ビッグデータの処理と実装: ベスト プラクティス

世界は最先端のテクノロジーによって動かされています。 これらのテクノロジーは、現代の顧客の好みの変化に対応するために、猛烈なペースで進化し続けています。 企業は、新しいビジネスや紹介を獲得する際に、顧客との関係を改善し、最高のユーザー エクスペリエンスを作成するために、これらの新しいテクノロジに注目する必要があります。

テクノロジーの進化の多くの新しい形や形の中で、最も支配的なものはビッグデータに関するものです。 わずか 2 年間で、それ以前の全人類の歴史よりも多くのデータが作成されたことを考えると、これは驚くべきことではありません。 この偉業は、 500 億の膨大な数のデバイス、チャネル、およびデータ収集ソースに匹敵します。 それに加えて、構造化データと非構造化データの両方が存在すると、ビジネス上の課題と潜在的な機会に満ちたまったく新しいエコシステムが得られます。

このような混乱に直面した場合、ビッグデータがもたらす ROI を無視するのは賢明ではありません。 この巨獣を無視することは、顧客の勢いを失い、クライアントを大皿で競争に引き渡すことを意味するだけです.

あなたが事業の飛躍的な成長を求めている事業主または起業家である場合は、ビッグデータの重要性を理解し、それを効果的に使用し始めるようにしてください.

産業にとってのビッグデータの重要性

前述したように、重要なのはビジネスが持つデータの量ではありません。 全体の違いを生むのは、そのデータをどれだけ効果的に使用できるかです。 ビッグデータを効果的に使用すると、次の点でビジネスに役立ちます。

• 業務のコスト削減と効率化
• ターゲット顧客が直面する実際の問題点に対処しようとする、より優れた製品開発とパーソナライズされた製品
• 市場投入までの時間の短縮、成長加速の向上、目標達成の高速化
• より良い収益創出のための販売およびマーケティングメッセージのカスタマイズ
• 優れた意思決定
• 締め切り前に目標を達成する

ビッグデータを適切な分析と組み合わせると、そのメリットが倍増します。 このような場合、次の場合に役立ちます。

• プロジェクトの失敗の根本原因を決定します。 これは、最大の害を引き起こした 1 つの要因と、その後にその役割を果たした他の要因を突き止めるのに役立ちます。 すべてがリアルタイムで行われます。 したがって、結果は 100% 正確です。
• 顧客の購買行動を追跡し、それに応じて企業が有利な割引クーポン/魅力的な取引を提供できるようにします。 このプラクティスは、売上を何倍にもします。
• リスクエクスポージャー全体を再計算し、企業が前進するための最善の方法を提案します。
• ビジネス サイクル全体を再分析し、ビジネスの評判に影響を与える可能性のある不正行為を検出します。
• これらの利点は、業界にとってのビッグデータの価値の可能性と重要性を強調する氷山の一角にすぎません。

ビッグデータの処理と実装のための最良の戦略

ビッグデータは誰でも利用できますが、それを効果的に使用する人は、望ましい結果を得ることができます. 他の人は時間を無駄にするだけです。 そのリストに載りたくない場合は、ビッグデータを実装して正しく処理するための正しい戦略を知っていることを確認してください. その際に役立つヒントを次に示します。

1. ビッグデータの実装は IT 部門ではなくビジネス部門です

ビッグ データにアクセスできるようになったばかりのビジネス オーナーの多くは、それはビジネス上の決定ではなく IT の実践であると考えています。 それは間違っている！ ビッグデータを最大限に活用したい場合は、この慣行に従わないでください。 アプローチを「構築すれば結果はついてくる」から「ビジネス ニーズに合った適切なソリューション」にシフトします。 それは他の人にも有効であり、あなたにも有効です。

2. データ要件を適切に評価する

まだビッグ データを実装しておらず、まもなく実装する予定である場合でも、最初に要件を評価してから先に進む必要があります。 ビジネスの性質と関係者からの情報に基づいて、保持、変更、およびすべてのユーザーが利用できるようにする必要があるデータと、すぐに破棄する必要があるデータを判断できます。

ビッグ データの要件を包括的に評価することで、効率的な方法でビッグ データを活用できます。

3. センター オブ エクセレンスを確立する

企業はまだビッグデータに慣れていないため、(ビッグデータの幹部やアナリストが) ミスを犯す可能性が高く、ビジネスに重大な問題を引き起こす可能性があります。 これらの問題は、あらゆる組織の運用、ビジネス、および収益の成長に影響を与える可能性があります。

組織でそれが起こらないようにする場合は、奇跡が起こるのを待つのではなく、ビッグデータに関連するすべての問題を処理し、従業員を導き、支援できるセンター オブ エクセレンス (CoE) を確立します。彼らは間違いなくそれを効果的に使用します。

早ければ早いほど、あなたにとって良いことです。

4. エンタープライズ アプリケーション データとビッグ データを関連付ける

率先して前進しようとするのは初めてではありません。 これまで、組織がテクノロジ プラットフォーム、インフラストラクチャ、ビジネス インテリジェンス、データ ウェアハウスなどに投資する機会が多々ありました。その情報を理由もなく捨てるのではなく、できるだけ早くビッグ データと関連付けてください。

このプラクティスにより、ナレッジ ワーカー、つまりビッグ データ エグゼクティブは、さまざまなデータ セットを相互に関連付け、その発見を使用してより適切な意思決定を行うことができます。

5. ビッグデータの実装でアジャイルになる

計画は良いです。 ただし、ビッグデータの実装は 1 回限りの作業ではないことに注意してください。 データセットが分析されると、新しい発見が明らかになり、経営上の意思決定の方向性が、当初の計画では予期されていなかった新しい方向に進む可能性があります。 したがって、ビッグデータの実装は、変化するダイナミクスに対して機敏で柔軟でなければなりません。 これにより、クライアントがビッグデータから生じる価値を利用し始めると、計画が進化する可能性が確実になります.

人的資本、スキル、経験、ツール、およびリソースの膨大なプールを持つプロの専門家を関与させて、実用的な洞察を提供できます。 さらに重要なことは、ビッグデータの実装を、上層部の経営陣のために毎日解き放たれる価値に応じて微調整する必要がある進行中のプロセスと見なす柔軟性があることです。

6.結果を歪めても意味がない

適切なタイミングで適切なデータ セットを使用する場合にのみ、ビッグ データが適切に機能することを理解する必要があります。 つまり、正しい情報を入力しない限り、完全なデータ セットを形成することはできず、データ セットが正しくない限り、目的の結果を得ることができません。 したがって、結果を歪曲しても意味がありません。

この問題を取り除くには、実質的な根拠のない独自の仮説を作成するのではなく、分析とコンピューター データを使用します。

7. データ処理インフラストラクチャをアップグレードする

組織は依然として古いツールとモデルを使用してビッグ データ セットを処理しています。 彼らは、ビッグデータには最新のテクノロジーと最新のツールが必要であるという事実を受け入れる準備ができていません。 望ましい結果をもたらし、組織が新たな高みに到達するのに役立つビッグデータベースのビジネスモデルを作成したい場合は、データ処理インフラストラクチャのアップグレードについて真剣に考える必要があります。 そうしない限り、ビッグデータがビジネスにプラスの影響を与える可能性はほとんどありません。

ビッグ データを処理するインフラストラクチャのアップグレードは時間の必要性であり、この事実を否定することはできません。

8.明確なビッグデータ分析戦略を定義する

大事なことを言い忘れましたが、ビッグデータは中小企業と大企業の未来を成功させる鍵を握っています。 可能性は計り知れません。それを十分に活用しない唯一の方法は、物事を組織的に行わないことです。 あなたがこの分野で利用できることはたくさんあります。 明確なビッグデータ分析戦略が必要になります。

水にランダムな石を投げて時間を無駄にしないでください。 明確なビッグデータ分析戦略をできるだけ早く定義し、すぐに取り組み始めましょう。 適切なデータ セットを形成し、ビッグ データ プロジェクトに取り組むのに最適な候補者を採用し、最新のテクノロジを使用して望ましい結果を達成します。

結論

競争は新たな高みに達しており、ゲームの頂点に立つつもりなら、ビッグデータを効果的に使用する方法を学ぶ必要があります. これからはテクノロジーのビジネス活用が進んでいくので、ビッグデータに切り替えるしかありません。 物事が制御不能になったときに電話をかけるのではなく、すぐにビッグデータに切り替えてください。 ここで説明するポイントは、組織内でビッグ データを効果的に処理および実装するのに役立ちます。