Quatre étapes de la planification d'entreprise avec Big Data - mannequins

Qu'est-ce que le plan d'affaires espère réaliser en tirant parti des big data? Ce n'est pas une question facile à répondre. Différentes entreprises de différentes industries doivent gérer leurs données différemment. Mais certains problèmes commerciaux communs sont au centre de la façon dont le big data est considéré comme un moyen de planifier et d'exécuter pour la stratégie d'entreprise.

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.

Étape 1: Planifier avec des données volumineuses

Compte tenu de la quantité de données à la disposition de l'entreprise, il est dangereux de formuler des hypothèses basées sur une seule vue des données. La seule façon de s'assurer que les chefs d'entreprise adoptent une perspective équilibrée sur tous les éléments de l'entreprise est d'avoir une compréhension claire de la façon dont ces sources de données sont liées.

Les entreprises ne disposent généralement que d'une petite quantité de données dont elles auront besoin pour prendre des décisions éclairées. L'entreprise a besoin d'une feuille de route pour déterminer quelles données sont nécessaires pour planifier de nouvelles stratégies et de nouvelles orientations.

Si vous trouvez des moyens de gérer efficacement les données, vous pourrez peut-être disposer d'un puissant outil de planification. Bien que les données puissent confirmer votre stratégie existante, elles peuvent vous envoyer dans de nouvelles directions inattendues. Une partie de votre processus de planification nécessite que vous utilisiez une variété de données pour tester les hypothèses et penser différemment au sujet de l'entreprise.

Étape 2: Faites l'analyse

Une fois que votre organisation a compris les objectifs de l'entreprise, il est temps de commencer l'analyse des données. Ce n'est pas un processus autonome. L'exécution de l'analyse de Big Data nécessite l'apprentissage d'un ensemble de nouveaux outils et compétences. De nombreuses organisations auront besoin d'embaucher des spécialistes des données volumineuses qui peuvent prendre cette quantité massive de données disparates et comprendre comment tous les éléments sont liés dans le contexte du problème commercial ou de l'opportunité.

L'analyse de Big Data est un domaine dynamique qui connaît des changements très rapides. Combiner l'immaturité de l'analyse avec les besoins des entreprises pour ajouter continuellement de nouvelles sources de données qui doivent être ajoutées à l'approche analytique mettra beaucoup de pression sur l'entreprise pour repousser les limites de ce qui est possible.

Les entreprises qui maîtrisent l'application de l'analyse des données volumineuses à leur planification d'entreprise seront en mesure d'identifier les nuances commerciales et les changements susceptibles d'avoir une incidence sur leurs résultats. Par exemple, si votre entreprise est sur le marché du commerce électronique, vous voudrez analyser les résultats de nouveaux partenariats pour voir s'ils génèrent à la fois l'intérêt du client et de nouvelles ventes.

Vous voudrez peut-être voir la réaction aux nouveaux services sur les sites de médias sociaux. Dans le même temps, vous voulez avoir une compréhension claire de ce que vos concurrents les plus proches offrent qui pourraient avoir un impact sur vos revenus.

Étape 3: Vérifier les résultats du big data

Il est facile de se laisser entraîner dans le processus d'analyse des données et d'oublier de faire une vérification de la réalité. L'analyse reflète-t-elle les résultats commerciaux? Les données que vous utilisez sont-elles suffisamment précises ou des problèmes existent-ils? Les sources de données vont-elles vraiment aider à la planification?

C'est le moment de vous assurer 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. Lorsque vous planifiez et prenez des décisions commerciales basées sur l'analyse, vous devez vous assurer que vous êtes sur des bases solides.

Etape 4: Agir sur le plan Big Data

Une fois ce cycle d'analyse terminé, il est temps de mettre le plan en action. Mais les actions doivent faire partie d'un cycle de planification global qui se répète - d'autant plus que les marchés deviennent plus dynamiques. Chaque fois qu'une entreprise initie une nouvelle stratégie, il est essentiel de créer constamment un cycle d'évaluation des grandes entreprises de données.

Cette approche consistant à agir sur la base des résultats de l'analyse de Big Data, puis à tester les résultats, est la clé du succès. Les données volumineuses ajoutent l'élément essentiel de pouvoir tirer parti des résultats réels pour vérifier qu'une stratégie fonctionne comme prévu. Dans certains cas, cela signifie réinitialiser la stratégie. Dans d'autres situations, les conséquences imprévues conduiront une entreprise dans une nouvelle direction avec un meilleur résultat.