Big Data: De quoi votre entreprise a-t-elle vraiment besoin?

"Chaque secteur vertical aujourd'hui s'ouvre au monde du Big Data", a déclaré Anil Kaul, le PDG. de la société d'analyse intelligente Absolutdata. «Les petites entreprises ... ont commencé à tirer parti d'une combinaison de technologies internes et tierces pour développer une vision à 360 degrés de leurs clients en utilisant des données provenant de sources multiples, mais le principal défi consiste à déterminer quelles sont les données sur lesquelles se concentrer réellement. Vladik Rikhter, PDG de la société de gestion de ressources humaines et de gestion des tâches Zenput, a déclaré qu'il y a beaucoup de «bruit» autour du Big Data, et que les entreprises doivent se rendre à

"Les entreprises ne devraient prêter attention qu'à une ou deux mesures clés pour avoir une bonne idée de la santé de leurs clients", a déclaré M. Rikhter à Mobby Business. "Le reste des données devrait être utilisé pour affiner l'approche."

Mais comment décidez-vous sur quelles mesures mettre l'accent? Des experts en données et en affaires ont analysé les différents types de données volumineuses que vous pouvez analyser, et comment trouver et utiliser ceux qui comptent le plus pour votre entreprise.

Qu'est-ce que le Big Data englobe?

Si vous n'êtes pas sûr où commencer avec l'analyse Big Data, il est utile d'étudier et de comprendre les différents types de données disponibles. Kaul a fourni un aperçu de plusieurs catégories de Big Data et de leurs utilisations pour les petites entreprises:

Réseaux sociaux

Typiquement, ce type d'information est sous la forme d'expériences humaines, a déclaré Kaul. Il est entièrement numérisé et stocké partout depuis les ordinateurs personnels jusqu'aux réseaux sociaux. Les données sont faiblement structurées et souvent non gouvernées. Exemples:

Réseaux sociaux (Facebook, Twitter, Tumblr, etc.)

Blogs et commentaires

• Photos (Instagram, Flickr, Picasa, etc.)
• Vidéos (YouTube, Vimeo, Vine, etc. .)
• Recherches sur Internet
• Contenu de données mobiles (messages texte)
• Cartes générées par l'utilisateur
• Email
• Systèmes d'affaires traditionnels
• Ce type de données est très structuré et comprend des transactions, des tableaux de référence et les relations, ainsi que les métadonnées qui définissent son contexte. Kaul a noté que ces données sont la grande majorité de ce que TI gère et traite, et il est généralement structuré et stocké dans des systèmes de bases de données relationnelles. Exemples:

Données produites par des organismes publics

Dossiers médicaux

• Transactions commerciales (y compris le commerce électronique)
• Données bancaires / stock
• Internet des objets
• Ces données générées par les machines sont dérivées à partir d'appareils et de capteurs utilisés pour mesurer et enregistrer les événements et les situations dans le monde physique. De simples enregistrements de capteurs à des journaux d'ordinateur complexes, ces données sont bien structurées, a déclaré Kaul. Exemples:

Données des capteurs

Capteurs fixes

• Capteurs météo / pollution
• Capteurs de trafic / webcam
• Vidéos / images de sécurité / surveillance
• Capteurs mobiles (tracking)
• Quelles données avez-vous vraiment besoin?
• Bien que vous puissiez collecter et stocker plusieurs des types de données mentionnés ci-dessus, vous n'avez pas le temps, les ressources ou le besoin de passer au crible chacun d'entre eux. Au lieu de cela, vous devez déterminer lesquels sont essentiels pour informer vos décisions d'affaires et vous concentrer uniquement sur ces ensembles de données.

  Sara Vera, spécialiste des données chez CRM et société de gestion de projets Insightly, conseille aux petites entreprises de se concentrer Illustrez le comportement des clients.

"Utilisez le Big Data pour obtenir le plus d'informations sur la clientèle, qui sont ces clients, ce qu'ils aiment et ce qu'ils n'aiment pas et comment ils utilisent le produit", a déclaré Vera. "Cette information peut rayonner vers l'extérieur en termes de croissance continue et de développement du produit."

Cependant, selon le type d'entreprise que vous dirigez, il peut y avoir un autre domaine sur lequel vous devez vous concentrer. Charles Silver, le PDG de la société d'analyse avancée Algebraix Data, a énuméré cinq préoccupations majeures que la plupart des entreprises ont: croissance des revenus, rentabilité, gestion de la clientèle, efficacité opérationnelle et risque / fraude. Chacun de ces grands sujets peut être divisé en zones plus petites où des analyses spécifiques peuvent produire des idées utiles.

La première étape consiste à décider laquelle de ces cinq préoccupations est la priorité absolue de votre entreprise. Ensuite, vous pouvez classer les tâches connexes plus petites par ordre d'importance. Par exemple, Silver a déclaré que si l'efficacité opérationnelle est votre priorité absolue, vos analyses spécifiques peuvent se concentrer sur des domaines tels que la prévision de la demande, la planification du travail ou l'optimisation des transports. «Les propriétaires de restaurants et de magasins de détail bénéficieront d'analyses axées sur la segmentation des clients et l'optimisation des menus et des stocks. En revanche, un groupe d'agences d'assurance locales ou une société de soins de santé de taille moyenne pourrait vouloir se concentrer sur la «détection des demandes frauduleuses». Et beaucoup d'entreprises bénéficieraient d'analyses qui prédisent la valeur de vie d'un client, afin qu'elles puissent évaluer les efforts de rétention en conséquence. "

Vous pouvez également consulter des analyses qui identifieront vos meilleurs collaborateurs et initiatives, ainsi que la conduite forces derrière eux, a déclaré Jeff Boehm, vice-président du marketing chez DataGravity, un fournisseur de solutions de stockage de données sensibles.

"Avec plus de détails sur les efforts qui fournissent un retour sur investissement élevé pour votre entreprise, vous pouvez plus facilement Répétez ces situations à l'avenir », a déclaré Boehm.

Utiliser vos données clés

Analyser

Lorsque vous connaissez les ensembles de données que vous allez examiner, vous devez ensuite déterminer comment les mettre travail. Rikhter a noté que l'analyse de Big Data devrait toujours commencer par une question. Que voulez-vous réaliser en analysant ces données?

Pour commencer le processus d'analyse du Big Data, Aaron Rallo, PDG de la société de logiciels d'efficacité informatique TSO Logic, a déclaré que les entreprises avaient besoin d'un Un système automatisé ou un programme qui leur permet de collecter les données et de les convertir en actions directes.

"Sans automatisation et intelligence, vous vous retrouverez avec une pile écrasante de données qui ne coûte rien d'autre que de stocker", a déclaré Rallo. «Trouvez un partenaire qui a de l'expérience dans la résolution des problèmes que vous tentez de résoudre, assurez-vous de faire confiance aux données et de pouvoir compter sur lui lors de la prise de décisions.Si vous, ou les membres de votre équipe, questionnez la source, »

Giles House, directeur marketing de CallidusCloud, fournisseur de solutions de vente, de marketing et d'apprentissage basées sur le cloud, a déclaré que rechercher les corrélations entre vos jeux de données peut vous aider à déterminer ce qu'il faut faire à partir de là. .

"Il y a de la valeur dans une mesure critique spécifique, mais si vous voulez une valeur réelle, recherchez les corrélations entre les ensembles de données, comme la taille moyenne des transactions ou la taille moyenne des devis. m'a dit. «Il y a beaucoup plus de corrélations à examiner - choisissez celles qui sont les plus vitales pour votre succès, puis utilisez les informations fournies pour agir.»

Sécurisation

Une chose importante que les entreprises doivent garder à l'esprit - mais souvent Oubliez - est le fait que, comme toute autre donnée, votre Big Data et toute analyse ultérieure sur elle risque d'être piraté ou volé. Rallo a déclaré que dans de nombreux cas, les données stockées sont confidentielles et doivent être protégées. Le niveau de protection requis est basé sur la sensibilité des données

"Dans certains cas, les données doivent être conservées sur site et dans d'autres cas, elles peuvent être confiées à des tiers ou stockées dans le cloud. les cas, la sécurité et la confidentialité des données devraient être prises en compte », a déclaré Rallo.

Boehm a accepté, et a rappelé aux propriétaires d'entreprise que les données générées en interne telles que les e-mails, les notes, les documents texte et les présentations font également partie des Big Data de votre entreprise et doivent également être gérées correctement et en toute sécurité. savoir exactement où vous stockez les actifs critiques et les informations privées, il est difficile de les empêcher de devenir exposés ", a déclaré Boehm. «Vous devez appliquer l'analytique et la visualisation pour bien comprendre cette information Où est-ce? Qui y accède? Quel type d'information est-il? Quel âge est-il? Le tri de ces données sombres peut indiquer les risques de sécurité potentiels et aider à identifier

Le monétiser

Pour à peu près toutes les entreprises, le but ultime de l'analyse Big Data est de prendre de meilleures décisions d'affaires qui mèneront à des profits plus élevés. Kaul dit que la clé pour monétiser vos données est d'examiner les questions économiques auxquelles elle peut répondre.

"Souvent, les données peuvent aider à répondre à des questions sur la valeur, l'utilisation, le risque ou la valeur ou le risque futur d'un actif spécifique." m'a dit. "Pour obtenir la valeur du Big Data, les données doivent être converties en un formulaire ou un produit qui répond à une question fondamentale de marché ou d'actif.Ces produits de données peuvent être vendus ou échangés aux clients.Il peut également s'agir de donner des produits de données, dérivés de Big Data, va conduire d'autres stratégies de monétisation. "

Lloyd Marino, PDG d'Avetta Global, une société de stratégie et de développement d'applications technologiques, a déclaré que ce qu'il appelle les trois A du Big Data - automatisation, analyse et action-volonté

Le plus important, Marino a conseillé aux chefs d'entreprise de créer un plan pour l'analyse de leurs données afin de garder leur équipe et eux-mêmes sur la bonne voie.

"Une petite entreprise peut être prise dans le Big Data". «Vous risquez d'être enterré à moins que vous n'incorporiez un plan pour bien le gérer et l'exploiter.Sans un plan solide aligné avec vos objectifs d'affaires ... vous pouvez manquer une solution élégante avec un solide retour sur investissement."

---

8 Idées d'affaires pour les diplômés d'entreprise

C'est un marché du travail difficile pour tout le monde, mais surtout pour les diplômés récents des collèges. Avec peu d'expérience de première main, il peut être difficile de décrocher ce premier emploi, ce qui est évidemment nécessaire pour acquérir de l'expérience en premier lieu. Trouver un emploi dans votre domaine est certainement souhaitable, mais pour certains, l'appel de lancer leur propre entreprise offre plus de promesses que l'entrevue après une entrevue infructueuse.

(Entreprise)

Un sac mélangé: les hauts et les bas de l'économie

La montée rapide du travail temporaire, connu sous le nom d'économie du travail, a offert aux gens des conditions de travail flexibles et un moyen de gagner de l'argent. pousser d'un bouton. Ce secteur émergent de l'économie américaine a été salué et dénoncé avec la même ferveur: les partisans disent que l'économie du concert crée des opportunités supplémentaires, tandis que les détracteurs affirment que les concerts représentent un type spécifique d'exploitation.

(Entreprise)