De senaste nyheterna om Förenade Arabemiraten som gjorde militärtjänst obligatorisk för alla emiratiska män mellan 18 och 30 år har fått mig att tänka på varför länder oavsett deras ekonomiska status säkerställer att medborgarna är beredda att försvara landet.
Man kan argumentera för att ett begränsat antal medborgare i ett land ofta tvingar regeringen att göra militärtjänst obligatorisk. Men hur är det med Kina? Det är det största landet efter befolkning men det säkerställer också att medborgare som går för vidareutbildning tjänar obligatorisk militärtid. Kort sagt, nationer förbereder sig i princip för att försvara sig i händelse av konflikt och alla måste vara beredda på det. Var det en elektriker, en affärsmän, en snickare, de förenas alla för en gemensam sak.
Hur konstigt det än låter kan man dra en kuslig parallell mellan sådana nationer och dagens organisationer som vill vara konkurrenskraftiga. Det nuvarande hotet eller snarare en utmaning i form av Big Data har fått organisationer som stora och små att samla sin arbetskraft över olika avdelningar för att ofta ta itu med den. För att gå vidare på detta har vanligtvis länder som verkställer obligatorisk militärtjänst alltid behörighetskriterier, på samma sätt som organisationer tycker att det är logiskt att endast ge stora dataträning till de anställda som har någon form av interaktion med stora bitar av data och är skyldiga att anställa Hadoop vid varje beröringspunkt.
Precis som en armégeneral i samarbete med regeringen beslutar vilken typ av vapen och utbildning som ska tilldelas dess annars nybörjade medborgare som blev nyrekrytering, på samma sätt förväntas en CTO vara vid rodret för IT-infrastruktur och arv system som driver ny teknikinnovation så att hans / hennes anställda kan prestera bättre. Med ett gemensamt mål att ta itu med big data, låt oss försöka förstå i detalj var big data används och varför är det viktigt att träna dina kamrater i den.
1.Informationsteknik: Förbättrad produktivitet med Big Data Training
Kanske i spetsen för implementeringen av stora data är IT-teamet epicentret för att föra förändringen framåt. En beslutsfattare inom IT-utbildning som vill ge stora dataträning till de anställda måste börja med IT-avdelningen. Varför? För när det gäller engagemang med teknik i alla faser av aktiviteten är nördarna i källaren (populärt slang för IT) närmast. Så hur relevant är det?
hur man konverterar en dubbel till en int i java
Låt oss titta på en rapport från den populära webbplatsen CIO, som säger:
”Enligt en nyligen genomförd CompTIA-undersökning av 500 amerikanska affärs- och IT-chefer anser 50 procent av företagen som ligger före kurvan när det gäller att utnyttja data och 71 procent av de företag som är genomsnittliga eller eftersläpande i att utnyttja data, att deras personal är måttlig eller signifikant brist på datahantering och analysfärdigheter ”
Med tanke på att datahantering och lagring är en del av IT-kärnfunktionen, finns det ett behov av att ha en parallell strategi för implementering av big data-plattform och stärka IT-kompetensen inom big data. Ett stöd för detta är en McKinsey-rapport som säger att det kommer att finnas en brist på över 140.000-190.0000 personer med djup teknisk och analytisk expertis till 2018! Eftersom fler och fler tekniska proffs kräver utbildning i stora data, vill organisationer utbilda tekniska proffs mer för snabb avkastning och plattformsspecialister, administratörer och ingenjörer som arbetar inom IT-avdelningen står vid rodret.
Gifta sig till Trinity of Core IT-funktion med Big Data
Termen treenighet påminner mig ofta om två religiösa begrepp: det ena är den hinduiska mytologin för skaparen, bevararen och förstöraren och den andra är det kristna begreppet om fadern, sonen och det heliga spöket. Båda strävar efter att förbättra mänskligheten. På samma sätt strävar dessa tre funktioner i ett IT-team för att förbättra hela organisationen med avdelningar med olika behov när det gäller informationsteknik. Förutom säkerhets- och supportfunktioner kan en IT-avdelning relatera till dessa funktioner när det gäller implementering av stora data.
Planering - Planeringsaktiviteten inom ett IT-team fokuserar på att organisationens IT-strategi är anpassad till affärsmålen. Detta inkluderar arbete med att skräddarsy programvara, ta med nya plattformar som uppfyller behoven hos olika affärsavdelningar. Med andra ord kommer alla nya implementeringar alltid att starta från IT.
Nätverk - Det handlar om att utveckla nätverk som underlättar alla former av kommunikation mellan röst-, data-, video- och internettrafik och det finns olika kontrollpunkter för inspelning av data, vare sig det är kundinteraktion, sentimentanalys och trafikuppdatering, de samlar alla data i realtid! En IT-avdelning säkerställer ofta smidig integration av nätverk för att arbeta tillsammans med målet att bearbeta big data.
Data - För att uttrycka det enkelt tar ett IT-team in verktyg för att samla in, lagra, hantera, säkra och distribuera data till anställda för olika strategiska beslut i organisationen. Alla former av data som försäljningsrekord, finansiella poster, lagerinformation lagras i ett enda datacenter. Detta skapar ett ansvar inom IT-teamet för att implementera plattformar för stora data som tillåter utsedda användare att lagra och hämta information på vilken dataläge som helst.
I alla IT-team behöver man en mångsidig blandning av medlemmar med olika uppgifter mot implementering av stora data. Till att börja med finns det ett behov av en specialist som säkerställer smidig övergång från traditionella system till big data-plattformar. För det krävs en tekniker att fokusera på att upprätthålla plattformen under hela livscykeln i alla avdelningar. Sedan kommer ett behov av en medlem som ständigt måste övervaka om varje tekniskt genomförande är i linje med organisationsmålet.
2. produktutveckling: nytänkande i alla faser av FoU
Kanske en av de viktigaste avdelningarna när det gäller att ta organisationen till nästa nivå av innovation! En av de största fördelarna med big data är integration av data över olika beröringspunkter i produktutveckling direkt från produktdesign, tillverkning, kvalitet, garanti, diagnostik, fordons- och programvaruapplikationer. Data som genereras från dessa beröringspunkter definierar hur produkten är och hur framgångsrik den kan vara. Detta tar i princip produktutvecklare, FoU-proffs och designers till den datadrivna och dataanalysmetoden.
Utveckla Big Data till verklighet
När det gäller produktutveckling skulle ett populärt exempel vara den bil som är mindre förare som Audi utvecklar och planerar att lansera till 2016. Ja, det finns produktutvecklingsteamet som har den enorma uppgiften att se till att VD: s vision om innovation uppnås . Men längs vägen finns det olika utmaningar och frågor från utveckling till testning som bara big data kan svara på. Låt oss se varför.
Tänk på att en testkörning övervakas från punkt A till punkt B. Här är de typer av data som kan genereras:
a. Sensordata - Sensorerna i bilen kunde lagra information om avståndet som den hade mätt mellan bilar bakom och framför den och frekvensen av fordon som den stött på under resan.
b. Förardata - Flera tester med olika åldersgrupper kan genomföras och detaljerna om komfortnivå, prestanda och hur många gånger föraren behövde för att åsidosätta automatisk körning komprimeras till stora uppsättningar rader och kolumner för analys.
c. Demografiska data - Ett test kan genomföras i Indien och i USA. A.I inom automatisk körning kunde analysera hindren som det stöter på vid körning i två olika länder. Vilket land är mer livskraftigt för automatisk körning och vilket län är det inte?
d. Data om marknadsprestanda - Efter att produkten har lanserats och den är på väg kan ingenjörer också övervaka dess framgång genom att analysera levande data med feeds som tillhandahålls 24 × 7 av bilens program som ger insikter om införandet av automatisk körning hjälper till att hålla vägen är säkrare?
Det finns N antal möjliga data som kan kärnas ut från produktteknik. Vi har precis börjat utforska OEM från bilindustrin. Tänk på möjligheterna med stora data inom olika sektorer, t.ex. medicin, hälsovård, elektronik och så vidare. Vem vet?
ROLIG FAKTA: Visste du att Fords antagande av Big Data och Analytics räddade det från en nästan dödsupplevelse på 2000-talet när konkurrensen var hård från europeiska och asiatiska biltillverkare!
3.Finans: Träna anställda på big data-plattformar för att hantera ekonomisk modellering
Vi kanske ofta har hört termen att pengar är företagets blod. Att ta hand om dessa pengar är ett ansvar för finansavdelningen. Näringslivet definierar finansavdelningens funktioner som vanligtvis involverade i ”planering, organisering, revision, redovisning och kontroll av företagets ekonomi tillsammans med att producera företagets ekonomi.
Med detta sagt är finansavdelningen i allmänhet ofta hjärnbarnet när det gäller hantering av pengar och rollen utvidgas till olika aktiviteter som att generera kassaflödesanalyser, kostnadsmodellering, prisförverkligande och efterlevnad för att nämna några. För några decennier sedan var det ganska genomförbart att utföra alla dessa aktiviteter med begränsade system och plattformar, men i storåldersåldern är de två utmaningarna som varje finansavdelning står inför att utföra regelbundna finansfunktioner i det föränderliga scenariot och samla insikter för framtiden. Låt oss titta på det ur ett djupare perspektiv.
Med informationen spridd över olika servrar, möter organisationer ofta utmaningen att konsolidera den informationen och utföra åtgärder enligt företagets krav. En viktig funktion inom är internrevision som håller koll på organisationens styrning, riskhantering och ledningskontroller och genomför proaktiva bedrägerirevisioner för att identifiera bedrägliga handlingar. Med ökningen av analyser finns det också ett behov av att integrera internrevision. Detta har gett upphov till nya metoder som granskningsdataanalys som hjälper till att bedöma risken, skapa ekonomiska modeller och ge en övergripande bild av ekonomi inom en organisation.
Kostnadsmodellering och prisförverkligande
Kostnadsmodellering är en viktig komponent för effektivt resursutnyttjande. Företagen måste identifiera de aktiviteter som driver kostnader, det totala direkta materialet och arbetet som behövs för att slutföra uppgiften och så vidare. Kostnadsmodellering hjälper företag att exakt identifiera de totala produktionskostnaderna för produkter inom alla aktiviteter inom företaget. I en tid med stora data blir det viktigt att hålla koll på varje ekonomisk aktivitet som äger rum vid olika avdelningar inom en organisation som konsoliderar den informationen för att bygga en idealisk kostnadsmodell. Från köp till försäljning lagras all data i finanshistoriken och de grundläggande grunderna för att utveckla en kostnadsmodell är att hämta de stora bitarna med data och skapa en modell som kan gälla för framtiden.
Även om man kan diskutera att prissättningsinsatser riktar sig mer mot försäljning för att förbättra lönsamheten, spelar finansavdelningen en större roll när det gäller att dra nytta av prisförverkligande. För att bryta ner det till enklare villkor, överväga ett butik som planerar att ge rabatter för att driva försäljningen. Det grundläggande målet är att minska prisläckage och förbättra fickpriset.
Prisläckage uppstår när priset på en produkt diskonteras så mindre (i ett försök att göra försäljning) att de äventyrar lönsamheten och fickpriset är försäljningspriset efter rabatter. För att genomföra en lönsam prissättningsinsats samarbetar säljteamet med ekonomiavdelningen för att förstå kostnadsstrukturen för varje enskild produkt och var rabatter kan ges. Detta kräver i sin tur att ekonomiavdelningen utvecklar en ram för framtida prisrealiseringsmodeller och definierar gränserna inom sådan marknadsföringsaktivitet. Uppgiften inkluderar bearbetning av data från upphandling, lagerkostnad, hållbarhet och sedan uppskattning av sålda varor (CGS).
F-12 & Predictive Analytics
En av de viktiga aktiviteterna inom ekonomiavdelningen är att övervaka organisationens ekonomiska hälsa. Precis som en läkare använder olika mätvärden som puls, kroppsvärme eller stimuli för att bedöma om patienten lever eller är död, på samma sätt övervakar den finansiella världen de 12 mätvärdena för att veta vart företaget är på väg monetärt och vad som ligger bortom . Från verklig intäktstillväxt, hållbar inkomsttillväxt, prispolicy och prisindex, driftskostnadskontroll, jämförelse av EBITDA kontra kassaflöde, skuldfri kassaflöde, överskott av kontanter, avkastning på tillgångar, rörelsekapital, användning av skuldfinansiering, handelscykel och kostnad av kapital utgör viktiga komponenter i den finansiella rapporteringen för en organisation så att den högre ledningen kan fatta ett sundt beslut.
Som en del av utmaningen i den stora datavärlden kräver förståelse av dessa förhållanden stora bitar av information spridda över hela organisationen för att göra den i ett standardformat för analys. Prediktiv analys spelar in när dessa data bearbetas från tidigare historia, jämfört med samma element i nuet så att exakta uppskattningar görs för framtiden. Det bästa är prediktiv analysplattform och metoder är byggda för att bearbeta big data och därigenom förenkla finansavdelningens uppgift.
ROLIG FAKTA: Visste du att Oversea-Banking Corporation (OCBC) baserat i Singapore kunde använda big data för kundinsikter som var direkt ansvarig för 40% ökning av att förvärva ny kund!
4.Mänskliga resurser: Omdefiniera HR-personalens kapacitet
Att föreställa sig Big Data i personalresurser kan ofta uppmana läsare att avfärda dem som en humbug, eftersom en organisation vanligtvis inte prioriterar mycket för att implementera Big Data-teknik på HR-avdelningen eftersom den hellre vill fokusera på marknadsföring, drift eller ekonomi. Men i verkligheten spelar personalavdelningen en avgörande roll för att se till att rätt talang kommer in i organisationen bland andra aktiviteter.
Lägga till fler tänder till HR
Kanske det mest ignorerade bland alla avdelningar när det gäller implementering av stora data, men i dagens snabbt föränderliga värld definierar det sätt som en HR-avdelning fungerar en organisations framgång.
Enligt Forbes har ett genomsnittligt stort företag mer än tio olika HR-applikationer och deras grundläggande HR-system är över 6 år gammalt. Denna trend belyser det faktum att en organisation behöver rätt resurser för att sammanföra dessa data. Utbildning i Big Data & Analytics ger färdigheter som dataanalys, visualisering och problemlösning från operativ rapportering till strategisk analys.
En HR-avdelning förväntas leverera när det gäller grundläggande HR-operationer, men Big Data-utbildning tar det till en helt ny nivå. I takt med att HR-avdelningen blir mer analytisk med verktyg ändrar den deras inställning för att engagera sig i mer strategisk aktivitet. En kritisk fråga som hur man har fler anställdas retentionfaktorer som påverkar försäljningskvaliteten på kandidatpipelinen och utvärderar talangluckor identifieras och strategiska steg tas genom att analysera relevanta data genom den.
Skiftet kommer att flytta från enkel personal till mer förutsägbar analys.
Oraklet inom mänskliga resurser
Det var en rolig historia som jag minns om en vän som arbetade som HR. Hon hade ett utmattande jobb med headjakt innan hon skickade kandidaten till relevant avdelningschef som bara skulle säga de magiska orden: 'Ok, låt oss anställa honom.'
Under ett tag gick det bra när hon tog in god talang till företaget. Med tiden gick hon tillförsikt i sina anställningsförmåga i den utsträckning att driva den högre ledningen för att lägga till fler personer i sitt team, implementera HR-system och inkludera fler konsultföretag från tredje part. Den knepiga delen var att hon gav höga löften till den högre ledningen med sitt självförtroende.
Historien har visat att den som förbereder sig för framtida evenemang är mer framgångsrik än den som rider på tidigare ära. Det var en tid då hon förväntades anställa ett stort antal yrkesverksamma inom det område företaget expanderade i. Hon började fylla lediga platser med en kompromiss om att anställa kvalificerade yrkesverksamma. Hon antog en mer målstyrd strategi. Resultatet? De flesta av de yrkesverksamma som hon anställde lade ner papper med olika anledningar och hon utfrågades av ledningen. Ofta hörde jag henne mumla:
”Jag jagar 1000 Cvs, kortlistar 100 Cvs, ringer 50 kandidater för intervju, filtrerar 10 från mina psykometriska bedömningar, bland de 10 tar jag 5 som är värda det, skickar de 5 till ledningen, de nollar in 1 och den där killen lämnar efter två månader. ”
Jag skrattade åt hennes elände förutom att ge mina sympatier, men det fick mig att undra om mänskliga resurser kan göra en bättre bedömning med sin erfarenhet eller finns det ett behov av att ha en mer datadriven strategi för hela denna anställningsprocess? Tja, vi använder prediktiv analys från att hitta vilket lag som vinner världscupen men varför inte använda samma tekniker i anställningsprocessen, speciellt när vi har att göra med komplexa element som människor?
Nu är jobbet med att anställa inte nödvändigtvis ett enkelt jobb, det involverar många processer och anställningsreglerna förändras ofta beroende på branschen HR är i den roll hon anställer för organisationens regler och så vidare.
Om man observerar framgångsrika organisationer som använder prediktiv analys och har lägre försvagningsnivåer, finns det ett mönster för att först besluta om önskade egenskaper hos en kandidat som säkerställer framgång, konsolidera den till en 'ideal' profil och jämföra den med varje kandidat som är närmast till det och sedan engagera dem med anpassade utvärderingar som utvärderar egenskaperna hos dessa kandidater.
vad är datavetenskap?
En punkt att notera är att hela den psykometriska bedömningsbranschen med ledande aktörer som Pearsons, Thomas Assessment & SHL växte upp på grund av kravet från HR-proffs för att analysera kandidatprofilen i deras behov av perfekt anställningsprocess!
Att komma tillbaka till prediktiv analys, som en del av genomförandet av det, måste HR-personalen först definiera vem som är en 'framgångsrik kandidat' enligt organisationen, sedan måste hon / han definiera de faktorer som kan driva effektiviteten i att anställa och utveckla och observera som till varför vissa anställningar klarar sig bättre än de andra med en hypotes om det behövs. Baserat på det kan hon / han jämföra det med data från framgångsrika anställda som har stannat länge med organisationen och för det tredje använder statistiska tekniker för att mäta varför vissa människor stannar längre.
Tillvägagångssättet är bra för en början, men implementering av prediktiv analys inom HR inkluderar många tekniker som en HR är fri att utforska. Den bästa delen av denna process är minskningen av kostnaden för att ersätta en anställd med nya och kanske få mer avkastning än den gamla.
I slutet av dagen förfiningar kombinationen av intuition, erfarenhet och en sund datadriven strategi inte bara en HR-bedömning utan också vår.
ROLIG FAKTA: Visste du att den amerikanska jätten Xerox minskade sin callcenteromsättning med 20% genom att tillämpa analyser på potentiella kandidater med upptäckten att kreativa människor var mer benägna att stanna hos företaget under de sex månader som behövdes för att få tillbaka $ 6 000-kostnaden för deras utbildning än nyfiken människor?
5. Supply Chain & Logistics: Utbildningsleveransgrupp med stora dataplattformar
Supply Chain & Logistics utgör i princip en viktig komponent i organisationsstrategier och mål. Målet för Supply Chain & Logistics är att spara kostnader och förbättra prestanda, hastighet och smidighet. När det gäller logistik samlar de in och spårar olika former av data för att i grunden förbättra operativ effektivitet, förbättra kundupplevelsen och nya affärsmodeller. Dessa faktorer kan ofta hjälpa organisationer att spara resurser, bygga ett bättre varumärke och skapa en systematisk process för försörjningskedjan och logistik.
Spåra stora data över hela världen
Låt oss ta ett exempel på en e-handelsjätt som använder Big Data för leverans till sina kunder. En produkt skickas från en plats till kundens adress. Enheter i transportfordonet som GPS-tracker, mikrofon, sensor har strukturerade och ostrukturerade data som skickas tillbaka till övervakningscentret för uppdateringar i realtid. Dessutom hjälper det till att analysera effektiviteten i leveranstid, kortaste väg och resurser som används för att utföra en leveransoperation i listan över miljoner sådana transaktioner. Denna guldgruva av data över olika marknader konsolideras av organisationerna och analyseras sedan för att ge ytterligare förbättringar i processen eller ge en hel nivå av ny innovation!
ROLIG FAKTA : Visste du att Big data i form av spårning av kundsidor från Amazon har hjälpt det att positionera sina produkter till det lager som ligger närmast kunden för att förbättra leveranshastigheten och effektiviteten?
6.Funktioner, support och kundtjänst: utbildning av stora data vid varje kundinteraktion
Framgången för varje produkt eller tjänst baseras på kundsupport som en kund får och ofta säljer leverantören att alltid vara där för honom / henne. Detta kommer från det faktum att när en kund tar en produkt eller en tjänst, gör han ett 'språng-av-tro' i hopp om att säljaren inte sviker honom / henne under produktens / tjänstens livslängd. Att leverera ur detta perspektiv är avgörande för organisatorisk framgång.
Låt oss titta på support på en detaljerad nivå. Jag fick nyligen möjlighet att titta på Christopher Nolans 'Interstellar' som utforskade rymdresor till slutet av rymden. Detta fick mig att tänka på framtida flygbolag som kommer att erbjuda flygtjänster genom maskhål som sträcker sig miljontals ljusår bort! Vilka är utmaningarna då? Vilken typ av stora data kommer att genereras i denna nästan oändliga resa? Hur kommer ombordsteamet att se till att passageraren njuter av resan hela tiden? Till att börja med måste tjänsteleverantören fokusera på primära mål som att säkerställa luftsäkerhet, hålla reda på flygvägen, leverera kundernas krav och så vidare.
On-the-go Big Data 24 × 7
Idén för interstellära resor kan vara en avlägsen dröm de närmaste 100 åren (vara optimistisk!), Men det hindrar oss inte från att titta på de data som genereras av en liknande tjänst som för närvarande är i drift nu som kommer att kasta mer ljus på hur kunden service och support genomförs i scenariot 'efter försäljning' och hur organisationer kan engagera sig i att förbättra sina ansträngningar i realtid.
Nu till att börja med är Southwest Airlines ett av de mest berömda flygbolagen som utnyttjade Big data för att förbättra sin kundupplevelse. I sitt försök att förbättra flygsäkerheten samarbetade Southwest Airlines med NASA för att engagera sig i big data-experiment för att förbättra den totala flygupplevelsen. Detta inkluderar att pinga NASA-satelliter med information om flygvägen, rapporter från piloter och annan flygtrafikinformation. På toppen av en sådan innovativ teknik ligger det grundläggande big data-konceptet som kallas 'text data-mining' som omvandlar ostrukturerad textinformation till meningsfull text för insikter. Så du trodde att textdata-mining slutar där?
Det gör det naturligtvis inte, till och med ett enkelt koncept i stora data som textdatautvinning sträcker sig långt utöver det. Vi vet alla att kundfeedback är en viktig komponent för att förstå var en organisation går fel vid varje punkt i kundinteraktion. Textdatautvinning hjälper också kundservice genom att analysera öppna enkätsvar. Istället för att begränsa kunderna till vanliga alternativ som alternativ A, alternativ B, alternativ C, ger öppna frågor mer insikt, men det kan vara en viktig fråga att klassificera dem och registrera svaren. Det är där textdata-mining kommer till spel där det grupperar vissa uppsättningar ord och konsoliderar dem för insikter!
Ser vi bortom det, måste vi alla erkänna att ingen organisation är perfekt och att alla har en liten uppsättning kunder som kanske inte är nöjda med tjänsten. Resultatet? En databas översvämmad med e-post, meddelanden, tweets från kunder som registrerar klagomål eller tips om förbättringsområden för att uttrycka det ganska mjukt. Textdatautvinning går ett steg före från traditionella e-postfilter och kan klassificera e-post enligt prioritet och omdirigera den till avdelningen i fråga.
ROLIG FAKTA : Visste du att Southwest Airlines, som en del av sitt försök att förbättra kundtjänster, har använt dataanalys med funktionen ”talanalys” som registrerar interaktion mellan kund och personal för insikter!
7.Marknadsföring: Träna anställda i ett systematiskt marknadsföringssätt med big data
Marknadsföring som en aktivitet handlar om siffror idag. Med den kraftiga ökningen av digital marknadsföring kan vi nu noggrant mäta svaret på annonser, klickfrekvens, visningar, avkastning och så vidare. För icke-marknadsförare kan sådana mått vara grekiska, men för dem som marknadsför är dessa uppgifter en guldgruva. Därefter, tillsammans med mätvärden, genereras stora bitar av data överallt vid varje punkt av kundinteraktion, sociala medier och försäljning. Det är upp till marknadsföringspersonalen att hålla reda på sådan information och använda den för att driva sina produkter mer effektivt. Utbildning i Big Data spelar en viktig roll här eftersom plattformar som Hadoop & R hjälper till att tjäna syftet.
För det andra ägnar sig tidigt till marknadsföringspersonal ofta av efterhand till sitt varumärke. Frågor som:
Hur är mitt varumärke bättre än andra?
Vad erbjuder andra märken?
Vilka funktioner har min konkurrent på samma produkt?
Studien går mycket djupare än detta. Från att analysera konkurrentens produkt baserat på 4P: erna (produkt, pris, plats, positionering) till att förstå innehållet i vilken produkt som presenteras på konkurrentens webbsida är mängden data som genereras enorm och komplicerad. Som sagt tidigare kan utnyttjande av textbrytning hjälpa marknadsföraren att utföra konkurrentanalys genom att helt enkelt genomsöka konkurrentens webbplats. Denna enkla funktion inom big data-domänen kan ge en konsoliderad uppfattning om vad konkurrenten gör och vilka produkter de har på plats för marknaden, vilket ger marknadsföraren som omfamnar big data en fördel!
Beväpning av det kreativa
Till exempel vill en social mediestrateg veta om varumärkesuppfattningen för sin organisation över sociala medieplattformar, då kommer antagligen att delta i sentimentanalys i R & Hadoop att hjälpa till att uppnå detta mål. På samma sätt hjälper användningen av Big Data-verktyg marknadsföring vid olika aktiviteter som prissättning, produktpositionering och så vidare.
Ett annat exempel kan vara en marknadschef på en butik som vill maximera försäljningen. Alla skulle känna till exemplet med Walmart som kunde placera öl och mjölk sida vid sida i gången baserat på tidigare kundköpshistorik genom att hämta stora bitar av data som spänner över miljoner kunder över en tidsram!
ROLIG FAKTA: Visste du att General Motors med sin årliga marknadsföringsbudget på 2 miljarder dollar per år använde Big Data Analytics för att skapa detaljerade kundprofiler och kombinera geografisk dataanalys med detaljerad demografi / kundinformation för mer personlig marknadsföring!
Varför företag övergår till Big Data-plattformar
Vanligtvis har organisationer som använder gamla äldre system data spridda över många system. På grund av spridning av data på olika platser går bearbetningshastigheten ner tillsammans med noggrannheten för analys av data. Detta kräver konsolidering av data i ett företags datahubb vilket skapar snabbare åtkomst till data vilket resulterar i djupare analyser. Ett av de viktigaste målen för IT-avdelningen i alla organisationer är att snabbt tillhandahålla korrekta data för alla avdelningar i organisationen.
När data samlas in är det viktigt att förena ostrukturerade, strukturerade och halvstrukturerade datakällor på en plattform för att utföra djupgående analyser och i grunden hjälpa till att fatta beslut. Den här funktionen hos Hadoop ger fler människor till bordet inom organisationen eftersom det finns anställda som interagerar med data vid olika beröringspunkter i den dagliga verksamheten. Traditionella ETL- och batchprocesser kan också ta lång tid, medan Hadoop med sin högvolymbatchbehandling påskyndar det upp till tio gånger.
Betydelsen av Hadoop betyder inte nödvändigtvis att varje anställd inom en organisation behöver utbildas i Big Data-plattformen, vilket kanske inte är genomförbart i de flesta fall. Men det skulle vara av strategisk fördel för en CTO att identifiera och utbilda de yrkesverksamma som är i konstant interaktion med data.
Efter att ha täckt lagring, bearbetning, hämtning av data via den populära Hadoop-plattformen är ett annat viktigt fenomen som är en del av den naturliga utvecklingen Big Data-analysen. För att förenkla det behöver organisationer flera perspektiv från olika yrkesverksamma inom en organisation.
Fibonacci rekursion c ++
Siffran '6' kan ses som siffran '9' från andra sidan av tabellen. Med andra ord skiljer sig slutsatsen från att observera data från person till person.
Organisationer vet detta och deltar ofta i att utbilda anställda i liknande plattformar så att människor från olika avdelningar som är sammankopplade av samma aktivitet diskuterar, engagerar och delar insikter för ett bra beslutsfattande. Så jag tror att det skulle vara säkert att definiera Big Data-utbildning som en möjlighet för varje anställd att vara på samma sida och ta organisationer till nästa nivå!
Har du en fråga till oss? Nämn dem i kommentarfältet så återkommer vi till dig.
Relaterade inlägg: