Technologie i Firma

Analityka 3.0. Biznesowe badania nie istnieją dziś bez Big Data

Mateusz Albin | Redaktor serwisu benchmark.pl
Autor: Mateusz Albin
2 komentarze Dyskutuj z nami

Już za 4 lata 80% procesów biznesowych będzie opartych na Big Data – wynika z danych Gartnera.

Big Data Analityka 3.0.

Biznesowa analityka przeszła znaczącą transformację. Informacje o klientach trafiły do wielkiego kotła z napisem Big Data, który stał się podstawą nowoczesnych badań.

W pogoni za skutecznymi prognozami trendów i oczekiwań klientów, rola komercyjnej analityki opartej o ogromne zbiory informacji rośnie z roku na rok. Już za 4 lata 80% procesów biznesowych będzie opartych na Big Data – wynika z danych Gartnera. Im więcej informacji o sobie zostawią potencjalni klienci, tym jest to atrakcyjniejsze narzędzie. A ilość dostępnych danych rośnie lawinowo. Rozwijający się rynek Big Data to nadzieja nie tylko dla przedsiębiorców. Z danych Komisji Europejskiej wynika, że do 2020r. analityka dużych zbiorów danych może przyczynić się do pobudzenia wzrostu gospodarczego państw Unii Europejskiej o dodatkowe 1,9 proc.

Analiza na miarę XXI wieku

 - Rozwijające się dynamicznie strategie biznesowe zwiększają potrzebę poszukiwania i rozwijania innowacyjnych rozwiązań, które usprawnią działalność  przedsiębiorstwa. I właśnie tutaj z pomocą przychodzi analityka biznesowa napędzająca trendy takie jak Big Data oraz Internet of Things. Dzięki jej zastosowaniu powstają zupełnie nowe strategie konkurowania, kreowane są nowe produkty i innowacyjne zasady funkcjonowania firm. Analityka daje możliwości przewidywania konkretnych zjawisk rynkowych, a także zrozumienie oraz zoptymalizowanie wielu procesów wewnątrz przedsiębiorstwa - zauważa Patryk Choroś, Principal Business Solutions Manager SAS Institute Polska.

 Nowoczesne narzędzia analityczne kompletnie zmieniły funkcjonowanie marketingu. W wersji 3.0. analityka połączyła klasyczne metody z potencjałem wielkich zbiorów. To te firmy, które poważnie podeszły do wdrożenia systemów analizy Big Data wyprzedziły mniej dynamiczną konkurencję.

Co przyniesie przyszłość? Thomas H. Davenport, ekspert zajmujący się tą tematyką, przewiduje dopasowywanie się firm do nowych możliwości i wymagań rynku. Pojawi się coraz więcej nowych typów informacji, do przetwarzania których potrzebne będą szybsze technologie i metody pracy.

Jak zastosować nowe narzędzia?

- Analityka 3.0 to fuzja światów klasycznej analityki z potencjałem Big Data. Fuzja realizowana automatycznie i na masową skalę, gdzie organizacja uzyskuje zdolność do kreowania innowacji w procesach biznesowych i ofercie, stosując analitykę do wsparcia każdej podejmowanej decyzji. Strategią Analityki 3.0 jest wplecenie w operacyjne funkcjonowanie przedsiębiorstwa umiejętności skorzystania zarówno z danych historycznych, transakcyjnych, jak i zupełnie nowych, dopiero poznawanych zbiorów o charakterze Big Data - tłumaczy Patryk Choroś. - Tworzenie bardziej wartościowych produktów i usług to istota nowej ery w analityce – dodaje.

Dobrym przykładem na zastosowanie analityki 3.0. jest UPS. Międzynarodowa firma codziennie dostarcza miliony paczek i zatrudnia kilkanaście tysięcy kurierów. W każdej chwili do siedziby przedsiębiorstwa spływa niewyobrażalna liczba danych. To dzięki błyskawicznej analizie kierowcy firmy otrzymują na bieżąco aktualne instrukcje, najczęściej tworzone bez udziału człowieka.

Z takiego podejścia  skorzystać mogą wszystkie branże. Jednak już dzisiaj firmy muszą ocenić, jakie zasoby posiadają i zdecydować, w jakie technologie najlepiej inwestować. Wszystko po to, aby wykorzystać wszystkie możliwości, które niesie era cyfryzacji i nie pozostać w tyle za konkurencją.

Źródło: SAS Institute

Komentarze

2
Zaloguj się, aby skomentować
avatar
Dodaj
Komentowanie dostępne jest tylko dla zarejestrowanych użytkowników serwisu.
  • avatar
    Snack3rS7X
    A jaki z tego pożytek dla klienta?
    1
  • avatar
    Aquagen
    Analityka dużych zbiorów danych dostępnych w firmie jest bardzo ważna, ale mało kto zwraca uwagę na pewien aspekt, który powinien być nierozłącznie związany z powyższymi analizami - jak przełożyć te wnioski na konkretną wartość?
    Samo zebranie i podsumowanie informacji nie gwarantuje jeszcze sukcesu, muszą za tym iść pewne czynności. Najważniejszym ogniwem powinien być człowiek, który oprócz kompetencji z zakresu "czystego" Big Data ma jeszcze wiedzę dziedzinową i potrafi to wszystko przełożyć w wyniki.

    https://www.oreilly.com/ideas/analytics-without-actions-why-bother

    Podsumowując, dla mnie najważniejszym elementem jest człowiek z wewnątrz firmy lub przynajmniej analityk z branży.
    Nawet najlepszy magik od Big Data nie zastąpi specjalisty z wiedzą dziedzinową, który realnie będzie umiał przekuć to wszystko na konkretne usprawnienia i idące za tym zyski.
    1