Post

Co wielkie dane mogą zrobić dla biznesu - co zbierać i jak czerpać korzyści

Big Data jest popularnym hasłem w wielu salach konferencyjnych, ale często jest rozumiany na różnych poziomach. Podczas gdy niektóre firmy idą do przodu z nowoczesnymi rozwiązaniami opartymi na chmurze, inne zadowalają się po prostu zbieraniem informacji, które posiadają za pomocą tradycyjnych środków.

Istnieje jednak duża różnica pomiędzy zwykłym gromadzeniem informacji a ich efektywnym wykorzystaniem. Praktycznie wszystkie przedsiębiorstwa, niezależnie od tego, czy są duże, małe, fizyczne czy też cyfrowe, mogą skorzystać z większej wiedzy analitycznej.

Dlatego właśnie Big Data ma znaczenie - jest to zarówno pozyskiwanie, jak i udoskonalanie informacji na skalę. Ponadto, jeśli firma nie korzysta już z tego, co Big Data może zrobić, może być już za krzywą.

Dlaczego Big Data jest ważna

Firmy gromadzą informacje na długo przed udostępnieniem tej technologii, dlaczego więc Big Data jest tak ważna?

Krótko mówiąc, jest to przypadek Big Data vs Small Data i werdykt jest jasny: im więcej informacji masz (i jesteś w stanie efektywnie przetwarzać), tym dokładniejsze są wnioski. To z kolei oznacza, że zdobyte spostrzeżenia i wynikające z nich decyzje są bardziej skuteczne.

Jeśli na przykład oceniasz tylko ułamek swoich danych, skąd możesz mieć pewność, że obce punkty danych są w rzeczywistości obce? Dopiero po przeanalizowaniu całej informacji można to naprawdę udowodnić lub obalić. Krótko mówiąc, Big Data to lepsze dane.

Często mówi się, że różne nieefektywności mogą kosztować przedsiębiorstwa od 20 do 30 procent ich rocznych przychodów. Czy Twoja firma może stwierdzić, że jest w 100% wydajna i zoptymalizowana? Jest to potencjalnie duża suma, którą można po prostu wyrzucić, więc posiadanie środków, które pozwolą na wnikliwą ocenę każdego zakątka Twojej działalności jest niezbędne, jeśli chcesz ograniczyć nadmierne koszty i nieefektywne praktyki.

Innym istotnym czynnikiem w przypadku Big Data jest jednak to, że oferuje ona wyniki w czasie zbliżonym do rzeczywistego. Ręczna, ludzka analiza trwa długo (a przy wystarczająco dużych zbiorach danych często może być niemożliwa). Ponieważ jest ona zasadniczo zautomatyzowana, Big Data może być generowany w miarę potrzeb, a nie czekać na miesięczne lub kwartalne statystyki, można uzyskać potrzebne odpowiedzi, gdy jest to potrzebne.

Dzięki temu Big Data stanowi środek do odkrywania nowych możliwości rozwoju, takich jak nieodkryte wcześniej trendy, które mogą być następnie wdrażane w ramach bieżącej strategii. Dzięki Big Data mogą Państwo dowiedzieć się więcej o swoich klientach, tworzyć lepsze produkty, optymalizować procesy, a nawet przewidywać zachowania użytkowników.

Dlaczego Big Data jest nową przewagą konkurencyjną

Największym powodem, dla którego Big Data stała się gorącym tematem w ciągu ostatnich kilku lat, jest fakt, że technologia ta stała się znacznie bardziej dostępna i przystępna cenowo.

Wcześniej firmy musiały inwestować w bieżące rozwiązania pamięci masowej dla swoich danych, a także w drogie narzędzia analityczne i oprogramowanie do ich generowania. Skutkowało to wysokimi wydatkami na sprzęt, niestandardowe oprogramowanie, bieżącą konserwację i osobistą potrzebę uruchamiania wszystkiego. Teraz firmy mogą po prostu połączyć Big Data z Cloud computing, aby wyeliminować te bariery. Ta ostatnia pozwala na zdalne przechowywanie danych przy minimalnych kosztach, podczas gdy dodatkowe rozwiązania bezserwerowe pozwalają na generowanie raportów i wgląd w dane w razie potrzeby, płacąc jedynie za zużytą moc obliczeniową.

Dodatkowo, bycie konkurencyjnym wiąże się również z jak najszybszym podejmowaniem istotnych decyzji. Ponieważ takie decyzje muszą być jeszcze w pełni świadome, Big Data daje firmom możliwość dostosowania się na bieżąco - reagowania z większą szybkością niż kiedykolwiek wcześniej.

Może to również obejmować niewielkie wyniki. Wielkie dane mogą ujawnić mniejsze, szczytowe trendy, których typowa analiza może nie wykryć. Z kolei przedsiębiorstwa mogą wprowadzać niewielkie korekty, które zwiększają zyski lub umożliwiają im utrzymanie konkurencyjności.

Wreszcie, ponieważ Wielkie Dane są coraz łatwiej dostępne, można je znaleźć we wszystkich branżach i organizacjach. To z kolei oznacza, że ci, którzy jeszcze z nich nie korzystają, mogą przegrać z konkurencją. W końcu, jeśli są w stanie odkryć dogłębne odkrycia i trendy zarówno w szybszym, jak i większym tempie, to jest to walka pod górę, aby konkurować bez robienia tego samego.

Big Data And Business Intelligence

Jednym z największych przypuszczeń na temat Big Data jest to, że jest on w opozycji do Business Intelligence. W rzeczywistości Big Data służy do wzmacniania i umożliwiania tego ostatniego.

Zarówno Big Data jak i Business Intelligence starają się przyjmować duże zbiory danych i wykorzystywać je z korzyścią dla firmy, czy to poprzez rozbudowę, usprawnienie procesów czy też inną optymalizację kosztów. Jednak w drugim przypadku chodzi o badanie obszarów, w których oczekuje się wyników, a w pierwszym przypadku również o badanie nieznanego.

Inna kluczowa różnica polega jednak na tym, że Business Intelligence tradycyjnie polega na offline'owych Hurtowniach Danych, wykorzystując zbiory danych z określonych ram czasowych i okresów. Hurtownie te od samego początku wymagają jasno ustrukturyzowanych danych, co powoduje dodatkowe ograniczenia. Big Data jest pod wieloma względami nowoczesną ewolucją tego aspektu. W przeciwieństwie do hurtowni danych, to bardziej nowoczesne rozwiązanie wykorzystuje jeziora danych, które mogą analizować dane półstrukturalne lub nawet niestrukturalne w celu przeprowadzenia szerszego zakresu analiz. W związku z tym dane mogą być oceniane w czasie rzeczywistym, a przedsiębiorstwa nadal mają możliwość tworzenia raportów sezonowych lub okresowych, w zależności od potrzeb. Dotyczy to również danych historycznych (niezależnie od tego, jak są one ustrukturyzowane). Jeśli dysponują Państwo tymi informacjami, Big Data może - i będzie - z nich korzystać.

Big Data Clouds eliminuje konieczność korzystania z tych serwerów w trybie offline: zamiast tego dane można przechowywać w chmurze, aby w razie potrzeby generować raporty i wyniki badań za pomocą bezserwerowych rozwiązań danych. Dla wielu mniejszych firm i przedsiębiorstw możliwość zarządzania rozwiązaniami Big Data bez konsekwentnych i kosztownych kosztów ogólnych zarządzania sprzętem sprawiła, że możliwości te stały się rzeczywistością, a nie potencjalną perspektywą na przyszłość.

Możliwości i przypadki użycia Big Data

Jedną z największych przeszkód z Big Data jest wiedza o tym, jakie informacje należy śledzić. Dostęp do każdej części danych na raz jest ogromną korzyścią, ale firmy wciąż muszą mieć wyznaczone cele i wyniki. Wiedza o tym, co chcesz poprawić, z łatwością wzmocni jednak to, które dane należy traktować priorytetowo.

Więc, jakie są możliwości związane z dużymi danymi? W zależności od specyfiki Twojej branży, jest ich bardzo wiele...

Przewidywanie i przewidywanie (Anticipate & Predict)

Im więcej wiesz o zachowaniach klientów, tym lepiej potrafisz przewidzieć pewne trendy. Klasyczny przykład można znaleźć w sprzedaży detalicznej online. Liczne sklepy będą oferować klientom rekomendacje na podstawie tego, co właśnie kupili. Działa to tylko dlatego, że Big Data patrzy na wszystkich poprzednich klientów i znajduje kolejne produkty, które najprawdopodobniej kupią.

Takie opcje rekomendacji są dziś bardzo powszechne. Można je zobaczyć na stronach Amazon, Netflix, Spotify i niezliczonych innych serwisach - a to wszystko dzięki analizie danych na dużą skalę.

Co więcej, Big Data oferuje możliwość porównania z innymi dostępnymi danymi. Na przykład, czy Państwa klienci są pod wpływem czynników zewnętrznych, takich jak pogoda? Po zidentyfikowaniu korelacji pomiędzy pozornie arbitralnym punktem a gwałtowną zmianą zachowania klientów, można zacząć przewidywać, oczekiwać i przygotowywać się na te wahania.

Potencjalne dane do rozważenia:

  • Historia zakupów klientów - jakie produkty klienci kupują najczęściej i czy istnieje statystycznie istotna korelacja pomiędzy poszczególnymi produktami?
  • Kategorie oglądanych/zakupionych artykułów - Czy ludzie, którzy kupują określone kategorie, w dużym stopniu pokrywają się z innymi kategoriami razem?
  • Mapy podróży użytkownika - jak użytkownicy poruszają się po Twoich usługach? Czy zakupy lub inwestycje w jednym obszarze powodują, że biorą pod uwagę inne aspekty Twojej działalności?

Wpływy behawioralne

Podobnie, istnieje wiele aspektów, które wpływają na zachowanie klientów, jak również innych czynników wewnętrznych. Na przykład, czy Twoje produkty sprzedają się lepiej w różnych temperaturach lub porach roku? Jeśli tak, to analiza danych pogodowych wraz z własnymi danymi może zaoferować dodatkowy wgląd - takie rozwiązanie stworzyliśmy dzięki Amazon Athena i wizualizacji Big Data.

Potencjalne dane do rozważenia:

  • Czas interakcji - w jakich godzinach widać największą aktywność? A co z dniami tygodnia, miesiącami lub porami roku?
  • Pogoda - czy ludzie są bardziej aktywni, gdy jest cieplej, czy też spadek temperatury przynosi własne zmiany?
  • Lokalizacja - które obszary i przedmioty/usługi mają silniejszą korelację? Można to również połączyć z innymi czynnikami, takimi jak pogoda, aby uzyskać lepszy wgląd w to, jak Twoja firma jest wykorzystywana przez klientów.

Personalizacja

Kiedy połączysz predykcyjne zachowania klientów z aktualnymi wpływami na zachowanie, jak omówiono powyżej, będziesz w stanie zaoferować możliwie najbardziej osobistą obsługę. Jesteś nie tylko świadomy aktualnych trendów użytkowników (jakie użytkownicy są najbardziej skłonni stosować, kupować itd.), ale także rozumiesz, jak reagują oni na inne wpływy.

Korzystając z danych historycznych, możesz ocenić przyszłe okresy, które pasują do siebie, oferując spersonalizowane doświadczenie, aby spełnić te potrzeby w odpowiednim momencie. Sklepy mogą oferować odzież letnią w okresie wakacyjnym - ale tylko wtedy, gdy jest wystarczająco ciepło - natomiast firmy logistyczne mogą przewidzieć duże zamówienia i zapewnić dostępność transportu.

Potencjalne dane do rozważenia:

  • Historia zakupów klientów - jakie artykuły zakupili wcześniej użytkownicy? Jak silna jest ta korelacja?
  • Kategorie oglądanych/zakupionych artykułów - czy klienci w jednym konkretnym obszarze mają duże, nakładające się na siebie zainteresowanie innymi?
  • Mapy podróży użytkownika - jak klienci poruszają się po Twoim asortymencie? Czy wszyscy zaczynają od wspólnej potrzeby, zanim skorzystają z Twoich dodatkowych usług/produktów dla bardziej niszowych potrzeb?
  • Czas interakcji - w jakich godzinach widzisz największą aktywność? Czy sprzedaż niektórych produktów lub usług zmienia się w ciągu tygodnia, miesięcy lub pór roku?
  • Pogoda - czy niektórzy ludzie są bardziej aktywni, gdy jest cieplej czy zimniej i czy można to wykorzystać do przewidywania swoich potrzeb?

Lepsze projekty, produkty i usługi

Każda firma chce, aby jej produkty i usługi były lepsze. Jednakże, aby je lepiej zaprojektować, potrzebne są dane dotyczące istniejących iteracji, aby zrozumieć, co można poprawić. Jakich funkcji brakuje i jakie funkcje mogą być korzystne dla użytkowników, którzy bezpośrednio korzystają z takich usług?

Potencjalne dane do rozważenia:

  • Czas spędzony na różnych funkcjach/usługach - z których funkcji korzysta się najbardziej? Czy ludzie spędzają za dużo czasu na poszczególnych usługach, czy też za mało? Częstotliwość aktywności - jak często klienci wracają i które obszary widzą największą aktywność? Mapy podróży użytkowników - jak klienci poruszają się po Twoim zasięgu? Czy wszyscy zaczynają od wspólnej potrzeby, zanim skorzystają z Twoich dodatkowych usług/produktów dla bardziej niszowych potrzeb? Czujniki i dane wejściowe - jeśli posiadasz czujniki lub dane wejściowe do zapisu (np. na różnych pojazdach lub produktach elektronicznych), możesz dowiedzieć się więcej o tym, jak aktywnie wykorzystywane są urządzenia. Producenci samochodów automatycznych, tacy jak Tesla, wykorzystują w ten sposób Big Data, wykorzystując czujniki w swoich pojazdach, aby lepiej doskonalić systemy bezobsługowe w swoich pojazdach.

Zoptymalizowane pod kątem wydajności

Teoria ograniczeń uczy, że w każdym dużym procesie zawsze istnieje co najmniej jedno ograniczenie i w tym względzie większość przedsiębiorstw rozumie, że mogą one być tylko tak skuteczne, jak ich najsłabszy punkt. Rozumie się, że odkrywanie słabych ogniw, ulepszanie ich i powtarzanie procesu w nieskończoność doprowadzi do cyklu ciągłej poprawy.

Istnieje niezliczona ilość sektorów, w których może to mieć zastosowanie, ale jednym z największych obszarów poprawy jest wprowadzanie dużych ilości danych do łańcuchów dostaw i procesów produkcyjnych.

Potencjalne dane do rozważenia:

  • Dane dotyczące wydajności - jak dużo może obsłużyć każdy magazyn przy szczytowej wydajności? Jak szybko Państwa łańcuch produkcyjny może produkować wyroby gotowe i jakie inne czynniki mają na to wpływ? Czasy cyklów - jak szybko przebiegają łańcuchy dostaw, cykle dostaw itp.
  • Czasy dostaw - kiedy są realizowane dostawy? Czy w niektórych okresach są one szybsze - na przykład w ciągu tygodnia lub poza szczytem ruchu?
  • Mapy podróży użytkownika - czy użytkownicy podejmują niepotrzebne kroki, aby dotrzeć do miejsca, w którym potrzebują Twojej aplikacji lub usługi? Być może klienci muszą przejść przez zbyt wiele kroków, aby rozmawiać z właściwymi osobami w Twojej firmie. Warto sprawdzić, czy takie procesy nie powodują, że ludzie opuszczają usługę lub szukają gdzie indziej.
  • Dane sensoryczne i wejściowe - Dane sensoryczne i wszelkie dodatkowe dane wejściowe mogą pokazać, w jaki sposób produkty są wykorzystywane i czy jest miejsce na wydajność. Jeśli Twój transport zatrzymuje się i rozpoczyna, może to oznaczać np. marnowanie pieniędzy na paliwo, podczas gdy bardziej zoptymalizowana trasa może rozwiązać ten problem.
  • Dane dotyczące zapasów - Ile jest zapasów? Kiedy niektóre pozycje wyczerpują się? W połączeniu z dodatkowymi danymi, istnieje wiele sposobów na poprawę efektywności. Czy można ograniczyć składowanie, zapewniając jednocześnie, że pozycje na żądanie będą zawsze dostępne w magazynie? Czy można połączyć działania związane z uzupełnianiem zapasów z działaniami logistycznymi? Możliwości są nieograniczone.

Cennik korzyści

Czy lepiej jest sprzedać 10.000 sztuk z 10% zyskiem, czy 5.000 z 25% zyskiem? Jeśli sprzedajesz usługi i przedmioty od dłuższego czasu, istnieje mnóstwo informacji, które pomogą określić tę odpowiedź. Innymi słowy, można znaleźć najbardziej idealne punkty cenowe, aby lepiej pozycjonować się na swoim rynku.

Potencjalne dane do rozważenia:

  • Wartości cen - które ceny dają największą sprzedaż? Marże zysku - ile zysku przynosi każda sprzedaż? Pomnożenie tego przez wielkość sprzedaży po tej cenie może ujawnić kilka interesujących wniosków. Dane dotyczące sprzedaży - oczywiście, aby to wszystko działało, potrzebne są dane dotyczące sprzedaży. Wskaźnik realizacji zamówień - jak dobrze spełniasz zamówienia i wymagania klientów? Jeśli nie jesteś w stanie zaspokoić szczytowych pór roku, wówczas wyższe wolumeny sprzedaży mogą okazać się trudne.

A co z Big Data And Machine Learning?

Rozmawialiśmy o Big Data w kwestii tego, co należy zebrać, ale co z kolejnymi krokami? Zautomatyzowane zbieranie danych na taką skalę najlepiej sprawdza się w przypadku zautomatyzowanej analizy, a właśnie tutaj Machine Learning (ML) może okazać się bardzo korzystny.

Machine Learning sprawdza się wyjątkowo dobrze w przypadku dużych zbiorów danych, wyciągając własne wnioski, udoskonalając procesy i dodając do danych w formie ciągłego doskonalenia. Programy, które mogą uczyć się na podstawie własnych wyników, będą się stale rozwijać, dodając nowe dane do informacji historycznych w celu uzyskania najbardziej dokładnych wyników.

Jednym z kluczowych przykładów jest oszustwo finansowe. Liczne banki i firmy finansowe wykorzystują ML do wykrywania oszustw, w oparciu o wzorce wcześniejszych zachowań w szerokim zakresie metryk (lokalizacja, typowe transakcje, rodzaj zakupu itp.), przy coraz lepszych wskaźnikach sukcesu. Wszystko to wymaga jednak dużych ilości danych w celu określenia trendów i statystyk, których wymagają takie metody prognozowania. Oznacza to, że nadal potrzebna jest jakaś forma przechowywania i gromadzenia dużych ilości danych, aby wzmocnić pozycję rozwiązań ML.

Jeśli Wielkie Dane są przyszłością, co z elementem ludzkim?

Tajemnica Big Data polega na tym, że zastępuje ona dane wprowadzane przez człowieka tylko na poziomie menialnym. Ludzie są nadal potrzebni, aby zapewnić kreatywność i innowacyjne odpowiedzi.

Są pewne decyzje, których nie będzie w stanie podjąć Machine Learning lub Sztuczna Inteligencja (AI). Na przykład tworzenie nowych strategii, dostosowywanie się do większych zmian i globalnych trendów nadal wymaga ludzkiej innowacyjności. Wielkie dane mogą znaleźć trendy, ale do podjęcia działań w ich zakresie nadal potrzebny będzie wkład człowieka. Korzyścią jest jednak to, że tacy specjaliści mogą teraz poświęcać więcej czasu i zasobów na tworzenie nowych strategii i rozwiązań, ponieważ czas jest teraz wolny od prostego gromadzenia danych i ręcznej analizy.

Dodatkowo, nie należy zapominać - jak już wcześniej wspomniano - że nadal można wykorzystywać Big Data do realizacji zadań z zakresu Business Intelligence. Dzięki Big Data działy te będą bardziej wydajne, oferując bardziej aktualne informacje - Państwa zespoły nie będą już tworzyć prognoz i analiz na podstawie nieaktualnych informacji.

Rozpoczęcie pracy

Dzięki potężnemu połączeniu Big Data i Cloud computing, zdobywanie wiedzy, odkrywanie nowych możliwości innowacji lub po prostu rozwiązywanie wcześniej niezauważonych problemów jest łatwo dostępne dla firm. Jeśli nie wykorzystujesz jeszcze w pełni rozwiązań Big Data, to dość łatwo jest zacząć:

  • Jeśli obecnie nie korzystasz z żadnego rodzaju analizy danych lub inteligencji, stworzenie rozwiązania opartego na chmurze zapewni Ci przystępne cenowo miejsce do przechowywania danych, pobieranych z różnych części Twojej firmy i łatwo dostępnych w razie potrzeby.
  • Następnie - lub jeśli już zbieracie Państwo jakieś informacje - Big Data jest tak samo proste jak zbieranie tych informacji i wykorzystywanie bezserwerowych funkcji do analizy i tworzenia raportów. Jest to idealne rozwiązanie, jeśli chcą Państwo znaleźć konkretne informacje.
  • Na bardziej zaawansowanym poziomie, Machine Learning może być wykorzystany do samodzielnego znajdowania i tworzenia rekomendacji. Jeśli masz już założony dział Business Intelligence lub zespół, Big Data może być dla nich kolejnym krokiem. Mając Big Data po swojej stronie, analitycy mogą tworzyć raporty, które zawsze chcieli, ale nie mieli na to czasu.

Niezależnie od tego, na jakim etapie jesteś, ważne jest, aby mieć rozwiązanie, które jest szczupłe i efektywne kosztowo: podczas gdy w biznesie jest wiele zastosowań Big Data, nie ma sensu rozwiązywać nieefektywności w Twoich działaniach, jeśli odpowiedź kosztuje więcej niż problem. Na szczęście wykorzystanie technologii chmury do przechowywania i przetwarzania danych minimalizuje koszty, które wcześniej czyniły takie rozwiązania niedostępnymi dla wszystkich oprócz największych przedsiębiorstw.

Komentarze (0)

Zostaw komentarz