Содержание
Двадцать первый век общепризнан как век информационный. Даже самый обычный, среднестатистический обыватель не может не заметить, что, благодаря Интернету, количество информации в жизни выросло за последнее время не в разы, а на порядки. Однако, в мире большого бизнеса и глобального управления колоссальный рост данных, с которыми приходится работать, привёл к появлению и быстрому развитию целой отрасли, известной во всём мире как «Big data» — большие данные.
Как часто в обычной жизни вы оказывались в ситуации, когда вам необходимо было принять важное решение, но для этого вам элементарно не хватало данных? Нередко в таком случае простые люди не озадачиваются сбором необходимой информации, а принимают решения наугад. Разумеется, вероятность ошибки оказывается очень высока.
Когда у нас есть правильные данные, мы можем делать правильные выводы и принимать правильные решения. Крупные руководители уже давно поняли эту простую истину. Однако, чем старше и крупнее бизнес, тем больше данных, требующих тщательного анализа, поэтому и появилась отрасль «Big data». Многие корпорации тратят огромные бюджеты на внедрение сложнейших аналитических систем, зная, что эти траты окупятся сторицей.
Procter & Gamble с помощью Big data создают проекты новых продуктов и составляют глобальные маркетинговые планы. Менеджмент компании теперь имеет возможность мгновенно проверять гипотезы и проводить эксперименты.
По подсчётам руководства Caterpillar, ее дистрибьюторы ежегодно упускают от 9 до 18 млрд. долларов прибыли по причине того, что не внедряют технологии обработки Big data, которые позволили бы за счет анализа информации, поступающей с датчиков, установленных на машинах, более эффективно управлять парком машин.
Министерство труда Германии использует Big data для анализа заявок на выдачу пособий по безработице. В частности, выяснилось, что 20% пособий выплачивалось незаслуженно. Таким образом министерство труда сократило гос. расходы на 10 млрд. евро.
Детская больница Торонто внедрила проект Project Artemis – информационную систему, собирающую и анализирующую данные по младенцам в реальном времени. Ежесекундно отслеживается 1260 показателей состояния каждого ребенка, что позволяет прогнозировать нестабильное состояние и вовремя начать профилактику заболеваний у детей.
Эффективное использование технологий Big data требует огромных средств, но что делать среднему и среднекрупному бизнесу, без наличия миллиардных бюджетов? Имеются ли у них нужные данные и сколько в их бизнесе этих данных? Есть ли их достаточное кол-во у среднего бизнеса? Когда необходимо начинать их анализировать и сколь глубоко? И, если они есть, то как их анализировать? Вопросы, вопросы, вопросы…
Данные для анализа есть всегда, независимо от того, знаете вы о них или нет. Их источниками являются:
— Эксперты в данной области;
— Ваши конкуренты (их успехи и неудачи);
— Ваши клиенты (их требования, возражения, ожидания, предпочтения и т.п.);
— Ваш опыт и опыт ваших коллег.
Данные имеются в необходимом для анализа количестве, и с ними надо работать с самого начала бизнеса. Чем старше проект, тем их больше, и все их надо стараться учитывать, но их не нужно слишком много. Когда вы собираетесь сделать следующий шаг, вам нет необходимости знать весь ваш маршрут на 50 лет вперёд. Вам нужно сделать всего лишь ОДИН следующий шаг.
В процессе вашего движения всё будет меняться, поэтому достаточно составить план движения на ближайшие шесть месяцев, или на три года, в зависимости от ситуации и возраста бизнеса. Для этого не надо слишком много данных, их нужно достаточное количество, чтобы просто сделать следующий шаг.
Зная технологию работы с данными, можно недорого собрать необходимую информацию и качественно её проанализировать. Даже при минимальном наличии автоматизации, это необходимо сделать. Если у вас уже есть определённый опыт бизнеса, вам тем более, необходимо трезвое осознание того, где вы сейчас? В чем причина вашего успеха? В чем причина ключевых неудач? Что надо исправить чтобы БЫСТРО справиться с причиной ситуации и получать новые продажи?
Что могут изменить правильные данные и их применение в бизнесе? ВСЁ!
Статистики клиентов команды NOBIS, собранные с 2008 года говорят сами за себя:
Хотите больше знать о наших технологиях?
Нам нечего скрывать:
