Ці гатовая ваша арганізацыя выкарыстоўваць вялікія дадзеныя?

Вялікі дадзеных

Вялікі дадзеных для большасці маркетынгавых арганізацый з'яўляецца хутчэй імкненнем, чым рэальнасцю. Шырокі кансенсус наконт стратэгічнай каштоўнасці вялікіх дадзеных саступае мноства тэхнічных праблем, неабходных для структуравання экасістэмы дадзеных і ўвасаблення дакладных ідэй у персаналізаванай камунікацыі.

Вы можаце ацаніць гатоўнасць арганізацыі выкарыстоўваць вялікія дадзеныя, прааналізаваўшы магчымасці арганізацыі па сямі ключавых галінах:

  1. Стратэгічнае бачанне - гэта прыняцце Вялікіх Даных як найважнейшага фактару для дасягнення бізнес-задач. Разуменне прыхільнасці C-Suite і пакупкі - гэта першы крок, за якім ідзе размеркаванне часу, увагі, прыярытэту, рэсурсаў і энергіі. Размаўляць лёгка. Звярніце ўвагу на частае раз'яднанне паміж вышэйшымі кіраўнікамі, якія робяць стратэгічны выбар, і навукоўцамі дадзеных на працоўным узроўні, аналітыкамі дадзеных і маркетолагамі, арыентаванымі на дадзеныя, якія сапраўды выконваюць гэтую працу. Занадта часта рашэнні прымаюцца без дастатковай інфармацыі аб рабочым узроўні. Часта выгляд зверху і погляд пасярэдзіне кардынальна адрозніваюцца.
  2. Экасістэма дадзеных можа быць каменем перапоны альбо ўключэннем. Многія кампаніі трапляюць у пастку састарэлых сістэм і патанулых інвестыцый. Не кожная фірма мае дакладнае бачанне будучыні, якое адпавядае існуючай сантэхніцы. Часта ўзнікаюць трэнні паміж тэхнічнымі кіраўнікамі ІТ-сферы і бізнес-карыстальнікамі, якія ўсё больш павялічваюць бюджэты. У многіх выпадках бачанне наперад - гэта набор абыходных шляхоў. Блытаніну дадаюць 3500+ кампаній, якія прапануюць разнастайныя тэхналагічныя рашэнні, якія прад'яўляюць падобныя прэтэнзіі, выкарыстоўваючы аналагічную мову і прапаноўваючы аналагічныя прапановы.
  3. дадзеныя кіравання адносіцца да разумення крыніц дадзеных, складання плана паглынання, нармалізацыі, бяспекі і вызначэння прыярытэтаў. Гэта патрабуе спалучэння гнуткіх мер бяспекі, дакладна вызначанага рэжыму дазволу і шляхоў доступу і кантролю. Правілы кіравання балансуюць прыватнасць і захаванне гнуткага выкарыстання і паўторнага выкарыстання дадзеных. Занадта часта гэтыя праблемы бянтэжаць альбо навязваюць абставіны, а не адлюстроўваюць добра распрацаваную палітыку і пратаколы.
  4. Прыкладная аналітыка з'яўляецца паказчыкам таго, наколькі добра арганізацыя разгарнулася аналітыка рэсурсы і здольны прынесці штучны інтэлект і машыннае навучанне. Найважнейшыя пытанні: ці дастаткова ў арганізацыі аналітыка рэсурсы і як яны разгортваюцца? Ёсць аналітыка убудаваныя ў маркетынгавыя і стратэгічныя працоўныя працэсы альбо выкарыстаны спецыяльна? Ёсць аналітыка кіраванне ключавымі бізнес-рашэннямі і павышэнне эфектыўнасці набыцця, захавання, зніжэння выдаткаў і лаяльнасці?
  5. Тэхналагічная інфраструктура ацэньвае праграмнае забеспячэнне і структуры дадзеных, якія выкарыстоўваюцца для глытання, апрацоўкі, ачысткі, бяспекі і абнаўлення торэнтаў дадзеных, якія паступаюць у большасць кампаній. Ключавымі паказчыкамі з'яўляюцца ўзровень аўтаматызацыі і магчымасці нармалізацыі набораў дадзеных, развязання індывідуальных ідэнтычнасцей, стварэння значных сегментаў і пастаяннага прыёму і прымянення новых дадзеных у рэжыме рэальнага часу. Іншымі станоўчымі паказчыкамі з'яўляюцца альянсы з ESP, аўтаматызацыя маркетынгу і пастаўшчыкі хмарных вылічэнняў.
  6. Выкарыстанне распрацоўкі кейсаў вымярае здольнасць фірмы рэальна выкарыстоўваць дадзеныя, якія яны збіраюць і апрацоўваюць. Ці могуць яны вызначыць «лепшых» кліентаў; прагназаваць наступныя лепшыя прапановы альбо выхаваць верагодных вернікаў? Ці ёсць у іх індустрыялізаваныя механізмы для стварэння персаналізаваных паведамленняў, правядзення мікрасегментацыі, рэагавання на паводзіны ў мабільных або сацыяльных сетках альбо стварэння некалькіх кантэнт-кампаній па многіх каналах?
  7. Абдымкі мужчын па матэматыцы з'яўляецца паказчыкам карпаратыўнай культуры; вымярэнне сапраўднага апетыту арганізацыі да вывучэння, прыняцця і набыцця новых падыходаў і новых тэхналогій. Усе рытуюць рыторыкай лічбавага і трансфармацыі дадзеных. Але шмат хто асцерагаецца ЗМЗ (зброі для парушэння матэматыкі). Значна менш кампаній укладвае час, рэсурсы і грошы, каб зрабіць арыентаванасць на дадзеныя адным з асноўных карпаратыўных актываў. Падрыхтоўка да вялікіх дадзеных можа быць доўгай, затратнай і непрыемнай. Гэта заўсёды патрабуе значных змен у адносінах, працоўных працэсах і тэхналогіях. Гэты паказчык вымярае сапраўдную прыхільнасць арганізацыі будучым мэтам выкарыстання дадзеных.

Разуменне пераваг вялікіх дадзеных - практыкаванне ў кіраванні зменамі. Гэтыя сем крытэрыяў дазваляюць нам атрымаць дакладнае ўяўленне пра тое, куды ў спектр трансфармацыі трапляе дадзеная арганізацыя. Разуменне таго, дзе вы знаходзіцеся, у параўнанні з тым, дзе вы хочаце быць, можа быць карысным для працверажэння.

 

Што вы думаеце?

Гэты сайт выкарыстоўвае Akismet для барацьбы са спамам. Даведайцеся, як дадзеныя апрацоўваюцца каментар.