Interesantno istraživanje koje je sproveo NVP otkrilo je da intenzivno korišćenje Big Data analitike za donošenje odluka zasnovanih na kvalitetnim informacijama dokazano daje primetno više uspeha. Više od 80% rukovodilaca je potvrdilo da su se investicije u Big Data ispostavile kao profitabilne i gotovo polovina izjavljuje da su njihove organizacije bile u mogućnosti da izmere koristi koje su im projekti doneli.

Dugo vremena su se najvažnije poslovne odluke donosile isključivo na osnovu iskustva i intuicije. Ipak, u eri tehnologije, fokus se pomerio na podatke, analitiku i logistiku. Danas kada se osmišljavaju marketing strategije koje privlače korisnike i povećavaju konverziju, donosioci odluka posmatraju, analiziraju i izvode dubinska istraživanja o ponašanju korisnika kako bi otkrili uzroke umesto da prate konvencionalne metode u kojima u najvećoj meri zavise od reakcije korisnika.

Različite faze Big Data analitike

Tehnologija Big Data analitike donela je mnoge preokrete i inspirisala pa čak i usmerila mnoge organizacije ne samo da dođu do informisanih odluka već im je takođe od pomoći sa tumačenjem informacija , uočavanjem i rauzmevanjem obrazaca, analiza, proračuna, statistike i logistike. Utilizacija u vašu korist je ujedno i veština i nauka.

Odredite ciljeve

Pre nego što se upuste u analitiku podataka, prvi korak koji sve firme moraju da preduzmu jeste da identifikuju ciljeve. Jednom kada je cilj jasan, jednostavnije je planirati, pogotovo za timove data naučnika. Počev od faze prikupljanja podataka, ceo proces zahteva indikatore uspešnosti koji mogu da izmere korake u vremenu, što će zaustaviti probleme u samom početku. Na taj način ne samo što je izvesno da je dalji proces savršeno jasan već su znatno poboljšane i šanse za uspeh.

Prikupljanje podataka

Prikupljanje podataka zahteva potpuno jasno postavljene ciljeve i relevantnost podataka u odnosu na njih. Kako bi se donosile informisanije odluke neophodno je da podaci koji se uzimaju u obzir budu ispravni i da se odnose na to što želimo da istražimo. Loši podaci mogu da vas povedu pogrešnim putem.

Značaj obima, raznovrsnost i brzine

Obim označava količinu prikupljenih podataka, raznovrsnost podrazumeva različite vrste i tipove a brzina se odnosi na vreme potrebno za obradu.

  • Definišite koliko je podataka potrebno
  • Identifikujte relevantne podatke (Na primer, ako dizajnirate aplikaciju sa igricama, ima smisla da znate uzrast, tip igrice i uređaj na kome će se igrati)
  • Sagledajte podatke iz perspektive korisnika. To će vam značiti oko detalja kao što je koliko vremena imate na raspolaganju da odgovorite na postavljeno pitanje u skladu sa očekivanjima korisnika
  • Morate shvatiti preciznost podataka, naći prave podatke je od velike važnosti

Pripremanje podataka

Priprema, ili kako se još naziva, prečišćavanje podataka jeste proces tokom kojeg dajete oblik svojim podacima izbacivanjem nepotrebnih, svrstavanjem u kategorije i odaboranjem potrebnih. Cilj pretvaranja zamisli u realnost zavisi od toga koliko dobro ste pripremili svoje podatke. Loše pripremljeni ne samo da vas neće odvesti nigde već iz njih nećete izvući nikakvu vrednost.

Dve ključne stvari na koje treba da se fokusirate jesu kakve vrste uvida se zahtevaju i na koji način će podaci biti korišćeni. Kako bi proces analitike podataka tekao glatko i sa sigurnošću dao vredne rezultate, od suštinskog je značaja da uskladite pripremu podataka sa svojom poslovnom strategijom.

Primena alata i modela

Nakon što je završeno dugotrajno prikupljanje, prečišćavanje i pripremanje podataka, sada se primenjuju statistički i analitički metodi kako bi se dobili najbolji uvidi. Od mnogih alata koji postoje, Data naučnici zahtevaju da koriste najrelevantnije statističke alate i primenjuju algoritme na svoje ciljeve. Treba promišljeno odabrati najbolji model jer on igra ključnu ulogu u otkrivanju najvrednijih uvida. Od vaše vizije će zavisiti i vaši planovi izvođenja aktivnosti koje zasnujete na uvidima.

Cilj je prevesti podatke u informacije, a informacije u uvide

Prevedite informacije u uvide

U ovoj fazi, samoj srži procesa analitike podataka, sve informacije se pretvaraju u uvide koji mogu biti implementirani kroz odgovarajuće planove. Uvid jednostavno znači rastumačene informacije, razumljive veze izvedene iz Big Data analitike. Proračunata i promišljena egzekucija vam pruža merljive uvide na koje se može reagovati i postići veliki uspeh vašeg poslovanja. primenom algoritama i rezonovanja nad podacima izvedenim iz modeliranja i alata, možete dobiti verodostojne uvide. Stvaranje uvida je većinom zasnovano na organizaciji i odabiru podataka. Što su tačniji vaši uvidi, lakše će vam biti da identifikujete i predvidite rezultate kao i buduće izazove pa ćete se sa njima suočavati efikasnije.

Izvođenje na osnovu uvida

Poslednja i najvažnija faza je izvođenje stečenih uvida kroz vaše poslovne strategije kako biste dobili najbolje od svoje analitike. Tačni uvidi implementirani u pravo vreme i preko pravog modela strategije jesu domen u kome se mnoge organizacije spotiču.

Izazovi sa kojima se organizacije često susreću

Iako je to tehnološko dostignuće, Big Data analitika je veština koja ako se izvede ispravno može da vaše poslovanje dovede do uspeha. Iako to može biti prvi izbor i pouzdani način za donošenje važnih odluka, postoje izazovi kao što su kulturne barijere. Kada se glavne strateške odluke o poslovanju
donose na osnovu poznavanja industrije i iskustva, teško je bilo koga ubediti da se osloni na analitiku podataka, koja je objektivna, te na proces vođen podacima čime se priznaje premoć podataka i tehnologije. Ipak, usaglašavanje Big Data i tradicionalnog procesa donošenja odluka u jedinstveni ekosistem će vam doneti mogućnost kreiranja preciznih uvida i efikasno izvršavanje u vašem trenutnom poslovnim modelu.