Ноя 20, 2018
148 Views
Комментарии к записи Принимайте обоснованные решения благодаря Big Data Analytics отключены
0 0

Принимайте обоснованные решения благодаря Big Data Analytics

Written by

Опрос NVP показал, что более широкое использование Big Data Analytics для принятия более обоснованных решений оказалось заметно эффективным. Более 80% менеджеров подтвердили, что большие инвестиции в данные являются прибыльными, и почти половина респондентов заявляют, что их организация может оценить преимущества своих проектов.

Когда трудно найти такие удивительные результаты и оптимизм во всех бизнес-инвестициях, Big Data Analytics определила, как правильно это сделать для компаний. Этот пост позволит вам узнать, как большой аналитик данных изменяет способ принятия обоснованных решений. Кроме того, почему компании используют большие данные и развитый процесс, позволяющий вам принимать более точные и обоснованные решения для вашей компании.

Почему организации используют мощь больших данных для достижения своих целей? [19659002] Было время, когда ключевые бизнес-решения были сделаны исключительно на основе опыта и интуиции. Однако в технологическую эпоху основное внимание уделялось данным, анализу и логистике. Сегодня, разрабатывая маркетинговые стратегии, которые привлекают клиентов и увеличивают конверсию, лица, принимающие решения, наблюдают, анализируют и проводят углубленные исследования поведения клиентов, чтобы достичь корней, вместо того, чтобы следовать традиционным методам, которые в значительной степени зависят от реакции клиента.

Exabyte информации, созданной с начала цивилизации до 2003 года, которая значительно выросла, чтобы генерировать 2,5 миллиарда данных в день. Это огромный объем данных, доступных для ИТ-директоров и директоров WOR. Они могут использовать данные для сбора, изучения и понимания поведения клиентов наряду со многими другими факторами, прежде чем принимать важные решения. Аналитика данных, безусловно, приведет к наиболее точным решениям и высоко предсказуемым результатам. По данным Forbes, 53% компаний в настоящее время используют данные аналитики с 17% в 2015 году. Обеспечивает прогнозирование будущих тенденций, успешность маркетинговых стратегий, положительную реакцию клиентов, увеличение конверсий и многое другое.

Различные этапы большой аналитики данных

Будучи прорывной технологией, Big Data Analytics вдохновила многих компаний и поручила им не только принимать обоснованные решения, но и помогать им расшифровывать информацию, определять и понимать шаблоны, анализировать , расчеты, статистика и логистика. Использование его в своих интересах – это искусство, как наука. Давайте проанализируем сложный процесс на разных этапах, чтобы лучше понять анализ данных.

Определение целей:

Прежде чем анализировать данные, первым шагом, который должны выполнить все компании, является определение целей. Когда цель понятна, легче планировать специально для команд, занимающихся науками о данных. Начиная со стадии сбора данных, для всего процесса требуются показатели эффективности или показатели эффективности, которые могут измерять отдельные шаги, чтобы остановить проблему на ранней стадии. Это не только обеспечит ясность в остальной части процесса, но также увеличит шансы на успех.

Сбор данных:

Сбор данных является одним из важных шагов, требующих полной ясности в отношении цели и важности данных цели. Чтобы принимать более обоснованные решения, необходимо, чтобы собранные данные были правильными и релевантными. Плохие данные могут привести вас к неудаче без надлежащего отчета.

Понимание значения 3 V

Объем, разнообразие и скорость

3 Vs определяют свойства Big Data. Громкость указывает количество собранных данных, разнесение означает разные типы данных, а скорость – это скорость обработки данных.

Определите, сколько данных необходимо измерить

Найдите нужные данные (например, при разработке игрового приложения вам придется классифицировать по возрасту, типу игры, средству)

Посмотрите на данные с точки зрения клиента. Это поможет вам в деталях, например, сколько времени и сколько ответов в ожидаемом отклике клиента ожидалось

. Вам необходимо определить точность данных, захватывая ценные данные, и убедитесь, что вы создаете больше ценности для своего клиента.

Подготовка данных

Подготовка данных, называемая также очисткой данных, – это процесс, посредством которого вы формируете свои данные, очищаете их, разделяете на нужные категории и выбираете. Цель преобразования концепции в реальность зависит от того, насколько хорошо вы подготовили свои данные. Плохо подготовленные данные не только не приведут вас ни к чему, но ни один из них не будет получен из него.

Две ключевые ключевые области – это вид необходимой информации и способ их использования. Чтобы улучшить процесс анализа данных и убедиться, что вы получаете ценность из результата, необходимо настроить подготовку данных для бизнес-стратегии. Согласно докладу Бэйн, «23% опрошенных компаний имеют четкие стратегии для эффективного использования анализов». Поэтому крайне важно, чтобы вы успешно идентифицировали свои данные и информацию, имеющие отношение к вашему бизнесу.

Инструменты и исполнительные модели

. После завершения сбора, очистки и подготовки данных используются статистические и аналитические методы, чтобы получить лучшее представление. Из многих инструментов ученые-данные должны использовать наиболее подходящие инструменты для реализации статистики и алгоритмов для своих целей. Это продуманный процесс выбора правильной модели, поскольку эта модель играет ключевую роль в предоставлении ценной информации. Это зависит от вашего видения и плана, за которым вы должны следовать своим пониманием.

Превратить информацию в идеи

«Цель состоит в том, чтобы превратить информацию в информацию и информацию в понимание»

– Карли Фиорина

Будучи сердцем процесса анализа данных, на этом этапе вся информация становится информацией, которая может быть реализована в соответствующих планах. Insight просто означает декодированную информацию, понятную взаимосвязь от Big Data Analytics. Расчетная и продуманная производительность дает вам измеримую и практическую информацию, которая принесет успех вашей компании. Используя алгоритмы и выводы, основанные на данных моделирования и инструментов, вы можете получить ценную информацию. Generation Insight основана на организации и выпуске данных. Чем точнее ваши наблюдения, тем легче вам будет идентифицировать и предсказать результаты, а также будущие проблемы и эффективно справиться с ними.

Insights execution

Последний и важный шаг – сделать производные знания бизнес-стратегий, чтобы получить лучшие результаты анализа данных. Точные идеи, реализованные в нужное время, в правильной стратегической модели, важны, когда многие организации терпят неудачу.

Сложные организации часто сталкиваются с

. Несмотря на то, что технологическое изобретение Big Data Analytics – это искусство, которое работает правильно, оно может привести компанию к успеху. Хотя это может быть самым выгодным и надежным способом принятия важных решений, существуют такие проблемы, как культурный барьер. Когда принимаются важные стратегические бизнес-решения по пониманию бизнеса и опыта, трудно убедить их полагаться на анализ данных, который является объективным и управляемым данными процессом, который использует данные и технологии. Однако адаптация Big Data к традиционному процессу принятия решений для создания экосистемы позволит вам создать точную информацию и эффективно работать в текущей бизнес-модели.

Согласно данным Gartner Global, доходы от рынка бизнес-аналитики (BI) и аналитики достигнут 18,3 млрд. Долл. США в 2017 году, что на 7,3 процента больше по сравнению с 2016 годом. Это большое количество, и вы вы также хотели бы инвестировать в интеллектуальное решение.

Article Categories:
Гипноз

Comments are closed.

html>