Companiile au devenit din ce în ce mai deschise în utilizarea software-ului pentru a colecta date de la clienți în timp ce navighează pe internet, făcând „big data” un cuvânt de interes major în lumea afacerilor. Cu toate acestea, este esențial să înțelegem ce este exact big data și rolul potențial pe care îl poate juca în dezvoltarea afacerii. Aici intervine un analist de big data. „Ce este un analist de big data ?” Să aflăm.
În primul rând, vom detalia ceea ce trebuie să știți despre acest domeniu și importanța acestuia în conducerea organizațiilor.
Ce este Big Data Analytics ?
Big Data se referă la cantitatea mare de date disponibile despre interesele consumatorilor și modul în care oamenii interacționează cu afacerile. Prin urmare, analiza datelor mari se referă la modalitățile în care organizațiile pot folosi aceste informații pentru a-și înțelege mai bine clienții, creând interacțiuni mai personalizate pentru publicul țintă și îmbunătățind experiențele clienților existenți.
Acest domeniu a devenit din ce în ce mai important, managerii de afaceri abia începând să vadă bogăția de informații pe care o poate oferi big data.
De ce este important Big Data?
Atunci când companiile au acces la seturi de date mari și la informațiile de afaceri pe care le oferă, pot lua decizii semnificativ mai bune cu privire la orice, de la cum să ajungă la clienți până la momentul în care ar trebui să plaseze comenzi noi de consumabile pentru produsele lor.
Luare a deciziilor în cunoștință de cauză: companiile vor avea acces la informațiile și informațiile de care au nevoie pentru a lua decizii cu privire la direcția companiei, cum să investească profiturile afacerii și ce le-ar putea aduce viitorul, astfel încât să poată valorifica oportunitățile potențiale. Știința datelor poate ajuta profesioniștii să înțeleagă ce s-a întâmplat în trecut și să le folosească pentru a anticipa ce se poate întâmpla în curând și cum să se pregătească.
Eficiență operațională sporită: Cu date, va exista o urmărire clară a modului în care proiectele operaționale decurg, inclusiv cine a gestionat ce sarcini și cât de bine a fost finalizat proiectul. Profesioniștii vor avea acces la ceea ce au nevoie și când au nevoie de el, facilitând ridicarea standardelor de eficiență operațională.
Avantaj competitiv: Cu analize mari, companiile pot urmări și performanța concurenților lor. Este posibil să le analizați site-urile web și campaniile și să culegeți informații despre locurile în care excelează și unde sunteți insuficient, ajutându-vă să identificați zonele de îmbunătățire.
Dezvoltarea de noi modele de afaceri: Cu big data, companiile își pot maximiza eficiența în întregul lor model de afaceri. Aceștia pot analiza datele despre modul în care echipele lucrează împreună cel mai eficient, cum să gestioneze cooperarea interdepartamentală și chiar ce fac concurenții. Toate aceste informații vă pot ajuta să gestionați așteptările și să vă asigurați că modelul de afaceri selectat funcționează optim pentru afacerea dvs.
Rolul unui Analist de Date în Afaceri
Un analist de date ajută la menținerea tuturor pe drumul cel bun. Ei au informațiile de care compania are nevoie pe întregul spectru, de la informații despre clienți până la cum să-i mențină pe toți să lucreze împreună bine. Am identificat cinci responsabilități cheie pe care analiștii de date ar trebui să le poată gestiona cu ușurință cu un MBA în analiză de date sau analiză de afaceri.
1. Colectarea și Gestionarea datelor
Analiștii de date pot ajuta la gestionarea proceselor de colectare a datelor la nivelul organizației lor. Acest lucru necesită profesioniști care cunosc tipurile de indicatori cheie de performanță, sau KPI, care vor oferi cea mai relevantă perspectivă asupra succesului și deficiențelor organizației. Ei pot folosi apoi această perspectivă pentru a configura sisteme pentru a colecta informațiile necesare, astfel încât afacerea să aibă ceea ce are nevoie pentru a satisface nevoile clienților și pentru a menține compania profitabilă.
2. Analiza datelor
Analiștii de date mari se vor ocupa, de asemenea, de responsabilitățile analizei datelor, așa cum sugerează și numele. În acest rol, ei vor combina toate datele pe care le-au colectat și vor folosi diverse sisteme matematice pentru a determina ce pot învăța din acestea. Aceștia pot obține informații despre modul în care clienții interacționează cu organizația, cât de bine funcționează echipele în cadrul companiei și chiar unde afacerea poate eficientiza operațiunile.
Analistul de date va trebui să determine ce date le vor oferi aceste informații valoroase. De asemenea, vor trebui să urmărească modul în care datele se schimbă în timp.
3. Raportare și Vizualizare
Nu numai că analistul de date trebuie să determine cum funcționează afacerea și unde se poate îmbunătăți, dar trebuie și să împărtășească aceste informații cu alții din organizație.
Această responsabilitate necesită înțelegerea modului de rezumare a constatărilor și de a le converti metodologiile într-un limbaj pe care toată lumea îl poate înțelege. De exemplu, elementele vizuale atrăgătoare, cum ar fi grafice și diagrame, pot face datele mai ușor de înțeles pentru toată lumea. Atunci când profesioniștii în date sunt capabili să-și comunice rezultatele în mod eficient, devine mai ușor să implementeze schimbările și schimbările propuse, deoarece toată lumea înțelege de ce aceste schimbări vor fi avantajoase pentru organizație.
4. Analiza predictivă și Dezvoltarea strategiei
De asemenea, datele pot ajuta companiile să efectueze analize predictive, care vor ajuta la dezvoltarea strategiei. Cunoașterea modului în care s-a comportat afacerea în trecut și a tuturor factorilor diferiți care au influențat performanța, poate ajuta profesioniștii în date să vadă cum va performa afacerea probabil în viitor.
Aceste informații pot ajuta afacerea să creeze o strategie în anticiparea acestor schimbări, potențial reducând sau evitând complet orice rezultat negativ.
Planificarea strategică eficientă asigură, de asemenea, că organizația își folosește resursele cu înțelepciune. De exemplu, dacă o afacere se confruntă în mod regulat cu o creștere a vânzărilor într-un anumit moment al anului, atunci organizarea personalului pentru a se adapta la această schimbare poate ajuta la maximizarea oportunităților și la evitarea întârzierilor.
5. Administrarea Datelor și Controlul Calității
Cu cantitatea enormă de date pe care o poate colecta o afacere, nu toate informațiile sunt egale. Analiștii de date trebuie, de asemenea, să se asigure că datele pe care le colectează sunt relevante și oportune pentru organizație. De asemenea, trebuie să se asigure că trimit eficient orice „zgomot” care ar putea încurca analizele pe care doresc să le efectueze. De exemplu, luați în considerare o afacere care își reproiectează site-ul web. Dacă analiștii uită să filtreze vizitele site-ului web care provin din interiorul organizației – ca și în cazul tuturor persoanelor implicate în reproiectare vizitează site-ul web – aceștia pot obține impresii inexacte despre popularitatea noului lor design de site.
Utilizarea Big Data în Afaceri în viitor
Companiile abia au început să înțeleagă întregul potențial al ceea ce datele pot face pentru organizații. Când sunt utilizate corect, datele pot oferi o perspectivă incredibilă asupra modului în care oamenii interacționează cu afacerea și a ceea ce doresc clienții să vadă de la companii. Toate aceste informații pot ajuta la eficientizarea afacerilor. Iată doar câteva moduri în care datele vor juca probabil un rol tot mai mare în dezvoltarea afacerii în viitor.
Proliferarea Surselor de Date
Deși reglementările recente din diferite regiuni au restricționat modul în care companiile pot colecta și urmări clienții online, companiile au încă oportunități ample de a afla mai multe despre publicul țintă. Companiile continuă să găsească noi modalități creative de a colecta date, care vor crește acoperirea analizei datelor.
Emanciparea Analizei în Timp Real
Analiștii de date vor avea, de asemenea, o capacitate din ce în ce mai mare de a urmări clienții în timp real, văzând modul în care aceștia interacționează cu conținutul în acest moment și încurajându-i să se implice în continuare cu afacerea. De exemplu, o companie poate trimite un e-mail de declanșare atunci când clienții vizitează o pagină de prețuri sau pot începe o conversație cu un reprezentant de vânzări atunci când cineva termină o demonstrație a produsului. Cunoașterea a ceea ce fac clienții în timp real și a ceea ce îi interesează cel mai mult în acel moment va ajuta la creșterea angajamentului personal.
Integrarea Inteligenței Artificiale și Machine Learning
Integrarea AI și a învățării automate va ajuta companiile să folosească datele clienților pentru a oferi interacțiuni personalizate. De exemplu, chatboții care încorporează date despre întrebările obișnuite ale clienților pot îmbunătăți timpul de răspuns. E-mailurile și mesajele automate care reflectă intențiile probabile ale clienților pot, de asemenea, atrage clienți. Potențialul de a răspunde în timp real clienților poate oferi oportunități excelente de vânzare.
Utilizarea sporită a Analizei Predictive
Analiza predictivă poate ajuta companiile să folosească comportamentul și tendințele clienților din trecut pentru a determina ce se va întâmpla probabil în viitor. Această perspectivă poate ajuta companiile să planifice campanii de marketing, să structureze canalele de e-mail și să interacționeze cu clienții.
Experiențe personalizate pentru clienți
Clienții de astăzi adoră experiențele personalizate. Vor să știe că sunt mai mult decât un număr pentru afacerile de la care cumpără. McKinsey a descoperit că 76% dintre clienți au șanse mai mari să cumpere de la mărci care își personalizează mesajele. Cu date, companiile pot prezice mai bine ce le pasă clienților, creând experiențe mai individualizate.
