Grandes étapes de planification des données - les nuls

Quatre étapes font partie du processus de planification qui s'applique aux mégadonnées. À mesure que de plus en plus d'entreprises commencent à utiliser le cloud pour déployer de nouveaux services innovants auprès des clients, le rôle de l'analyse des données va exploser. Par conséquent, considérez une autre partie de votre processus de planification et ajoutez trois étapes supplémentaires à votre cycle de données.

• Étape 1: Planification avec des données: La seule manière de s'assurer que les chefs d'entreprise adoptent une perspective équilibrée sur tous les éléments de l'entreprise est de bien comprendre la relation entre les sources de données. L'entreprise a besoin d'une feuille de route pour déterminer quelles données sont nécessaires pour planifier de nouvelles stratégies et de nouvelles orientations.

• Etape 2: Faire l'analyse: L'exécution de l'analyse de Big Data nécessite l'apprentissage d'un ensemble de nouveaux outils et de nouvelles compétences. De nombreuses organisations auront besoin d'embaucher des scientifiques spécialisés dans les données volumineuses capables de comprendre comment extraire cette énorme quantité de données disparates et de commencer à comprendre comment tous les éléments de données sont liés dans le contexte du problème commercial ou de l'opportunité.

• Étape 3: Vérification des résultats: Assurez-vous que vous ne comptez pas sur des sources de données qui vous mèneront dans la mauvaise direction. De nombreuses entreprises utilisent des sources de données tierces et ne prennent pas le temps d'examiner la qualité des données, mais vous devez vous assurer que vous êtes sur une base solide.

• Étape 4: Agir sur le plan: Chaque fois qu'une entreprise initie une nouvelle stratégie, il est essentiel de créer constamment un cycle d'évaluation des données du Big Data. Cette approche consistant à agir sur la base des résultats de l'analyse des données massives, puis à tester les résultats de l'exécution de la stratégie commerciale est la clé du succès.

• Étape 5: Surveillance en temps réel: L'analyse Big Data vous permet de surveiller les données en temps quasi réel de manière proactive. Cela peut avoir un impact profond sur votre entreprise. Si vous êtes une société pharmaceutique effectuant un essai clinique, vous pourriez être en mesure d'ajuster ou d'annuler un essai afin d'éviter une poursuite.

• Etape 6: Ajustement de l'impact: Lorsque votre entreprise dispose des outils pour surveiller en permanence, il est possible d'ajuster les processus et la stratégie en fonction de l'analyse des données. Être capable de surveiller rapidement signifie qu'un processus peut être modifié plus tôt et entraîner une meilleure qualité globale.

• Étape 7: Activation de l'expérimentation: La combinaison de l'expérimentation avec la surveillance en temps réel et l'ajustement rapide peut transformer une stratégie commerciale. Vous avez moins de risques avec l'expérimentation parce que vous pouvez changer les directions et les résultats plus facilement si vous êtes armé avec les bonnes données.

Le plus grand défi pour l'entreprise est de pouvoir regarder vers l'avenir et d'anticiper ce qui pourrait changer et pourquoi.Les entreprises veulent être en mesure de prendre des décisions éclairées plus rapidement et plus efficacement. L'entreprise veut appliquer ces connaissances pour prendre des mesures susceptibles de modifier les résultats commerciaux. Les dirigeants ont également besoin de comprendre les nuances des impacts commerciaux qui se manifestent dans toutes les gammes de produits et dans l'écosystème de leurs partenaires. Les meilleures entreprises adoptent une approche holistique des données.