Articles

miten hyödyntää Analytiikkaa tullakseen aidosti datavetoiseksi organisaatioksi – kolme asiaa, joita kannattaa harkita

miten hyödyntää Analytiikkaa tullakseen todella datavetoiseksi organisaatioksi-kolme asiaa, joita kannattaa harkita
Dorman Bazzell ja Scott Schlesinger, Capgemini
monissa johtavissa organisaatioissa on uusi rooli, joka keskittyy auttamaan datan muuntamisessa informaatioksi ja informaation muuttamisessa älykkyydeksi– datatieteilijä. Se on vähän monitulkintainen rooli, sillä moni ei ymmärrä, mitä tekee ja miten. Se on kuitenkin huomattavan tärkeä rooli. Datatutkijat auttavat organisaatiota kartoittamaan tietä eteenpäin hyödyntämällä dataa ja luomalla kehittyneitä tilastollisia algoritmeja pyrkiessään ratkaisemaan ongelmia matkalla toimintakelpoiseen älykkyyteen. Työ on niin kysyttyä, että McKinsey arvioi, että Yhdysvalloissa tarvitaan jopa 190 000 datatutkijaa vuoteen 2020 mennessä.
nykyään on kuitenkin hyvin vähän datatieteilijöitä ja lahjakkuuksia, joilla on syvällistä tietoa siitä, miten tietoja voidaan hyödyntää. Meistä muista monet ovat innokkaita hyödyntämään nopeasti tätä suuntausta ja hyödyntämään organisaatioomme tulevia valtavia määriä uutta tietoa kokoamalla ja arvioimalla enemmän datapisteitä kuin koskaan ennen päätöksenteon tueksi.
monet ovat tajunneet, että heidän kiinnostuksensa ei ole niinkään itse trendissä vaan enemmän analytiikassa. Että innokkuus, ruokkivat halu välittömästi saada arvokasta, toimivaa oivalluksia tiedoista, on valitettavasti johtaa alhainen vaikutus tuloksia. Tehokkaan analytiikkanäkemyksen toteuttamiseen tarvittavat keskeiset peruselementit hukkuvat kiireessä.
asiakasaloitteidemme kautta uskomme, että on olemassa kolme olennaista elementtiä, jotka kaikkien liiketoimintojen johtajien on omaksuttava varmistaakseen ihanteelliset tulokset perusteellisen data-analytiikan avulla. Näihin kuuluu luokittelun luominen, jossa big data ja analytiikka erotetaan toisistaan; selkeän yrityskäyttötapauksen määrittäminen; ja optimoimalla olemassa olevaa infrastruktuuria ja työkaluja tukemaan työtä.
erota Big Data analytiikasta
big datan yleinen idea ei ole Uusi. Yritykset ovat jo vuosia pyrkineet hyödyntämään saatavilla olevaa dataa liiketoiminnan ja asiakasaloitteiden parantamiseksi. Mikä on erilaista tänään on valtava määrä tietotyyppejä ja tilavuus, niiden sisääntulokohdat, ja nopeus, jolla organisaatiot pyrkivät hankkimaan ja analysoimaan tätä tietoa. Mitä usein eksyy kautta innokkuus on ymmärrys siitä, että big data ei ole vain kerätä ja hallita datajoukkoja. Sen sijaan big Datan on sisällettävä analytiikka-kyky arvioida ja tunnistaa tuloksia ja trendejä, jotta voidaan tehdä koulutetumpia, vaikuttavia liiketoimintapäätöksiä. Hyödyntääkseen analytiikan etuja yritykset tarvitsevat organisatorista kurinalaisuutta big datan tehokkaaseen hankintaan ja hyödyntämiseen. Alussa kaikilla aloitteeseen osallistuvilla on oltava sama ymmärrys ja odotukset.
Määritä Yrityskäyttötapaus
big datan ja analytiikan matka alkaa relevantista, selkeästi määritellystä ja hyvin ymmärretystä yrityskäyttötapauksesta. Yksi suurimmista turhautumisen syistä on kuitenkin analytiikkahankkeeseen hyppääminen liian aikaisin määrittelemättä selkeästi, mitä yritys haluaa saavuttaa.
kun yritykset pyrkivät hyödyntämään dataa – oli se sitten sisäistä, ulkoista, jäsenneltyä tai jäsenneltyä – lisätäkseen toiminnan tehokkuutta, parantaakseen kannattavuutta, kasvattaakseen markkinaosuutta, analytiikka tarjoaa mahdollisuuden saada tietoa liiketoiminnan osa-alueista, jotka aiemmin olivat kaukaista todellisuutta. Millaisia oivalluksia toivot saavasi? Mitä haluat mitata? Mitä toivot saavuttavasi analytiikan avulla osastollesi tai yrityksellesi? Näihin kysymyksiin on vastattava ennen kuin aloitat matkan, muuten et saavu sinne, missä ennakoitiin, ja ROI-odotuksesi murskataan.
organisaatioiden on ymmärrettävä, miksi ja missä big datan hyödyntäminen on järkevää. Priorisoitujen käyttötapausten laatiminen toiminnallisten alueiden tasolla varmistaa kunkin aloitteen selkeyden ja strategisen ohjauksen sekä tarjoaa onnistumisen kriteerit saavutusten mittaamiselle. Käyttötapaukset auttavat luomaan liiketoimintatapauksia, jotka tarjoavat sekä IT: lle että liiketoiminnalle yhteisen kehyksen vastata organisaation johtajuudelta sijoittajille odotettuihin ROI-kysymyksiin.
esimerkiksi vaatekauppiaan on melko suoraviivaista seurata myytyjen miesten solmioiden määrää. Mutta, se on vähemmän selvää heille-Elleivät he hyödynnä sosiaalisen tiedon keskustelu – miksi erityisesti siteitä, jos tällainen kuuma myyjiä. Öljy-yhtiöt saattavat käyttää koneen sensoritietoja selvittääkseen, milloin puhalluksen estäjä saattaa pettää ja mikä on todennäköinen syy.
tietojen käyttö parantaa työntekijöiden turvallisuutta; ympäristövahinkojen ehkäiseminen ja mahdollisten kustannusten poistaminen.
optimoi olemassa olevat teknologiainvestoinnit
monet yritykset, jotka haluavat nopeasti hyödyntää Analytiikkaa, kiirehtivät ostopäätöksiin. He etsivät uusinta ja suurinta analytiikkaohjelmistoa ja-työkaluja. Mutta, kun ei ole ensin luonut selkeää yrityskäyttötapausta tai ottanut käyttöön asianmukaisia tiedonhallintakehyksiä, he todennäköisesti saavuttavat alhaisen sijoitetun pääoman tuoton alusta alkaen.
yritysten tulisi ensin tarkastella nykyisiä IT-infrastruktuuri-ja yrityssuunnittelujärjestelmiään ja etsiä keinoja yhdistää ne ulkopuolisiin lähteisiin, kuten sosiaaliseen mediaan ja sensoreihin. Tämä auttaa heitä saamaan alustavia tietoja, jotka todennäköisesti takaavat joustavamman skaalauksen myöhempien tietokokonaisuuksien analyyseihin, joilla on laajempi vaikutus liiketoimintaan, sen kumppaneihin ja asiakkaisiin. Vielä tärkeämpää on, että tämä käytäntö tarjoaa polun tehokkaampiin tietojen optimointipyrkimyksiin, joissa hyödynnetään avoimen lähdekoodin datatyökaluja, kuten Hadoopia, suurempien tietokokonaisuuksien tallentamiseen ja arviointiin.
reaaliaikaisten vastausten saaminen datasta on analytiikan ihanteellinen tulos. Näiden kolmen kriittisen tekijän mukaan toimiminen vaatii kärsivällisyyden arvostamista-ne vaativat aikaa. Innokkuus käyttää analytiikkaa ja saavuttaa nopeita tuloksia on vaarassa luoda enemmän vaikeuksia kuin hyötyä liiketoiminnalle pitkällä aikavälillä. Jotta organisaatiot voivat netota ihanteelliset tuloksensa analytiikan avulla, nämä esto-ja taklausvaiheet ovat välttämättömiä. Ne epäilemättä vievät aikaa, mutta niiden sijoitetun pääoman tuotto on korvaamaton analytiikka-aloitteille.

Vastaa

Sähköpostiosoitettasi ei julkaista.