7 điều bạn phải biết về dữ liệu lớn trước khi áp dụng

Dữ liệu lớn là xu hướng công nghệ nóng nhất hiện nay. Crunching, phân tích và đánh giá dữ liệu này giúp thực hiện các chiến dịch tiếp thị giá trị cao và dự báo thông minh, thực hiện phân tích rủi ro, khám phá những con đường mới để tạo doanh thu hàng đầu và nhiều hơn nữa.

Hoàn toàn không có nghi ngờ rằng việc sử dụng đúng dữ liệu lớn giúp doanh nghiệp có lợi nhuận cao hơn. Nhưng để điều này xảy ra, có những điều doanh nghiệp phải biết về dữ liệu lớn. Điều này giúp đảm bảo bạn không thực hiện một bước sai trong khi áp dụng việc sử dụng các tập dữ liệu lớn vì lợi ích kinh doanh.

Chúng ta hãy xem bảy trong số những điều sau đây:

Đó là tất cả về việc xác định cơ hội dữ liệu lớn

Nghiên cứu được thực hiện bởi Văn phòng Công nghệ Kinh doanh của MGI và McKinsey đã xem xét việc sử dụng dữ liệu lớn trong năm lĩnh vực. Nó phát hiện ra rằng nếu được sử dụng tốt, nó có thể làm cho các doanh nghiệp trong hầu hết các lĩnh vực này có lợi nhuận cao hơn nhiều. Ví dụ, tỷ suất lợi nhuận hoạt động của các nhà bán lẻ có thể tăng tới 60% chỉ bằng cách tận dụng tiềm năng của dữ liệu lớn.

Nếu bạn muốn sử dụng dữ liệu lớn một cách hiệu quả, điều đầu tiên bạn phải hướng đến là cơ hội. Xác định các quy trình kinh doanh cụ thể có thể bị bắn vào tay nếu bạn có thể có được những hiểu biết quan trọng thông qua dữ liệu lớn. Bạn sẽ cần xác định quá trình / hoạt động tạo ra lợi ích lớn nhất.

Để làm điều này, bạn sẽ cần xác định một vấn đề kinh doanh cụ thể vẫn chưa được giải quyết bất chấp những nỗ lực tốt nhất của bạn. Hãy tự hỏi mình câu hỏi này: Liệu những hiểu biết về dữ liệu lớn sẽ giải quyết vấn đề? Bắt đầu từ đó và di chuyển trở đi. (Tìm hiểu thêm trong 6 điều bạn cần để có được kết quả thay đổi thế giới với dữ liệu.)

Bắt nhân viên lành nghề trên tàu

Việc sử dụng dữ liệu lớn cần bộ kỹ năng chuyên ngành. (Kỹ năng dữ liệu lớn theo yêu cầu: Sự kết hợp giữa cũ và mới là một cách đọc tốt về chủ đề này.) Trong khi bạn có thể đào tạo một số nhân viên sử dụng dữ liệu lớn, ý tưởng ở đây là đảm bảo rằng tổ chức của bạn không tiếp cận lớn dữ liệu một cách nửa vời. Để hưởng lợi từ dữ liệu đó, bạn sẽ cần thể chế hóa việc sử dụng dữ liệu đó và thực hiện chính sách dữ liệu lớn. Đây là nơi đóng vai trò chuyên môn như giám đốc dữ liệu, quản lý dữ liệu lớn và kỹ sư dữ liệu lớn. Việc sử dụng dữ liệu lớn không chỉ là tìm ra các mục tiêu bạn muốn đạt được khi sử dụng nó, mà còn đảm bảo rằng bạn có những người chịu trách nhiệm biết cách tối ưu hóa việc sử dụng dữ liệu để đạt được các mục tiêu này. (trong các nhà khoa học dữ liệu: Những ngôi sao nhạc rock mới của thế giới công nghệ.)

Bạn cần nhân viên có kỹ năng, có khả năng khai thác và hiểu được dữ liệu lớn. Điều này cũng quan trọng vì bản chất gần như vô hạn của dữ liệu lớn. Điều này đưa chúng ta đến điểm tiếp theo.

Tầm quan trọng của dữ liệu đúng

Doanh nghiệp của bạn và các hoạt động của nó sẽ được sản xuất dữ liệu từ các khu vực khác nhau. Ví dụ: nếu bạn là một doanh nghiệp trực tuyến, bạn có thể khai thác dữ liệu do người mua tiềm năng vô tình và vô tình biết trên phương tiện truyền thông xã hội, duyệt tại chỗ, mua hàng tại điểm và nhiều hơn nữa. Điểm dữ liệu được tạo tại nhiều thời điểm khác nhau trong hành trình trực tuyến của khách hàng, nhưng không cần thiết phải phân tích từng phần dữ liệu để hiểu sâu hơn về hành vi mua. Nếu bạn muốn tạo một hồ sơ khách hàng toàn diện hoặc đưa ra các đề xuất sản phẩm chính xác, bạn sẽ cần sử dụng đúng dữ liệu. Vâng, cùng với tất cả "dữ liệu đúng", cũng có rất nhiều "dữ liệu sai" đang trôi nổi ngoài kia. Bạn cần nỗ lực để chọn cái trước hơn là cái sau.

Mặc dù điều này khó như vẻ ngoài của nó, nhưng có rất nhiều công cụ có sẵn trên thị trường có thể giúp công việc của bạn dễ dàng hơn. Đây cũng là lúc tầm quan trọng của bộ kỹ năng phù hợp phát huy tác dụng. Các chuyên gia dữ liệu lớn có kinh nghiệm có thể đánh giá mức độ liên quan của dữ liệu có sẵn và chỉ đồng hóa dữ liệu hữu ích nhất cho một mục đích nhất định, bỏ qua phần còn lại.

Dữ liệu lớn không thể dự đoán tương lai

Có một số người nghĩ rằng dữ liệu lớn có thể dự đoán tương lai. Vâng, nó không thể. Những gì nó có thể làm là giúp doanh nghiệp của bạn chuẩn bị cho tương lai. Dữ liệu lớn về cơ bản là dữ liệu quá khứ. Đó là về những điều đã xảy ra trong quá khứ. Nhưng bạn có thể thử và sử dụng dữ liệu này để đoán kết quả trong tương lai. Nếu bạn có dữ liệu về quyết định mua của khách hàng trong một trường hợp cụ thể, bạn có thể sử dụng dữ liệu này để tìm ra quyết định mua của anh ấy trong trường hợp tương tự trong tương lai. Điều này không có nghĩa là dự đoán tương lai; tất cả những gì bạn có trong tay là một phỏng đoán có hiểu biết. Nhưng "dự đoán" này giúp chuẩn bị cho doanh nghiệp của bạn cho tương lai. Việc sử dụng lý tưởng của dữ liệu lớn là cải thiện tình hình hiện tại của bạn và kết quả hiện tại tốt hơn.

Nó không phải là một món đồ chơi mới sáng bóng

Dữ liệu lớn là một khái niệm công nghệ tiên tiến nhưng nó không nên được coi là tất cả và cuối cùng là nỗ lực CNTT của doanh nghiệp bạn. Không được ưu tiên dữ liệu lớn trên cơ sở hạ tầng CNTT hiện tại của bạn. Thay vào đó, điều quan trọng là các sáng kiến ​​dữ liệu lớn của bạn tích hợp liền mạch với toàn bộ cơ sở hạ tầng CNTT của bạn. Nghĩ về dữ liệu lớn như một giải pháp giải quyết một loạt các vấn đề cho doanh nghiệp của bạn sẽ giúp ích; lấy các hệ thống hiện tại của bạn như kiểm kê và xử lý bảng lương và thay thế chúng bằng các sáng kiến ​​dữ liệu lớn có thể dẫn đến các sự cố hệ thống vào một ngày sau đó.

Dữ liệu lớn có tốt không? Vâng, đúng vậy. Dữ liệu lớn có thể hoạt động như một sự thay thế cho các hệ thống hiện có? Nếu đẩy đến xô đẩy, nó có thể, nhưng đó là một ý tưởng thực sự tồi tệ.

Dữ liệu lớn có thể gây nhầm lẫn

Trong trường hợp tốt nhất, dữ liệu lớn kết tinh các khóa hành động có thể mang lại kết quả tốt nhất. Nhưng luôn có hai mặt của một đồng xu, và trong trường hợp xấu nhất, nó có thể vẽ vô số hình ảnh khác nhau có thể gây nhầm lẫn. Nếu bạn không có tư duy dữ liệu lớn, sự đa dạng của các kịch bản dự kiến ​​về một vấn đề cụ thể không chỉ có thể gây nhầm lẫn mà còn có thể dẫn đến việc ra quyết định sai. Đây là lý do tại sao điều thực sự rất quan trọng là bạn phải có các nhà khoa học dữ liệu chuyên nghiệp trong bảng lương nếu bạn có ý nghĩa gì với dữ liệu lớn.

Kết hợp Đám mây và Dữ liệu lớn

Tất cả dữ liệu đó sẽ được lưu trữ ở đâu? Máy tính lớn trong nhà của bạn có khả năng lưu trữ dữ liệu lớn không? Không? Vậy thì, tại sao không nhờ sự trợ giúp của điện toán đám mây? Việc sử dụng đám mây và dữ liệu lớn song hành cùng nhau và nhiều lần đám mây cũng có thể là một nơi tuyệt vời để kiểm tra việc sử dụng dữ liệu lớn trong một dự án, ngoài việc nó được sử dụng làm nơi lưu trữ tất cả dữ liệu lớn mà bạn đã có bàn tay của bạn trên. Vì vậy, trong khi nghĩ đến việc đầu tư vào dữ liệu lớn, cũng nghĩ đến việc đầu tư vào đám mây.

Đây không phải là những điều duy nhất bạn cần ghi nhớ khi áp dụng dữ liệu lớn, nhưng bảy gợi ý này chắc chắn sẽ giúp bạn hiểu rõ tất cả những gì cần thiết để thực sự hưởng lợi từ nó.