5 roadblock che trattengono i tuoi obiettivi basati sui dati?



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I Big Data sono un miracolo. Destra?! I dati ci offrono così tanti vantaggi competitiviRisparmio di tempo, intuizioni dei clienti, maggiore efficienza. Ci aiuta a indirizzare meglio i nostri clienti, personalizzare i nostri sforzi di marketing e creare nuovi prodotti che i nostri clienti desiderano davvero. Quindi, perché è quello di 95 percento di Fortune 1000 imprenditori che hanno intrapreso progetti di big data, meno del 50% di loro ha visto un beneficio reale? Risulta che vi sono alcuni ostacoli seri al raggiungimento degli obiettivi basati sui dati.

Se ti stai spostando verso la cultura del processo decisionale basata sui dati e basata sui dati all'interno della tua azienda, probabilmente lo sai già. La vastità dei dati creati in un dato giorno è sufficiente a sopraffare persino il professionista di business più savvy. In effetti, si dice che la quantità di informazioni nei computer raddoppia ogni due anni. Ciò andrebbe bene se i dati fossero correttamente etichettati, organizzati, accessibili e cancellati su base continuativa. Ma la maggior parte dei dati è in realtà non strutturata: immagini, informazioni e "cose" difficili da organizzare, per non parlare della creazione di valore. Ecco perché non è sufficiente avere obiettivi basati sui dati. È essenziale affrontare le sfide dei dati mentre ci sei.

Obiettivi basati sui dati: gestione giorno per giorno

Prima di tutto, se hai intenzione di iniziare a implementare il processo decisionale basato sui dati nella tua azienda, devi avviare un programma chiaro e coeso per tenere sotto controllo i dati. Come abbiamo imparato più e più volte, più dati non sono sempre una buona cosa. Può sovraccaricare il sistema, diventa obsoleto rapidamente e presenta un enorme rischio per la sicurezza. In altre parole: meno dati devi essere sicuro e protetto, più sicura sarà la tua azienda. Inoltre, meno dati saranno necessari per aggiornare / organizzare / accedere / e archiviare su base continuativa. Il tuo programma di gestione dei dati dovrebbe coinvolgere aspetti come la deduplicazione, la compressione, il tiering, l'accessibilità centrale e, naturalmente, l'eliminazione come un matto di qualsiasi dato non rilevante al 100% per l'attività in questione.

Un passo nella gestione dei dati giornalieri include l'assunzione dei membri del team giusti – analisi dei dati, ingegneri, ecc. – che possono mantenere i dati organizzati e utili. Un altro passo, e altrettanto importante, è quello di assicurati di utilizzare l'intelligenza artificiale per aiutarti a gestire e utilizzare i dati stessi. Con così tanti dati in atto oggi, non c'è modo di dare un senso a questo senza l'intelligenza artificiale. Se non si è disposti a implementare i sistemi di intelligenza artificiale nella gestione dei dati, si può anche saltare del tutto i big data.

Obiettivi basati sui dati: utilizzo in tempo reale

Il problema dei dati è che è obsoleto non appena viene creato. Ecco perché c'è così tanta enfasi ora sull'elaborazione dei dati in tempo reale. Non importa quanti dati hai se lo guardi solo una volta alla settimana, mese o trimestre. L'unico modo per utilizzare i dati in modo significativo oggi è in tempo reale. Ciò sottolinea il punto precedente relativo all'uso dell'intelligenza artificiale per elaborare rapidamente i dati. Se non sai da dove iniziare, prendi in considerazione Mappatura del viaggio AI. Ti aiuterà a essere sicuro di disporre dell'infrastruttura, delle persone e dei dati in atto per iniziare a utilizzare l'intelligenza artificiale in modo significativo per raggiungere i tuoi obiettivi basati sui dati.

Obiettivi basati sui dati: utilizzare fonti diverse

I tuoi dati sono sbilanciati? A meno che non lo stiate tirando da una vasta gamma di fonti, probabilmente lo è. Immagina se tutto ciò che sapevi dei tuoi clienti, ad esempio, fosse la cosa felice che hanno pubblicato sui social media. Oppure, se l'unica cosa che sapevi dei tuoi clienti era ciò che Alexa capita di ascoltare e dare da mangiare al tuo sistema di dati. Non otterresti mai informazioni dettagliate sui problemi che stanno affrontando e sulle aree di opportunità nelle loro vite in cui è possibile contattare in modo proattivo per aiutare. (E non sapresti mai se i dati che stavi guardando fossero accurati.) Ecco perché estrarre dati da numerose fonti ti aiuterà a completare le informazioni che conosci dei tuoi clienti. Ti aiuterà a garantire che i tuoi approfondimenti non siano di parte, e ti darà una comprensione più profonda di loro. Questo, ovviamente, è più facile a dirsi che a farsi, richiedendo la collaborazione tra la linea di business, la scienza dei dati e l'IT. A questo punto, la capacità di far lavorare insieme quei tre gruppi è stata difficile.

Obiettivi basati sui dati: proteggere quella pila di dati

Come mantieni i tuoi dati al sicuro? Come fai a evitare che sia paludoso, sporco e disorganizzato? Come fai a sapere che i dati che stai compilando valgono lo sforzo e il costo per assicurarlo? Parte del prendere decisioni basate sui dati significa prendere decisioni sul fatto che i dati che stai tirando siano utili e se c'è un ROI da tenere al sicuro come deve essere. Se i tuoi dati non sono al sicuro dalla corruzione, non ha valore. E se non è sicuro dagli hacker, potrebbe anche costare tu il tuo intero marchio e reputazione. La sicurezza avrà sempre un impatto sul successo dei tuoi obiettivi basati sui dati. Ancora una volta, un'area in cui la collaborazione con l'IT è importante, indipendentemente dalla quantità di dati che gli scienziati desiderano lavorare autonomamente con i propri strumenti nel proprio cloud.

Obiettivi basati sui dati: argomenti di cultura

Alla fine dei dati, non importa quanti dati raccolgono se nessuno, inclusi i tuoi dirigenti, è disposto a utilizzarlo per prendere decisioni aziendali importanti. La cultura è essenziale per portare avanti qualsiasi progetto nella trasformazione digitale. I dipendenti devono credere nella capacità dei dati di fornire informazioni utili e devono essere disposti a fare un salto quando i dati li indirizzano verso un nuovo territorio. Se la tua azienda non sta costruendo una cultura basata sui dati in una fase di blocco con i tuoi progetti basati sui dati, non vedrai mai il successo nel raggiungere gli obiettivi basati sui dati.

Sì, i big data possono essere un punto di svolta. Può fornire intuizioni strabilianti, salvare innumerevoli ore di lavoro umano, depilare innumerevoli dollari dai profitti. Ma il pensiero dell'era legacy non si limiterà a spostarsi per consentire il passaggio agli stili di lavoro basati sui dati. Devi fare uno sforzo consapevole per dare il benvenuto ai dati nella tua azienda, e ciò significa chiarire un percorso perché faccia ciò che fa: trasformare.

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I Big Data sono un miracolo. Destra?! I dati ci offrono così tanti vantaggi competitivi: risparmio di tempo, informazioni sui clienti, maggiore efficienza. Ci aiuta a indirizzare meglio i nostri clienti, personalizzare i nostri sforzi di marketing e creare nuovi prodotti che i nostri clienti desiderano davvero. Quindi, perché è il 95 percento degli imprenditori Fortune 1000 che hanno intrapreso progetti di big data, meno del 50 percento di loro ha visto un beneficio reale? Risulta che vi sono alcuni ostacoli seri al raggiungimento degli obiettivi basati sui dati.

Se ti stai spostando verso la cultura del processo decisionale basata sui dati e basata sui dati all'interno della tua azienda, probabilmente lo sai già. La vastità dei dati creati in un dato giorno è sufficiente a sopraffare persino il professionista di business più savvy. In effetti, si dice che la quantità di informazioni nei computer raddoppia ogni due anni. Ciò andrebbe bene se i dati fossero correttamente etichettati, organizzati, accessibili e cancellati su base continuativa. Ma la maggior parte dei dati è in realtà non strutturata: immagini, informazioni e "cose" difficili da organizzare, per non parlare della creazione di valore. Ecco perché non è sufficiente avere obiettivi basati sui dati. È essenziale affrontare le sfide dei dati mentre ci sei.

Obiettivi basati sui dati: gestione giorno per giorno

Prima di tutto, se hai intenzione di iniziare a implementare il processo decisionale basato sui dati nella tua azienda, devi avviare un programma chiaro e coeso per tenere sotto controllo i dati. Come abbiamo imparato più e più volte, più dati non sono sempre una buona cosa. Può sovraccaricare il sistema, diventa obsoleto rapidamente e presenta un enorme rischio per la sicurezza. In altre parole: meno dati devi tenere al sicuro, più sicura sarà la tua azienda. Inoltre, meno dati saranno necessari per aggiornare / organizzare / accedere / e archiviare su base continuativa. Il tuo programma di gestione dei dati dovrebbe coinvolgere aspetti come la deduplicazione, la compressione, il tiering, l'accessibilità centrale e, naturalmente, l'eliminazione come un matto di qualsiasi dato non rilevante al 100% per l'attività in questione.

Un passo nella gestione dei dati giornalieri include l'assunzione dei membri del team giusti – analisi dei dati, ingegneri, ecc. – che possono mantenere i dati organizzati e utili. Un altro passo, e altrettanto importante, è assicurarsi di utilizzare l'intelligenza artificiale per aiutarti a gestire e utilizzare i dati stessi. Con così tanti dati in atto oggi, non c'è modo di dare un senso a questo senza l'intelligenza artificiale. Se non si è disposti a implementare i sistemi di intelligenza artificiale nella gestione dei dati, si può anche saltare del tutto i big data.

Obiettivi basati sui dati: utilizzo in tempo reale

Il problema dei dati è che è obsoleto non appena viene creato. Ecco perché c'è così tanta enfasi ora sull'elaborazione dei dati in tempo reale. Non importa quanti dati hai se lo guardi solo una volta alla settimana, mese o trimestre. L'unico modo per utilizzare i dati in modo significativo oggi è in tempo reale. Ciò sottolinea il punto precedente relativo all'uso dell'intelligenza artificiale per elaborare rapidamente i dati. Se non sai da dove iniziare, considera la mappatura del viaggio AI. Ti aiuterà a essere sicuro di disporre dell'infrastruttura, delle persone e dei dati in atto per iniziare a utilizzare l'intelligenza artificiale in modo significativo per raggiungere i tuoi obiettivi basati sui dati.

Obiettivi basati sui dati: utilizzare fonti diverse

I tuoi dati sono sbilanciati? A meno che non lo stiate tirando da una vasta gamma di fonti, probabilmente lo è. Immagina se tutto ciò che sapevi dei tuoi clienti, ad esempio, fosse la cosa felice che hanno pubblicato sui social media. Oppure, se l'unica cosa che sapevi dei tuoi clienti era ciò che Alexa capita di ascoltare e dare da mangiare al tuo sistema di dati. Non otterresti mai informazioni dettagliate sui problemi che stanno affrontando e sulle aree di opportunità nelle loro vite in cui è possibile contattare in modo proattivo per aiutare. (E non sapresti mai se i dati che stavi guardando fossero accurati.) Ecco perché estrarre dati da numerose fonti ti aiuterà a completare le informazioni che conosci dei tuoi clienti. Ti aiuterà a garantire che i tuoi approfondimenti non siano di parte, e ti darà una comprensione più profonda di loro. Questo, ovviamente, è più facile a dirsi che a farsi, richiedendo la collaborazione tra la linea di business, la scienza dei dati e l'IT. A questo punto, la capacità di far lavorare insieme quei tre gruppi è stata difficile.

Obiettivi basati sui dati: proteggere quella pila di dati

Come mantieni i tuoi dati al sicuro? Come fai a evitare che sia paludoso, sporco e disorganizzato? Come fai a sapere che i dati che stai compilando valgono lo sforzo e il costo per assicurarlo? Parte del prendere decisioni basate sui dati significa prendere decisioni sul fatto che i dati che stai tirando siano utili e se c'è un ROI da tenere al sicuro come deve essere. Se i tuoi dati non sono al sicuro dalla corruzione, non ha valore. E se non è sicuro dagli hacker, potrebbe anche costarti tutto il tuo marchio e la tua reputazione. La sicurezza avrà sempre un impatto sul successo dei tuoi obiettivi basati sui dati. Ancora una volta, un'area in cui la collaborazione con l'IT è importante, indipendentemente dalla quantità di dati che gli scienziati desiderano lavorare autonomamente con i propri strumenti nel proprio cloud.

Obiettivi basati sui dati: argomenti di cultura

Alla fine dei dati, non importa quanti dati raccolgono se nessuno, inclusi i tuoi dirigenti, è disposto a utilizzarlo per prendere decisioni aziendali importanti. La cultura è essenziale per portare avanti qualsiasi progetto nella trasformazione digitale. I dipendenti devono credere nella capacità dei dati di fornire informazioni utili e devono essere disposti a fare il salto quando i dati li indirizzano verso un nuovo territorio. Se la tua azienda non sta costruendo una cultura basata sui dati in una fase di blocco con i tuoi progetti basati sui dati, non vedrai mai il successo nel raggiungere gli obiettivi basati sui dati.

Sì, i big data possono essere un punto di svolta. Può fornire intuizioni strabilianti, salvare innumerevoli ore di lavoro umano, depilare innumerevoli dollari dai profitti. Ma il pensiero dell'era legacy non si limiterà a spostarsi per consentire il passaggio agli stili di lavoro basati sui dati. Devi fare uno sforzo consapevole per dare il benvenuto ai dati nella tua azienda, e ciò significa chiarire un percorso perché faccia ciò che fa: trasformare.