Wir leben in einer datengetriebenen Welt. Wenn Sie beispielsweise Standortanbieter in Google Maps aktivieren und ein Jahr später Ihre Zeitleiste aufrufen, können Sie darüber informiert werden, wo Sie sich ein Jahr zuvor genau am selben Tag befanden. Wenn Sie Facebook-Aktivierungslösungen aktivieren, werden Freunde vorgeschlagen, die Sie anfordern sollten, wenn Sie irgendwohin gehen.
Erfolgreiche Unternehmen extrahieren Weisheit und Informationen aus allen gesammelten Informationen, um ihre Zielkunden zu identifizieren und Produkte und Lösungen für sie zu bewerben.
Angesichts des derzeit turbulenten Marktumfelds treiben Informationen den Wandel zu Geschäftsmodellen voran. Pay-per-Use, das durch Cloud-Programme ermöglicht wird, hat sich zu einer etablierten Praxis entwickelt. Zum Beispiel hat das Aufkommen von Uber das Taxigeschäft gestört. Der Fokus hat sich von einem systemzentrierten Ansatz zu einem benutzerzentrierten Ansatz geändert. Selbst konventionelle Unternehmen wie Versicherungen bieten Self-Service für den Kauf und die Abwicklung von Policen rund um die Uhr online, auf Mobilgeräten sowie über soziale Netzwerkstationen. Produkte und Lösungen, die durch neue Technologien wie Big Data, künstliche Intelligenz (KI), Blockchain sowie virtuelle und erweiterte Realität ermöglicht werden, werden von Financial Engineering-Organisationen genutzt, um kreative Produkte und Dienstleistungen einzuführen.
Die Störung auf dem Markt macht es für Unternehmen unerlässlich, zu kaufen, was sie können, das zu konstruieren, was sie benötigen, und den Rest auszulagern, um wettbewerbsfähig zu bleiben. Ein Fokus auf Kreation ist jetzt entscheidend für Unternehmen, die neue Produkte und Dienstleistungen entwickeln müssen, um sich von der Konkurrenz abzuheben. Die Übernahme digitaler Transformationsansätze durch Automatisierung von kundenorientierten zu Back-Office-Aktionen hat für Unternehmen oberste Priorität.
Von Einzelpersonen und Systemen erstellte Daten müssen die Grundlage für die Umsetzung des Plans sein. Unternehmen, die Daten nutzen konnten, um Informationen und Informationen für einen Wettbewerbsvorteil zu extrahieren, stellen Erfolge fest.
Intelligenz wird aus Daten extrahiert
Info ist Text, Video und Audio. Denken Sie beispielsweise an die Informationen der an einer Börse notierten Aktien. Wenn wir diesen Daten den zusätzlichen Hinweis hinzufügen würden, ob sich eine bestimmte Aktie gegenüber dem Ende des Vortages nach unten oder oben bewegt hat, würden sie zu Daten - etwas, das für uns von Interesse ist und das wir analysieren könnten. Sobald wir den Kontext einbeziehen, um ihn zu beraten, wird er zum Intellekt.
Wenn wir uns die Börseninformationen von 30 Aktien ansehen, die einen Börsenindex darstellen, dann sind das einfach Informationen. Wenn wir den Indikator bringen sollten, dass der Börsenindikator in Singapur am Ende des Geschäfts an einem bestimmten Tag um 407 Punkte gefallen ist, der Dow Jones jedoch am selben Tag um 330 Punkte gestiegen ist, dann sind das Informationen. Mit diesen Informationen können Sie vorhersagen, wie der Markt am nächsten Tag in Singapur beginnen wird. Das ist Intelligenz.
Wie extrahiere ich Intelligenz und Informationen aus Daten?
Das ist das Thema Business Intelligence (BI) im organisatorischen Kontext. Ziel ist es, saubere, genaue und aussagekräftige Informationen zu erhalten. Das Verfahren zum Extrahieren von Informationen ist eine Untersuchung und kann über Prozesse wie Online Analytical Processing (OLAP) und Data Mining durchgeführt werden. Bei OLAP geht es darum, Daten in Informationsmodelle mit einem Data Warehouse als Back-End zu ziehen, um sie zu aggregieren und aufzuteilen.
Was gibt's Neues? KI, Big Data und maschinelles Lernen
BI mit OLAP und Data Mining gibt es schon seit einiger Zeit - was sich in den letzten Jahren geändert hat, ist die Entwicklung von Big-Data- Tools und -Techniken. Big Data löste eine Explosion bei der Verwendung umfangreicherer Data-Mining-Techniken aus. Die Eigenschaften von Big Data werden im Allgemeinen anhand von 3 V erklärt - Volumen, Geschwindigkeit und Vielfalt. In jüngerer Zeit wurde der Auflistung ein vierter Begriff, Wahrhaftigkeit, hinzugefügt. Was hat Big Data so attraktiv gemacht? Technologien ermöglichen es nun, die Daten-Commodity-Computer zu warten und die Kosten niedrig zu halten, und bestimmte Algorithmen wie MapReduce können verwendet werden, um die gesuchten Daten abzubauen. Der überzeugende Treiber ist jedoch der Wert für ein Unternehmen.
Lassen Sie uns drei Möglichkeiten untersuchen, wie die Mischung aus herkömmlichen BI-Methoden in Verbindung mit großen Datenmengen einen Mehrwert schaffen kann.
Erstens ist die Identifizierung von Zielkunden für jedes Unternehmen von Vorteil. Stellen Sie sich vor, Sie sind Teil des Marketingteams eines Automobilherstellers und haben eine Liste von Verbrauchern, die Autos gekauft haben. Sie können sich ihre sozialen Statistiken ansehen und mit ein oder zwei Trennungsgraden eine Auswahlliste für zusätzliche mögliche Zielkunden erstellen. Anschließend bietet die Analyse sozialer Netzwerke einen Blick auf die Verbindungen zwischen Menschen in verschiedenen Bereichen und industriellen Aktivitäten. Eine andere Analysetechnik - die Regressionsuntersuchung - kann auch verwendet werden, um die Demografie der Personen zu analysieren, die in die engere Wahl kommen, und um abhängig von ihrem Alter die Art des Autos vorherzusagen, das sie sehr wahrscheinlich kaufen werden.
Cross-Selling-Produkte und -Dienstleistungen sind nur ein weiterer Weg, wie Unternehmen versuchen, ihre Gewinne zu steigern. Wenn Sie mit der identischen Analogie zum Autoverkauf fortfahren, selbst wenn Sie wissen, dass Personen mit einem bestimmten demografischen Profil, die eine bestimmte Art von Auto kaufen, eher dazu neigen, eine andere Art von Auto als zweite zu erwerben, was für das Unternehmen von Wert ist. Es ist möglich, diesen Zusammenhang mithilfe einer Technik vorherzusagen, die als Assoziationsregellernen bezeichnet wird und das Auffinden von Korrelationen zwischen Faktoren beinhaltet.
Schließlich ist das Verständnis des Kundenverständnisses entscheidend für den Erfolg eines Unternehmens. Wie werden die Marken- und Automodelle auf dem Markt wahrgenommen? Sie können eine als Meinungsanalyse bekannte Technik verwenden, um dies herauszufinden.
Zukunft der Daten
Wesentliche Daten und KI-Methoden werden verwendet, um sich zu ergänzen und zu ergänzen, um eine erhöhte Intelligenz zu extrahieren. Nahezu alle vertikalen Marktsegmente verwenden KI, um ihre Angebote für Kunden intuitiv zu gestalten. Wenn wir aus dem Autoverkaufsszenario fragen, welches Modell eines neuen bestimmten Kunden mit größerer Wahrscheinlichkeit kauft, können wir mithilfe von KI und großen Datenmengen eine gute Antwort ableiten.
Daten sind strategisch und Unternehmen, die ganzheitlich mit Daten umgehen, profitieren davon. Dies bedeutet, dass die Datentechnologie durch neue Technologien, Techniken und Fähigkeiten eine zunehmende Rolle spielt, um Unternehmen einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen. Vor allem Innovation ist wichtig für den Erfolg eines Unternehmens - da Unternehmen kontinuierlich innovieren oder sterben müssen.