Je li vaša organizacija spremna koristiti velike podatke?

Big Podaci

Big Podaci je za većinu marketinških organizacija više težnja nego stvarnost. Široki konsenzus o strateškoj vrijednosti velikih podataka ustupa mjesto bezbroju tehničkih problema koji su nužni za strukturiranje podatkovnog ekosustava i oživljavanje jasnih uvida u podacima u personaliziranim komunikacijama.

Spremnost organizacije da iskoristi velike podatke možete procijeniti analizirajući mogućnosti organizacije u sedam ključnih područja:

  1. Strateška vizija je prihvaćanje velikih podataka kao kritičnog doprinosa postizanju poslovnih ciljeva. Razumijevanje predanosti i uplate za C-Suite prvi je korak, nakon čega slijedi raspodjela vremena, fokusa, prioriteta, resursa i energije. Lako je razgovarati kroz razgovor. Potražite često prekidanje veze između viših rukovoditelja koji donose strateške odluke i znanstvenika podataka na radnoj razini, analitičara podataka i marketinša usmjerenih na podatke koji zapravo rade posao. Prečesto se odluke donose bez dovoljno inputa na radnoj razini. Često se pogled s vrha i pogled sa sredine radikalno razlikuju.
  2. Ekološki sustav podataka može biti kamen spoticanja ili omogućavanje. Mnoge tvrtke zarobljene su naslijeđenim sustavima i potopljenim ulaganjima. Nema svaka tvrtka jasnu buduću viziju mapiranu na postojeći vodovod. Često dolazi do trvenja između tehničkih upravitelja IT krajolika i poslovnih korisnika koji se sve više povećavaju. U mnogim slučajevima vizija naprijed skup je zaobilaznih rješenja. Zbunjenost dodaje još 3500+ tvrtki koje nude svakakva tehnološka rješenja koja podnose slične tvrdnje, koristeći sličan jezik i nude slične ponude.
  3. Upravljanje podacima odnosi se na razumijevanje izvora podataka, koji ima plan za unošenje, normalizaciju, sigurnost i određivanje prioriteta. To zahtijeva kombinaciju okretnih sigurnosnih mjera, jasno definiran režim odobrenja i putove za pristup i kontrolu. Pravila upravljanja uravnotežuju privatnost i poštivanje fleksibilne upotrebe i ponovne upotrebe podataka. Prečesto ta pitanja zbrkaju ili spajaju okolnosti umjesto da odražavaju dobro osmišljene politike i protokole.
  4. Primijenjena analitika pokazatelj je koliko je organizacija dobro raspoređena analitika resurse i sposoban je donijeti umjetnu inteligenciju i strojno učenje. Kritična su pitanja: ima li organizacija dovoljno analitika resursi i kako se raspoređuju? Jesu analitika ugrađeni u marketinški i strateški tijek rada ili se koriste na ad hoc osnovi? Jesu analitika vođenje ključnih poslovnih odluka i povećanje učinkovitosti u stjecanju, zadržavanju, smanjenju troškova i lojalnosti?
  5. Tehnološka infrastruktura procjenjuje softver i strukture podataka koji se koriste za gutanje, obradu, čišćenje, osiguravanje i ažuriranje bujica podataka koji teku u većinu tvrtki. Ključni pokazatelji su razina automatizacije i mogućnosti normalizacije skupova podataka, rješavanja pojedinačnih identiteta, stvaranja značajnih segmenata i kontinuirano unošenje i primjena novih podataka u stvarnom vremenu. Ostali pozitivni pokazatelji su savezništvo s ESP-ovima, automatizacija marketinga i dobavljači računara u oblaku.
  6. Koristite razvoj slučaja mjeri sposobnost tvrtke da zapravo koristi podatke koje prikuplja i obrađuje. Mogu li prepoznati „najbolje“ kupce; predvidjeti sljedeće najbolje ponude ili njegovati vjerojatne vjernike? Imaju li industrijalizirane mehanizme za stvaranje personaliziranih poruka, mikro-segmentaciju, reagiranje na ponašanje na mobilnim ili društvenim mrežama ili stvaranje višestrukih kampanja sa sadržajem isporučenih na mnogim kanalima?
  7. Zagrljaj matematičara pokazatelj je korporativne kulture; mjerenje istinskog apetita organizacije za istraživanjem, usvajanjem i stjecanjem novih pristupa i novih tehnologija. Svi izbacuju retoriku digitalne i transformacije podataka. No, mnogi se boje oružja za masovno uništenje (oružja za ometanje matematike). Mnogo manje tvrtki ulaže vrijeme, resurse i novac kako bi centriranje podataka postalo temeljnom korporativnom imovinom. Dolazak do spremnosti za velike podatke može biti dugo, skupo i frustrirajuće. Uvijek zahtijeva značajne promjene u stavovima, tijekovima rada i tehnologiji. Ovaj pokazatelj mjeri istinsku predanost organizacije budućim ciljevima korištenja podataka.

Shvaćanje blagodati velikih podataka vježba je u upravljanju promjenama. Ovih sedam kriterija omogućuju nam jasan pogled gdje na transformacijskom spektru spada određena organizacija. Razumijevanje gdje ste naspram mjesta gdje želite biti može biti korisna vježba otrežnjenja.

 

Što vi mislite?

Ova web stranica koristi Akismet za smanjenje neželjene pošte. Saznajte kako se podaci vašeg komentara obrađuju.