大数据分析将如何在企业中发挥重要作用？

公司已经开始采用一种优化方法来优化资源分配，以开辟公司的发展之路，而不是依靠反复试验的方法。最好的实现方法是合并大数据分析技术。大型公司获取的业务数据过于复杂，无法由常规数据处理应用程序处理。有更好的方法来提取有用的信息，这些信息可以支持正确的决策并帮助发现其他情况下看起来随机的数据中的模式。这些技术构成了大数据分析的核心。中小型企业可以通过多种方式利用大数据来为其企业获得最佳的结果。

中小企业如何从数据分析中受益？

小型企业缺乏将全部精力用于大数据投资的资源。因此，中小企业需要更明智的策略来加入大数据趋势。这里有一些提示–

• 中小企业不必担心使用大数据集或小数据集，而应从投资于小规模分析开始，并着重于将数据技术分析用于通过最佳业务数据集进行企业决策。
• 另外，中小型企业应该收集有助于他们解决眼前问题的数据集，而不是在将来使用时收集各种业务数据。
• 由于大多数SMB高管都是依靠个人经验和信念而不是业务数据驱动的结果，因此组织变革成为在较小的组织中引入大数据文化的前提。
• 使用云计算也是在中小企业中有效实施大数据解决方案的要素。云有两个好处：一个；它有助于通过统一平台连接所有服务。第二，中小型企业可以通过采用基于云的大数据处理解决方案来获得可观的成本优势。
• 中小型企业的规模要小得多，因此在运营分析，R&D Analytics等对他们而言毫无意义。相反，他们可以通过专注于客户分析而从中受益。通过更好的产品营销，个性化服务和有针对性的产品，中小型企业可以在成本上获得可观的收入优势。
• 最后，中小型企业应该毫不犹豫地利用其组织外部的数据来深入了解客户的行为，运营和财务管理。

如果中小型企业明确定义自己的目标并且不受市场炒作的干扰，则它们可以从大数据实施中受益匪浅。但是，企业（无论大小）在实施大数据解决方案方面的成功取决于两点。首先是数据的可用性，其次是正确处理技术的实施。

现在出现了一个问题，即您的竞争对手可能如何利用大数据来促进其运营和销售。好吧，让我们从运营，市场营销和销售中的几种大数据使用场景开始-

1）实施价格差异化策略：公司在大数据分析的帮助下使用客户产品级别的定价策略来实现目标。 根据估计，价格上涨1％可以使营业利润提高近8.7％。因此，针对大数据制定正确的定价策略可以显着提高利润率。

2）增强客户响应能力：B2C营销人员正在使用大数据，通过使用数据挖掘技术和大数据分析来深入了解客户行为。在这种情况下，必须正确使用数据分析技术。这将帮助他们制定更多由关系驱动的营销策略，从而提高客户的响应速度，从而改善销售情况。

3）将大数据集成到销售和营销流程中：公司越来越多地投资于客户分析，运营分析，欺诈和合规性监控，R&D和企业数据仓库。如今，这些都被视为销售和营销的一部分。尽管客户分析仍然是这项投资的关键领域，但证据表明，开发其他四个领域已导致每位客户的收入增加以及现有产品和服务的改善。

4）将AI嵌入大数据及其相关技术中： 客户不断变化的需求以及由此带来的自然变化 销售和服务渠道中的大数据分析 在管理任务时，现有系统一直在争抢带宽。 公司现在正在转向人工智能 和自动化技术来应对这些新挑战。大数据的见解帮助创建了可扩展的系统，该系统可用于自动上下文营销。

5）使用地理分析追踪目标受众：许多公司现在都依靠地理分析数据来专注于他们的上市策略。这样做，他们能够占领具有更大销售潜力的地区，并降低其进入市场的成本。

6）搜索引擎优化和搜索引擎营销：SEO和SEM仍然是大数据分析效果最明显的两个领域。在这种情况下，数据分析技术发挥了至关重要的作用。营销人员将大量精力放在SEO，SEM，电子邮件营销，社交媒体营销和移动营销上，并相信这些策略是长期成功的关键。

7）泛组织大数据见解: 公司现在正在转向大数据洞察 用于增加收入和减少营运资金成本。大数据分析通过在组织级别引入可伸缩性来帮助组织在运营中变得更加敏捷。

尽管人们相信大数据仅对正在积极生成大量数据的大公司有利，但事实是，没有数据分析技术，大数据本身是无用的，这为在中小企业中使用数据分析技术提供了理由也一样

支持企业进行大数据分析的10种关键技术

这 大数据分析技术 是几种技术和处理方法的结合。使它们有效的原因是企业集体使用它们以获得战略管理和实施的相关结果。这是有关小型企业和大型公司使用的大数据技术的简要介绍。

1）预测分析

企业规避决策风险的主要工具之一， 预测分析可以帮助企业。预测分析硬件和软件解决方案可以通过处理大数据来用于发现，评估和部署预测方案。

2）NoSQL数据库

这些数据库可用于可扩展数量的存储节点上的可靠和高效的数据管理。 NoSQL数据库 将数据存储为关系数据库表，JSON文档或键值对。

3）知识发现工具

这些工具使企业可以挖掘存储在多个源上的大数据（结构化和非结构化）。这些源可以是不同的文件系统，API，DBMS或类似平台。借助搜索和知识发现工具，企业可以隔离和利用信息以使其受益。

4）流分析

有时，组织需要处理的数据可以存储在多种平台和多种格式下。流分析软件对于过滤，聚合和分析此类大数据非常有用。流分析还允许连接到外部数据源，并将其集成到应用程序流中。

5）内存中的数据结构

这项技术有助于在系统资源（例如动态RAM，闪存或固态存储驱动器）之间分配大量数据。依次启用低延迟访问和连接节点上的大数据处理。

6）分布式存储

分布式文件存储包含复制数据，是一种应对独立节点故障以及大数据源丢失或损坏的方法。有时，还复制数据以在大型计算机网络上实现低延迟的快速访问。这些通常是非关系数据库。

7）数据虚拟化

它使应用程序能够检索数据而无需实施技术限制，例如数据格式，数据的物理位置等。Apache Hadoop和其他分布式数据存储使用它来实时或接近实时地访问存储在各种平台上的数据，数据。虚拟化是最常用的大数据技术之一。

8）数据整合

对于大多数处理大数据的组织而言，一个关键的运营挑战是以对客户交付物有用的方式处理TB级数据。数据集成工具使企业可以跨多个大数据解决方案简化数据，例如Amazon EMR，Apache Hive，Apache Pig，Apache Spark，Hadoop，MapReduce，MongoDB和Couchbase。

9）数据预处理

这些软件解决方案用于将数据处理为一致的格式，并可以用于进一步分析。数据准备工具通过格式化和清理非结构化数据集来加速数据共享过程。数据预处理的局限性在于，其所有任务都无法自动化，并且需要人工监督，这可能既乏味又耗时。

10）数据质量

大数据处理的一个重要参数是数据质量。数据质量软件可以利用并行处理来清理和丰富大型数据集。这些软件被广泛用于从大数据处理中获得一致且可靠的输出。

技术驱动的大数据战略带来的组织收益

大数据分析在组织效率方面发挥着重要作用。 大数据战略所带来的好处使公司获得了超越竞争对手的竞争优势-通常是由于人们提高了认识，而组织及其员工将分析作为决策的基础而获得了收益。这是组织可以通过部署大数据策略而受益的方式–

降低组织成本

大数据解决方案有助于建立高效的制造流程，以需求为导向的生产和原材料的最佳利用。 自动化和使用AI减少人工工作 是在生产和运营中实现成本效率的另一种方式。对销售和财务部门的进一步了解有助于管理人员制定战略，以促进敏捷的工作环境，从而降低总体组织成本。

提高劳动力效率和生产力

数据驱动的决策有助于提高员工的信心。当基于可量化数据做出决策时，而不是被要求自己做出决策时，人们变得更加积极主动和富有生产力。反过来，这可以提高整个组织的效率。

设置有竞争力的价格

正如本文前面所证明的那样，众所周知，制定差异化定价策略有助于制定有竞争力的价格并带来相关的收益。此外，组织可以通过使用大数据来获得价格优势，从而应对同类产品和服务的竞争。

制定基于人口统计的销售策略

人口统计资料会划分大多数市场，但在客户分类中甚至存在更深的分歧。 大数据分析 可以根据客户购买的可能性将其分为不同的等级。这为销售代表提供了更可靠的潜在客户，并帮助他们转化更多。此外，当销售和营销基于大数据洞察力时，销售代表很可能会与潜在客户的倾向和订单历史联系在一起，从而提高了销售代表的优势。

提升品牌忠诚度

客户对关系驱动型营销的反应可能更多。 使用数据分析， 企业可以利用他们对客户需求和期望的先验知识，并相应地提供服务。因此，显着增加了重复下单的机会并建立长期关系。

雇用更聪明的人来从事更聪明的工作

使用大数据技术已成为人力资源管理人员通过从社交媒体，企业数据库和工作搜索引擎访问配置文件数据来识别候选人的有用工具。这使公司能够比总是具有不确定性的传统招聘技术更快，更可靠地进行招聘。此外，当组织在所有平台上使用分析时，必须雇用与他们的政策保持同步的候选人。

重新调整业务策略

大数据战略不仅为组织提供了更好的决策权，而且为他们提供了验证这些决策结果的工具。组织可以使用这些久经考验的业务策略来根据新的需求重新调整其策略或扩展规模。

结论

这点毋庸置疑 Big Data technology 在未来几年将继续发展并涵盖更多领域。随着数据生成速率的提高，即使是规模较小的企业也将发现使用较旧的系统维护数据集非常困难。分析比什么都重要，将成为业务活动背后的指导原则。此外，公司将需要更加自动化， 数据驱动的竞争和生存。 人工智能的发展 使用类似的技术 machine learning 聪明的个人助理也非常依赖大数据。他们在未来的业务管理，制造流程，销售和市场营销以及整个组织中所扮演的角色还有待观察。

但是，承诺的乌托邦仍然是一个美好的时光，对于企业来说，开始投资数据分析技术并为未来做好准备还为时不晚。随着技术的普及，它的实施成本肯定会降低。但是考虑到回报，这项技术的早期采用者肯定会 也成为其主要受益者。