Les récentes nouvelles des Émirats arabes unis rendant le service militaire obligatoire pour tous les hommes émiratis âgés de 18 à 30 ans m'ont incité à réfléchir aux raisons pour lesquelles les pays, quel que soit leur statut économique, veillent à ce que les citoyens soient prêts à défendre le pays.
On pourrait soutenir qu'un nombre limité de citoyens dans un pays oblige souvent le gouvernement à rendre le service militaire obligatoire. Mais qu'en est-il de la Chine? C’est le plus grand pays en termes de population, mais il garantit également que les citoyens poursuivant leurs études purgent le temps militaire obligatoire. En bref, les nations se préparent fondamentalement à se défendre en cas de conflit et chacun doit y être préparé. Que ce soit un électricien, un homme d'affaires, un menuisier, ils s'unissent tous pour une cause commune.
Aussi étrange que cela puisse paraître, on peut établir un parallèle étrange entre ces nations et les organisations d’aujourd’hui qui veulent rester compétitives. La menace actuelle ou plutôt un défi sous la forme de Big Data a incité les organisations, grandes et petites, à rassembler leurs effectifs dans divers départements pour y faire face de manière commune. Pour aller plus loin, généralement les pays qui appliquent le service militaire obligatoire ont toujours des critères d'éligibilité, de la même manière que les organisations trouvent logique de donner une formation sur le big data uniquement aux employés qui ont une certaine forme d'interaction avec de gros morceaux de données et sont tenus de utilisez Hadoop à chaque point de contact.
Tout comme un général d'armée en liaison avec le gouvernement décide du type d'armement et d'entraînement à affecter à son citoyen novice devenu nouvelle recrue, de la même manière qu'un CTO devrait être à la tête de l'infrastructure et de l'héritage informatiques. des systèmes favorisant l'innovation technologique pour permettre à ses employés de mieux performer. Avec un objectif commun de lutter contre le big data, essayons de comprendre en détail où le big data est utilisé et pourquoi est-il important d'y former vos camarades.
1. technologie de l'information: améliorer la productivité avec la formation Big Data
Peut-être à la pointe de la mise en œuvre du Big Data, l'équipe informatique est l'épicentre pour faire avancer le changement. Un décideur de formation informatique qui souhaite apporter une formation Big Data aux employés doit commencer par le service informatique. Pourquoi? Parce qu'en matière d'engagement avec la technologie à chaque étape de l'activité, les geeks du sous-sol (argot populaire pour l'informatique) sont les plus proches. Alors, quelle est sa pertinence?
Examinons un rapport soumis par le site populaire, CIO, qui déclare:
«Selon une récente enquête CompTIA auprès de 500 dirigeants d'entreprises et de TI aux États-Unis, 50 pour cent des entreprises qui sont en avance sur la courbe en matière de valorisation des données, et 71 pour cent des entreprises qui sont en moyenne ou en retard dans l'exploitation des données, estiment que leur personnel est modérément ou des compétences significativement insuffisantes en matière de gestion et d'analyse des données »
Étant donné que la gestion et le stockage des données font partie de la fonction centrale de l'informatique, il est nécessaire d'avoir une approche parallèle de la mise en œuvre de la plate-forme Big Data et du renforcement des compétences informatiques dans le Big Data. Un rapport McKinsey confirme que d'ici 2018, il y aura une pénurie de plus de 140000 à 190,0000 professionnels dotés d'une profonde expertise technique et analytique! Alors que de plus en plus de professionnels techniques ont besoin d'une formation sur le Big Data, les organisations cherchent à former davantage de professionnels techniques pour un retour sur investissement rapide et des spécialistes de la plate-forme, les administrateurs et les ingénieurs travaillant dans le service informatique en sont à la tête.
Marier Trinity de la fonction informatique de base avec le Big Data
Le terme Trinity me rappelle souvent deux concepts religieux: l'un est la mythologie hindoue du créateur, conservateur et destructeur et l'autre est le concept chrétien du père, du fils et du Saint-Esprit. Les deux aspirent à l'amélioration de l'humanité. De la même manière, ces trois fonctions d'une équipe informatique s'efforcent d'améliorer l'ensemble de l'organisation avec des services aux besoins différents en matière de technologies de l'information. Outre les fonctions de sécurité et de support, un service informatique peut s'identifier à ces fonctions lorsqu'il s'agit de la mise en œuvre de Big Data.
Planification: l'activité de planification au sein d'une équipe informatique vise à garantir que la stratégie informatique de l'organisation est alignée sur les objectifs commerciaux. Cela inclut de travailler sur la personnalisation des logiciels, en apportant de nouvelles plates-formes qui répondent aux besoins des différents départements commerciaux. En d'autres termes, toute nouvelle implémentation partira toujours de l'informatique.
Réseau - Il s'agit de développer des réseaux qui facilitent toutes les formes de communication entre la voix, les données, la vidéo et le trafic Internet et il existe divers points de contrôle pour enregistrer les données, que ce soit l'interaction avec les clients, l'analyse des sentiments et la mise à jour du trafic, ils collectent tous des données en temps réel! Un service informatique assure souvent une intégration fluide des réseaux pour travailler avec l'objectif de traitement du big data.
Données - Pour faire simple, une équipe informatique apporte des outils pour collecter, stocker, gérer, sécuriser et distribuer des données aux employés pour diverses décisions stratégiques dans l'organisation. Toutes les formes de données telles que l'enregistrement des ventes, les enregistrements financiers, les détails des stocks sont stockées dans un seul centre de données. Cela crée une responsabilité au sein de l'équipe informatique pour mettre en œuvre des plates-formes pour le Big Data qui permettent aux utilisateurs désignés de stocker et de récupérer des informations à n'importe quel emplacement de données.
Dans toute équipe informatique, il faut un mélange polyvalent de membres avec différentes tâches pour la mise en œuvre du Big Data. Pour commencer, il faut un spécialiste qui assure une transition en douceur des systèmes traditionnels vers les plates-formes Big Data. Pour cela, il faut qu'un technicien se concentre sur le maintien de la plate-forme tout au long de son cycle de vie dans tous les départements. Vient ensuite le besoin d'un membre qui doit constamment contrôler si chaque implémentation technologique est alignée sur l'objectif organisationnel.
Développement de produits: repenser l'innovation à toutes les étapes de la R&D
Peut-être l'un des départements les plus importants lorsqu'il s'agit d'amener l'organisation à un niveau d'innovation supérieur! L'un des plus grands avantages du Big Data est l'intégration des données entre différents points de contact dans le développement de produits, depuis la conception, la fabrication, la qualité, la garantie, les diagnostics, les véhicules et les applications logicielles. Les données générées à partir de ces points de contact définissent la façon dont le produit est et son succès. Cela amène essentiellement les développeurs de produits, les professionnels de la R&D et les concepteurs à l'approche basée sur les données et l'analyse des données.
Transformer le Big Data en réalité
En ce qui concerne le développement de produits, un exemple populaire serait la voiture sans conducteur qu'Audi développe et prévoit de lancer d'ici 2016. Oui, il y a l'équipe de développement de produits qui a l'énorme tâche de s'assurer que la vision de l'innovation du PDG est accomplie . Mais en cours de route, il existe divers défis et questions, du développement aux tests, auxquels seuls les big data peuvent répondre. Voyons pourquoi.
Envisagez un essai routier surveillé du point A au point B.Voici les types de données qui peuvent être générées:
une. Données de capteur - Les capteurs de la voiture pouvaient stocker des détails sur la distance qu'elle avait mesurée entre les voitures derrière et devant elle et la fréquence des véhicules rencontrés au cours du trajet.
b. Données du conducteur - Plusieurs tests avec différents groupes d'âge peuvent être effectués et les détails du niveau de confort, des performances et du nombre de fois que le conducteur a besoin de passer outre la conduite automatique seront compressés en de grands ensembles de lignes et de colonnes pour analyse.
c. Données démographiques - Un test pourrait être effectué en Inde et aux États-Unis. L'AI dans la conduite automatique pourrait analyser les obstacles qu'elle rencontre en conduisant dans deux pays différents. Quel pays est le plus viable pour la conduite automatique et quel pays ne l'est pas?
ré. Données de performance du marché - Une fois le produit lancé et sur la route, les ingénieurs pourraient également surveiller son succès en analysant les données en direct avec des flux fournis 24h / 24 et 7j / 7 par le programme de la voiture, donnant des informations sur si l'introduction de la conduite automatique aide à garder la route est plus sûre?
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Il existe N nombre de données possibles qui peuvent être extraites de l'ingénierie produit. Nous commençons tout juste à explorer les OEM de l'industrie automobile. Pensez aux possibilités des mégadonnées dans divers secteurs, comme la médecine, les soins de santé, l'électronique, etc. Qui sait?
FAIT AMUSANT: Saviez-vous que l'adoption par Ford du Big Data et de l'analyse l'a sauvé d'une expérience de mort imminente dans les années 2000, alors que la concurrence était rude de la part des constructeurs automobiles européens et asiatiques!
3.Finance: Former les employés sur les plateformes Big Data pour gérer la modélisation financière
On a peut-être souvent entendu dire que l'argent est le sang des affaires. Prendre soin de cet argent est une responsabilité du ministère des Finances. Le monde des affaires définit les fonctions du service financier comme étant généralement impliquées dans «la planification, l’organisation, l’audit, la comptabilité et le contrôle des finances de l’entreprise, ainsi que la production des finances de l’entreprise.
Cela dit, le service financier en général est souvent une idée originale lorsqu'il s'agit de gérer de l'argent et son rôle s'étend à diverses activités telles que la génération d'états de trésorerie, la modélisation des coûts, la réalisation de prix et la conformité pour n'en nommer que quelques-unes. Il y a quelques décennies, effectuer toutes ces activités avec des systèmes et des plates-formes limités était tout à fait faisable, mais à l'ère du big data, les deux défis auxquels chaque service financier est confronté consistent à exécuter des fonctions financières régulières dans un scénario changeant et à recueillir des informations pour l'avenir. Examinons-le d'un point de vue plus profond.
Les informations étant réparties sur différents serveurs, les organisations sont souvent confrontées au défi de consolider ces données et d'effectuer des actions en fonction des besoins de l'entreprise. L’audit interne est une fonction importante qui permet de garder un œil sur la gouvernance, la gestion des risques et les contrôles de gestion de l’organisation et de mener des audits proactifs de fraude pour identifier les actes frauduleux. Avec l'essor de l'analytique, il est également nécessaire d'intégrer l'audit interne. Cela a déclenché de nouvelles méthodes telles que l'analyse des données d'audit qui aident à évaluer le risque, à créer des modèles financiers et à donner une image globale de la finance au sein d'une organisation.
Modélisation des coûts et réalisation des prix
La modélisation des coûts est un élément important pour une utilisation efficace des ressources. Les entreprises doivent identifier les activités qui entraînent les coûts, le total des matériaux directs et de la main-d'œuvre nécessaires pour l'achèvement des tâches, etc. La modélisation des coûts aide les entreprises à identifier avec précision les coûts de production globaux des produits dans toutes les activités de l'entreprise. À l'ère du big data, il devient important de garder une trace de chaque activité financière qui se déroule dans différents départements au sein d'une organisation qui consolide ces informations pour construire un modèle de coût idéal. De l'achat à la vente, toutes les données sont stockées dans l'historique des finances et les bases fondamentales du développement d'un modèle de coût sont de récupérer les gros morceaux de données et de créer un modèle qui peut s'appliquer pour l'avenir.
Bien que l'on puisse débattre du fait que les efforts de réalisation des prix sont davantage orientés vers les ventes pour améliorer la rentabilité, le service financier joue un rôle plus important lorsqu'il s'agit de bénéficier de la réalisation des prix. Pour le décomposer en termes plus simples, envisagez un point de vente au détail qui prévoit de proposer des remises pour stimuler les ventes. L'objectif fondamental est de réduire les fuites de prix et d'améliorer le prix de poche.
Les fuites de prix se produisent lorsque le prix d'un produit est réduit si moins (dans le but de faire des ventes) qu'ils compromettent la rentabilité et le prix de poche est le prix de vente après les remises. Pour réaliser un effort de réalisation de prix rentable, l'équipe de vente collabore avec le service financier pour comprendre la structure des coûts pour chaque produit individuel et où des remises peuvent être accordées. Cela oblige à son tour le service financier à développer un cadre pour les modèles de réalisation des prix pour l'avenir et à définir les limites de ces activités de marketing. La tâche comprend le traitement des données d'approvisionnement, le coût de l'entrepôt, la durée de conservation, puis l'estimation du coût des marchandises vendues (CGS).
F-12 et analyse prédictive
L'une des activités importantes au sein du service financier est de surveiller la santé financière de l'organisation. Tout comme un médecin utilise différentes mesures telles que la fréquence du pouls, la chaleur corporelle ou la réaction aux stimuli pour juger si le patient est vivant ou mort, de la même manière, le monde financier surveille les 12 mesures pour savoir où l'entreprise se dirige financièrement et ce qui se trouve au-delà. . De la croissance réelle des revenus, de la croissance durable des revenus, de la politique de tarification et de l'indice des prix, du contrôle des charges d'exploitation, de la comparaison de l'EBITDA par rapport au flux de trésorerie, du flux de trésorerie sans dette, de l'excédent de trésorerie, du rendement des actifs, du fonds de roulement, de l'utilisation du financement par emprunt, du cycle commercial net et du coût du capital constituent des éléments importants de l'information financière pour une organisation afin que la haute direction puisse prendre des décisions éclairées.
Dans le cadre du défi dans le monde du Big Data, la compréhension de ces ratios nécessite de traiter de grandes parties d'informations réparties dans toute l'organisation pour les rendre dans un format standard d'analyse. L'analyse prédictive entre en jeu lorsque ces données sont traitées à partir de l'histoire passée, comparées aux mêmes éléments dans le présent de sorte que des estimations précises soient faites pour l'avenir. La meilleure partie est la plate-forme d'analyse prédictive et les méthodes sont conçues pour traiter le Big Data, simplifiant ainsi la tâche du service financier.
FAIT AMUSANT: Saviez-vous que l'Oversea-Banking Corporation (OCBC) basée à Singapour a pu utiliser le big data pour obtenir des informations sur les clients, ce qui était directement responsable de l'augmentation de 40% de l'acquisition de nouveaux clients!
4. Ressources humaines: redéfinir les capacités des employés RH
Imaginer le Big Data dans les Ressources Humaines peut souvent inciter les lecteurs à le rejeter comme une farce, car une organisation ne donne généralement pas la priorité à la mise en œuvre de la technologie Big Data dans le département des ressources humaines, car elle préfère se concentrer sur le marketing, les opérations ou les finances. Mais en réalité, le service des ressources humaines joue un rôle crucial pour s'assurer que le bon talent entre dans l'organisation parmi d'autres activités.
Ajouter plus de dents à la HR
Peut-être le plus ignoré de tous les départements en ce qui concerne la mise en œuvre du Big Data, mais dans le monde en évolution rapide d'aujourd'hui, la façon dont un service des ressources humaines fonctionne définit le succès d'une organisation.
Selon Forbes, une grande entreprise moyenne a plus de 10 applications RH différentes et leur système RH de base a plus de 6 ans. Cette tendance met en évidence le fait qu'une organisation a besoin des ressources appropriées pour rassembler ces données. La formation en Big Data & Analytics apporte des compétences telles que l'analyse de données, la visualisation et la résolution de problèmes, du reporting opérationnel à l'analyse stratégique.
Par défaut, un service RH est censé fournir des opérations RH de base, mais la formation Big Data l'amène à un tout autre niveau. Au fur et à mesure que le service des ressources humaines devient plus analytique avec des outils, il change d'approche pour s'engager dans une activité plus stratégique. Des questions critiques telles que la manière d'avoir plus de facteurs de rétention des employés affectant la qualité des ventes du pipeline de candidats et l'évaluation des lacunes de talents sont identifiées et des étapes stratégiques sont prises en analysant les données pertinentes.
Le passage passera d'un simple effectif à une analyse plus prédictive.
L'Oracle au sein des ressources humaines
Je me souviens d'une histoire amusante d'un ami qui travaillait en tant que RH. Elle avait un travail épuisant de chasse de têtes avant d'envoyer le candidat au chef du département concerné qui ne disait que les mots magiques: «Ok, embauchons-le.»
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Pendant un certain temps, les choses se sont bien déroulées car elle a amené de bons talents dans l'entreprise. Au fil du temps, elle est devenue confiante dans ses compétences en matière d'embauche au point de pousser la haute direction à ajouter plus de personnes à son équipe, à mettre en œuvre des systèmes RH et à inclure davantage de consultants tiers. La partie délicate était qu'elle avait fait de grandes promesses à la haute direction avec sa confiance.
L'histoire a montré que celui qui se prépare à un événement futur réussit mieux que celui qui chevauche la gloire passée. Il fut un temps où elle était censée embaucher un grand nombre de professionnels dans le domaine dans lequel l'entreprise se développait. Elle a commencé à pourvoir les postes vacants avec un compromis sur l'embauche de professionnels de qualité. Elle a adopté une approche davantage axée sur les objectifs. Le résultat? La plupart des professionnels qu'elle a embauchés ont déposé des papiers pour diverses raisons et elle a été interrogée par la direction. Souvent, je l'entendais marmonner:
«Je chasse 1000 CV, présélectionne 100 CV, appelle 50 candidats à un entretien, filtre 10 de mes évaluations psychométriques, parmi les 10, j'en prends 5 qui en valent la peine, envoie les 5 à la direction, ils se concentrent sur 1 et ce type part après 2 mois.
J'ai ri de sa misère en plus d'offrir mes sympathies, mais cela m'a amené à me demander si les ressources humaines pouvaient mieux juger de leur expérience ou s'il était nécessaire d'adopter une approche plus axée sur les données pour tout ce processus de recrutement? Eh bien, nous utilisons l'analyse prédictive pour déterminer quelle équipe va gagner la coupe du monde, mais pourquoi ne pas utiliser les mêmes techniques dans le processus de recrutement, en particulier lorsque nous avons affaire à des éléments complexes tels que les êtres humains?
Maintenant, le travail d'embauche n'est pas forcément un travail facile, cela implique beaucoup de processus et les règles d'embauche changent souvent en fonction du secteur d'activité des RH dans le rôle qu'elle embauche pour les règles de l'organisation et ainsi de suite.
Si l'on observe des organisations qui réussissent qui utilisent l'analyse prédictive et qui ont des taux d'attrition moindres, il y a une tendance à décider d'abord des caractéristiques souhaitées chez un candidat qui garantissent le succès, en le consolidant dans un profil `` idéal '' et en le comparant à chaque candidat le plus proche. à lui, puis les engager avec des évaluations personnalisées qui évaluent les caractéristiques de ces candidats.
Un point à noter est que toute l'industrie de l'évaluation psychométrique avec des acteurs de premier plan tels que Pearsons, Thomas Assessment & SHL a vu le jour en raison de la demande des professionnels des ressources humaines pour analyser le profil des candidats dans leur besoin de perfectionner le processus de recrutement!
Pour revenir à l'analyse prédictive, dans le cadre de sa mise en œuvre, le personnel RH doit d'abord définir qui est un `` candidat retenu '' selon l'organisation, puis il doit définir les facteurs qui peuvent conduire à l'efficacité de l'embauche et se développer et observer comme pourquoi certaines embauches font mieux que les autres avec une hypothèse le cas échéant. Sur cette base, il / elle peut le comparer avec les données d'employés qui ont réussi et qui sont restés longtemps dans l'organisation et, troisièmement, utiliser des techniques statistiques pour mesurer pourquoi certaines personnes restent plus longtemps.
L'approche est bonne pour commencer, mais la mise en œuvre de l'analyse prédictive au sein des RH inclut de nombreuses techniques qu'un RH est libre d'explorer. La meilleure partie de ce processus est la réduction du coût de remplacement d'un employé par de nouveaux et peut-être gagner plus de retour sur investissement que l'ancien.
En fin de compte, la combinaison de l’intuition, de l’expérience et d’une solide approche axée sur les données affine souvent non seulement le jugement des RH, mais aussi le nôtre.
FAIT AMUSANT: Saviez-vous que le géant américain Xerox a réduit de 20% le chiffre d'affaires de son centre d'appels en appliquant des analyses aux candidats potentiels avec le constat que les créatifs étaient plus susceptibles de rester dans l'entreprise pendant les 6 mois nécessaires pour récupérer le coût de 6000 $ de leur formation que curieux gens?
5. chaîne d'approvisionnement et logistique: formation de l'équipe de livraison avec des plates-formes Big Data
La chaîne d'approvisionnement et la logistique constituent essentiellement une composante importante des stratégies et des objectifs organisationnels. L'objectif de Supply Chain & Logistics est de réduire les coûts et d'améliorer les performances, la rapidité et l'agilité. En matière de logistique, ils capturent et suivent différentes formes de données pour améliorer fondamentalement l'efficacité opérationnelle, améliorer l'expérience client et les nouveaux modèles commerciaux. Ces facteurs peuvent souvent aider les organisations à conserver leurs ressources, à créer une meilleure marque et à créer un processus systématique pour la chaîne d'approvisionnement et la logistique.
Suivi du Big Data à travers le monde
Prenons l'exemple d'un géant du e-commerce qui utilise le Big Data pour livrer ses clients. Un produit est expédié d'un emplacement à l'adresse du client. Les appareils dans le véhicule de transport tels que le traceur GPS, le micro, le capteur ont des données structurées et non structurées qui sont renvoyées au centre de surveillance pour des mises à jour en temps réel. Parallèlement à cela, il permet également d'analyser l'efficacité du délai de livraison, le chemin le plus court et les ressources utilisées pour effectuer une opération de livraison dans la liste de millions de ces transactions. Cette mine d'or de données sur différents marchés est consolidée par les organisations puis analysée pour apporter une nouvelle amélioration dans le processus ou apporter un tout nouveau niveau d'innovation!
FAIT AMUSANT : Saviez-vous que le Big data sous forme de suivi des pages clients par Amazon l'a aidé à positionner ses produits vers l'entrepôt le plus proche du client afin d'améliorer la rapidité et l'efficacité de la livraison?
6.Opérations, support et service client: formation des employés sur le big data à chaque interaction client
Le succès de tout produit ou service est basé sur l'assistance après-vente qu'un client reçoit et souvent le vendeur prête serment d'être là pour lui / elle à tout moment. Cela vient du fait que lorsqu'un client prend un produit ou un service, il fait un «acte de foi» dans l'espoir que le vendeur ne le laisse pas tomber dans la durée de vie du produit / service. Livrer dans cette perspective est essentiel au succès de l'organisation.
Regardons le support à un niveau granulaire. J’ai récemment eu l’occasion de regarder «Interstellaire» de Christopher Nolan qui explorait les voyages spatiaux jusqu’au bout de l’espace. Cela m'a amené à réfléchir aux futures compagnies aériennes qui offriront des services de vol à travers des trous de vers s'étendant à des millions d'années-lumière! Quels seraient alors les défis? Quel type de big data va être généré dans ce voyage presque sans fin? Comment l'équipe à bord s'assurera-t-elle que le passager apprécie tout le trajet? Pour commencer, le fournisseur de services doit se concentrer sur des objectifs principaux tels que la sécurité aérienne, le suivi de sa trajectoire de vol, la satisfaction des besoins des clients, etc.
Big Data en déplacement 24 × 7
L'idée du voyage interstellaire pourrait être un rêve lointain pour les 100 prochaines années (être optimiste!), Mais cela ne nous empêche pas de regarder les données générées par un service similaire actuellement opérationnel maintenant, ce qui permettra de mieux comprendre comment le client le service et le support sont effectués dans le scénario «après-vente» et comment les organisations peuvent s'engager à améliorer leurs efforts en temps réel.
Maintenant, pour commencer, Southwest Airlines est l'une des compagnies aériennes les plus célèbres qui a profité du Big Data pour améliorer son expérience client. Dans sa tentative d'améliorer la sécurité aérienne, Southwest Airlines a collaboré avec la NASA pour entreprendre une expérience de mégadonnées pour améliorer l'expérience de vol globale. Cela comprend le ping des satellites de la NASA avec des informations sur la trajectoire de vol, des rapports de pilotes et d'autres informations sur le trafic aérien. Au sommet de cette technique innovante, il y a le concept de base du Big Data appelé «text data-mining» qui convertit les informations textuelles non structurées en texte significatif pour obtenir des informations. Vous pensiez donc que l'exploration de données textuelles se terminait là?
Bien sûr, ce n'est pas le cas, même un simple concept de Big Data, comme l'exploration de données textuelles, va bien au-delà. Nous savons tous que les commentaires des clients sont un élément important pour comprendre où une organisation va mal à chaque étape de l'interaction avec le client. L'exploration de données textuelles aide également le service client en analysant les réponses aux enquêtes ouvertes. Au lieu de contraindre les clients à des options communes telles que l'option A, l'option B, l'option C, les questions ouvertes fournissent plus d'informations, mais leur classification et l'enregistrement des réponses peuvent être un problème clé. C'est là que l'exploration de données textuelles entre en jeu, où elle regroupe certains ensembles de mots et les consolide pour obtenir des informations!
Au-delà de cela, nous devons tous admettre qu'aucune organisation n'est parfaite et que chacun d'entre eux a un petit groupe de clients qui peuvent ne pas être satisfaits du service. Le résultat? Une base de données inondée d'e-mails, de messages, de tweets de clients enregistrant des plaintes ou de conseils sur les «domaines à améliorer» pour le dire assez doucement. L'exploration de données de texte va plus loin que les filtres de messagerie traditionnels et peut classer les e-mails selon la priorité et les rediriger vers le service en question.
FAIT AMUSANT : Saviez-vous que Southwest Airlines, dans le cadre de ses efforts pour améliorer les services à la clientèle, a déployé une analyse de données avec la fonctionnalité appelée «analyse de la parole» qui enregistre l'interaction entre le client et le personnel pour obtenir des informations!
7.Marketing: Former les employés à une approche marketing systématique avec le Big Data
Le marketing en tant qu'activité est une question de chiffres aujourd'hui. Avec l'essor du marketing numérique, nous pouvons désormais mesurer avec précision la réponse des publicités, le taux de clics, les impressions, le retour sur investissement, etc. Pour un professionnel non-marketing, de telles mesures peuvent être grecques, mais pour ceux du marketing, ces données sont une mine d'or. Par la suite, avec les métriques, de gros morceaux de données sont générés à chaque point d'interaction client, des médias sociaux et des ventes. Il appartient au professionnel du marketing de garder une trace de ces données et de les utiliser pour promouvoir plus efficacement ses produits. La formation au Big Data joue ici un rôle essentiel car des plateformes comme Hadoop & R contribuent à atteindre cet objectif.
Deuxièmement, les professionnels du marketing de temps en temps se livrent souvent à une rétrospective de leur marque. Des questions comme:
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En quoi ma marque est-elle meilleure que les autres?
Que proposent les autres marques?
Quelles sont les fonctionnalités de mon concurrent sur le même produit?
L'étude va beaucoup plus loin que cela. De l’analyse du produit concurrent en fonction des 4P (produit, prix, lieu, positionnement) à la compréhension du contenu du produit présenté sur la page Web du concurrent, la quantité de données générées est énorme et compliquée. Comme indiqué précédemment, tirer parti de l'exploration de texte peut aider le spécialiste du marketing à effectuer une analyse des concurrents en explorant simplement le site Web du concurrent. Cette fonction simple dans le domaine du Big Data peut donner une idée consolidée de ce que fait le concurrent et des produits qu'il a mis en place pour le marché, donnant ainsi un avantage au marketeur qui a adopté le Big Data!
Armer le créateur
Par exemple, un stratège en médias sociaux veut connaître la perception de la marque de son organisation sur les plateformes de médias sociaux, puis s'engager dans une analyse des sentiments dans R & Hadoop aidera probablement à atteindre cet objectif. De la même manière, l'utilisation d'outils Big Data aide le marketing à diverses activités telles que la tarification, le positionnement des produits, etc.
Un autre exemple pourrait être un directeur marketing dans un point de vente au détail cherchant à maximiser les ventes. Tout le monde connaîtrait l'exemple de Walmart qui a pu positionner la bière et le lait côte à côte dans l'allée en fonction de l'historique d'achat des clients passés en récupérant de gros morceaux de données couvrant des millions de clients sur une période donnée!
FAIT AMUSANT: Saviez-vous que General Motors, avec son budget marketing annuel de 2 milliards de dollars par an, utilisait Big Data Analytics pour créer des profils clients détaillés et combiner l'analyse de données spatiales avec des données démographiques / clients détaillées pour un marketing plus personnalisé!
Pourquoi les entreprises se tournent vers les plateformes Big Data
En règle générale, les organisations utilisant d'anciens systèmes hérités ont des données réparties sur de nombreux systèmes. En raison de la diffusion des données à différents endroits, la vitesse de traitement diminue avec la précision de l'analyse des données. Cela nécessite de consolider les données au sein d'un hub de données d'entreprise, ce qui crée un accès plus rapide aux données et aboutit à des analyses plus approfondies. L'un des objectifs importants du service informatique de toute organisation est de fournir rapidement des données précises à tous les services de l'organisation sur demande.
Avec la collecte de données, il est important d'unifier les sources de données non structurées, structurées et semi-structurées sur une seule plate-forme pour effectuer une analyse approfondie et faciliter la prise de décision commerciale. Cette fonctionnalité de Hadoop amène plus de personnes à la table au sein de l'organisation car il y a des employés qui interagissent avec les données à différents points de contact dans les opérations quotidiennes. En outre, les processus ETL et par lots traditionnels peuvent prendre beaucoup de temps, alors que Hadoop, avec son traitement par lots à volume élevé, les accélère jusqu'à 10 fois.
L'importance de Hadoop ne signifie pas nécessairement que chaque employé d'une organisation doit être formé à la plate-forme Big Data, ce qui peut ne pas être faisable dans la plupart des cas. Mais il serait un avantage stratégique pour un CTO d'identifier et de former les professionnels qui sont en interaction constante avec les données.
Après avoir couvert le stockage, le traitement et la récupération des données via la plate-forme populaire Hadoop, un autre phénomène important qui fait partie de la progression naturelle est l'analyse Big Data. Pour simplifier, les organisations ont besoin de perspectives multiples de la part de divers professionnels au sein d'une organisation.
Le nombre «6» peut être considéré comme le nombre «9» de l’autre côté du tableau. En d'autres termes, la conclusion de l'observation des données diffère d'une personne à l'autre.
Les organisations le savent et s'engagent souvent dans la formation des employés sur une plate-forme similaire afin que les personnes de différents départements interconnectés par la même activité discutent, s'engagent et partagent des informations pour une prise de décision judicieuse. Donc, je pense qu'il serait prudent de définir la formation Big Data comme une opportunité pour chaque employé d'être sur la même longueur d'onde et de faire passer les organisations au niveau supérieur!
Vous avez une question pour nous? Mentionnez-les dans la section commentaires et nous vous recontacterons.
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