Konsulting IT
Czy twoja firma naprawdę potrzebuje usług w zakresie doradztwo IT lub pomocy konsultanta, gdy możesz samodzielnie rozwiązywać problemy z dużą ilością danych analitycznych?
Big Data - to nie tylko słowo. To hasło, i to raczej nadużywane. Ale Big Data to również cenne narzędzie w arsenale wywiadu biznesowego, jeśli jest prawidłowo wdrożone.
Problem polega na tym, że w ciągu wielu lat zagadnienie Big Data było rzucane przez kadrę kierowniczą i konsultantów ds. zarządzania, którzy tylko powierzchownie rozumieli Big Data jako koncepcję i praktycznie nie mieli pojęcia, jak działa i jak mogliby je wykorzystać, gdyby mieli do dyspozycji te narzędzia.
Co to jest Big Data?
Big Data, odnoszą się do zbiorów danych zbyt dużych i skomplikowanych, aby mogły być odpowiednio przetwarzane przez typowe programy lub algorytmy.
Zwykłe dane to pliki, które podłączyłeś do Excela lub arkuszy Google. Mogą to być nawet informacje o tysiącach rekordów, które Twoja firma wprowadziła lub pozyskała z innych aplikacji, które wykorzystuje. Może ich być bardzo dużo, ale możesz stosunkowo łatwo dowiedzieć się, co to oznacza i co z nimi zrobić.
Z drugiej strony, Big Data są czymś więcej niż tylko dużą liczbą danych.
Dobrym przykładem Big Data są informacje, które Google gromadzi, gdy miliony wyszukiwań są wykonywane, miliony filmów na YouTube są oglądane, miliony e-maili są wysyłane, miliony tras są wyznaczane i tak dalej. Każde wyszukiwanie lub oglądanie filmów lub wiadomości e-mail niewiele znaczy samo w sobie.
Ale z biegiem czasu, w połączeniu z ponad miliardem ludzi wykonujących tysiące różnych działań, ogromna ilość danych Google może dać wgląd w zachowania użytkowników na poziomie makro i mikro. Dzięki temu Google może dostarczać bardziej odpowiednie wyniki wyszukiwania, ciekawsze propozycje wideo i mniej spamu do każdego użytkownika.
Google nigdy nie byłby w stanie przekształcić tych miliardów informacji i danych w użyteczne spostrzeżenia, gdyby musiał polegać na analizie przy wykorzystaniu ogólnie dostępnych aplikacji. Szukając połączeń i znaczenia ręcznie.
Tylko przy pomocy innych technologii, takich jak sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe, naukowcy zajmujący się danymi i analitycy danych mogą przekształcić ogromnie skomplikowane ilości surowych danych w sensowne spostrzeżenia, aby pchnąć firmę do przodu.
Do tej pory istotne informacje biznesowe są przekazywane przez konsultantów ds. zarządzania z takich firm jak Bain, BCG, McKinsey. Firmy często płacą wysokie kwoty za to, że zespoły młodych, bystrych ludzi, przychodzą i mówią im, co się stało i jak to naprawić.
Jednakże, mając do dyspozycji ogromne ilości danych, wiele firm zaczęło rezygnować z pośredników w doradztwie i zaczęło zastanawiać się, jak samodzielnie rozwiązać swoje problemy.
Kto potrzebuje Big Data?
- Czy Twoja firma generuje dużą ilość danych?
- Czy większość z nich jest przechowywana na serwerach w chmurze?
- Czy masz problem z ustaleniem, co to wszystko oznacza?
Jeśli odpowiedziałeś "tak" na wszystkie trzy pytania, Twoja firma może skorzystać z rozwiązania w zakresie analizy Big Data.
Powiedzmy, że starasz się poprawić rentowność w firmie logistycznej. Możesz odkryć, podobnie jak firma UPS lata temu, że skręcanie ciężarówek w lewo wydłuża czas podróży i powoduje marnotrawstwo paliwa i czasu w porównaniu z wielokrotnym skręcaniem w prawo.
Firma UPS nie doszła do tego wniosku, mając analityka danych w ciężarówce ze stoperem, który mierzył czas każdej czynności. Rozwiązanie to powstało, ponieważ firma UPS zbierała i analizowała dane generowane przez tysiące ciężarówek, odbywających tysiące różnych podróży, na tysiącach różnych dróg.
Średnie firmy nieczęsto wdrażają duże rozwiązania w zakresie danych, ponieważ po prostu nie gromadzą wystarczającej ilości danych o takim stopniu złożoności, aby ich potrzebować. Im większa firma i im bardziej złożone są jej procesy biznesowe i działania, tym bardziej prawdopodobne jest, że będzie potrzebowała rozwiązania w zakresie analizy danych i Big Data.
Nie oznacza to, że średnie firmy nie korzystają z dużej ilości danych. W rzeczywistości, większość małych firm cały czas korzysta z dostępu do Big Data, nie zdając sobie z tego sprawy. Aplikacje pracujące w chmurze, takie jak Google Docs, są stale ulepszane przy pomocy Big Data, sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego. Lepsze doświadczenia z aplikacjami dla użytkowników w firmach średnich są często wynikiem szeroko zakrojonych działań analitycznych w zakresie Big Data, podejmowanych przez twórców aplikacji.
W jaki sposób firmy korzystają z Big Data?
Firma UPS zaoszczędziła ponad dziesiątki milionów litrów paliwa i dostarczyła dodatkowo 350 000 paczek w ciągu ponad 10 lat po wdrożeniu polityki "no-left-turn". Oto kilka innych sukcesów związanych z Big Data:
Carnival Cruises, z ponad 100 statkami wycieczkowymi, mogą każdego roku zarobić miliony więcej, jeśli każdy pasażer wyda na swoją podróż jednego dodatkowego dolara. Analiza danych Big Data w czasie rzeczywistym pomaga firmie dynamicznie dostosowywać ceny wolnych miejsc na statkach, aby zachęcić pasażerów do wydawania większej ilości pieniędzy w poszczególnych przypadkach.
Firma Target zastosowała analizę Big Data w celu dokładniejszego przewidywania zachowań klientów i lepszej personalizacji swoich marketingowych działań promocyjnych. Czasami było to trochę zbyt skuteczne. W jednym z dobrze nagłośnionych przykładów Target udało się odkryć, że nastoletnia dziewczynka była w ciąży, zanim dowiedziała się o tym własna rodzina.
Czy nadal potrzebujemy konsultantów ds. zarządzania?
Big Data nie zawsze są rozwiązaniem, gdy firma ma duże ilości danych, których nie jest w stanie wykorzystać. Ze względu na swoją złożoność mogą być one nie do rozszyfrowania; wiele firm gromadzi wiele śmieciowych danych, które nie są na tyle dokładne i szczegółowe, aby były użyteczne.
Nawet jeśli istnieje wystarczająco dużo danych wysokiej jakości, aby wykorzystać Big Data analityczne, spostrzeżenia mogą być zbyt kosztowne lub złożone, aby były użyteczne. Jeden z detalistów wykorzystał Big Data, aby odkryć, że mogą one zwiększyć zyski dzięki dłuższemu przechowywaniu zapasów, tylko po to, aby zdać sobie sprawę z tego, że wykorzystanie tego odkrycia wiązałoby się z przeprojektowaniem całego łańcucha dostaw.
Wielkie dane niekoniecznie muszą dostarczać przełomowych informacji wykraczających poza wgląd konsultanta. Jeden z banków skorzystał z analizy dużych ilości danych, aby ustalić optymalną lokalizację dla bankomatów, ale konsultanci zarządzający pracujący dla kilku innych banków doszli już do tych samych wniosków. W tym przypadku rozwiązanie nie było na tyle skomplikowane, by być poza zasięgiem ludzkiej intuicji.
Czy zatem doradztwo zarządcze w zakresie zarządzania dużymi ilościami danych jest potrzebne?
Można śmiało powiedzieć, że doradztwo zarządcze się zmienia w dobie Big Data i sztucznej inteligencji nie pozostanie takie samo. Niektóre firmy oferujące usługi doradztwo IT stają się dużymi firmami konsultingowymi, zastępując armie konsultantów mniejszymi zespołami badaczy i analityków danych. Inne muszą zmagać się z faktem, że napędzane przez sztuczną inteligencję rozwiązania w zakresie Big Data mogą obecnie rozwiązywać wiele problemów, które firmy w przeszłości rozwiązywały przy pomocy konsultantów, takich jak nieefektywność zasobów ludzkich, źle ukierunkowany marketing i inwestycje finansowe.
Myślisz o rozwiązaniu dotyczącym Big Data dla firmy?
- Czy firma tworzy więcej danych niż może efektywnie wykorzystać?
- Czy firma jest nieefektywna, ale nie wie jak to zmienić?
- Czy brakuje firmie talentu technicznego do analizy danych we własnym zakresie?
- Czy w firmie doszło do naruszenia danych lub włamania?
- Czy klienci są mniej zadowoleni niż mogliby być?
- Czy firma miała problemy ze zwiększeniem przychodów i/lub poprawą rentowności?
Jeśli odpowiedziałeś "tak" na te pytania, Twoja firma może skorzystać z rozwiązania w zakresie Big Data, które może kosztować mniej i przynieść większe zyski niż wynajęcie firmy konsultingowej.
