大數據分析如何影響業務

大數據分析涉及管理檢查大量數據。 為了做出正確的業務決策，分析收集的數據至關重要。 現在的公司正在轉變他們的商業意識形態，從知識組織演變而來。 企業正在擁抱電力數據和技術。 在引入大數據概念以深入了解業務並發現趨勢之前的幾十年。 從本質上講，企業希望更加客觀和數據驅動，以更智能、更高效地執行。 為了將您的業務提升到一個新的水平，必須為您的業務提供一個智能維度。 大數據分析由高級軟件管理，可減少分析時間和成本以做出業務決策。 如果您比以往任何時候都快速完成工作並更快地實現目標，那麼您將獲得企業的競爭優勢。 因此，企業使用該軟件的成本更低。 然而，從數據中獲得有意義的洞察力並將知識轉化為行動說起來容易做起來難。 為了提高業務效率，每個組織都收集相關信息。 然而，很少有公司了解分析數據的重要性，從而引導您的業務朝著改進的方向發展。 數據趨勢可以提供隱藏的洞察力來識別問題並幫助找到替代的工作方式。 它使公司更有生產力，更有效率，並且可以預測未來的市場趨勢。

公司在計劃應用數據分析之前需要採用健康的策略。 管理員工的績效很重要。 跟踪所有分散和未格式化的數據是一項單調的任務。 因此，通過數據分析來管理這些數據以製定和實施有關如何在流程中向前推進以利用收益的進一步計劃將是一個明智的決定。

業務數據分析的應用涵蓋了近五個實踐領域，其中包括：

• 認識研究問題
• 數據來源
• 分析數據
• 解釋和報告數據
• 使用結果來影響決策

對於簡單快速的解決方案，數據科學家使用編程語言、API 和框架：

• R 編程
• 斯卡拉開發
• Spark MLlib
• Python

大數據分析可以提高客戶獲取和保留率

客戶是提升業務甚至賺取收入的最重要的事實。 沒有堅實的客戶基礎，任何企業都無法取得成功。 當您贏得穩固的客戶群時，這並不是遊戲的結束，從這裡開始，企業將面臨激烈的競爭以保持其在市場上的地位。 您的整體表現可能會引起不利的情況，也可能會在業務上保持成功。 通過在您的業務中應用大數據，您可以觀察各種與客戶相關的模式和趨勢。 在現代商業世界中收集所有客戶數據非常容易，這簡化了企業主了解客戶的過程。 通過分析結構化和非結構化數據，企業可以收集的數據越多，企業採用的模式和趨勢就越多。 您需要開發客戶數據分析機制，然後您的企業將能夠獲得錯綜複雜的行為洞察力來留住客戶群。 通過理解客戶洞察力，企業可以滿足消費者對您的需求。 這是您為了獲得高客戶保留率而可以採取的主要步驟。

可口可樂公司通過使用大數據分析來提高客戶保留率，樹立了榜樣。 從 2015 年起，可口可樂通過創建以數字為主導的忠誠度計劃來加強數據戰略。 可口可樂公司的董事澄清說，大數據分析是他們公司高客戶保留率的重要原因。

“在數字化轉型時代，數據在可口可樂保持相關性並與消費者保持聯繫方面發揮了多大作用？ 數據和產品開發呢？

數據在營銷和產品開發中發揮著越來越重要的作用。 消費者在與我們分享他們的意見方面做得很好——無論是通過電話、電子郵件還是社交網絡——這讓我們能夠聽到他們的聲音並調整我們的方法。 我們經常談論為什麼我們有兩隻耳朵和一張嘴——多聽比多說好。 這適用於我們處理消費者輸入的方法。 數據還幫助我們為不同的受眾創建更多相關的內容。 我們希望專注於創建對不同受眾有不同看法的廣告內容。 有些人喜歡音樂。 無論一年中的什麼時候，其他人都會觀看每項運動。 我們的品牌已經在這些空間中可見，我們正在努力利用數據帶來符合人們熱情的品牌內容。”

作為創新驅動和產品開發

大數據分析有能力幫助公司創新和重新開發他們的產品。 大數據已成為通過支持創新和產品改進來創造額外收入流的途徑。 組織首先在設計新產品線和重新設計現有產品之前，盡可能多地糾正技術上可能的數據。

Caesars Entertainment 首席分析官 Ruben Sigala 在此帳戶上表達了他的想法：“我們發現具有挑戰性的，以及我在與許多同行的討論中發現仍然具有挑戰性的是，找到一套工具，使組織通過該過程有效地創造價值。 我聽說在某些應用程序中取得了個人勝利，但是，擁有一個更具凝聚力的生態系統，其中完全集成是我認為我們都在努力解決的問題，部分原因是它還處於早期階段。 儘管在過去的幾年裡我們似乎一直在談論它，但技術仍在不斷變化。 來源仍在不斷發展。”

供應鏈管理中的大數據

大數據分析有助於建立更大的網絡、清晰度和洞察力，以開發卓越的供應鏈管理。 因此，大數據分析可以拯救管理層，解決之前面臨的限制。 通過傳統的企業管理系統和供應鏈管理系統，可以消除約束。 通過使用大數據，供應商能夠利用更高水平的情境智能。

不同的組織收集不同行業和組織的信息，這使他們具有競爭優勢，可以觀察營銷趨勢在哪裡增加或減少。 它允許公司彌合銷售過程之間的潛在差距。 它將變得易於訪問，公司內的每個人都可以使用它來提高生產力並簡化決策過程。 數據分析已成為塑造業務進步和做出決策的不可或缺的工具。 數據分析授權員工查看數據並做出明智的業務決策，以改進產品和服務。 管理大量結構化和非結構化數據通常看起來很困難。 用於數據可視化的工具，如 Logi、Tableau、Power BI，可以很高興地在眾多有意義的圖表中呈現洞察力。 它允許業務人員在多維數據集之間建立聯繫，並提供通過圖形表示來解釋數據的獨特機會。 數據分析為預測和知識發現能力提供了空間。 它有助於了解業務發展的現狀或為未來的成果奠定堅實的基礎。 它還使企業能夠破譯當前的市場情況並改變處理業務的方式或糾正與市場需求相匹配的新開發流程的需求。 數據分析可幫助公司識別精簡運營和提高利潤率的潛在機會。 在您的數據系統中發生潛在問題之前，其運營效率消除了發生問題並採取必要措施的過程。

數據分析師的任務是幫助組織提高運營效率，從而幫助公司從競爭優勢中受益。 為了利用數據分析技術，組織需要了解數據的核心並規範要達到的輸出。

大數據在初創企業中的作用

開展創業業務需要全面的規劃和編程。 在實現預期目標的同時，業主面臨著一些障礙。 由於大多數初創公司在他們的基礎上都非常真誠地嘗試投資，他們希望在很小的範圍內採用新技術，但結果卻是驚人的。 Bag Data 通過原始數據和工具的極端增長在初創企業中發揮著重要作用。 大數據為這些小型企業提供了足夠的空間，可以有效地與大型企業競爭。 在過去的幾年裡，世界上 90% 的最重要數據是通過大數據進行管理的，非結構化數據的地位以 60% 到 80% 的速度上升。 大數據提供相關和及時的反饋，並有助於關注品牌進展。 創業公司可以在他們的業務中獲得相當大的地位，並且可以使用大數據洞察力快速發展戰略。 管理大數據系統以採用新的營銷策略所需的工具有多種形式。

為此，AIG 首席科學官 Murli Buluswar提出：“從知識文化向學習文化演變的最大挑戰——從很大程度上依賴於啟發式決策的文化到更加客觀的文化和數據驅動並擁抱數據和技術的力量——真的不是成本。 最初，它主要以想像力和慣性告終。 在過去的幾年裡，我學到的是，恐懼的力量是相當巨大的，它可以讓自己在今天以不同的方式思考和行動，並在今天提出以前沒有問過我們角色的問題。 正是這種思維方式的轉變——從以專家為基礎的思維方式轉變為更有活力、更以學習為導向的思維方式，而不是固定的思維方式，我認為這對任何公司的可持續健康至關重要，無論大小，或中等。”

營銷和客戶覆蓋

大數據已經影響了營銷和客戶範圍的革命性變化。 通過數據歷史，可以輕鬆跟踪目標客戶的記錄。 不僅如此，您還可以根據客戶的選擇制定營銷策略。 甚至您可以為每個消費者提供定制化的優惠，一次就能吸引他們的注意力。 通過創建大量數據，跟踪客戶選擇社交媒體的記錄發揮著重要作用。 通過反饋和評論的歷史，公司可以了解他們的品牌和服務如何滿足客戶的期望。 充分了解他們的受眾以及您的業務需求如何，您可以定位營銷和內容策略活動。 該領域的其他重要因素是點擊率和跳出率，它會通知您營銷的整個過程是如何進行的。 點擊率會通知您網站的流量，而跳出率會告訴您有多少客戶離開了您的網站。 了解您的流量的更好方法是同時衡量兩個點擊率和跳出率。 對於您的企業來說，了解您的流量率非常重要。 搜索引擎優化只能使您的網站對用戶友好，並使您的頁面排名更高。

總結：

企業日益擴大，為了正確監控您的業務，分析收集的數據以了解您的業務的當前狀態並根據記錄做出決策非常重要。 所有企業都使用互聯網。 大數據可以在初創企業和現有企業取得成功方面發揮重要作用。 他們很容易使用智能技術來提升他們的業務地位。 由於小企業投入的資金較少，他們往往會利用技術優勢來見證快速增長。 大數據通過滿足成本降低的功能和提高效率的空間來提供兩者。 數據分析師可以靈活地為您的組織在幾乎所有可能的方面產生遠見。

標題圖片來源：https://bit.ly/2P2jGTq