האם הארגון שלך מוכן להשתמש ב- Big Data?

נתונים גדולים

נתונים גדולים זו שאיפה יותר ממציאות עבור מרבית ארגוני השיווק. הסכמה רחבה על הערך האסטרטגי של ביג דאטה מפנה את מקומה למספר עצום של נושאים טכניים ואגוזים הנחוצים לבניית מערכת אקולוגית נתונים ולהביא לחיים תובנות חדות נתונים מונחות בתקשורת מותאמת אישית.

באפשרותך להעריך נכונות של ארגון למנף ביג דאטה על ידי ניתוח יכולותיו של ארגון בשבעה תחומי מפתח:

  1. חזון אסטרטגי היא קבלה של Big Data כתורם קריטי לעמידה ביעדים העסקיים. הבנת ההתחייבות והרכישה של C-Suite היא הצעד הראשון, ואחריו הקצאת זמן, מיקוד, עדיפות, משאבים ואנרגיה. קל לדבר את השיחה. חפש את הניתוק התכוף בין מנהלים בכירים שעושים בחירות אסטרטגיות לבין מדעני נתונים ברמת העבודה, מנתחי נתונים ומשווקי ממוקדי נתונים שעושים את העבודה בפועל. לעתים קרובות מדי החלטות מתקבלות ללא תשומות מספיקות ברמת העבודה. לעתים קרובות, הנוף מלמעלה והתצוגה מהאמצע שונים בתכלית.
  2. מערכת אקולוגית נתונים יכול להיות אבן נגף או מאפשר. חברות רבות נכלאות על ידי מערכות מדור קודם והשקעות שקועות. לא לכל משרד יש חזון עתידי ברור הממופה לצנרת הקיימת. לעתים קרובות יש חיכוך בין הדיילים הטכניים של נוף ה- IT לבין המשתמשים העסקיים שמגדילים תקציבים קשורים. במקרים רבים, החזון קדימה הוא אוסף של דרכים לעקיפת הבעיה. מצטרפים לבלבול יותר מ- 3500 חברות המציעות כל מיני פתרונות טכניים המעלות טענות דומות, משתמשות בשפה דומה ומציעות עסקאות דומות.
  3. ממשל נתונים מתייחס להבנת מקורות נתונים, שיש תוכנית לבליעה, נורמליזציה, אבטחה ותעדוף. לשם כך נדרש שילוב של אמצעי אבטחה זריזים, משטר הרשאות מוגדר בבירור ונתיבי גישה ובקרה. כללי הממשל מאזנים בין פרטיות לבין ציות לשימוש ושימוש חוזר בנתונים. לעתים קרובות מדי נושאים אלה מבולבלים או מתחברים זה לזה על ידי נסיבות ולא משקפים מדיניות ופרוטוקולים מעוצבים היטב.
  4. אנליזה יישומית הוא אינדיקטור לאופן שבו ארגון התפרס ניתוח משאבים ומסוגל להביא לבינה מלאכותית ולמידת מכונה. השאלות הקריטיות הן: האם לארגון יש מספיק ניתוח משאבים ואיך הם נפרסים? האם ניתוח משובץ בתהליכי עבודה שיווקיים ואסטרטגיים, או מנוצלים על בסיס אד-הוק? האם ניתוח מניעת החלטות עסקיות מרכזיות והנעת יעילות ברכישה, שמירה, הפחתת עלויות ונאמנות?
  5. תשתיות טכנולוגיות מעריך את התוכנה ומבני הנתונים המשמשים לבליעה, עיבוד, ניקוי, אבטחה ועדכון של זרמי הנתונים הזורמים לרוב החברות. אינדיקטורים מרכזיים הם רמת האוטומציה והיכולות לנרמל ערכות נתונים, לפתור זהויות אינדיבידואליות, ליצור פלחים משמעותיים ולקחת ולהחיל באופן רציף נתונים חדשים בזמן אמת. אינדיקטורים חיוביים אחרים הם בריתות עם ספקי שירות, אוטומציה שיווקית וספקי מחשוב ענן.
  6. השתמש בפיתוח מקרה מודד את היכולת של חברה להשתמש בפועל בנתונים שהם אוספים ומעבדים. האם הם יכולים לזהות לקוחות "הכי טובים"; לחזות את ההצעות הטובות ביותר או לטפח נאמנים ככל הנראה? האם יש להם מנגנונים מתועשים ליצירת מסרים מותאמים אישית, לבצע מיקרו פילוח, להגיב להתנהגות במדיה ניידת או חברתית או ליצור קמפיינים רבים של תוכן המועברים בערוצים רבים?
  7. חיבוק גברים מתמטיקה מהווה אינדיקטור לתרבות הארגונית; מדידה של התיאבון האמיתי של ארגון לחקור, לאמץ ולרכוש גישות חדשות וטכנולוגיות חדשות. כולם קורצים את הרטוריקה של שינוי דיגיטלי ונתונים. אך רבים חוששים מכלי-נשק נשק (נשק לשיבוש מתמטיקה). הרבה פחות חברות משקיעות את הזמן, המשאבים והמזומנים בכדי להפוך את מרכזיות הנתונים לנכס תאגידי בסיסי. להגיע למוכנות לביג דאטה יכול להיות ארוך, יקר ומתסכל. זה תמיד דורש שינויים משמעותיים בגישה, בתהליכי העבודה ובטכנולוגיה. אינדיקטור זה מודד את המחויבות האמיתית של הארגון למטרות שימוש עתידיות בנתונים.

מימוש היתרונות של Big Data הוא תרגיל בניהול שינויים. שבעת הקריטריונים הללו מאפשרים לנו לראות מבט ברור על היכן בספקטרום הטרנספורמציה שארגון נתון נופל. הבנה איפה אתה לעומת איפה אתה רוצה להיות יכולה להיות תרגיל שימושי אם מפכח.

 

מה אתה חושב?

אתר זה משתמש Akismet כדי להפחית דואר זבל. למד כיצד הנתונים שלך מעובדים.