Культура BI аналитики: почему Amazon и Netflix преуспеют, пока другие ошибаються

b2ap3 thumbnail 13 - Культура BI аналитики: почему Amazon и Netflix преуспеют, пока другие ошибаються

Когда дело доходит до продвинутых аналитических проектов, часто кажется, что история успеха – это скорее исключение, чем правило. Многие организации хотели бы подражать культуре, основанной на данных, отображаемой Amazon, Google и Netflix, однако у них возникли проблемы с операционированием аналитики.

И с аналитикой и проектами «больших данных» есть много вещей, которые очень высокие – более половины времени.Если бы мне пришлось выбрать фундаментальную причину, я бы сказал, что это потому, что она неприемлемо сложна и многогранна. Есть много возможностей споткнуться на этом пути. Проекты часто терпят неудачу с самого начала. И цели проекта могут быстро меняться: не всегда можно вообще утверждать гипотезы или давать доходные идеи или поддерживать прогностические модели. Могут быть проблемы масштабируемости, интеграции с операционными системами, точности модели и т. Д. И, в конце концов, это упрямая проблема развертывания сложных рабочих процессов и моделей, часто требующих ручного анализа кода ученого данных в режиме реального времени.В результате аналитические проекты могут быстро перегружаться техническими деталями. Я считаю, что гибкий, основанный на бизнесе подход может помочь обеспечить успех.Инициативы аналитики часто просматриваются исключительно с помощью технической линзы, что приводит к ситуациям, когда база данных уменьшается в большей или меньшей степени. Amazon и Netflix не только технологически продвинуты, но и потому, что они создали «культуру аналитики», которая пронизывает каждый аспект их бизнеса.Вот четыре ключевых аспекта для выполнения аналитической стратегии, которая сначала ставит потребности бизнеса:1. Имейте цель. Хотя это может показаться очевидным, реальность такова, что они имеют много общего с аналитикой, поскольку они сосредоточены на технической и объективной цели. По сути, они могут получить техническую корзину впереди бизнес-лошади.Давайте отступим от аналитики на данный момент и представьте себе другой тип проекта – строительство здания. Покупаете ли вы материалы и нанимаете генеральных подрядчиков, водопроводчиков и электриков, прежде чем у вас будет четкое понимание цели здания? Конечно, нет.Но слишком часто это именно то, как организации приступают к развертыванию аналитики. Они начинают строить инфраструктуру и нанимать ученых по данным и оценивать технологии (ту или иную базу данных? Hive или Spark? SQL) задолго до того, как они специально опредеят бизнес-проблемы и возможности, которые могут быть решены с помощью аналитики. Внедрение технологии, независимо от того, насколько мощным или продвинутым является ваш переход к магическому преобразованию вашей организации в управляемый данными электростанцию, например Amazon, особенно если ее цель является неопределенной и плохо определенной.Чтобы избежать дорогостоящих ошибок, бизнес-пользователи должны быть частью стратегии аналитики с первого дня. Это заинтересованные стороны, которые взвесили на использование наиболее важных фактов в области аналитики.И начните только с одного аналитического проекта с высоким потенциалом бизнеса и доступными данными. Затем выясните, какие технологии вам нужны.2. Свяжите «понимание» с действиями. Что это означает для решения бизнес-задачи? В аналитическом мире это становится обычным делом или «проницательностью». Но это эквивалент встречи для решения конкретной проблемы и «решения» ее путем планирования другого собрания. Проницательность, имеющая какую-либо ценность, должна быть прогностической по своей природе и – это важная часть – быстродействие, легко и автоматически.Это последний шаг, который вызывает множество организаций. Представьте себе компанию, которая хочет оптимизировать продажи Q2. Организация может начать с прогнозирования более высокого объема продаж. Почему команда продаж должна быть в бизнесе? Предсказания должны начать ощутимые действия, которые могут взять на себя и изменить ситуацию.Amazon, Google и Netflix – мастера, которые преобразуют понимание действий, связанных с данными. Например, Amazon использует данные для автоматической настройки просмотра для своих клиентов и оптимизации продаж. Netflix стремится напрямую влиять на поведение клиентов с рекомендациями, основанными на данных, и они, скорее всего, будут успешными.

Узнайте о других решениях

Методы анализа

4b87c26a8b61 300x225 - Культура BI аналитики: почему Amazon и Netflix преуспеют, пока другие ошибаються

Что такое бизнес-аналитика?

Бизнес-аналитика (BI) включает в себя приложения, инфраструктуру, инструменты и передовые практики, которые обеспечивают доступ к информации

Технологии аналитики

monitor the pulse of your business with mobile kpis 300x225 - Культура BI аналитики: почему Amazon и Netflix преуспеют, пока другие ошибаються

TIBCO Spotfire Mobile Metrics

Загрузить программу ВІ Демонстрации решений TIBCO STIBCO Spotfire Mobile Metricspotfire Mobile Metrics дает вам инструменты,

apache spark accel main banner 1 300x78 - Культура BI аналитики: почему Amazon и Netflix преуспеют, пока другие ошибаються

Apache Spark

Быстрая обработка больших данных для принятия решений в режиме реального времени Понимать контекст и клиентов,

Напишите нам

и мы ответим в течении часа

support@asu-analitika.ru

maxresdefault 66x66 - Культура BI аналитики: почему Amazon и Netflix преуспеют, пока другие ошибаються
Зачем вообще нужны системы бизнес-аналитики

Загрузить программу ВІ Демонстрации решений Визуализация в бизнес-аналитике очень важна. Например, концепт этих графиков отрисован …

img243 66x66 - Культура BI аналитики: почему Amazon и Netflix преуспеют, пока другие ошибаються
Видео демонстрации и обучение

Видео материалы по Tibco Spotfire Лучше один раз увидеть ! Обучающие видео, презентации и комментарии …

prodvizhenie 1200x350 66x66 - Культура BI аналитики: почему Amazon и Netflix преуспеют, пока другие ошибаються
Что выбрать Spotfire,Tableau,Microsoft BI или Qlik Sense?

Конечно, Tableau и Spotfire предлагают унифицированное представление данных, но не настолько эффективно, как QlikSense. QlikSense …

sap 7 66x66 - Культура BI аналитики: почему Amazon и Netflix преуспеют, пока другие ошибаються
Начало работы с Tibco Spotfire Desktop

Загрузить программу ВІ Демонстрации решений Для успешной работы с продуктами Tibco Spotfire, Вам потребуется 10 …

quienes somos 03 66x66 - Культура BI аналитики: почему Amazon и Netflix преуспеют, пока другие ошибаються
Цены на продукты

Загрузите бесплатно Демонстрация Мы подготовили для Вас ориентировочные цены на различные продукты и пакеты программ, …

131 66x66 - Культура BI аналитики: почему Amazon и Netflix преуспеют, пока другие ошибаються
Gartner BI Magic Quadrant 2019: обзор лидеров рынка

Загрузить программу ВІ Демонстрации решений В январе Gartner традиционно выпускает масштабное исследование рынка систем бизнес-аналитики, …

active icon pdf - Культура BI аналитики: почему Amazon и Netflix преуспеют, пока другие ошибаються
Наша компания
active icon pdf - Культура BI аналитики: почему Amazon и Netflix преуспеют, пока другие ошибаються
Tibco Spotfire

Несколько видео о наших продуктах

085 - Культура BI аналитики: почему Amazon и Netflix преуспеют, пока другие ошибаються
Проиграть видео
Презентация аналитической платформы Tibco Spotfire
106 - Культура BI аналитики: почему Amazon и Netflix преуспеют, пока другие ошибаються
Проиграть видео
Отличительные особенности Tibco Spotfire 10X
1 11 - Культура BI аналитики: почему Amazon и Netflix преуспеют, пока другие ошибаються
Проиграть видео
Как аналитика данных помогает менеджерам компании
2019-08-05T17:11:44+02:00Июль 2nd, 2019|Рубрики: Статьи|Метки: , , , , , |