Tổ chức của bạn đã sẵn sàng để sử dụng dữ liệu lớn chưa?

Dữ Liệu Lớn.

Dữ Liệu Lớn. là khát vọng hơn là thực tế đối với hầu hết các tổ chức tiếp thị. Sự đồng thuận rộng rãi về giá trị chiến lược của Dữ liệu lớn đã nhường chỗ cho vô số các vấn đề kỹ thuật khó hiểu cần thiết để cấu trúc hệ sinh thái dữ liệu và mang lại những hiểu biết rõ ràng theo hướng dữ liệu trong truyền thông cá nhân hóa.

Bạn có thể đánh giá mức độ sẵn sàng của tổ chức để tận dụng Dữ liệu lớn bằng cách phân tích khả năng của tổ chức trên bảy lĩnh vực chính:

  1. Tầm nhìn chiến lược là sự chấp nhận Dữ liệu lớn như một yếu tố đóng góp quan trọng để đáp ứng các mục tiêu kinh doanh. Hiểu rõ cam kết và mua lại C-Suite là bước đầu tiên, sau đó là phân bổ thời gian, trọng tâm, mức độ ưu tiên, nguồn lực và năng lượng. Thật dễ dàng để nói bài nói chuyện. Tìm kiếm sự không kết nối thường xuyên giữa các giám đốc điều hành cấp cao, những người đưa ra các lựa chọn chiến lược và các nhà khoa học dữ liệu cấp độ làm việc, các nhà phân tích dữ liệu và các nhà tiếp thị tập trung vào dữ liệu thực sự làm công việc. Các quyết định thường được đưa ra mà không có đủ đầu vào ở cấp độ làm việc. Thông thường, góc nhìn từ trên xuống và góc nhìn từ giữa là hoàn toàn khác nhau.
  2. Hệ sinh thái dữ liệu có thể là một trở ngại hoặc một tác nhân. Nhiều công ty bị mắc kẹt bởi các hệ thống kế thừa và các khoản đầu tư chìm đắm. Không phải công ty nào cũng có một tầm nhìn tương lai rõ ràng được ánh xạ cho hệ thống ống nước hiện có. Thường xuyên có sự xích mích giữa những người quản lý kỹ thuật của bối cảnh CNTT và những người dùng doanh nghiệp, những người ngày càng nắm giữ ngân sách liên quan. Trong nhiều trường hợp, tầm nhìn về phía trước là một tập hợp các cách giải quyết. Thêm vào sự nhầm lẫn là hơn 3500 công ty cung cấp tất cả các cách giải pháp công nghệ đưa ra các tuyên bố tương tự, sử dụng ngôn ngữ tương tự và cung cấp các giao dịch tương tự.
  3. Quản trị dữ liệu đề cập đến việc hiểu các nguồn dữ liệu, có kế hoạch nhập, chuẩn hóa, bảo mật và ưu tiên. Điều này đòi hỏi sự kết hợp của các biện pháp bảo mật nhanh, chế độ cấp phép được xác định rõ ràng và các con đường để truy cập và kiểm soát. Các quy tắc quản trị cân bằng giữa quyền riêng tư và tuân thủ với việc sử dụng linh hoạt và tái sử dụng dữ liệu. Các vấn đề này thường bị xáo trộn hoặc kết hợp với nhau do hoàn cảnh thay vì phản ánh các chính sách và giao thức được thiết kế tốt.
  4. Phân tích ứng dụng là một chỉ báo về mức độ mà một tổ chức đã triển khai phân tích tài nguyên và có thể mang trí tuệ nhân tạo và máy học vào hoạt động. Các câu hỏi quan trọng là: một tổ chức có đủ phân tích tài nguyên và chúng được triển khai như thế nào? Chúng tôi phân tích nhúng vào quy trình làm việc tiếp thị và chiến lược hay được khai thác trên cơ sở đặc biệt? Chúng tôi phân tích thúc đẩy các quyết định kinh doanh quan trọng và thúc đẩy hiệu quả trong việc mua lại, giữ chân, giảm chi phí và lòng trung thành?
  5. Cơ sở hạ tầng công nghệ đánh giá phần mềm và cấu trúc dữ liệu được sử dụng để nhập, xử lý, làm sạch, bảo mật và cập nhật luồng dữ liệu chảy vào hầu hết các công ty. Các chỉ số chính là mức độ tự động hóa và khả năng chuẩn hóa các tập dữ liệu, giải quyết danh tính cá nhân, tạo các phân đoạn có ý nghĩa và liên tục tiếp nhận và áp dụng dữ liệu thời gian thực mới. Các chỉ số tích cực khác là liên minh với các ESP, tự động hóa tiếp thị và các nhà cung cấp điện toán đám mây.
  6. Phát triển ca sử dụng đo lường khả năng của một công ty trong việc thực sự sử dụng dữ liệu mà họ thu thập và xử lý. Họ có thể xác định khách hàng "tốt nhất" không; dự đoán các đề nghị tốt nhất tiếp theo hoặc nuôi dưỡng những người có khả năng trung thành? Họ có các cơ chế công nghiệp hóa để tạo thông điệp được cá nhân hóa, thực hiện phân đoạn vi mô, phản hồi hành vi trên thiết bị di động hoặc mạng xã hội hoặc tạo nhiều chiến dịch nội dung được phân phối trên nhiều kênh không?
  7. Ôm người đàn ông toán học là một chỉ số của văn hóa doanh nghiệp; phép đo mức độ mong muốn thực sự của một tổ chức nhằm khám phá, áp dụng và tiếp thu các phương pháp tiếp cận mới và công nghệ mới. Mọi người đều nói về sự hùng biện của chuyển đổi dữ liệu và kỹ thuật số. Nhưng nhiều người lo sợ WMDs (vũ khí phá vỡ toán học). Rất ít công ty đầu tư thời gian, nguồn lực và tiền mặt để biến việc lấy dữ liệu làm trung tâm trở thành tài sản cơ bản của công ty. Để sẵn sàng cho Dữ liệu lớn có thể mất nhiều thời gian, tốn kém và gây khó chịu. Nó luôn đòi hỏi những thay đổi đáng kể về thái độ, quy trình làm việc và công nghệ. Chỉ số này đo lường cam kết thực sự của tổ chức đối với các mục tiêu sử dụng dữ liệu trong tương lai.

Nhận ra lợi ích của Dữ liệu lớn là một bài tập trong quản lý thay đổi. Bảy tiêu chí này cho phép chúng ta có cái nhìn rõ ràng về vị trí trên phổ biến đổi mà một tổ chức nhất định rơi vào. Hiểu được bạn đang ở đâu so với nơi bạn muốn có thể là một bài tập hữu ích nếu tỉnh táo.

 

Bạn nghĩ gì?

Trang web này sử dụng Akismet để giảm spam. Tìm hiểu cách xử lý dữ liệu nhận xét của bạn.