数据的应用:中小企业的数据分析

九道门
当前技术的进步在很多方面都受到来自多个来源的不断增长的数据流的推动,这些数据流经过分析以创造竞争优势。个人用户和企业都在转向数字系统,这反过来又会产生信息池。组织与其他公司共享数据,从而产生了开始模糊传统行业边界的数字生态系统。

任何业务的新基础

当前技术的进步在很多方面都受到来自多个来源的不断增长的数据流的推动,这些数据流经过分析以创造竞争优势。个人用户和企业都在转向数字系统,这反过来又会产生信息池。组织与其他公司共享数据,从而产生了开始模糊传统行业边界的数字生态系统。随着可用数据量的增长,其规模、多样性和应用正以近乎指数级的速度加速增长,企业发现传统的数据管理系统和策略无法支持新数据需求驱动世界的需求。

如果几年前数据分析主要用于财务、销售和营销和风险分析,那么今天分析无处不在:人力资源、制造、客户服务、安全、犯罪预防等等。随着收集和连接不同形式的数据以帮助企业在数据集之间进行类比,提出可操作的见解并改进决策,大数据和数据分析已转移到工业和商业领域的前沿。但是,数据量可能不是优化业务运营的决定性因素。中小型企业需要了解智能数据分析可以带来的好处,以及数据收集和管理的机会。

大数据给企业带来的挑战

即使收集的数据量足以进行分析,也不能保证分析结果对公司有用。公司在寻求有效分析时面临的问题可以归结为与通用数据过多、工具缺乏和人才短缺相关的问题。在数据处理和机器学习方面,分析超大数据集、确保足够的人员和资源,以及将新数据集成到现有管道被称为实施项目的主要障碍。

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大数据的应用

大数据影响到几乎所有行业和任何规模的组织,从政府和银行机构到零售商。

○制造业

借助大数据的力量,行业可以转向预测性制造,从而提高质量和产量,并最大限度地减少浪费和停机时间。大数据分析可以跟踪流程和产品缺陷、规划供应链、预测产量、增加能源消耗以及支持制造的大规模定制。

○零售

零售业很大程度上依赖于客户关系的建立。零售商需要他们的客户、最有效的处理交易的方式,最战略性的方式,以恢复失效的业务,而大数据为此提供了最佳解决方案。起源于金融领域,使用大量数据进行客户画像、支出预测和风险管理成为零售行业必不可少的数据科学任务。

○营销

数字营销领域可能是数据分析和机器学习的最大应用。从网站上的横幅广告到机场的数字广告牌——几乎所有的数字广告都是由数据科学算法决定的。基于用户过去的行为,数字广告确保了比传统广告更高的点击率,以更及时、更以需求为导向的方式瞄准受众。数字营销的另一个方面是推荐系统,即企业根据用户的兴趣和信息的相关性,对类似产品提出建议,以推广其产品和服务。

○物流

作为数据科学的新应用,物流受益于其洞察力,以提高运营效率。数据分析用于确定最佳的运输路线、最合适的交货时间、确保成本效益的最佳运输方式。此外,物流公司使用安装在其车辆上的GPS生成的数据反过来又为使用数据分析进行探索创造了新的可能性。

○媒体与娱乐

当前消费者的搜索模式以及随时随地在任何设备上访问内容的需求导致媒体和娱乐领域出现了新的商业模式。大数据提供了关于数以百万计的人的可操作信息点,用于预测观众的需求、调度优化、提高获取和留存率,以及内容货币化和新产品开发。

○教育

在教育领域,数据驱动的洞察力可以通过识别面临风险的学生,实施更好的评估和支持教师和校长的系统来影响学校系统、学生和课程。

○卫生保健

大数据分析被认为是通过提供个性化医疗和处方分析来改善医疗保健的关键因素。研究人员挖掘数据以了解哪些治疗方法对特定病症有效,确定与药物副作用相关的模式,制定诊断策略并计划储备血清和疫苗。

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如何运作?

步骤1.发现数据源

处理数据的第一步是发现可能对业务有用的来源。大数据的来源通常分为三类:

流数据——从联网设备网络到达IT系统的数据,通常是物联网的一部分。

社交媒体数据——可用于营销、销售和支持功能的社交互动数据。

公开来源——大量数据可通过开放数据来源获得,例如美国政府的data.gov、CIA World Factbook或欧盟开放数据门户。

步骤2.利用数据

利用信息是下一步,需要选择存储和管理数据的策略。

数据存储和管理:目前,有一些低成本的方法可以将数据存储在云中,可供小型企业使用。

要分析的数据量:虽然一些组织并不会从他们的分析中排除任何数据,依赖网格计算或内存分析,但其他组织会尝试预先确定哪些数据与备用机器资源相关。

洞察力的潜力:通常,你掌握的知识越多,在做出业务决策时就越有信心。但是,关键是选择与特定业务或市场相关的见解。

步骤3.选择技术

让大数据为你的企业服务的最后一步是研究可帮助你充分利用大数据分析的技术。如今,有各种针对小型企业的现成解决方案,例如SAS、ClearStory Data或Kissmetrics。解决特定需求的另一种选择是开发你自己的解决方案。在选择时,需要考虑:

●价格便宜,存储丰富;

●快速处理器;

●经济实惠的开源、分布式大数据平台,如Hadoop;

●并行处理、集群、MPP、虚拟化、大型网格环境、高连接性、高吞吐量和其他优化分析的技术;

●云计算和其他灵活的资源分配解决方案。

结论

过去,大数据主要由大企业使用,因为他们是唯一负担得起用于收集和分析信息的技术和渠道的企业。然而,今天,即使是规模较小的企业也可以通过选择可能用于满足其特定需求的相关信息,并选择可以远程和按需访问的工具或团队来利用大数据和数据科学。

至关重要的是,大数据的重要性不在于收集到的数据量,而在于它可能为特定业务或行业带来的具体见解。相关大数据与强大且有针对性的分析相结合,可以完成以下任务:

●近乎实时地确定故障和缺陷的原因;

●根据客户的购买习惯生成广告或促销活动;

●在几分钟内重新计算风险投资组合;

●库存和销售预测;

●检测和预防欺诈行为等等。

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