve mantık yürüterek, değerli bilgileri alabilirsiniz. Insight üretimi, verilerin düzenlenmesine ve küratörlüğüne dayanır. İçgörüleriniz ne kadar doğru olursa, sonuçları ve gelecek sorunları tanımlamanız ve tahmin etmeniz sizin için daha kolay olacaktır.

Insights execution

Son ve önemli aşama; Veri analizlerinizden en iyi şekilde yararlanmak için türetilmiş analizleri iş stratejilerinizde yürütme. Doğru zamanda uygulanan doğru içgörüler, doğru bir strateji modelinde birçok organizasyonun başarısız olduğu önemli bir noktadır.

Zorluklar örgütleri sık sık karşılaşma eğilimindedir

Teknolojik bir buluş olmasına rağmen, Big Data Analytics Doğru şekilde işlenen bir sanat, işletmenizi başarıya taşıyabilir. Önemli kararlar almanın en çok tercih edilen ve güvenilir bir yolu olmasına rağmen, kültürel engel gibi zorluklar vardır. İşletmeleri ve deneyimlerini anlama konusunda önemli stratejik iş kararları alındığında, onları veri analitiğine, objektif ve veri ve teknolojinin gücünü kucaklayan veri odaklı sürece bağlı olmaya ikna etmek zordur. Ancak, Büyük Veri'yi bir ekosistem oluşturmak için geleneksel karar verme süreciyle uyumlu hale getirmek, mevcut iş modelinizde doğru bir anlayış ve verimli bir şekilde çalışmanızı sağlar.

Gartner Global'in iş zekası (BI) ve analitik yazılım pazarındaki gelirine göre 2017 yılında yüzde 7,3 oranında artarak 18,3 milyar dolara ulaşacağı tahmin ediliyor. Bu rakam çok büyük bir rakam ve akıllıca bir çözüme yatırım yapmayı çok istersiniz.