Мы живем в мире, управляемом данными. Например, если вы активируете поставщиков местоположения на Картах Google и через год посетите свою временную шкалу, она может проинформировать вас, где вы были точно в тот же день год назад. Если вы включите решения для активации Facebook, вам будут предложены друзья, которых вы должны попросить, если вы куда-нибудь пойдете.
Успешные компании извлекают мудрость и информацию из всей собираемой информации, чтобы идентифицировать своих целевых клиентов и продвигать для них продукты и решения.
В нынешней неспокойной рыночной среде информация способствует изменению бизнес-моделей. Плата за использование, обеспечиваемая облачными программами, стала широко распространенной практикой. Например, появление Uber подорвало бизнес такси. Фокус сменился с системно-ориентированного подхода на ваш ориентированный на пользователя подход. Даже обычные компании, такие как страховые, предлагают самообслуживание для покупки и обработки полисов круглосуточно в Интернете, на мобильных устройствах, а также через станции социальных сетей. Продукты и решения, основанные на новых технологиях, таких как большие данные, искусственный интеллект (AI), как блокчейн, так и виртуальная и дополненная реальность , используются организациями финансового инжиниринга для внедрения творческих продуктов и услуг.
Сбой на рынке заставляет организации покупать то, что они могут, строить то, что им нужно, и отдавать остальное на аутсорсинг, чтобы оставаться конкурентоспособными по затратам. Акцент на творчество сейчас имеет решающее значение для предприятий, которые должны разрабатывать новые продукты и услуги, чтобы отличаться от конкурентов. Внедрение подходов к цифровой трансформации за счет автоматизации от работы с клиентами до операций бэк-офиса является главным приоритетом для бизнеса.
Данные, созданные отдельными лицами и системами, должны стать основой для правильного выполнения плана. Организации, которые смогли использовать данные для извлечения информации и разведки для получения конкурентного преимущества, достигают успеха.
Разведка извлекается из данных
Информация - это текст, видео и аудио. В качестве примера представьте информацию об акциях, котирующихся на фондовой бирже. Если бы мы добавили к этим данным дополнительную индикацию того, двигалась ли конкретная акция вниз или вверх с конца предыдущего дня, это стало бы данными - чем-то, что нас интересует и что мы могли бы проанализировать. Как только мы включаем контекст в совет, он становится интеллектом.
Если бы мы взглянули на информацию о фондовом рынке 30 акций, представляющих индекс фондовой биржи, это просто информация. Когда мы должны были привести индикатор того, что индикатор фондовой биржи в Сингапуре упал на 407 пунктов в конце рабочего дня в конкретный день, но Dow Jones вырос на 330 пунктов примерно в тот же день, тогда это информация. Эту информацию можно использовать, чтобы попытаться предсказать, как рынок в Сингапуре начнется на следующий день. Это интеллект.
Как извлечь разведданные и информацию из данных?
Это тема бизнес-аналитики (BI) в контексте организации. Наша цель - получить чистую, точную и значимую информацию. Процедура извлечения информации - это расследование, которое может выполняться с помощью таких процессов, как онлайн-аналитическая обработка (OLAP) и интеллектуальный анализ данных. OLAP - это все, что касается извлечения данных в информационные модели с хранилищем данных в качестве серверной части для их агрегирования и разделения.
Что нового? AI, большие данные и машинное обучение
Бизнес-аналитика с использованием OLAP и интеллектуального анализа данных существует уже давно - за последние годы изменилась разработка инструментов и методов работы с большими данными. Большие данные вызвали бурный рост использования более обширных методов интеллектуального анализа данных. Характеристики больших данных, как правило, объясняются в терминах трех В - объема, скорости и разнообразия. Совсем недавно в листинг был добавлен четвертый термин - правдивость. Что сделало большие данные такими привлекательными? Технологии теперь позволяют поддерживать компьютеры для обработки данных и снижать затраты, а некоторые алгоритмы, такие как MapReduce, могут использоваться для добычи искомых данных, однако убедительным фактором является ценность для компании.
Давайте рассмотрим три способа, которыми сочетание традиционных методов бизнес-аналитики в сочетании с большими данными может повысить ценность.
Во-первых, определение целевых клиентов выгодно любому бизнес-предприятию. Представьте, что вы являетесь частью маркетинговой команды автомобильной компании и имеете список потребителей, которые приобрели автомобили. Вы можете посмотреть их социальную статистику и составить короткий список дополнительных возможных целевых клиентов, используя одну или две степени разделения. Затем анализ социальных сетей позволяет взглянуть на связи между людьми в нескольких сферах и промышленной деятельностью. Другой аналитический метод - регрессионное исследование - также можно использовать для анализа демографических данных людей, включенных в короткий список, и, в зависимости от их возраста, для прогнозирования типа автомобиля, который они, скорее всего, купят.
Перекрестные продажи товаров и услуг - это еще один способ, которым компании пытаются увеличить свои доходы. Продолжая аналогичную аналогию с продажей автомобилей, даже если вы знаете, что люди с определенным демографическим профилем, которые покупают автомобиль определенного типа, более склонны приобретать в качестве второго автомобиля другой вид автомобиля, который имеет ценность для организации. Эту связь можно предсказать с помощью метода, называемого изучением правил ассоциации, который влечет за собой обнаружение корреляций между факторами.
И, наконец, понимание того, что клиент понимает, имеет решающее значение для успеха бизнеса. Как бренд и модели автомобилей воспринимаются на рынке? Чтобы выяснить это, вы можете использовать метод, известный как анализ мнений.
Будущее данных
Существенные данные и методы искусственного интеллекта используются, чтобы дополнять и дополнять друг друга для получения повышенного интеллекта. Практически все вертикальные сегменты рынка используют ИИ, чтобы предлагать клиентам интуитивно понятные предложения. Из сценария продажи автомобилей, если бы мы спросили, какую модель нового конкретного клиента, скорее всего, купит, мы сможем получить хороший ответ, используя ИИ и большие данные.
Данные имеют стратегическое значение, и организации, которые обрабатывают данные комплексно, получают прибыль. Это означает, что с помощью новых технологий, методов и возможностей технологии данных играют все более важную роль в обеспечении конкурентного преимущества организациям. Прежде всего, инновации важны для успеха компании, поскольку компаниям необходимо постоянно внедрять инновации или умирать.
