<pre>Малый бизнес должен инвестировать в большие данные и аналитику

Большие данные относятся к огромным объемам структурированных и неструктурированных данных; однако обработка таких массивных объемов данных с помощью традиционных инструментов управления данными является неэффективной и невозможной. Чтобы понять большие данные, вам необходимо реализовать устройства, которые собирают его сегодня, например. сканеры штрих-кодов, мобильные камеры, камеры видеонаблюдения, датчики движения, дымовые сигнализаторы, веб-аналитические инструменты, CRM и т. д. Из примеров видно, что эти устройства собирают широкий спектр типов данных, следовательно, структурированная и неструктурированная часть в определении , Явная скорость, с которой производятся данные, не может контролироваться и обрабатываться традиционными методами и инструментами.

Однако использование больших данных и включение большой аналитической технологии данных дает компаниям конкурентное преимущество перед конкурентами.

Большие данные и малый бизнес

Это только ушли в прошлое, когда термины, подобные крупным данным и бизнес-аналитике, были связаны только с крупными предприятиями. Сегодня малые предприятия должны использовать данные, которые они собирают, чтобы оставаться частью конкурса. В течение многих лет стоимость оставалась основной причиной того, что малые предприятия не применяли большие аналитические технологии данных, но теперь это изменилось. Для малого бизнеса доступны инструменты, облегчающие бюджет, чтобы использовать данные, которые они собирают сегодня. По мнению некоторых экспертов, малые предприятия могут лучше использовать большие данные, поскольку они могут сделать необходимые изменения гораздо быстрее, чем крупные предприятия, т. Е. Реагировать в реальном времени на имеющиеся данные.

Согласно исследованию IDG в 2016 году , 78% крупных предприятий согласны с тем, что стратегия больших данных имеет право изменять способы ведения бизнеса. Это свидетельствует о принятии больших технологий передачи данных и стратегий для крупных предприятий и укрепляет тот факт, что малый бизнес может стать неактуальным, если они не будут применять одни и те же стратегии.

Преимущества большой аналитики данных

Large «Данные и большие компании», доклад директора исследовательского института IIA Тома Дэвенпорта, показывают, что бизнес получает большую пользу от большой аналитики данных, особенно в улучшении своей продукции, принятии бизнес-решений быстрее и снижении затрат. Вот несколько способов, которыми малые предприятия могут извлечь выгоду из больших данных.

• Экономия затрат

. Первоначальная стоимость внедрения больших инструментов и стратегий данных высока, несомненно, но долгосрочные выгоды от этого бесполезны. Индустрия здравоохранения — отличный пример того, как использование больших данных может помочь компаниям сократить свои затраты независимо от их размера. Используя интеллектуальную аналитику, Medicare и Medicaid Services предотвратили мошенничество в размере более 210 миллионов долларов в сфере здравоохранения всего за 2 года использования вышеупомянутой технологии.

В дополнение к предотвращению мошенничества, малый бизнес также может снизить свои затраты, избегая создания большего количества ресурсов, чем необходимых, включая лучших партнеров в цепочке поставок и т. д.

• Улучшение принятия решений

Это самое большое преимущество больших данных. Это позволяет предприятиям ускорить процесс принятия решений, быстро обрабатывая данные и своевременно давая представление. В прошлом бизнес-решения были зарезервированы для будущих стратегий с учетом имеющихся данных и тенденций, которые наблюдались в нем. Объем данных, которые бизнес сегодня сидит сегодня, огромен, и, следовательно, от него следует получить более мощную информацию

. Для этого огромного объема данных требуется использование современных больших технологий аппаратного обеспечения данных. После того, как все будет действовать для бизнеса, они смогут лучше понять клиентов, создать продукты, которые будут более точно отражать то, что хотят клиенты, и развивать бренд на основе самых почитаемых ценностей.

• Непроницаемая безопасность

Предприятия более сегодня сосредоточились на использовании больших данных для улучшения своих основных возможностей, но меньше внимания уделяли более серьезным проблемам, таким как кибер-угрозы и нарушения безопасности. Сегодня почти каждый маленький, средний и крупный бизнес подключен к Интернету. Кроме того, Internet of Things расширил атакующую поверхность безопасности для предприятий, что упростило киберпреступникам атаковать сети и проникнуть в базы данных компаний.

Самая большая проблема для современных предприятий заключается в том, что они должны «реагировать» на кибератаки, которые уже произошел, а не был в состоянии предотвратить их появление. Использование больших данных и больших аналитических инструментов данных может быть сменой игры в этой области, позволяющей предприятиям предотвращать любые атаки безопасности до их выполнения.

Ключевые технологии, помогающие компаниям сделать лучшее из больших данных

В качестве малого бизнеса вам нужно будет ознакомиться с различными технологиями, которые помогут вам хранить, анализировать и принимать решения в отношении больших данных. Вот некоторые важные из них:

• Hadoop

. Это структура, поддерживающая хранение больших объемов данных с использованием подхода с открытым исходным кодом. После хранения данных Hadoop позволяет использовать различные приложения, используя «кластерное оборудование» на своей базе. Из-за кластера товарного оборудования становится возможным и легко для бизнеса обрабатывать большие данные, несмотря на его увеличивающийся объем.

• Data Mining

Это технология, которая позволяет владельцам бизнеса фиксировать идеи, шаблоны и тенденции от крупных данные, которые в противном случае не могут быть получены с использованием традиционного подхода. Data mining — это то, что позволяет вам прыгать в большом море структурированных и неструктурированных данных, осмысливать все это и получать аналитические сведения, которые помогают предприятиям принимать решения в реальном времени и в будущем.

• Predictive Analytics

Прогнозительная аналитическая прогулка бок о бок с интеллектуальным анализом данных. «Искусственный» лежит в основе прогностической аналитики, позволяя владельцам бизнеса корректировать свои нынешние стратегии, давая прогнозы о том, что будет происходить для бизнеса на основе существующих данных.

• Text Analysis and Mining

. Огромная забота о современном бизнесе анализировать шум на различных веб-платформах, таких как форумы, блоги, социальные сети и т. д., чтобы понять, чего ожидают клиенты от конкретного бренда. Ознакомление с брендами и понимание впечатления клиента от вашего бренда могут помочь вам скорректировать ваш маркетинговый подход, чтобы получить лояльность клиентов. Text mining помогает малым и крупным компаниям просматривать текстовые данные из писем, сообщений в блогах, социальных сетей и т. Д. И слышать «голос» пользователей.

С ростом числа смартфонов, искусственного интеллекта и Интернета (Интернета) становится ясно видным, что предприятиям теперь придется обрабатывать горы и горы данных и использовать большие аналитические и технологические технологии для получения конкурентного преимущества.

ОСТАВЬТЕ ОТВЕТ

Please enter your comment!
Please enter your name here