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

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,

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

TIBCO GeoAnalytics

Загрузить программу ВІ Демонстрации решений В повседневной жизни мы привыкли находить нужный объект при помощи

Напишите нам

и мы ответим в течении часа

support@asu-analitika.ru

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, …

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 …

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 …

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, …

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 …

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 …

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+03:00Июль 2nd, 2019|Рубрики: Статьи|Метки: , , , , , |

This Is A Custom Widget

This Sliding Bar can be switched on or off in theme options, and can take any widget you throw at it or even fill it with your custom HTML Code. Its perfect for grabbing the attention of your viewers. Choose between 1, 2, 3 or 4 columns, set the background color, widget divider color, activate transparency, a top border or fully disable it on desktop and mobile.