Wie kann der Einsatz von Big-Data-Tools in Forschung und Entwicklung die Produktivität steigern, indem Zeit und Kosten für die Forschung gespart werden?

Die digitale Transformation verändert schnell die Wahrnehmung von Unternehmen und Nutzern in Bezug auf Produkte und Dienstleistungen. Ihre Wirksamkeit beschränkt sich nicht nur auf die vom Unternehmen angebotenen Dienstleistungen, sondern beeinflusst auch die Geschäftsabläufe und -prozesse in größerem Maße.

Die Entwicklung neuer Technologien wie Big Data, künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und Internet der Dinge, um nur einige zu nennen, stört die wesentlichen Betriebsparameter jedes einzelnen Unternehmens, unabhängig von seiner Größe, seinen Fähigkeiten und seiner Branche. Ganz zu schweigen davon, dass Big-Data-Analysen und -Tools die herkömmlichen Ressourcen und Entwicklungspraktiken in dem Maße stören, in dem Unternehmen die Technologie heute feiern und erfolgreich Änderungen vornehmen.

Big Data Tools und Analytics

Der Einfluss von Big-Data-Tools und -Analysen befindet sich aufgrund des mangelnden Bewusstseins verschiedener Forschungsinstitute und Unternehmen noch in der Anfangsphase des F & E-Lebenszyklus des Projekts. Die Ergebnisse dieser Technologie sind jedoch konsistent und wachsen langsam. Aus diesem Grund sind die Forscher und Fachleute des SAP-Entwicklungsunternehmens zuversichtlich, dass es in den kommenden fünf Jahren weltweit eingeführt wird. Es wird geschätzt, dass die Auswirkungen der Big-Data-Technologie 65% des Kerngeschäfts stören und einen Einfluss darauf haben werden, wie sie im Hinblick auf die Durchführung interner, externer und produktbezogener Inspektionen forschen.

Das Analysieren großer Teile von Geschäfts- oder Institutionsdaten ist für einen Menschen eine entmutigende Aufgabe. Bei einer Maschine funktioniert dies jedoch nicht auf die gleiche Weise. Wenn sich die Unternehmen zum Aggregieren und Analysieren der Daten auf bestimmte Tools und Technologien verlassen, können sie daraus nützliche Erkenntnisse ableiten. In diesem Artikel werden wir die Integration von Big Data Services im Bereich Forschung und Entwicklung untersuchen und deren Potenzial zur Verbesserung der Geschäftsfunktionen kennenlernen. Die Dateniterationen in den Bereichen Bergbau und Visualisierung entwickeln sich ebenfalls mit konstanter Geschwindigkeit, da die Anwendungen der neuen Generation in Forschung und Entwicklung in der Branche große Spuren hinterlassen. Diese neuen Lösungen und Big-Data-Anwendungen bieten Unternehmen unendlich viele Möglichkeiten, zuverlässige Lösungen für die herkömmlichen Theorien im Bereich Forschung und Entwicklung zu entwickeln. Daher kann die Integration von Big Data in das bestehende Forschungs- und Entwicklungssystem den Chat kontinuierlicher Ausfälle praktisch zu einer Steigerung der Effizienz und Produktivität führen. In größerem Umfang können dadurch auch die Betriebskosten gesenkt und sowohl für die Forscher als auch für die Unternehmen viel Zeit gespart werden.

Ein Blick auf Big Data: Warum ist das wirklich wichtig?

Der Begriff "Big Data" wird für umfangreiche Daten verwendet, die strukturiert oder unstrukturiert sein können. Big Data beschreibt das tatsächliche Datenvolumen, das ein Unternehmen regelmäßig überschwemmt. Entscheidend ist jedoch nicht die Datenmenge. Der wesentliche Aspekt ist, was Unternehmen mit den Daten tun können, die für ihre Plattform am wichtigsten sind. Das Big Data-Entwicklungsunternehmen ist auf die Analyse von Big Data spezialisiert, um nützliche Erkenntnisse zu erhalten, die eine bessere Entscheidungsfindung ermöglichen und strategische Schritte für das Unternehmen formulieren können. Big-Data-Lösungen sind für verschiedene Branchen zu einem riesigen Feld geworden. Tatsächlich hat die breite Anpassungsfähigkeit und der Ansturm des Internets der Dinge und potenzieller Geräte eine massive Akzeptanz in Bezug auf die Datengenerierung gefeiert.

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Unternehmen können diese Informationen verwenden und sie häufig sammeln, verwalten und analysieren. Big-Data-Lösungen bieten außerdem das Potenzial, Einblicke in große Unternehmen für jede Branche und Domäne zu gewinnen. Die Bedeutung der Big-Data-Technologie dreht sich nicht nur um das Datenvolumen. Es wird jedoch betont, was Sie mit den verfügbaren Daten tun können. Zum Beispiel können die Unternehmen Daten aus beliebigen Ressourcen extrahieren und analysieren, um einige Antworten zu erhalten, die sie in einer oder allen der folgenden Situationen ermöglichen könnten:

• Um die Kosten zu senken
• Um die Zeit zu verkürzen
• Entwicklung eines neuen Produkts und Optimierung der Lösungen
• Erleichtern Sie intelligente Entscheidungen

Wenn Unternehmen Big-Data-Technologie mit Cloud-Computing-Diensten kombinieren, erreicht Deccan seine Ziele mit absoluter Effizienz. Big Data unterstützt das Unternehmen auf verschiedene Weise. Einige davon sind nachstehend aufgeführt:

• Helfen Sie dabei, die Hauptursache für Geschäftsausfälle, Fehler und potenzielle Probleme in Echtzeit zu ermitteln
• Generieren wertvoller Gutscheine am Point of Sale, die auf dem Kaufverhalten und den Gewohnheiten des Kunden basieren
• Neuerstellung des Portfolios für das Unternehmen in Echtzeit
• Kanalisierung der Produktentwicklungsstrategien zum Nutzen des SAP-Entwicklungsunternehmens
• Aufdeckung betrügerischen Verhaltens, bevor es sich auf die Organisation auswirken kann

Deep Learning und maschinelles Lernen verlangen auch nach Big Data-Evolution, da die zugrunde liegenden Muster isoliert werden müssen. Die Unterstützung von Big Data ist entscheidend, um Antworten auf die Fragen zu erhalten, ohne die Informationen oder Daten zu stark anzupassen. Bei Big Data sind die Ergebnisse umso besser, je besser Ihre Qualität ist.

Der Wert von Big Data Services im Bereich Forschung und Entwicklung

Die Forschungs- und Entwicklungsbranche ist seit jeher ein wesentlicher Bestandteil der Herstellung neuer Produkte oder Dienstleistungen. Viele Unternehmen zielen darauf ab, die am besten geeigneten Produkte nach Abschluss der Forschungs- und Entwicklungsarbeiten zu entwickeln. Es soll das Lesen der Vorteile von Forschung und Entwicklung für das Endergebnis ihrer Geschäftsabwicklung erleichtern. Es kann mehrere Gründe geben, aus denen Big-Data-Tools und -Analysen einen Mehrwert für die konventionelle Ressourcen- und Entwicklungskette bieten können.

Die Integration von Big-Data-Tools hat einen großen Einfluss auf die Vertriebs- und Marketingaktivitäten eines Unternehmens. Der funktionale Einsatz von Big-Data-Tools verlagert sich ebenfalls allmählich in Richtung Erleichterung von Forschung und Entwicklung. Dies liegt daran, dass viele Unternehmen aufgrund mangelnder Forschung, Genauigkeit und Problemanalyse einige Hürden und Engpässe bei ihrer Ausführung haben. In diesem Abschnitt erfahren Sie, wie Big-Data-Tools sowie Forschung und Entwicklung für die Reduzierung von Kosten und Zeit von entscheidender Bedeutung sind und wie sie sich mithilfe datengesteuerter Erkenntnisse auf den Geschäftsbetrieb auswirken können.

Bevor wir den Nutzen von Big Data in Forschung und Entwicklung verstehen, lassen Sie uns eine Tatsache nachvollziehen: " Daten sind in ihrer Rohform mehr oder weniger wie Rohöl. Sie sind äußerst wertvoll, wenn sie sortiert werden, bleiben jedoch von unschätzbarem Wert, wenn sie nicht definiert sind. Im letzteren Fall kann der tatsächliche Wert der Daten voll ausgeschöpft werden. "

Das obige Zitat bedeutet, dass der ursprüngliche Wert von Daten nur abgeleitet wird, wenn eine Branche anfängt, geschäftsbezogene Erkenntnisse für dieselben Daten zu verwenden. Der konsequente Durchbruch von Daten in allen Bereichen führt dazu, dass riesige Datenmengen verarbeitet und analysiert werden müssen. In Bezug auf Volumen, Geschwindigkeit, Vielfalt und Richtigkeit der Daten ist es schwierig, statistische Tools zu verwenden, insbesondere für das Forschungs- und Entwicklungsteam eines SaaS-Entwicklungsunternehmens, und nützliche datengesteuerte Strategien zu entwickeln.

Parameter, bei denen Big Data-Tools die phänomenale Leistung steigern

Betrachten wir einige spezifische Parameter, bei denen Big-Data-Tools die phänomenale Leistung innerhalb des Unternehmens steigern.

• Ermöglicht konsistente Leistungsverbesserungen

Wenn es um ein Team oder eine einzelne Leistung geht, können Big Data für die Steigerung der Produktivität von großer Bedeutung sein. Es hebt die verbesserungsbedürftigen Managementbereiche hervor und hilft den Mitarbeitern, sich ihrer Arbeitsaktivitäten bewusster zu bleiben. Anstelle einer einmaligen Investition in irgendeine Art von Training kann diese Art von verwalteten Daten zu einer aktiven Ressource werden, die kontinuierlich die neuesten Wege für Geschäftsverbesserungen aufzeigt, wenn Kampfdaten gesammelt werden.

• Big Data fördert die Suche nach Entscheidungen

Wenn Big Data in Cloud-Computing-Dienste integriert wird, kann dies zu einer einheitlichen Entscheidungsfindung mit spezifischen Nachweisen führen. Es kann auch Situationen ausgleichen, in denen individuelle Meinungen variieren können. Darüber hinaus werden die maximalen Geschäftsdaten analysiert, die für die Unternehmen am hilfreichsten sind und umso mehr zum Wachstum beitragen. Gemäß dem vierten Leistungsbericht wurde festgestellt, dass Business Analytics-Engines mit ihrer Effizienz bei der Beobachtung der prognostizierten Ergebnisse aus den Unternehmensdaten sicherlich intelligenter werden. Diese Datenerfassung erfolgt ohne Datenverzerrung und ohne Einschränkungen, die Entscheidungsträger des Unternehmens erfahren können.

• Big Data erleichtert die aktive Einstellung

Eine der wichtigsten Entscheidungen bei der Entscheidungsfindung, bei der die Personalvermittler Big Data zu ihrem Vorteil nutzen können, liegt im Bereich der Personalausstattung. Von Qualifikationslücken bis hin zu Erfahrungsengpässen kann die Suche nach qualifizierten Mitarbeitern für Arbeitgeber entmutigend sein, insbesondere in Branchen wie Gesundheitswesen oder Technologie. Allmählich ist die Welt mehr zu einer Wirtschaft geworden, in der Wissen und Fähigkeiten als entscheidende und knappe Vermögenswerte angesehen werden. Während dies geschieht, wird ein Big-Data-Entwicklungsunternehmen bei jeder einzelnen Komponente talentierter Personen schlauer. In diesem Szenario können datengesteuerte Algorithmen das Interesse und das Engagement potenzieller Personen vorhersagen und Arbeitgebern helfen, Einstellungsentscheidungen zu treffen. Basierend auf der datengesteuerten Analyse können Unternehmen ihren Einstellungsplan und ihre Schulungsprozesse ändern.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass das Auslösen des Potenzials von Big Data Unternehmen dabei helfen kann, potenzielle Mitarbeiter zu rekrutieren und die besten Mitarbeiter innerhalb derselben zu halten. Es wird den Unternehmen auch helfen, Erkenntnisse zu gewinnen, die die Geschäftsleistung langfristig verbessern können.

• Big Data unterstützt den Wettbewerb in der Branche

Big-Data-Analysen sind zu einem wichtigen Bestandteil des neuesten Arbeitsplatzes geworden, und jede Komponente wird mithilfe von Technologie und Tools zugänglicher gemacht. Insgesamt haben die Weiterentwicklungen von Big Data- und Cloud-Integrationslösungen alle umfangreichen Komponenten für den Zugriff und die Überwachung unter einem Dach vereint. Die Unternehmen glauben derzeit an einen datengetriebenen und unkomplizierten Wettbewerb, der ihnen einen Vorteil gegenüber ihren Zeitgenossen verschaffen kann. Eine kürzlich durchgeführte Umfrage ergab, dass das Unternehmen über ein höheres Potenzial für Big-Data-Analysen verfügt und sich tendenziell von der bestehenden Konkurrenz abhebt. Diese Unternehmen stehen nicht nur eher an der Spitze der finanziellen Leistungsdiagramme, sondern können auch Entscheidungen schneller treffen als ihre Kollegen.

• Big Data führt zu Umsatzzuwächsen

Mehrere Geschäftsinitiativen beschränken sich letztendlich auf ein gemeinsames Ziel, nämlich eine Steigerung des Umsatzes. Fragen Sie sich, wie Big Data in einer bestimmten Abteilung helfen kann? Lassen Sie sich von uns durch die Statistiken führen.

Die University of Texas hat Daten aus Fortune Enterprises (1000) in allen Branchen herangezogen, um den Einfluss von Big Data auf die Leistungsmetriken der Unternehmen zu analysieren. Wie die Ergebnisse zeigten, zeigt sich, dass Big Data Unternehmen dabei helfen kann, enorme Vorteile zu erzielen. Einige der bemerkenswerten Ergebnisse dieser Studie zeigen, dass das Unternehmen im Durchschnitt

• Steigern Sie ihren Umsatz um mehr als 2 Milliarden Dollar pro Jahr, indem Sie Big Data in seinen Geschäftsprozessen um rund 10% einsetzen
• Kann ihre Eigenkapitalrendite um 15% steigern, nachdem die Glaubwürdigkeit von Big Data und die Fähigkeit ihrer Mitarbeiter, darauf zuzugreifen, um nur 10% erhöht wurden
• Erhöhen Sie die Kapitalrendite um 0,7%, was 2,7 Millionen Dollar ihres zusätzlichen Einkommens entspricht, indem Sie die Zugänglichkeit von Big Data und Intelligenz um nur 10% erhöhen

Am wichtigsten ist, dass für die wesentlichen Bereiche der Verbesserung von Big Data nur weniger Upgrades erforderlich sind, um die finanziellen Einnahmen und Gewinne zu erzielen.

Wie Big Data Services die Produktivität verbessern und die Kosten in vorgelagerten F & E-Bereichen senken

Verschiedene Branchen in den Bereichen Pharma, Gesundheitswesen, Fertigung usw. sind auf die Forschungs- und Entwicklungsabteilung angewiesen, um neue Ideen und Dienstleistungen für potenzielle Kunden zu entwickeln. In diesem Szenario erweist sich die Nutzung des Potenzials von Big-Data-Tools und -Analysen nicht nur als zeitsparend, sondern kann auch umfassende Ergebnisse in Bezug auf die Genauigkeit liefern und die Wahrscheinlichkeit sich wiederholender Arbeiten ausschließen. Auf lange Sicht sorgt es für maximale Produktivität innerhalb des Unternehmens und senkt den Overhead. Die mit Big-Data-Tools entwickelten Forschungs- und Entwicklungsstrategien sind vielversprechend. Die Geschäftsstrategien, die mithilfe von Big-Data-Erkenntnissen entwickelt wurden, helfen den Unternehmen, im Verdrängungswettbewerb zu bestehen und sich für die kommenden Geschäftsvorhaben zu behaupten. Mit Big Data Solution können Unternehmen die vorhandenen Forschungs- und Entwicklungstaktiken skalieren, analysieren, fördern und untersuchen sowie die neu entwickelten Parameter berücksichtigen.

Die Durchführung der Forschung und Entwicklung sowie die Überwachung der Fortschritte während des gesamten Lebenszyklus der Produktentwicklung ist eine entscheidende Aufgabe. Viele Unternehmen, die von den Lösungen der SaaS-Entwicklungsunternehmen unterstützt werden, finden es einfach, geschäftsorientierte Werte für ihre F & E-Aktivitäten umzusetzen. Big-Data-Tools helfen dabei, Geschäftsdaten zu speichern, auszuwerten, zu analysieren und daraus aussagekräftige Ergebnisse abzuleiten. Wenn ein Unternehmen über riesige Datenmengen verfügt, wird es für die Unternehmen zu einer Herausforderung, die Daten zu verarbeiten, und hier helfen Big-Data-Tools, insbesondere in einem komplizierten Bereich wie Forschung und Entwicklung. Lassen Sie uns die Auswirkungen auf verschiedene Segmente in Forschung und Entwicklung erläutern.

• Das Potenzial der Big-Data-Analyse und anderer Tools für künstliche Intelligenz kann zusammen mit den neuen Technologien genutzt werden, um nützliche geschäftliche Erkenntnisse zu gewinnen. Es führt auch zur Generierung umsetzbarer Strategien aus den umfangreichen unstrukturierten Datensätzen.
• Die meisten konventionellen Forschungs- und Entwicklungsfachleute sind auf historische Parameter und Datenwerte angewiesen. Daher kann der Einsatz von Big-Data-Tools und Cloud-Integrationslösungen den Forschungsteams helfen, prädiktive Analysemodelle zu entwickeln. Diese Modelle können außerdem dazu führen, dass Echtzeit-Erkenntnisse für die Aktualisierung der Forschung während des gesamten Lebenszyklus des Projekts generiert werden.

Lesen Sie den Blog - 3 Dinge, die Sie über die Verwendung von Big Data wissen müssen

• Big-Data-Analysen helfen dem Forschungs- und Entwicklungsteam, wenn die Forscher große Datenmengen analysieren müssen. Big-Data-Tools helfen den Forschern nicht nur bei der Trennung der Daten, sondern auch bei der Durchführung besserer Analysen.
• Das wichtigste Anliegen im Bereich Forschung und Entwicklung ist die Visualisierung und Darstellung von Daten. Da aus den verwertbaren Daten nützliche Geschäftserkenntnisse extrahiert werden können, ist die Darstellung der getrennten Datenerkenntnisse für Forschung und Entwicklung nur mit der Implementierung von Big-Data-Visualisierungstools möglich.

Sobald die Datentrennung und -extraktion abgeschlossen ist, fährt das Forschungs- und Entwicklungsteam mit dem Lebenszyklus des Projekts fort. Möchten Sie wissen, wie Big Data Analytics die Planung nach Forschung und Entwicklung verbessern kann? Big Data verändert das Forschungs- und Entwicklungsfeld durch seine disruptive Planung kontinuierlich. Es hilft den Forschern, ergebnisorientierte Strategien nach Abschluss der Datenextraktion umzusetzen. Basierend auf den erzielten Ergebnissen wird die Analyse von den Organisationen durchgeführt, um zu entscheiden, ob das laufende Projekt durchgeführt werden soll oder nicht, bevor es in die Entwicklungsphase eintritt. Eine große Anzahl wiederholter Plattformen wie Rolls Royce, Amazon, Tesla, Caterpillar, Aerospace und viele andere haben Big Data-Analysen verwendet, um die Voraussetzungen für die Verbesserung neuer Produktentwicklungsstrategien zu verstehen, die der Vision ihrer potenziellen Kunden gerecht werden können.

Die Glaubwürdigkeit von Big Data wird durch die Implementierung von Cloud-Computing-Diensten weiter verbessert. Es hilft Unternehmen, datengesteuerte Erkenntnisse zu pflegen, zu analysieren, zu untersuchen und umzusetzen, und bietet eine unglaublich umfangreiche Quelle an Optionen, um die Fehler zu überlagern. Daher helfen Big-Data-Tools in den Bereichen Ressourcen und Entwicklung vor dem Entwurf und der Entwicklung der eigentlichen Strategie Unternehmen, ihrem Produktentwicklungszyklus immer einen Schritt voraus zu sein. Es half ihnen auch, die nahe Zukunft mit ihrem Projekt auf der Grundlage der vorhergesagten Ergebnisse zu planen.

Die Auswirkungen von Big-Data-Tools auf die Unternehmensproduktivität und die Kostensenkung

Gegenwärtig gibt es bestimmte Wörter, die im verfügbaren globalen Technologiebereich häufig herumgeworfen werden. Eine der bekanntesten, die es schon seit Jahren gibt, ist Big Data. Der Begriff Big Data kann in jeder Domäne leicht verletzt werden und wird in die Verfügbarkeit jeder Art von strukturierten oder unstrukturierten Daten eingeteilt. Herkömmlicherweise wird es in Bezug auf Ressourcen und Entwicklung aus technischer Sicht betrachtet. Hier können die Marketingfachleute der Branche durch das Sammeln der Daten von Benutzern und ihrer Verhaltensmuster wirkungsvollere Kampagnen erstellen und die potenzielle Benutzerbasis mit den richtigen Strategien genau ansprechen.

Der Nutzen der Big Data-Analyse beschränkt sich jedoch nicht nur auf die Entwicklung der Marketingstrategien, sondern moderne Unternehmen suchen auch nach Abfällen, durch die sie von Big Data profitieren können. Einer der Hauptvorteile der Big-Data-Technologie besteht darin, dass sie die Unternehmensproduktivität steigern und den Overhead für die Projekte begrenzen kann. Wenn Sie entschlossen sind, Big-Data-Tools für Ihre F & E-Fertigstellung zu integrieren, müssen Sie lediglich ein kompetentes Big-Data-Entwicklungsunternehmen beauftragen , das den Produktentwicklungszyklus für Sie verwaltet. Big-Data-Tools und -Analysen können auf verschiedene Weise eingesetzt werden, um die Produktivität von F & E zu steigern.

• Es kann verwendet werden, um ein Experiment der täglichen Verfahren zu verbessern, die für einen reibungslosen Geschäftsablauf erforderlich sind
• Es ermöglicht Unternehmen, die Leistung und Effizienz ihrer Mitarbeiter zu verfolgen
• Das Forschungs- und Entwicklungsteam kann auf einfache Weise ein Protokoll mit wertvollen Informationen erstellen und die Leistungsmuster der Mitarbeiter verstehen
• Viele Unternehmen können viel Zeit und Geld sparen, indem sie eine Big-Data-Analyse ihres Ergebnislebenszyklus durchführen
• Die durch Big-Data-Analyse gesammelten Daten helfen dabei, die Leistung und Neukonfiguration von Produktentwicklungsstrategien zu messen

Wenn Sie alleine sind, können Sie ein SAP-Entwicklungsunternehmen eines Drittanbieters beauftragen oder die Software auslagern, mit der Sie die Daten in ihrem relevanten Format protokollieren und die genauesten Ergebnisse liefern können. Big-Data-Lösungen tragen auch dazu bei, die Produktivität auf individueller Ebene zu steigern.

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Fazit

Soweit Sie sehen, ist Big Data fast überall vorhanden und kann für jede Facette Ihres Unternehmens von Vorteil sein. Diese Technologie kann verwendet werden, um die Gesamtproduktivität des Unternehmens auf Organisationsebene und das Ende des Mitarbeiters auf individueller Ebene zu steigern. Wenn Big-Data-Analysen mit Cloud-Integrationslösungen kombiniert werden , bieten sie eine Reihe von Vorteilen unter einem Dach. Big-Data-Tools können die Unternehmenskosten für Forschung und Entwicklung erheblich begrenzen und die Ausgaben in die richtige Richtung und in Richtung der vorteilhaften Küsten optimieren. Durch die Implementierung von Big Data-Analysen kann die Unternehmensproduktivität gesteigert und unerwünschte Kosten für Resorts und Entwicklung vermieden werden.