Цифровая трансформация быстро меняет представление предприятий, а также пользователей о продуктах и услугах. Его эффективность не ограничивается только услугами, предлагаемыми компанией, но также в большей степени влияет на бизнес-операции и процессы.
Эволюция новых технологий, таких как большие данные, искусственный интеллект, машинное обучение, Интернет вещей, и это лишь некоторые из них, нарушают важные операционные параметры каждого отдельного бизнеса, независимо от его размера, навыков и отрасли. Не говоря уже о том, что аналитика и инструменты больших данных подрывают традиционные ресурсы и методы разработки до такой степени, что компании сегодня приветствуют технологию и успешно внедряют изменения.
Инструменты и аналитика больших данных
Влияние инструментов больших данных и аналитики все еще находится на начальных этапах жизненного цикла проекта НИОКР из-за недостаточной осведомленности среди различных исследовательских институтов и корпораций. Однако результаты этой технологии стабильны и медленно растут. Вот почему исследователи и специалисты компании-разработчика SAP уверены в его глобальном внедрении в ближайшие пять лет. По оценкам, последствия использования технологий больших данных нарушат 65% основных бизнес-операций и повлияют на то, как они проводят исследования с точки зрения выполнения внутренних, внешних и проверок, связанных с продуктом.
Анализ больших объемов данных о бизнесе или учреждении - непростая задача для человека. Однако для машины это не работает. Когда предприятия полагаются на определенный набор инструментов и технологий для агрегирования и анализа данных, они могут извлечь из них полезную информацию. В этой статье мы рассмотрим интеграцию служб больших данных в области исследований и разработок и узнаем о ее потенциале для улучшения бизнес-функций. Итерации данных в областях интеллектуального анализа данных и визуализации также развиваются с постоянной скоростью, поскольку приложения нового поколения в области исследований и разработок имеют огромное значение в отрасли. Эти новые решения и приложения для работы с большими данными предлагают предприятиям безграничные возможности для создания надежных решений для традиционных теорий в области исследований и разработок. Следовательно, интеграция больших данных в существующую систему исследований и разработок может практически превратить разговор о постоянных сбоях в повышение эффективности и производительности. В большей степени это также может сократить операционные расходы и сэкономить много времени исследователям и компаниям.
Взгляд на большие данные: почему это так важно?
Термин «большие данные» используется для объемных данных, которые могут быть как структурированными, так и неструктурированными. Большие данные описывают реальный объем данных, регулярно поступающих на предприятие. Однако важен не объем данных. Важным аспектом является то, что компании могут делать с данными, наиболее важными для их платформы. Компания по разработке больших данных специализируется на анализе больших данных для получения полезной информации, которая может способствовать принятию более эффективных решений и формулировать стратегические шаги для бизнеса. Решения для больших данных стали огромным полем для различных отраслей. Фактически, широкая адаптируемость и натиск Интернета вещей и потенциальных устройств отметили массовое распространение с точки зрения генерации данных.
Хотите больше информации о наших услугах? Поговорите с нашими консультантами
Организации могут использовать эту информацию наряду с частым сбором, управлением и анализом. Решения для больших данных также обладают потенциалом раскрытия понимания большого бизнеса для каждой отрасли и области. Важность технологий больших данных не зависит исключительно от объема данных. Но он делает упор на том, что вы можете сделать с доступными данными. Например, предприятия могут извлекать данные из любых ресурсов и анализировать их, чтобы получить некоторые ответы, которые могут помочь им в любом или всех из следующих действий:
- Чтобы снизить стоимость
- Чтобы сократить время
- Разработка нового продукта и оптимизация решений
- Содействовать принятию разумных решений
Когда компании объединяют технологии больших данных с услугами облачных вычислений , Deccan достигает своих целей с абсолютной эффективностью. Большие данные помогают организации разными способами, и некоторые из них перечислены ниже:
- Помогите определить основную причину сбоев, дефектов и потенциальных проблем в бизнесе в режиме реального времени.
- Создание ценных купонов в торговых точках, основанных на покупательском поведении и привычках клиента.
- Воссоздание портфолио для бизнеса в реальном времени
- Направление стратегий разработки продуктов на благо компании-разработчика SAP
- обнаружение любого мошенничества до того, как оно может повлиять на организацию
Глубокое обучение и машинное обучение также стремятся к развитию больших данных, потому что они необходимы для выделения основных закономерностей. Помощь с большими данными имеет решающее значение для получения ответов на запросы, не перегружая информацию или данные. Чем больше у вас больших данных, тем лучше будут результаты.
Значение услуг больших данных в области исследований и разработок
Индустрия исследований и разработок всегда оставалась важной частью производства новых продуктов или услуг. Многие компании стремятся разработать наиболее подходящие продукты после завершения НИОКР. Это делается для того, чтобы облегчить понимание преимуществ исследований и разработок в отношении итогов их деловой активности. Может быть несколько причин, по которым инструменты и аналитика для работы с большими данными могут повысить ценность традиционных ресурсов и цепочки разработки.
Интеграция инструментов больших данных имеет большое влияние на продажи и маркетинговую деятельность любой организации. Функциональное использование инструментов больших данных также постепенно смещается в сторону содействия исследованиям и разработкам. Это связано с тем, что многие предприятия сталкиваются с некоторыми препятствиями и узкими местами в своей работе из-за отсутствия исследований, точности и анализа проблем. В этом разделе вы поймете, насколько инструменты для работы с большими данными и исследования и разработки имеют решающее значение для сокращения затрат и времени, и как они могут повлиять на бизнес-операции с помощью аналитики на основе данных.
Прежде чем мы поймем полезность больших данных в исследованиях и разработках, давайте рассмотрим следующий факт: « Данные более или менее похожи на сырые в своей необработанной форме. Они чрезвычайно ценны, если они отсортированы, но они остаются бесценными, если они не определены. В последнем случае фактическая ценность данных может быть использована в полной мере ".
Приведенная выше цитата означает, что исходная ценность данных определяется только тогда, когда какая-либо отрасль начинает использовать бизнес-аналитику для тех же данных. Последовательный прорыв данных во всех областях приводит к огромным объемам данных, которые необходимо обрабатывать и анализировать. Говоря о параметрах объема, скорости, разнообразия и достоверности данных, сложно использовать статистические инструменты, особенно для любой группы исследований и разработок компании-разработчика SaaS, а также для разработки любой полезной стратегии на основе данных.
Параметры, в которых инструменты больших данных влияют на феноменальную производительность
Давайте посмотрим на некоторые конкретные параметры, в которых инструменты для работы с большими данными обеспечивают феноменальную производительность в организациях.
- Обеспечивает постоянное повышение производительности
Когда дело доходит до производительности команды или отдельного сотрудника, большие данные могут иметь чрезвычайно важное значение для повышения производительности. Он выделяет области управления, требующие улучшения, и помогает сотрудникам лучше осознавать свою рабочую деятельность. Вместо одноразовых вложений в какое-либо обучение, этот тип управляемых данных может стать активным ресурсом, который может постоянно раскрывать последние пути улучшения бизнеса, если собираются данные о битвах.
- Большие данные побуждают к принятию востребованных решений
Когда большие данные интегрированы с сервисами облачных вычислений, это может способствовать единообразному принятию решений с конкретными доказательствами. Он также может уравновесить ситуации, когда индивидуальные мнения могут отличаться. Более того, анализируется максимальное количество бизнес-данных, которые являются наиболее полезными для бизнеса, и тем больше они будут способствовать росту. В четвертом отчете о производительности было заявлено, что движки бизнес-аналитики, безусловно, становятся умнее благодаря своей эффективности наблюдения за прогнозируемыми результатами на основе данных компании. Этот сбор данных происходит без какой-либо предвзятости в данных и каких-либо ограничений, с которыми могут столкнуться лица, принимающие решения в организации.
- Большие данные способствуют активному найму
Один из наиболее важных вариантов принятия решений, когда рекрутеры могут использовать большие данные в своих интересах, - это укомплектование персоналом. От недостатка навыков до нехватки квалифицированных сотрудников поиск квалифицированных сотрудников может быть сложной задачей для работодателей, особенно в таких отраслях, как здравоохранение или технологии. Постепенно мир все больше превратился в экономику, в которой знания и навыки считаются критически важными и дефицитными активами. По мере того, как это происходит, компания, занимающаяся разработкой больших данных, становится более умной в отношении каждого компонента талантливых людей. В этом сценарии алгоритмы на основе данных могут прогнозировать интерес и вовлеченность потенциальных лиц и помогать работодателям сделать выбор при приеме на работу. На основе анализа на основе данных организации могут изменить свой план найма и процессы обучения.
Подводя итог, можно сказать, что использование потенциала больших данных может помочь организациям нанимать потенциальных сотрудников и удерживать в них лучших. это также поможет предприятиям генерировать идеи, которые могут улучшить эффективность бизнеса в долгосрочной перспективе.
- Большие данные поддерживают отраслевую конкуренцию
Аналитика больших данных стала важной частью новейшего рабочего места, и каждый компонент стал более доступным с помощью технологий и инструментов. В целом достижения в области больших данных и облачных интеграционных решений объединили все богатые компоненты под одной крышей для доступа и мониторинга. В настоящее время корпорации верят в основанную на данных и прямую конкуренцию, которая может дать им преимущество перед современниками. Недавнее исследование показало, что бизнес имеет более продвинутый потенциал аналитики больших данных и имеет тенденцию опережать существующих конкурентов. Эти предприятия не только с большей вероятностью занимают верхние строчки в диаграмме финансовых показателей, но и могут принимать решения быстрее, чем их коллеги.
- Большие данные приводят к увеличению дохода
Несколько бизнес-инициатив в конечном итоге сводятся к одной общей цели - увеличению доходов. Вам интересно, как большие данные могут помочь в том или ином отделе? Позвольте нам познакомить вас со статистикой.
Техасский университет изучил этот объем данных Fortune Enterprises (1000) по каждой отрасли для анализа влияния больших данных на показатели производительности предприятий. Как показали результаты, это доказывает, что большие данные могут помочь компаниям получить огромные выгоды. Некоторые из примечательных результатов этого исследования показывают, что в среднем компания может
- Увеличить свой доход более чем на 2 миллиарда долларов в год за счет внедрения больших данных примерно на 10% в свои бизнес-процессы.
- Может увеличить рентабельность собственного капитала на 15% после повышения доверия к большим данным и возможности их сотрудников получить к ним доступ всего на 10%.
- Повышение рентабельности инвестиций на 0,7%, что эквивалентно 2,7 млн долларов их дополнительного дохода за счет увеличения доступности больших данных и аналитики всего на 10%.
Наиболее важно то, что значительные области улучшения больших данных требуют только меньшего количества обновлений для получения финансового дохода и прибыли.
Как услуги больших данных повышают производительность и сокращают затраты в областях НИОКР в области разведки и добычи
Различные отрасли фармацевтики, здравоохранения, производства и т. Д. Зависят от отдела исследований и разработок в разработке новых идей и услуг для потенциальных клиентов. В этом сценарии использование потенциала инструментов для работы с большими данными и аналитики не только помогает сэкономить время, но и дает исчерпывающие результаты с точки зрения точности и исключает возможность повторной работы. В конечном итоге это обеспечивает максимальную производительность внутри организации и снижает накладные расходы. Стратегии исследований и разработок, разработанные с использованием инструментов больших данных, являются многообещающими. Бизнес-стратегии, разработанные с использованием информации о больших данных, помогают предприятиям выжить в жестокой конкуренции и поддержать будущие деловые предприятия. Решение для больших данных может помочь организациям масштабировать, анализировать, развивать и изучать существующие тактики исследований и разработок, а также согласовывать их с недавно разработанными параметрами.
Важнейшей задачей является проведение исследований и разработок наряду с мониторингом достижений на протяжении всего жизненного цикла разработки продукта. Многие компании, которым помогают решения компании-разработчика SaaS, легко внедряют бизнес-ценности в свои исследования и разработки. Инструменты больших данных помогают хранить, оценивать и анализировать бизнес-данные и получать с их помощью значимые результаты. Когда какая-либо организация обладает огромными порциями данных, предприятиям становится сложно обрабатывать данные, и именно здесь на помощь приходят инструменты для работы с большими данными, особенно в такой сложной области, как исследования и разработки. Давайте рассмотрим его значение для различных сегментов НИОКР.
- Потенциал аналитики больших данных и других инструментов искусственного интеллекта можно использовать вместе с появляющимися технологиями для получения полезных бизнес-идей. Это также приводит к созданию действенных стратегий из объемных наборов неструктурированных данных.
- Большинство традиционных специалистов по исследованиям и разработкам зависят от исторических параметров и значений данных. Таким образом, развертывание инструментов для работы с большими данными и облачных интеграционных решений может помочь исследовательским группам в разработке прогнозных аналитических моделей. Эти модели могут в дальнейшем привести к генерации аналитических данных в режиме реального времени для расширения исследований на протяжении всего жизненного цикла проекта.
Прочтите блог - 3 вещи, которые вам нужно знать об использовании больших данных
- Аналитика больших данных помогает команде исследователей и разработчиков, когда от исследователей требуется анализировать большие блоки данных. Инструменты больших данных не только помогают исследователям разделять данные, но и помогают им проводить более точный анализ.
- Наиболее важной задачей в области исследований и разработок является визуализация и представление данных. Поскольку полезные бизнес-идеи могут быть извлечены из действенных данных, представление сегрегированных данных для исследований и разработок возможно только с применением инструментов визуализации больших данных.
Как только сегрегация и извлечение данных завершены, группа исследователей и разработчиков приступает к выполнению жизненного цикла проекта. Вы хотите знать, как аналитика больших данных может улучшить планирование после исследований и разработок? Большие данные непрерывно трансформируют сферу исследований и разработок за счет подрывного планирования. Это помогает исследователям реализовать стратегии, ориентированные на результат, после того, как извлечение данных будет завершено. На основе достигнутых результатов организациям проводится анализ, чтобы решить, стоит ли браться за текущий проект до того, как он войдет в стадию его разработки. Большое количество повторяющихся платформ, таких как Rolls Royce, Amazon, Tesla, Caterpillar, Aerospace и многие другие, используют аналитику больших данных, чтобы понять, что необходимо для улучшения стратегий разработки новых продуктов, которые могут соответствовать видению их потенциальных клиентов.
Доверие к большим данным еще больше повышается за счет услуг облачных вычислений . Он помогает организациям поддерживать, анализировать, исследовать и внедрять аналитические данные на основе данных и предлагает невероятно богатый источник возможностей для наложения ошибок. Следовательно, инструменты больших данных в ресурсах и разработке до проектирования и разработки фактической стратегии помогают предприятиям оставаться на шаг впереди своего жизненного цикла разработки продукта. Это также помогло им спланировать ближайшее будущее с их проектом на основе прогнозируемых результатов.
Влияние инструментов больших данных на производительность бизнеса и сокращение затрат
В настоящее время есть определенные слова, которые часто используются в доступной глобальной сфере технологий. Одна из самых заметных проблем, которые существовали уже много лет, - это действительно большие данные. Термин «большие данные» можно легко обидеть в любой области, и он подразделяется на доступность любого вида структурированных или неструктурированных данных. Обычно в ресурсах и разработках на это смотрят с технической точки зрения. Именно здесь сбор данных от пользователей и их поведенческих моделей позволяет специалистам по маркетингу в различных отраслях создавать более эффективные кампании и точно ориентироваться на потенциальную базу пользователей с помощью правильных стратегий.
Однако полезность аналитики больших данных не ограничивается только разработкой маркетинговых стратегий, но современные компании также ищут отходы, с помощью которых они могут извлечь выгоду из больших данных. Одним из основных преимуществ технологии больших данных является то, что она способна повысить продуктивность бизнеса наряду с ограничением накладных расходов на проекты. Если вы полны решимости интегрировать инструменты больших данных для завершения своих исследований и разработок, все, что вам нужно сделать, это нанять опытную компанию по разработке больших данных и позволить им управлять жизненным циклом разработки продукта за вас. Инструменты и аналитика больших данных могут использоваться разными способами для повышения продуктивности НИОКР.
- Его можно использовать для улучшения ежедневных процедур, необходимых для бесперебойного ведения бизнеса.
- Это позволяет предприятиям отслеживать производительность и эффективность своих сотрудников.
- Команда исследований и разработок может легко создать журнал ценной информации и понять закономерности работы своих сотрудников.
- Многие предприятия могут сэкономить огромное количество времени и денег за счет анализа больших данных в жизненном цикле своих результатов.
- Данные, собранные с помощью анализа больших данных, помогают измерить эффективность и реконфигурировать стратегии разработки продуктов.
Если вы один, то вы можете рассмотреть вопрос о найме сторонней компании-разработчика SAP или передаче программного обеспечения на аутсорсинг, которое позволит вам регистрировать данные в соответствующем формате и предлагать наиболее точные результаты. Решения для больших данных также помогают повысить производительность на индивидуальном уровне.
Готовы нанять команду разработчиков мобильных и веб-приложений? Поговорите с нашими экспертами
Заключение
Как видите, большие данные присутствуют практически везде и могут быть полезны для каждого аспекта вашего предприятия. Эта технология может быть использована для увеличения общей производительности бизнеса на уровне организации, а также для повышения производительности сотрудников на индивидуальном уровне. Когда аналитика больших данных сочетается с облачными интеграционными решениями, они могут предложить целый ряд преимуществ под одной крышей. Инструменты больших данных могут значительно ограничить затраты предприятия на НИОКР, а также могут оптимизировать расходы в правильном направлении и к выгодным берегам. Внедрение аналитики больших данных может повысить продуктивность бизнеса и устранить нежелательные расходы на курорты и развитие.