Größe ist nicht das Problem: 3 Möglichkeiten, um echte Einblicke in Ihre Daten zu erhalten
Haben Sie eine MetaBeat 2022-Sitzung verpasst? Besuchen Sie die On-Demand-Bibliothek für alle unsere vorgestellten Sitzungen hier.
Experten sagen es seit Jahren: Daten sind das neue Öl. Und wer kann argumentieren? Daten sind für moderne Unternehmen zu einer unverzichtbaren natürlichen Ressource geworden, die für geschäftliche Entscheidungen unerlässlich ist.
Aber es gibt ein Haar in der Suppe (oder in diesem Fall das Öl). Unternehmen können Daten aus jedem Blickwinkel sammeln (jede Person, jeden Ort oder jedes Objekt auf einer scheinbar endlosen digitalen Reise), aber um einen Mehrwert zu erzielen, müssen Unternehmen in der Lage sein, eine entscheidende Frage zu beantworten: Was versuchen die Daten zu sagen?
Auf der Suche nach Antworten pumpen viele Unternehmen immer mehr Daten in die Speicherung, als ob das einfache Sammeln von mehr Daten in immer größer werdenden Data Lakes tiefere Einblicke liefern könnte. Doch am Ende stehen sie immer wieder vor einem Rätsel, das im Dunkeln nach dem „Aha!“ tastet. Momente, die zu einem besseren Verständnis von Kunden, betrieblicher Effizienz und anderen Wettbewerbsvorteilen führen.
Das liegt daran, dass das Problem nicht die Größe der Daten ist; es ist die Fähigkeit, wertvolle Informationen daraus zu extrahieren. Die geschäftlichen Fragen, die dazu beitragen, die Form von personalisierten Produktempfehlungen, Echtzeit-Betrugserkennung und Fahrten zur medizinischen Versorgung zu formen, um nur einige Beispiele zu nennen, passen nicht in die starre Art und Weise, wie Daten gespeichert werden.
VorfallLow-Code/No-Code-Vertex
Schließen Sie sich am 9. November virtuell den Top-Führungskräften von heute beim Low-Code/No-Code-Gipfel an. Melden Sie sich noch heute für Ihren kostenlosen Pass an.
hier registrieren Nicht nur Fakten speichernHerkömmliche Systeme wie Data Warehouses bauen auf relationalen Datenbanken (RDMBS) auf, die darauf ausgelegt sind, Fakten zu speichern, und nicht Daten aus der Perspektive zu analysieren, von wem und woher sie stammen. RDBMS-Tabellen existieren naturgemäß als unabhängige Dateien in einem Data Lake. Möglicherweise können Sie in diesen Informationen vereinzelte Einblicke finden, aber ignorieren Sie Einblicke in die Daten, die es Unternehmen ermöglichen, geschäftliche Probleme mit Nuancen anzugehen.
Allzu oft befinden sich in Unternehmen unterschiedliche Datenpunkte in verschiedenen organisatorischen Silos, wie z. B. Vertrieb, Marketing, Kundenservice und Lieferkette. Dies hinterlässt eine unverbundene und kurzsichtige Sicht darauf, wie eine Entität mit dem Unternehmen interagiert.
Sogar Programme für künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) arbeiten in der Regel isoliert, wobei jedes Team an einer eng definierten Frage arbeitet. Sie finden vielleicht rechtzeitig Antworten, aber da sie an separaten Daten arbeiten, werden sie wahrscheinlich keine tieferen Erkenntnisse (d. h. Muster oder Ähnlichkeiten) aufdecken, die die Genauigkeit ihres Modells verbessern. um kommerzielle Fragen zu beantworten.
Die Bedeutung von Daten zu verfehlen ist ein Verlustgeschäft in einer Zeit, in der Unternehmen unter unermüdlichem Druck stehen, bessere Einblicke in das Kundenverhalten zu gewinnen, Marktveränderungen vorherzusagen und die nächsten Schritte für den Markt zu prognostizieren. Geschäft in einer instabilen Welt.
Und die Bedeutung geht über diese geschäftlichen Nutzungen hinaus: Sie ist auch für die Aufdeckung von Finanzbetrug, die Personalisierung der medizinischen Versorgung von Patienten, die Verwaltung komplexer Lieferketten und die Aufdeckung von Sicherheitsrisiken unerlässlich.
Unternehmen haben viel zu tun, um einen optimalen Zustand der Datenreise zu erreichen: die Beziehungen innerhalb, zwischen und zwischen all diesen Informationen zu entdecken, um aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen.
Wie kann eine Organisation dies erreichen? Hier sind drei wichtige Tipps.
1. Beseitigen Sie SilosViele Unternehmen geben Millionen aus, um Data Scientists einzustellen, neue Datenmodelle zu erstellen und KI- und ML-Ansätze zu erforschen. Das Problem? Diese Programme werden in großen Organisationen oft in Silos betrieben. Das Ergebnis? Gezwungen zu sein, kritische Geschäftsentscheidungen mit eindimensionalen Daten ohne...
Haben Sie eine MetaBeat 2022-Sitzung verpasst? Besuchen Sie die On-Demand-Bibliothek für alle unsere vorgestellten Sitzungen hier.
Experten sagen es seit Jahren: Daten sind das neue Öl. Und wer kann argumentieren? Daten sind für moderne Unternehmen zu einer unverzichtbaren natürlichen Ressource geworden, die für geschäftliche Entscheidungen unerlässlich ist.
Aber es gibt ein Haar in der Suppe (oder in diesem Fall das Öl). Unternehmen können Daten aus jedem Blickwinkel sammeln (jede Person, jeden Ort oder jedes Objekt auf einer scheinbar endlosen digitalen Reise), aber um einen Mehrwert zu erzielen, müssen Unternehmen in der Lage sein, eine entscheidende Frage zu beantworten: Was versuchen die Daten zu sagen?
Auf der Suche nach Antworten pumpen viele Unternehmen immer mehr Daten in die Speicherung, als ob das einfache Sammeln von mehr Daten in immer größer werdenden Data Lakes tiefere Einblicke liefern könnte. Doch am Ende stehen sie immer wieder vor einem Rätsel, das im Dunkeln nach dem „Aha!“ tastet. Momente, die zu einem besseren Verständnis von Kunden, betrieblicher Effizienz und anderen Wettbewerbsvorteilen führen.
Das liegt daran, dass das Problem nicht die Größe der Daten ist; es ist die Fähigkeit, wertvolle Informationen daraus zu extrahieren. Die geschäftlichen Fragen, die dazu beitragen, die Form von personalisierten Produktempfehlungen, Echtzeit-Betrugserkennung und Fahrten zur medizinischen Versorgung zu formen, um nur einige Beispiele zu nennen, passen nicht in die starre Art und Weise, wie Daten gespeichert werden.
VorfallLow-Code/No-Code-Vertex
Schließen Sie sich am 9. November virtuell den Top-Führungskräften von heute beim Low-Code/No-Code-Gipfel an. Melden Sie sich noch heute für Ihren kostenlosen Pass an.
hier registrieren Nicht nur Fakten speichernHerkömmliche Systeme wie Data Warehouses bauen auf relationalen Datenbanken (RDMBS) auf, die darauf ausgelegt sind, Fakten zu speichern, und nicht Daten aus der Perspektive zu analysieren, von wem und woher sie stammen. RDBMS-Tabellen existieren naturgemäß als unabhängige Dateien in einem Data Lake. Möglicherweise können Sie in diesen Informationen vereinzelte Einblicke finden, aber ignorieren Sie Einblicke in die Daten, die es Unternehmen ermöglichen, geschäftliche Probleme mit Nuancen anzugehen.
Allzu oft befinden sich in Unternehmen unterschiedliche Datenpunkte in verschiedenen organisatorischen Silos, wie z. B. Vertrieb, Marketing, Kundenservice und Lieferkette. Dies hinterlässt eine unverbundene und kurzsichtige Sicht darauf, wie eine Entität mit dem Unternehmen interagiert.
Sogar Programme für künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) arbeiten in der Regel isoliert, wobei jedes Team an einer eng definierten Frage arbeitet. Sie finden vielleicht rechtzeitig Antworten, aber da sie an separaten Daten arbeiten, werden sie wahrscheinlich keine tieferen Erkenntnisse (d. h. Muster oder Ähnlichkeiten) aufdecken, die die Genauigkeit ihres Modells verbessern. um kommerzielle Fragen zu beantworten.
Die Bedeutung von Daten zu verfehlen ist ein Verlustgeschäft in einer Zeit, in der Unternehmen unter unermüdlichem Druck stehen, bessere Einblicke in das Kundenverhalten zu gewinnen, Marktveränderungen vorherzusagen und die nächsten Schritte für den Markt zu prognostizieren. Geschäft in einer instabilen Welt.
Und die Bedeutung geht über diese geschäftlichen Nutzungen hinaus: Sie ist auch für die Aufdeckung von Finanzbetrug, die Personalisierung der medizinischen Versorgung von Patienten, die Verwaltung komplexer Lieferketten und die Aufdeckung von Sicherheitsrisiken unerlässlich.
Unternehmen haben viel zu tun, um einen optimalen Zustand der Datenreise zu erreichen: die Beziehungen innerhalb, zwischen und zwischen all diesen Informationen zu entdecken, um aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen.
Wie kann eine Organisation dies erreichen? Hier sind drei wichtige Tipps.
1. Beseitigen Sie SilosViele Unternehmen geben Millionen aus, um Data Scientists einzustellen, neue Datenmodelle zu erstellen und KI- und ML-Ansätze zu erforschen. Das Problem? Diese Programme werden in großen Organisationen oft in Silos betrieben. Das Ergebnis? Gezwungen zu sein, kritische Geschäftsentscheidungen mit eindimensionalen Daten ohne...
What's Your Reaction?
