現在のデータ戦略が時代遅れかどうかを確認するためのチェックリスト – PromptCloud
公開: 2017-12-01実行している企業や運用に関係なく、ユーザー フレンドリーな機能と簡単に理解できる分析が手の届くところにある必要があります。 ビッグデータは、世界中の多くの分野で成功への新たな道を切り開いてきました。 ビジネス プロセスから科学や工学に至るまで、ビッグ データが不可欠な部分ではない場所はもはやありません。 ビジネス目標とデータ戦略のバランスを取ることが最も重要です。 ここで失敗すると、収益、顧客、成長の機会を失うことになります。
これは、重大な問題であり、主要な懸念事項です。 ビッグデータ戦略を保証できますか? 現在の運用ニーズに対応し、熟達しているか? データ戦略がリード、利益、または成功した取引を取得することに成功していない場合は、間違いなく間違った方向に進んでいます.
何がうまくいかないのですか？
ビッグデータが組織にもたらすメリットを無視したり、否定したりすることはできません。 それを活用する技術を知っていれば、間違いなく有用なリソースです。 ただし、戦略的に考えないと、物事がうまくいかない可能性があります。 これは、時代遅れで陳腐なデータ戦略の最大の兆候です。 何が問題なのか疑問に思う前に、よくあるデータ戦略のエラーを簡単に見てみましょう。
1. データ収集は目的を欠いている
組織のニーズを認識していないか、ビジネス目標について深い考えを持っていない限り、データ収集は何の結果ももたらしません。 膨大なデータ セットの中から正確なデータ ポイントを特定することは、ほとんど不可能です。 最も重要なことは、スマートで更新されたデータ アプローチを採用できず、どこにも行き着かないことです。
2. ビッグデータは万能の救世主
よく組織化されたビジネス プロセスに組み込まれたスマートなデータ戦略は、非常に優れた成果をもたらします。 プロセス開発者とビジネス オーナーのほとんどは、ここで失敗します。 ビッグ データは、あなたの夢のベンチャーにとって万能なリソースではありません。 これは非常に重要ですが、スタンドアロンのリソースではありません。 重要な分析、強力なマーケティング、専任スタッフなどの組織要素を最大限に活用するデータ中心の戦略を構築することが不可欠です。
3. 多ければ多いほどよい
時々、起業家は独特の認識を発達させます。 彼らは、データ量が多ければ多いほど、組織にとってより良いと考える傾向があります。 いつもそうであるとは限りません。 膨大な量のデータを収集すると、未使用および未使用のデータ セットが蓄積される可能性があります。 それはさらに「ダークデータ」の機会を生み出します。 効果的かつ適切な保管が難しくなり、データの浪費にもつながる可能性があります。
4. 無関係なデータセット
あなたが起業家やベンチャー企業の経営者である場合、無関係なデータセットを収集して活用することは、重大な犯罪にほかなりません。 適切なビジネス チャンスを逃すだけでなく、誤った情報に基づいた行動、誤った決定、誤った仮定を行うことになります。 古いデータは、組織に大混乱をもたらす可能性があります。 現在のビジネス ニーズに関する重要な洞察を得る機会がないため、古いデータは完全に誤解を招く可能性があります。
5. データのガバナンスと管理
データセットを制御および管理することは、たまたま重要な要件です。 データを制御できなくなると、これらのデータ セットのシームレスな組み込みと実装が不可能になります。 それは、ユーザーフレンドリーな分析の作成に失敗したときです。
6. 不適切なデータの視覚化
データを視覚化することは、その利点を理解する上で非常に重要です。 不適切な視覚化は、不正確で不完全な実装につながる可能性があります。 結果として、組織は望ましい目標を達成できなくなります。
これらは、誤ったデータ戦略につながるエラーの一部です。 それらのいずれかと同一視する場合は、解決策を見つける時が来ました。 最も重要な質問を自問してください。 データ戦略は最新であり、現在の組織のニーズと同等ですか? 戦略は整っていますか？ 少し努力して、答えを見つけられるようにしましょう。
戦略はどこまで正しいですか？
データ分析は、事業運営の不可欠な部分になっています。 旅行と観光、食品と飲料、ホスピタリティとファッションのいずれであっても、データ分析は優れた決定を下すのに役立ちます。 ビジネス組織は、未知の未踏の領域でニッチを開拓するために積極的な努力をしています。 彼らは、運用を刷新し、プロセスを近代化し、科学的根拠に基づいて再構築するために重要な成果を上げたいと考えています。 議論を進める前に、彼らがそのような行動をどのように行っているかを見てみましょう。
1. モバイル企業: 機械学習を重要なデータ分析と組み合わせると、モバイル企業に無限の機会が生まれます。 携帯電話を販売する小売業者は、消費者のニーズを特定し、市場動向に関する重要な洞察を得ることができます。 そうすれば確実に売上アップにつながります。 そこから生じる予測分析とアルゴリズムは、市場パターンのアイデアを提供します。
2. 銀行機関: 顧客は、最新の銀行機能を体験する機会があります。 ビッグデータの出現により、プロセスが自動化され、銀行の待ち行列が減少しました。 個人は、手間のかからない銀行体験を得るより良い機会を得ることができます。
3. マーケティング ベンチャー: マーケティング担当者は、この革命的な変化を最大限に活用しています。 彼らは重要なデータセットを利用して活用し、マーケティング活動を促進しています。 特定の消費者の好みや欲求に応じて、マーケティング担当者はプロセスを変革し、リアルタイムの洞察に基づいて行動しています。
これらのデータ セットの重要性と現在の使用パターンは、上記の説明に反映されています。 現在のデータ戦略に疑問がある場合は、包括的なチェックリストを準備する時期です。 データが古いかどうかを示す問題点を把握しておいてください。
革新力の重要性
自己学習アルゴリズムと重要な分析は、今日のビジネスの重要な側面です。 小売業であれば、この2つの要因が大きな戦力になることは間違いありません。 綿密で詳細な評価はもはや必要ありません。 完璧なデータ戦略は、重要な要件について非常に明確なアイデアを生み出すのに役立ちます。 何を生産または提供するかに関係なく、企業には既存の道を活性化し、新しいチャネルを作成する機会もあります。 それがいくつかの組織でどのように機能するかです。
では、あなたが使用し、活用しているデータが適切かどうかをどのように判断しますか? 最新のデータ セットに依存し、古いデータに基づいて誤った決定を下さないようにすることが不可欠です。 参照できるチェックリストは次のとおりです。
1. データセンターの強度は十分ですか?
信頼できるデータセンターはありますか? 信頼できるデータ センター ホスティング サービスを利用することは、この点で非常に重要であることが証明されます。 十分に確立されたデータ センターがない場合、更新されたデータ セットにアクセスできる可能性は大幅に低下します。
2. データはビジネス目標に沿っていますか?
データ分析を中心に組織を構築するべきではありません。 むしろ、逆であるべきです。 ビジネスの目標と目的を有用なデータ リソースに合わせます。 データ戦略は、プロセス、運用、およびビジネス機能を念頭に置いて構築されていることを確認してください。 これは、組織の成長に合わせてこれらの戦略を更新するのに役立ちます。 データ戦略が企業とともに成長する場合、全体がスケーラブルでなければなりません。
3. データ管理の技術を知っていますか?
データの制御とガバナンスは、データ戦略を維持するための重要な要素です。 組織データの管理に失敗すると、現在の必要性を理解することが難しくなります。 無関係で重要でないデータ セットを使い続けると、組織の成長に大きな悪影響を与える可能性があります。
データのレポートと分析は似ていますか?
分析とデータ レポートは 2 つの異なるものです。 事業主や起業家のほとんどは、これら 2 つのプロセスを混同しています。 ビッグデータは単なる発見プラットフォームではなく、それを特定することが非常に重要です。 チェックリストのこれらのポイントは、ビジネスに適したデータ戦略を持っているかどうかを特定するのに役立ちます。 改善の余地があるかもしれません。 その場合、データ分析アプローチを最新化およびアップグレードする方法も知っておく必要があります。
アジャイル運用
現在の市場動向を見ると、機敏で柔軟で強力なプロセスの重要性は否定できません。 スピードは、今日のすべての組織にとって最も重要な要件です。 成長曲線を先取りしたい場合は、スピード、器用さ、敏捷性を受け入れることが重要です。 適切なデータ分析のヒントと革新的な戦略があれば、強力な組織を構築することは難しくありません。
別れの思い
すべてのビジネスベンチャーは他とは異なります。 当然のことながら、彼らの活動分野は独特です。 効果的で有用かつ動的なデータ セットと、潜在的でアクティブなエンゲージメント モデルを組み合わせることは、正しいことです。 これにより、次のような多くの利点が保証されます。
- 市場をリードするサービスの基盤を整える
- 革新的なビジネスアプローチの育成
- 業界動向のフォローと追跡
- ビジネスモデルのアップデート
- 効果的な改善チャネルの作成
これらの利点は、ビジネス組織の成長に消えることのない影響を残します。 ビジネス オーナーは、新しいプロジェクトやプロセスに着手する際、非常に明確なロードマップを念頭に置いておく必要があります。 データ アナリスト、IT 専門家、およびプロセス開発者は、組織の改善に向けて協力する必要があります。 世界中の無数の組織のベンチマークを設定する一流企業を夢見るなら、その基盤を強化することが重要です。 そこで、具体的で的を絞った有用なデータ戦略が役に立ちます。 堅牢なエンタープライズ アーキテクチャを構築するための鍵となるため、それらを定期的に構築、更新、および変更するようにしてください。