Elämme datapohjaisessa maailmassa. Jos esimerkiksi aktivoit sijaintipalvelujen tarjoajan Google Mapsissa ja vierailet vuotta myöhemmin aikajanallasi, se voi ilmoittaa sinulle missä olit tarkalleen samana päivänä edellisenä vuonna. Jos otat Facebook-aktivointiratkaisut käyttöön, se ehdottaa ystäviä, jotka sinun tulisi pyytää, jos menet jonnekin.
Menestyvät yritykset keräävät viisautta ja tietoa kaikesta kerätystä tiedosta kohdeasiakkaidensa tunnistamiseksi ja tuotteiden ja ratkaisujen mainostamiseksi heille.
Nykyisestä myrskyisästä markkinaympäristöstä tieto ajaa muutosta liiketoimintamalleihin. Pilvisovellusten sallimasta käyttömaksusta on tullut vakiintunut käytäntö. Esimerkiksi Uberin esiintyminen on häirinnyt taksiliiketoimintaa. Kohdistus on muuttunut järjestelmäkeskeisestä lähestymistavasta käyttäjäkeskeiseen lähestymistapaan. Jopa tavanomaiset yritykset, kuten vakuutukset, tarjoavat itsepalvelua ostamaan ja käsittelemään käytäntöjä ympäri vuorokauden verkossa, mobiililaitteilla ja sosiaalisten verkostojen kautta. Uusien tekniikoiden, kuten big data, tekoäly (AI), sekä lohkoketju että virtuaalinen ja täydennetty todellisuus, mahdollistamat tuotteet ja ratkaisut hyödyntävät finanssisuunnitteluorganisaatiot luovien tuotteiden ja palveluiden käyttöönotossa.
Markkinoiden häiriöt tekevät organisaatioista ehdottoman välttämättömiä ostamaan mitä pystyvät, rakentamaan tarvitsemansa ja ulkoistamaan loput pysyäkseen kilpailukykyisinä. Keskittyminen luomiseen on nyt ratkaisevan tärkeää yrityksille, joiden on kehitettävä uusia tuotteita ja palveluita erottaakseen kilpailusta. Digitaalisen muutoksen lähestymistapojen omaksuminen automatisoimalla asiakaskohtaisista toimista taustatoimistoihin on yritysten ensisijainen tavoite.
Yksilöiden ja järjestelmien luomien tietojen on oltava perusta suunnitelman saamiseksi oikein. Organisaatiot, jotka ovat kyenneet hyödyntämään dataa tietojen ja älykkyyden hankkimiseksi kilpailuedun saavuttamiseksi, löytävät menestystä.
Älykkyys poimitaan tiedoista
Tiedot ovat tekstiä, videota ja ääntä. Ajattele esimerkiksi pörssissä listattujen osakkeiden tietoja. Jos meidän olisi lisättävä näihin tietoihin lisämerkintä siitä, onko tietty varasto siirtynyt edellisen päivän lopusta alas tai ylös, siitä tulisi tietoa - jotain, mikä kiinnostaa meitä, ja jotain, jota voimme analysoida. Heti kun sisällytämme kontekstin neuvomaan, siitä tulee älyä.
Jos meidän pitäisi katsoa 30 osakkeen osakemarkkinatietoja, jotka edustavat pörssiindeksiä, se on yksinkertaisesti tietoa. Kun piti tuoda indikaattori, jonka mukaan Singaporen pörssi-indikaattori laski 407 prosenttiyksikköä liiketoiminnan päättyessä tiettynä päivänä, mutta Dow Jones nousi 330 prosenttiyksikköä samana päivänä, niin se on tietoa. Näiden tietojen avulla on mahdollista pyrkiä ennustamaan, kuinka markkinat alkavat seuraavana päivänä Singaporessa. Se on älykkyyttä.
Kuinka poimia älykkyyttä ja tietoja tiedoista?
Se on liiketoimintatiedon aihe organisaation yhteydessä. Tavoitteena on saada puhdasta, tarkkaa ja mielekästä tietoa. Tietojen poiminta on tutkimus, ja se voidaan toteuttaa esimerkiksi online-analyyttisen käsittelyn (OLAP) ja tiedonlouhinnan avulla. OLAP on kyse tietojen vetämisestä tietomalleihin, joissa on tietovarasto takana sen yhdistämiseksi ja jakamiseksi.
Mikä on uutta? Tekoäly, big data ja koneoppiminen
OLAP: ta ja tiedonlouhintaa käyttävä BI on ollut käytössä jonkin aikaa - viime vuosina on muuttunut big data -työkalujen ja -tekniikoiden kehittäminen. Suuret tiedot aiheuttivat räjähdyksen laajempien tiedonlouhintatekniikoiden käytössä. Suurten tietojen ominaisuudet selitetään yleensä 3 V: n - äänenvoimakkuuden, nopeuden ja vaihtelevuuden - avulla. Viime aikoina listalle lisättiin neljäs termi, totuus. Mikä on tehnyt big datasta niin houkuttelevan? Teknologioiden avulla on nyt mahdollista ylläpitää hyödyketietokoneita ja pitää kustannukset alhaisina, ja tiettyjä algoritmeja, kuten MapReduce, voidaan käyttää kaivamaan etsittyjä tietoja, mutta pakottava ajuri on yrityksen arvo.
Tutkitaan kolmea tapaa, joilla perinteisten BI-menetelmien sekoitus yhdessä suuren datan kanssa voi lisätä arvoa.
Ensinnäkin kohde-asiakkaiden tunnistaminen on hyödyllistä kaikille liikeyrityksille. Kuvittele, että olet osa autoyhtiön markkinointitiimiä ja sinulla on tietoa asiakkaista, jotka ovat ostaneet autoja. Voit tarkastella heidän sosiaalisia tilastojaan ja luoda yhden tai kahden erillisen asteen luettelon mahdollisista kohdeasiakkaista. Sitten sosiaalisen verkoston analyysi antaa katsauksen useiden alojen ihmisten ja teollisen toiminnan välisiin yhteyksiin. Toinen analyysitekniikka - regressiotutkimus - voidaan myös käyttää analysoimaan luetteloon valittujen henkilöiden väestötietoja ja ennustamaan iästä riippuen, minkä tyyppisen auton he todennäköisesti ostavat.
Ristimyynti tuotteet ja palvelut ovat vain yksi tapa yrittää kasvattaa tulojaan. Jatkamalla samanlaista autojen myyntitapaa, vaikka tiedätkin, että tietyllä väestöprofiililla olevat henkilöt, jotka ostavat tietyntyyppisen auton, ovat taipuvaisempia saamaan toisenlaisen auton toissijaiseksi, jolla on arvoa organisaatiolle. Tämä yhteys on mahdollista ennustaa tekniikalla, jota kutsutaan assosiaation sääntöjen oppimiseksi, joka edellyttää korrelaatioiden löytämistä tekijöiden välillä.
Lopuksi asiakkaan ymmärtämisen ymmärtäminen on kriittistä yrityksen menestymisen kannalta. Kuinka brändi ja automallit nähdään markkinoilla? Voit käyttää selvitykseen tekniikkaa, joka tunnetaan mielipide-analyysinä.
Datan tulevaisuus
Merkittäviä tietoja ja tekoälymenetelmiä käytetään täydentämään ja täydentämään toisiaan lisääntyneen älykkyyden hankkimiseksi. Melkein kaikki vertikaaliset markkinasegmentit käyttävät tekoälyä tarjotakseen asiakkailleen tarjouksensa intuitiiviseksi. Jos kysyisimme autokaupan skenaariosta, mikä uuden asiakkaan malli todennäköisesti ostaa, voimme saada hyvän vastauksen tekoälyn ja suurten tietojen avulla.
Tiedot ovat strategisia, ja tietoja kokonaisvaltaisesti käsittelevät organisaatiot tuottavat voittoa. Tämä tarkoittaa, että tietotekniikalla on kasvava tehtävä uuden tekniikan, tekniikoiden ja kykyjen kautta tarjotessaan kilpailuetua organisaatioille. Ennen kaikkea innovaatiot ovat tärkeitä yrityksen menestymisen kannalta - koska yritysten on jatkuvasti uudistettava tai kuoltava.
