Контекстуализация больших данных для повседневных бизнес-задач

Такие слова, как терабайт, петабайт, эксабайт и зеттабайт в числе многих других вошли в бизнес-лексикон, держа за руки «большого папочку» – да, мы говорим о больших данных.

В то время как объемы данных возрастают с огромной скоростью, компании вынуждены прилагать большие усилия, чтобы организовать и осмыслить свои данные. Согласно отчету исследовательской компании Gartner, в течение 2015 года 85% компаний из списка Fortune 500 не смогут использовать большие данные для получения конкурентного преимущества. Поскольку извлечение данных становится сложной задачей, организации должны будут приобрести ресурсы и разработать стратегии, чтобы использовать неограниченный потенциал big data, иначе они могут никогда не получить настоящих преимуществ от богатых информацией больших данных, хранящих в себе золотой ключ к будущему успеху.

Используйте потенциал данных, чтобы максимизировать релевантность

При извлечении данных из общей массы, мы должны сфокусироваться на тех данных, которые наиболее релевантны для нашего бизнеса. Большие данные содержат море ценной информации, включая поведение потребителей, рыночный спрос, изменяющиеся потребности и предпочтения, а также другую не менее ценную информацию, способную помочь бизнесу расти и быстро адаптироваться к изменениям. Чтобы использовать этот потенциал, компании должны усовершенствовать сетевую инфраструктуру, усилить аналитические возможности и повысить интеллектуальность бизнес-операций. Чтобы в полной мере определить масштабы интеграции аналитики больших данных в структуру организации, компании должны детально проанализировать свои операции, процессы и базы данных. Следующим шагом является контекстуализация.

Реализуйте контекстуализацию с помощью трех типов данных

Демографические данные

Этот тип данных характеризует потребителя. Предпочтения, шаблоны покупок, поведение, интересы и взаимодействие с электронными каналами позволяют компаниям понять природу своих клиентов.

Статистические данные

Информация о предыдущих взаимодействиях с клиентом, совершал ли он покупки, был ли удовлетворен – все это относится к категории статистических данных. Подобная информация может быть собрана, когда клиент посещает сайт компании, проводит время на страницах различных товаров или делает покупки. Эти данные позволяют прогнозировать будущее поведение и действия клиентов.

Ситуативные данные

Текущее географическое положение клиентов, используемые ими устройства, онлайн активность и т.д. помогают компаниям понять предпочтения клиентов и выяснить, что они ищут в данный момент.

Эти типы данных позволяют компании получить подробный контекст каждого взаимодействия с клиентом. Кроме того, классификация данных помогает систематизировать процесс интеллектуального анализа данных, что позволяет использовать информацию наиболее эффективным образом.

Сейчас, когда большие данные приобрели существенное значение, компании должны научиться извлекать из них идеи, чтобы использовать соответствующие преимущества. Контекстуализация не только позволяет оптимизировать анализ данных, но также помогает реализовать сбор и хранение данных, организуя их в упорядоченные группы и последовательности. После внедрения этого процесса, компании получат возможность использовать большие данные, извлекая из них различные полезные идеи, которые помогут им подготовить бизнес к будущему.

По материалам: Huffington Post

Перевод Станислава Петренко

Добавить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован.

закрыть

Поделиться

Отправить на почту
закрыть

Вход

закрыть

Регистрация

+ =