Nya dimensioner för Big Data Planning Cycle - dummies

Med tillkomsten av stora data kan vissa förändringar påverka sättet när du närmar dig affärsplanering. Eftersom fler företag börjar använda molnet som ett sätt att distribuera nya och innovativa tjänster till kunder, exploderar dataanalysens roll.

Du kanske vill tänka på en annan del av din planeringsprocess. När du har gjort din första vägkarta och strategi kanske du vill lägga till tre steg till din datacykel: övervaka, justera och experimentera.

Övervaka stora data i realtid

Med stor dataanalys kan du övervaka data i nära realtid proaktivt. Detta kan ha en djupgående inverkan på ditt företag. Om du är ett läkemedelsföretag som utför en klinisk prövning kan du eventuellt avbryta en försök för att undvika en rättegång. Ett tillverkningsföretag kan kunna övervaka resultaten av utrustningssensorer för att fixa ett fel i tillverkningsprocessen.

Justera inverkan på stora data

När ditt företag har verktyg för att övervaka kontinuerligt, är det möjligt att justera processer och strategi baserat på dataanalys. Att kunna övervaka innebär snabbt att en process kan ändras tidigare och resultera i bättre övergripande kvalitet.

Denna typ av justering är något nytt för de flesta företag. Tidigare kunde analytikerna analysera resultaten av övervakningsprocesser, men vanligtvis efter att ett problem redan hade blivit uppenbart.

Därför användes denna typ av analys för att få reda på varför ett problem hände och varför en produkt misslyckades eller varför en tjänst inte uppfyllde kundens förväntningar. Medan förståelse orsaken till misslyckande är viktig är det alltid bättre att kunna undvika misstag i första hand.

Aktivera stora dataexperimentering

Att kunna prova ny produkt och tjänsteutbud är viktigt i en alltmer realtids datavärld. Men det är inte utan risk. Experimentation utan förmåga att förstå resultatet snabbt kommer bara att förvirra kunder och partners.

Därför kan kombinera experiment med realtidsövervakning och snabb justering omvandla en affärsstrategi. Du har mindre risk med experiment eftersom du kan ändra riktningar och resultat lättare om du är beväpnad med rätt data.