Розмір не є проблемою: 3 способи отримати справжнє розуміння ваших даних

Ви пропустили сеанс MetaBeat 2022? Перейдіть до бібліотеки на вимогу для всіх наших рекомендованих сеансів тут.

Експерти роками кажуть: дані — це нова нафта. І хто може сперечатися? Дані стали незамінним природним ресурсом для сучасного бізнесу, необхідним для прийняття бізнес-рішень.

Але є ложка дьогтю (або, в даному випадку, олія). Організації можуть збирати дані з будь-якого боку (кожної людини, місця чи об’єкта в, здавалося б, нескінченній цифровій подорожі), але щоб отримати цінність, компанії повинні мати можливість відповісти на важливе запитання: що ці дані намагаються сказати?

У пошуках відповідей багато компаній завантажують все більше даних у сховище, ніби просте накопичення більшої кількості даних у постійно зростаючих озерах даних може дати глибшу інформацію. Проте вони завжди спантеличені, шукаючи в темряві «ага!» моменти, які створюють краще розуміння клієнтів, операційну ефективність та інші конкурентні переваги.

Це тому, що проблема полягає не в розмірі даних; це здатність витягувати з нього цінну інформацію. Бізнес-запитання, які допомагають формувати персоналізовані рекомендації щодо продукту, виявлення шахрайства в реальному часі та медичні поїздки, наприклад, не вписуються в жорсткий спосіб зберігання даних.

Подія

Вершина з низьким кодом/без коду

Приєднуйтеся до провідних лідерів сьогодні на віртуальному саміті Low-Code/No-Code Summit, який відбудеться 9 листопада. Підпишіться на безкоштовний абонемент сьогодні.

зареєструватися тут Не просто зберігання фактів

Традиційні системи, такі як сховища даних, побудовані на реляційних базах даних (RDMBS), які призначені для зберігання фактів, а не для аналізу даних з точки зору того, хто та звідки вони надійшли. За своєю природою таблиці RDBMS існують як незалежні файли в озері даних. Можливо, ви зможете знайти окремі ідеї в цій інформації, але не звертайте уваги на статистику в даних, яка дозволяє компаніям вирішувати бізнес-проблеми з нюансами.

Надто часто в бізнесі різні точки даних знаходяться в різних організаційних структурах, як-от продажі, маркетинг, обслуговування клієнтів і ланцюг постачання. Це залишає від’єднане та короткозоре уявлення про те, як організація взаємодіє з бізнесом.

Навіть програми штучного інтелекту (AI) і машинного навчання (ML), як правило, працюють ізольовано, коли кожна команда працює над вузько визначеним питанням. Вони можуть знайти відповіді з часом, але оскільки вони працюють над окремими даними, вони навряд чи зможуть виявити глибші відомості (тобто закономірності чи подібності), які підвищать точність їхньої моделі, щоб відповісти на комерційні запитання.

Утратити значення даних — це програшна пропозиція в епоху, коли організації знаходяться під невпинним тиском, щоб отримати краще розуміння поведінки клієнтів, передбачити зміни на ринку та прогнозувати, що буде на ринку далі. бізнес у нестабільному світі.

Важливість виходить за рамки цих бізнес-використань: вона також необхідна для розкриття фінансових шахрайств, персоналізації медичного обслуговування пацієнтів, керування складними ланцюжками постачання та виявлення ризиків безпеці.

Компанії мають багато роботи, щоб досягти оптимального стану в подорожі даними: виявити зв’язки всередині, між і між усією цією інформацією, щоб отримати значущу інформацію.

Як організація може цього досягти? Ось три ключові поради.

1. Ліквідація силосів

Багато компаній витрачають мільйони, щоб найняти спеціалістів із обробки даних, створити нові моделі даних і дослідити підходи штучного інтелекту та машинного навчання. Проблема? Ці програми часто працюють ізольовано у великих організаціях. Результат? Ви змушені приймати важливі бізнес-рішення з одновимірними даними, позбавленими...