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大数据如何帮助减少利润流失

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许多客户认为,在最新的应用程序,客户关系管理和企业资源计划软件上花费数百万美元,将有助于提高内部效率和优化运营。他们将这些系统和平台视为实现最大劳动力生产力的黄金票。

但是,实施这些日益复杂的系统和平台可能会破坏关键数据并阻碍生产力。它可能使公司无法完全了解所产生的所有数据,从而导致分析不完整和战略计划不完善。

这就是为什么让您的客户了解其各种系统和平台生成的所有数据的关键。不仅因为它使他们的各个部门(从财务和会计到运营和IT)能够更有效地运行,而且还为数据利用创建了一个集中的公司范围内的资源。然后,团队可以利用此机会来创建数据使用标准,并加强其作为公司底线捍卫者的作用。

当然,要花费更多的时间来雇用人员来编译和集中组织的所有数据。尽管集中化是迈向更好的数据分析的关键一步,但在没有上下文或焦点的情况下使用大数据充其量是无济于事的,而在最坏的情况下则会产生误导。

相反,应该建议客户在分析开始之前就已经有了假设或目标。这些假设充当数据使用的指南,并允许随着时间的推移进行更高级,更复杂的数据分析。一旦公司采用这种战略方法,他们就可以创建效率更高,绩效更高的团队,从而创建更明智的财务和市场策略,并帮助最大限度地提高公司盈利能力。

创建数据山

财务和IT部门比以往任何时候都可以存储,跟踪和分析更多数据。许多财务和IT主管相信,他们跟踪的数据越多,他们对业务运作方式和改进地点的了解就越多。但是,系统的改进取决于如何使用此数据。

在讨论大数据以及所有数据的存储和分析位置时,公司经常使用“数据湖”一词。这些湖泊充满了来自整个组织的结构化和非结构化数据,公司将尝试分析和测试数据以识别运营效率低下或损失的情况。

但是,请考虑使用数据山的概念,而不是湖泊。分析师并没有拖着整个湖去寻找改进的方法,而是从山底开始,并使用一些最容易获得的数据来制定明智的业务决策。在此基础上,用户可以在此基础上进行跟踪和分析日益复杂的信息和数据集。

从这个角度来看,分析师基于他们的数据来创建更明智的业务决策和策略。他们可以识别哪些数据集首先提供可操作的情报,而不是从最顶部的最复杂的数据集(可能导致数据瘫痪)开始。例如,零售商通常会通过在产品级别进行分析,而不是首先按细分市场或供应商来分析产品,从而使数据集过于复杂。

更好地利用数据

一旦建立了这个基础,企业就可以分析其“小尾巴”的数据,这些数据要小得多且难以分析。随着分析师和公司集中越来越分散的数据集并确定哪些信息对他们的业务最重要,该数据尾随时间呈指数增长。归根结底,分析长尾巴可以帮助公司实现永无止境的目标,即100%的客户带来100%的收入。

这些数据可以帮助公司更好地识别收入的出入方向,然后进行系统的更改,以最大化所有可能来源的收入。例如,零售商可以使用数据来识别哪些产品在特定商店和地区的表现优于其他产品。同样,制造商可以利用这些数据更好地了解他们的供应链,并确定哪些产品有利可图。此外,金融机构可以使用数据来最大程度地减少错误成本或购买决策。

创建下一代支出分析

即使企业利用了大数据分析方面的改进,新技术也将使他们能够进一步依靠其成功并分析更广泛的数据集。人工智能和机器学习等技术可以帮助业务领导者比以往更快地分析其数据,也许还可以创建随时间推移而不断完善的系统。

归根结底,这取决于企业如何发展其假设和大数据用例。通过采取战略方法,公司可以专注于最重要的事情:高价值任务,可以进一步优化业务并帮助他们实现战略使命。

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