We leven in een datagedreven wereld. Als u bijvoorbeeld locatieproviders op Google Maps activeert en een jaar later uw tijdlijn bezoekt, kan deze u laten weten waar u zich een jaar eerder op precies dezelfde dag bevond. Als u Facebook-activeringsoplossingen inschakelt, stelt het vrienden voor die u moet vragen of u ergens heen gaat.
Succesvolle bedrijven halen wijsheid en informatie uit alle informatie die wordt verzameld om hun beoogde klanten te identificeren en producten en oplossingen voor hen te promoten.
Vanuit de huidige tumultueuze marktomgeving zorgt informatie voor verandering van bedrijfsmodellen. Pay-per-use, mogelijk gemaakt door cloudprogramma's, is een gevestigde praktijk geworden. Zo heeft de opkomst van Uber de taxibusiness ontwricht. Focus is veranderd van een systeemgerichte benadering naar uw gebruikersgerichte benadering. Zelfs conventionele bedrijven, zoals verzekeringen, bieden zelfservice voor het kopen en afhandelen van polissen, 24 uur per dag online, op mobiele apparaten en via sociale netwerkstations. Producten en oplossingen die mogelijk worden gemaakt door nieuwe technologieën zoals big data, kunstmatige intelligentie (AI), zowel blockchain als virtuele en augmented reality , worden door financiële engineeringorganisaties gebruikt om creatieve producten en diensten te introduceren.
Door de verstoring van de markt moeten organisaties kopen wat ze kunnen, bouwen wat ze nodig hebben en de rest uitbesteden om kostenconcurrerend te blijven. Een focus op creatie is nu cruciaal voor bedrijven die nieuwe producten en diensten moeten ontwikkelen om zich te onderscheiden van de concurrentie. Het toepassen van digitale transformatiebenaderingen door automatisering van klantgerichte acties tot backoffice-acties is een topprioriteit voor bedrijven.
Gegevens die door individuen en systemen zijn gemaakt, moeten de basis vormen om het plan goed te krijgen. Organisaties die gegevens hebben kunnen gebruiken om informatie en intelligentie te extraheren voor een concurrentievoordeel, ontdekken succes.
Intelligentie wordt uit gegevens gehaald
Info is tekst, video en audio. Denk bijvoorbeeld eens aan de informatie van de aandelen die aan een effectenbeurs zijn genoteerd. Als we aan deze gegevens de aanvullende indicatie zouden toevoegen of een bepaald aandeel sinds het einde van de vorige dag is gestegen of gestegen, zouden het gegevens worden - iets dat voor ons van belang is en iets dat we kunnen analyseren. Zodra we context opnemen om te adviseren, wordt het intellect.
Als we de beursinformatie zouden bekijken van 30 aandelen die een beursindex vertegenwoordigen, dan is dat gewoon informatie. Toen we de indicator zouden brengen dat de beursindicator in Singapore op een bepaalde dag aan het einde van de werkdag met 407 punten daalde, maar de Dow Jones rond dezelfde dag met 330 punten, dan is dat informatie. Het is mogelijk om die informatie te gebruiken om te proberen te voorspellen hoe de markt de volgende dag in Singapore zou beginnen. Dat is intelligentie.
Hoe informatie en informatie uit gegevens te extraheren?
Dat is het onderwerp van business intelligence (BI) in een organisatorische context. Het doel is om zuivere, nauwkeurige en zinvolle informatie te ontvangen. De procedure voor het extraheren van informatie is een onderzoek en kan worden uitgevoerd via processen zoals online analytische verwerking (OLAP) en datamining. OLAP heeft alles te maken met het ophalen van gegevens in informatiemodellen met een datawarehouse als back-end om deze samen te voegen en op te splitsen.
Wat is er nieuw? AI, big data en machine learning
BI met OLAP en datamining bestaat al een tijdje - wat de afgelopen jaren is veranderd, is de ontwikkeling van big data- tools en -technieken. Big data zorgde voor een explosie in het gebruik van uitgebreidere dataminingtechnieken. De kenmerken van big data worden over het algemeen verklaard in termen van 3 V's: volume, snelheid en variatie. Meer recentelijk is een vierde term, waarheidsgetrouwheid, aan de lijst toegevoegd. Wat heeft big data zo aantrekkelijk gemaakt? Technologieën maken het nu mogelijk om de data commodity-computers te onderhouden en de kosten laag te houden, en bepaalde algoritmen zoals MapReduce kunnen worden gebruikt om de gezochte data te minen, maar de dwingende drijfveer is de waarde voor een bedrijf.
Laten we drie manieren onderzoeken waarop de combinatie van conventionele BI-methoden, in combinatie met grote gegevens, waarde kan toevoegen.
Ten eerste is het nuttig voor elke zakelijke onderneming om de beoogde klanten te identificeren. Stel dat u deel uitmaakt van het marketingteam van een autobedrijf en een record heeft van consumenten die een auto hebben gekocht. U kunt hun sociale statistieken bekijken en een shortlist maken, met een of twee graden van scheiding, van extra mogelijke doelklanten. Vervolgens biedt sociale netwerkanalyse een blik op de verbanden tussen mensen op verschillende gebieden en industriële activiteiten. Een andere analysetechniek - regressieonderzoek - kan ook worden gebruikt om de demografie van de mensen op de shortlist te analyseren en, afhankelijk van hun leeftijd, te voorspellen welk soort auto ze waarschijnlijk zullen kopen.
Cross-selling van producten en diensten is gewoon een andere manier waarop bedrijven proberen hun inkomsten te verhogen. Om door te gaan met dezelfde analogie met het verkopen van auto's, zelfs als je weet dat personen met een bepaald demografisch profiel die een bepaald soort auto kopen, eerder geneigd zijn om een ander soort auto als tweede te kopen, die waarde heeft voor de organisatie. Het is mogelijk om dit verband te voorspellen door middel van een techniek genaamd associatieregels leren, waarbij correlaties tussen factoren worden ontdekt.
Ten slotte is het begrijpen van het begrip van de klant van cruciaal belang voor het succes van een bedrijf. Hoe worden het merk en de automodellen in de markt gezien? U kunt een techniek gebruiken die bekend staat als opinieanalyse om erachter te komen.
Toekomst van gegevens
Aanzienlijke gegevens en AI-methoden worden gebruikt om elkaar aan te vullen en aan te vullen om meer intelligentie te verkrijgen. Zowat alle verticale marktsegmenten gebruiken AI om hun aanbod aan klanten intuïtief te maken. Als we uit het autoverkoopscenario zouden vragen welk model van een nieuwe specifieke klant het meest waarschijnlijk zal kopen, kunnen we een goed antwoord afleiden met behulp van AI en grote hoeveelheden gegevens.
Data is strategisch en organisaties die data holistisch verwerken, hebben er baat bij. Dat betekent dat datatechnologie een steeds grotere functie speelt, door middel van nieuwe technologie, technieken en capaciteiten, om organisaties een concurrentievoordeel te bieden. Bovenal is innovatie belangrijk voor het succes van een bedrijf: bedrijven moeten continu innoveren of sterven.