Как преобразовать большие данные компании в полезные

17.06.2021

Количество данных, которые генерируются сегодня за час, просто поражает. Это может быть ценным активом для тех, кто знает, как использовать эти данные.

Но реальный вопрос заключается в том, как использовать большие данные для достижения результатов, на которые вы надеялись?

Многие компании начали инвестировать в технологии больших данных из-за их конкурентных преимуществ. Но простое вложение денег в платформы и инструменты не решит проблему. И только те организации, которые точно знают, какая информация им нужна, смогут извлечь реальную пользу от нее.

Зачем компаниям нужны действенные данные?

Данные, собираемые изо дня в день, ассимилируются вместе и составляют такое огромное количество, что важные идеи часто упускаются из виду. Поскольку компании соревнуются за первое место в своих отраслях, они часто не уделяют должного внимания инструментам, на которые они отвечают, и, таким образом, в конечном итоге проигрывают в конкурентной борьбе.

Для компаний, которые стремятся адаптироваться к мышлению, основанному на данных, очень важно установить четкие корпоративные цели в отношении того, чего они хотят от данных и на каких типах данных они собираются сосредоточиться.

Данные, которые определяют принятие корпоративных решений и помогают генерировать идеи, которые могут помочь компании продвинуться вверх по рыночной лестнице, называются данными для действий.

Такие данные имеют значение для всех сфер, независимо от отрасли, в которой вы работаете. Розничная торговля может использовать это для повышения своей производительности и эффективности на различных направлениях, ориентируясь на демографические данные своих клиентов и находя способы обслуживания клиентов в магазине. Инструменты машинного обучения и искусственного интеллекта могут быстро собирать, фильтровать и анализировать данные, чтобы ускорить время отклика и определить, какая информация наиболее актуальна.

7 способов превратить большие данные вашей компании в полезные данные

Какие данные нужно собирать? Зачем это нужно? На эти вопросы необходимо ответить, прежде чем можно будет настроить инструменты сбора данных на работу и помнить об объеме их использования.

Вот несколько ключевых стратегий, которые помогут превратить необработанные данные в в полезные:

Определите бизнес-проблему, которую вы пытаетесь решить

Начните с бизнес-проблемы. Сбор всех этих данных на всякий случай — это разумно, потому что вы не знаете, с какой проблемой вы можете столкнуться в будущем, но очень важно, чтобы вы начали сбор данных с проблемы, которую нужно решить, чтобы иметь четкое направление и масштаб. Тем самым вы увеличиваете срок хранения ваших данных. И если собранные вами данные могут решить проблему, тогда вы знаете, какие атрибуты или идеи полезны.

Начните с описательного анализа

Есть 3 класса данных, которые можно использовать для превращения необработанных данных в полезные аналитические данные.

Описательный анализ — компьютерная описательная статистика. Все данные, собранные из социальных сетей, попадают в эту категорию.
Прогнозный анализ — модель, которая использует существующие данные для прогнозирования данных, которых у нас еще нет. Под эту категорию попадают все линии тенденций, оценка влияния и т. д.
Предписывающие данные — предписывающая модель, в которой используются существующие данные, а также данные о действиях и обратной связи, чтобы направить лицо, принимающее решение, к желаемому результату. Поскольку предписывающие модели должны быть действенными и иметь поток данных обратной связи, социальная аналитика редко бывает предписывающей.

Компьютерное настроение с предписывающим анализом

Самый простой вид прогнозного анализа, о котором все знают, — это линия тренда. Вы можете посмотреть на данные, а затем посмотреть, сможете ли вы проследить эту конкретную тенденцию и в будущем.

В социальных сетях есть какой-то известный людям прогнозный анализ, например, анализ настроений. Здесь мы не спрашиваем людей, что они предпочитают. Мы просто берем реплики из социальных сетей, например: «Я люблю Apple или я люблю свой новый Android», и используем их для создания модели. Это приводит к тому, что когда люди в следующий раз используют такие фразы, это обычно означает, что они имеют положительную склонность к этому бренду или продукту.

Встречайте KPI с предписывающим анализом

Карта Google — это простейший вид предписывающего анализа. Вы хотите куда-то пойти, и он предписывает вам маршрут. С помощью предписывающего анализа вы можете прописать, что вам нужно делать и на чем нужно сосредоточиться, чтобы достичь определенного уровня эффективности бизнеса, например, достичь максимальной удовлетворенности клиентов и т. д.

Ускорьте принятие решений с помощью чистых данных

Сбор данных — дело запутанное. Информация собирается из разных источников, и не все собранные данные нормализуются перед анализом. Очистка или исправление любых грязных данных помогает аналитику удалить любую информацию, которая может привести к недопониманию или неправильному направлению при принятии решений. Нормализация позволяет нам видеть именно то, что мы ищем, и сокращает время и усилия для достижения фактического результата.

Не стоит недооценивать объем работы

Большие данные имеют так много заманчивых преимуществ, что многие компании просто прыгают, не выполняя весь объем работы.

Например, отсутствие соответствующих инструментов может помешать прогрессу, если они не готовы обрабатывать такой массовый объем данных. Есть и другие проблемы, например, неправильные вопросы из-за того, что не удалось проанализировать данные правильного типа.

Используйте автоматизацию, чтобы упростить анализ данных

Как только данные станут чистыми и инфраструктура будет готова для обработки высокопроизводительной аналитики данных, компании могут перейти к автоматизации. Автоматизация помогает предприятиям в период сбора данных оставлять больше времени на анализ, чем на ручную работу.

Вам нужна помощь в преобразовании данных вашей компании в данные, которые можно использовать? Свяжитесь с командой Scanhub — вашим экспертам по большим данным.