无论数据是结构化的还是非结构化的,只有当它带来的业务成果时才有价值。但是,数据本身并不是导致这些结果的唯一因素。从业务角度来看,如何使用数据帮助将数据的价值与潜力联系起来,并支持可以带来积极业务成果的决策这一目标,才是最重要的,所以您需要一个大数据分析平台,如DataFocus数据分析平台。

一旦您拥有一个兼具数量,速度,多样性和准确性的平台,您就可以扩展数据的结果,从而改变客户获取,入职,保留,追加销售,交叉销售和其他创收指标。您还可以将此信息视为一种竞争策略,从而在运营效率方面带来相应的改进,并帮助您利用整个企业的数据进行其他计划。

在过去十年左右的时间里,公司在构建数据仓库和商业智能系统方面投入了大量资金,以确保数据在提高决策能力方面的关键作用。我们将其称为“数据的权威价值”。它解决了进入这些系统的每个重要数据项,以及从结构化数据中生成的每个报告。

另一方面,具有数量,速度,多样性和准确性的大数据提供了“数据的感知价值”。看看这四维,有太多的信息,而且大部分都是松散定义的。因此,专家认为这大数据潜力巨大,但尚未进行探索。探索大数据的关键在于挖掘不知道可能是否能带来新的可能性的事物之间的相关性,而不像BI系统设计系统来提供特定类型的信息的系统。

例如,通过构建稳定,经济高效且响应迅速的基于云的数据仓库和数据分析解决方案,该解决方案不仅可以改善公司在销售,计划和促销方面的日常运营管理,还可以实现了下一代数据挖掘,包括大数据处理和分析功能,从而为更好的决策提供信息。因此,公司利用从大数据分析中获得的见解来开发新的战略性促销,利用意外的市场变化并保持领先于敏捷的竞争对手。

这种深度的分析可以使任何行业的公司受益。全球制造商正在生产越来越多的数据,需要对其进行分类和分析,以满足业务洞察和报告要求。无法有效管理这些数据可能会妨碍有效的决策制定,降低效率并导致合规性问题。借助大数据分析平台,制造商可以实现强大而快速的报告,确保成功进行合规性审计。通过仔细考虑数量,速度,多样性和准确性,大数据提供了业务决策者需要跟上消费趋势变化的见解。

在数字世界中,这意味着理解客户至关重要。鉴于此假设,我们将一些测量标准应用于客户生命周期价值(CLV),以增强和改善客户关系管理:

  • 基于数量的价值:客户的综合视图越全面,您拥有的历史数据越多,您可以从中获取的洞察力就越多。反过来,在获取,保留,发展和管理这些客户关系时,您可以做出更好的决策。
  • 基于速度的价值:您可以更快地将信息上传到数据分析平台,灵活的通过查询,报告,仪表板等获得问题答案。快速数据提取和快速分析功能为您提供及时,正确的决策实现您的客户关系管理目标。
  • 基于品种的价值:您拥有的客户数据更加多样化,来自CRM系统,社交媒体,呼叫中心日志等的数据,可以让为客户开发的更多方面的视图,从而使您能够开发客户旅程地图和个性化更多地与客户互动。
  • 基于准确性的价值:收集大量数据并不意味着数据变得干净准确。客户数据必须保持整合,清洁,一致和最新,以做出正确的决策。

有时,在正确的时间从小数据生成的正确信息可以产生重大影响。例如,世界上最大的公民身份识别计划的大数据和分析解决方案可以捕获150 TB的数据。自解决方案部署以来,在150万个注册中发现了超过3500个欺诈实例 – 这是一个有价值的洞察力,如果没有大数据分析功能,可能无法发现。

在另一个示例中,大型ISP使用网络分析解决方案来识别表现最佳的渠道并改善客户参与度和保留机会。该解决方案处理非结构化数据,减少了信息延迟。通过实时分析,ISP获得了洞察力,从而增加了收入并提高了客户保留率。这种钱直接达到了底线。越来越多的企业开始注意到这一点。

不久前,绝大多数大数据用例都是关于降低总体拥有成本(TCO),但随着技术的不断成熟,有更多的用例针对收入增长或新的市场创造机会。对于这些组织,大数据计划可以从CIO和CTO开始,以建立“大数据作为平台”的概念,但很快就在整个企业中利用它来提供业务价值。

无论大数据分析是支持IT还是业务,从大数据中获取更大价值的途径始于决定您要解决的问题。如果最大的挑战是IT内部,那么用例将主要围绕运营效率和性能提升等主题展开。

但是,如果存在需要解决的业务问题,那么主题将采用不同的视角,例如客户旅程映射。无论哪种方式,通过将基于量,速度,种类和准确性的值应用于大数据测量,公司现在正在将大数据分析从成本中心转变为利润中心。

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