Comment les Big Data peuvent aider votre entreprise à sortir des sentiers battus (Op-Ed)


Comment les Big Data peuvent aider votre entreprise à sortir des sentiers battus (Op-Ed)

Michael Rosenbaum est PDG de Catalyst IT Services. fournit des services de développement de logiciels onshore qui utilisent la collaboration en temps réel et l'analyse propriétaire pour assembler des équipes optimisées. Rosenbaum a contribué à cet article pour MobbyBusiness Voix d'experts: Op-Ed & Insights.

Des ressources humaines et du développement de produits au service client et aux ventes et marketing, les entreprises se tournent de plus en plus vers les Big Data. prédictions qui peuvent aider à mener à des innovations révolutionnaires. C'est une tendance qui couvre un large éventail d'industries.

Prenez le pari de Netflix sur "House of Cards", qui est le contenu le plus diffusé aux États-Unis et dans 40 autres pays. Avant la production, en utilisant Big Data, Netflix savait déjà que les chances d'un blockbuster dans la programmation originale étaient plutôt bonnes. La société a pu analyser et utiliser des données prédictives collectées à partir de 30 millions de «jeux» par jour, de 4 millions d'abonnés et de 3 millions de recherches. En outre, Netflix a tiré parti de l'heure du jour où les spectacles étaient regardés et quels appareils étaient utilisés, et a également constaté que les téléspectateurs qui aimaient la version originale de BBC avaient également tendance à regarder des films mettant en vedette Kevin Spacey ou David Fincher. [Qu'est-ce que Big Data? ]

Procter & Gamble (P & G) - la plus grande entreprise de biens de consommation au monde, présente dans 75 pays et atteint 4,4 milliards de consommateurs - compte également sur le Big Data pour piloter le changement. La société utilise ces données dans toute l'entreprise pour prendre des décisions concernant le déploiement d'innovations dans ses 40 catégories de produits les plus importantes et les plus rentables, évaluer l'efficacité de sa chaîne d'approvisionnement et faciliter la prise de décision en temps réel. Un exemple du travail Big Data de P & G est son Cockpit décisionnel, qui utilise le Big Data et la visualisation pour améliorer la prise de décision en fournissant à 60 000 employés une source d'information unique.

Avec cette demande accrue de Big Data, il y a une demande qui monte en flèche pour les personnes ayant une formation et une expérience dans les domaines de la technologie, de l'ingénierie et des mathématiques - le «TEM» dans le groupe de carrière «STEM». Mais voici une pensée: Envisager d'ajouter le "S" (science) de STEM à votre équipe de Big Data.

Dans un marché où l'un des composants les plus importants de l'innovation est la capacité à fournir des hypothèses et des Une perspective différente peut changer la donne. Les chances de trouver des idées novatrices peuvent être considérablement améliorées simplement en augmentant la diversité des perspectives et des antécédents de l'équipe.

Pourquoi? La plupart des professionnels du Big Data viennent d'un arrière-plan traditionnel de statistiques, de mathématiques théoriques, de mathématiques appliquées et / ou d'économétrie. Considérez quelqu'un formé en science - et, en particulier, en biologie. La plupart des analystes sont habitués à des données structurées et à des modèles clairs. Mais quand les scientifiques veulent prédire les résultats dans le monde naturel, ces données sont rarement parfaitement structurées ou claires.

La biologie n'est pas une science «propre» - contrairement à la physique ou aux mathématiques, ou même à la chimie, 1 + 1 Égal 2. Dans les systèmes biologiques, une myriade de facteurs complexes sont à l'œuvre simultanément; l'ajout d'un nouveau facteur peut donner une réponse cohérente, mais plus probablement, il en résultera une gamme de réponses ou de valeurs. Un biologiste voit les données de la façon dont elles sont représentées dans la nature.

Un exemple parfait est le génome humain (ou toute analyse d'ADN). Il a 3 milliards de paires de bases qui ont toutes été identifiées grâce à la reconnaissance des formes et au criblage de milliards de paires de bases - Big Data - pour trouver des modèles significatifs qui contribuent à une meilleure compréhension du rôle de la génétique dans les maladies. Cette perspective unique peut aider à débloquer des informations cachées à partir d'ensembles de données et de variables que les mathématiciens et les scientifiques dans d'autres domaines pourraient ne pas prendre en compte.

Comment cela se rapporte-t-il au succès dans le traitement des données volumineuses dans le monde des affaires? Avant de tirer des conclusions, les biologistes tiennent compte de nombreuses variables et examinent ensuite de près les variables restantes, ce qui peut sembler contre-intuitif. Avoir des gens habitués à rendre compte du «désordre» et de la complexité dans le monde réel - et qui sont capables de créer une structure autour de ce désordre de manière à permettre aux autres d'analyser et de réfléchir - est essentiel pour obtenir des idées novatrices.

Mon entreprise, Catalyst IT Services, a appliqué les approches Big Data à l'embauche et au montage d'équipe. Catalyst a un biologiste qui a développé une approche de collecte de données sur les candidats qui fournit des informations fiables et prédictives sur les performances futures, permettant à l'entreprise de créer des équipes agiles qui fonctionnent bien avec les clients pour les aider à innover et à atteindre leurs objectifs. L'utilisation de Big Data permet à Catalyst d'identifier les employés les plus performants que d'autres pourraient ignorer, car les employés potentiels n'ont pas les informations d'identification habituelles utilisées pour prendre des décisions d'embauche - les informations d'identification ne permettent généralement pas de prédire le succès. Cette approche se traduit par une meilleure performance individuelle et d'équipe avec des équipes basées aux États-Unis à des coûts équivalents à ceux encourus par l'utilisation de fournisseurs offshore.

Le gourou de la gestion Peter Drucker a identifié sept sources d'innovation. Cependant, chaque source ne mène à l'innovation que par ce que Drucker appelle un «saut d'imagination». Ajouter de la diversité de pensée et des personnes à l'aise avec des modèles inattendus à votre équipe Big Data peut être la clé de solutions imaginatives et d'une innovation meilleure, plus grande et plus rapide.

Les opinions exprimées sont celles de l'auteur et ne reflètent pas nécessairement vues de l'éditeur. Cette version de l'article a été initialement publiée sur MobbyBusiness.


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