Perkenalan
Maksimalisasi nilai data biasanya mengacu pada proses mengekstraksi nilai maksimum yang mungkin dari data melalui berbagai teknik seperti analisis data, penambangan data, dan pembelajaran mesin. Tujuannya adalah untuk mendapatkan wawasan data, mengidentifikasi pola, dan membuat keputusan berdasarkan informasi yang dapat mengarah pada peningkatan hasil bisnis, pengalaman pelanggan yang lebih baik, dan peningkatan keberhasilan dan pendapatan.
Untuk memaksimalkan nilai data, organisasi perlu memiliki pemahaman yang jelas tentang sumber data mereka, kualitas data, dan pertanyaan bisnis yang mereka coba jawab. Mereka juga perlu memiliki alat, sistem, dan teknologi yang tepat untuk membantu mereka memproses dan menganalisis data secara efektif.
Mengapa penting untuk memaksimalkan nilai data Anda
Di dunia yang didorong oleh data saat ini, memaksimalkan nilai data Anda sangat penting untuk keunggulan kompetitif, manajemen data yang efektif, dan mencapai kesuksesan bisnis.
Keunggulan kompetitif
Memaksimalkan nilai data Anda dapat memberi Anda keunggulan kompetitif. Dengan memproses data mentah untuk mendapatkan wawasan yang dapat ditindaklanjuti dan membuat keputusan yang lebih baik, Anda dapat tetap berada di depan kompetisi dan mengelola risiko dengan menanggapi dengan cepat pasar yang berubah.
Peningkatan efisiensi
Dengan menggunakan data untuk mengoptimalkan operasi Anda, Anda dapat meningkatkan efisiensi dan mengurangi biaya. Data bernilai tinggi dapat digunakan untuk mengoptimalkan proses produksi, meningkatkan manajemen inventaris, dan merampingkan operasi rantai pasokan.
Pengambilan keputusan yang lebih baik
Dengan memaksimalkan nilai data Anda, Anda dapat memperoleh wawasan yang dapat ditindaklanjuti yang membantu Anda membuat keputusan yang lebih baik dan terinformasi. Data dapat membantu Anda mengidentifikasi pola dan tren yang tidak segera terlihat melalui analitik dan pemrosesan canggih.
4 cara untuk memaksimalkan nilai data Anda
Sejajarkan analitik dengan tujuan bisnis
Analisis data yang lebih dekat dengan tujuan bisnis organisasi adalah aspek kunci dari strategi data dalam menghasilkan data yang lebih berharga. Analisis data perlu digunakan secara efektif untuk menyelesaikan masalah bisnis nyata, dan kasus-kasus yang spesifik bisnis untuk organisasi tertentu.
Strategi ini membantu seluruh organisasi melihat nilai dan potensi data di berbagai bidang fungsional dan unit bisnis karena data mendorong hasil yang jelas yang dapat dimengerti dalam istilah bisnis. Dimulai dengan masalah bisnis, mengembangkan kasus bisnis, dan menindaklanjutinya sangat penting untuk mengungkap nilai dari data.
Menggabungkan pembelajaran mesin dan AI
Karena tren terbaru: Munculnya Big Data, kurangnya ahli data, dan kebutuhan akan data cepat, penggabungan AI dan pembelajaran mesin adalah cara yang efektif untuk meningkatkan nilai data perusahaan.
Data besar
Pertama, data besar mengacu pada set data yang sangat besar dan kompleks yang dihasilkan dari berbagai sumber. Ini ditandai dengan volumenya, kecepatan, dan variasi. Analisis data besar sering digunakan untuk mengidentifikasi pola, tren, dan wawasan yang mungkin sulit diidentifikasi melalui metode pemrosesan data tradisional. Namun, data ini tidak ada artinya jika kita tidak dapat mengubahnya menjadi informasi yang bermakna. Dengan AI dan alat pembelajaran mesin, data dapat diproses secara efektif, memaksimalkan nilainya.
Kurangnya ahli data
Kedua, ada kurangnya ahli data dalam industri bisnis. Meskipun data telah berkembang, keterampilan analitik data dan analis data belum terus. Faktanya, ada kekurangan global ilmuwan data.
Perlu Data Cepat
Ketiga, kami memiliki kebutuhan yang semakin besar untuk data cepat. Bisnis membutuhkan wawasan dengan cepat, dan tidak mampu menunggu. Data yang lebih lambat dapat mengakibatkan operasi bisnis yang lambat, keberhasilan, dan organisasi biaya banyak uang.
Gabungan, tren ini adalah kekuatan pendorong di balik tren intelijen bisnis yang besar: kebangkitan kecerdasan buatan. AI dan alat pembelajaran mesin dapat membantu kita memahami hubungan yang kompleks dalam data, dan memanfaatkan analitik prediktif untuk membuat keputusan yang lebih tepat dan bernuansa.
Leverage mitra atau tim lintas fungsional untuk meningkatkan akurasi data
Penciptaan tim lintas fungsi, seperti tim analitik, dapat membantu meningkatkan akurasi data yang pada gilirannya memaksimalkan nilai data Anda. Tim analitik harus berkolaborasi reguler dengan pengguna bisnis untuk membantu memastikan nilai melalui data berkualitas lebih tinggi. Selain itu, tim lintas fungsi ini juga dapat memasukkan pengguna bisnis ke dalam tim mereka untuk lebih memahami kebutuhan dan layanan pelanggan. Bermitra erat dengan tim bisnis di organisasi Anda menciptakan lapisan perlindungan tambahan untuk akurasi data, yang meningkatkan bagaimana data data dan bisnis memanfaatkan data yang mereka lihat.
Ketika lebih banyak tim melihat data yang sama, ada lebih banyak mata untuk menemukan kesalahan atau masalah, yang merupakan bentuk manajemen risiko yang efektif. Kemitraan yang erat juga memastikan bahwa tim data membangun intuisi bisnis untuk lebih memahami aplikasi praktis dari data yang mereka kelola.
Perbarui model operasi Anda dan ukur keberhasilannya
Dengan meningkatnya penggunaan data, perusahaan perlu bergerak ke arah menjadi wawasan dan organisasi yang digerakkan data. Memiliki model operasi berbasis data menciptakan probabilitas keberhasilan yang jauh lebih besar dan memungkinkan organisasi untuk melihat nilai dari analisis data mereka lebih cepat-dengan jalur dan visi yang lebih jelas tentang bagaimana mencapai tujuan mereka.
Data, melalui wawasan, akan memberi daya pada proses pengambilan keputusan. Melalui model operasi yang baru, orang -orang dalam organisasi akan termotivasi untuk mengubah perilaku untuk memastikan keberhasilan bisnis, dan nilai data akan dicapai dengan kecepatan yang lebih cepat.
Kerangka kerja dan model yang diperlukan diperlukan bagi perusahaan untuk mengenali nilai wawasan atau data tertentu. Kerangka kerja yang kuat dapat membantu organisasi menilai kemajuan mereka saat ini, membuat penyesuaian, dan mengoptimalkan cara mereka melacak tujuan analisis data mereka.
Kesimpulan
Maksimalisasi nilai data menjadi semakin penting di dunia yang didorong oleh data saat ini, di mana organisasi mengumpulkan dan menganalisis sejumlah besar data untuk mendapatkan wawasan tentang perilaku pelanggan, tren pasar, dan operasi bisnis. Dengan mengikuti tips ini, Anda dapat memastikan bahwa nilai data Anda dimaksimalkan dan digunakan untuk potensi sepenuhnya, memungkinkan Anda untuk membuat keputusan berbasis data untuk bisnis Anda untuk berhasil.
Produktivitas MRC
Cio
Michaelskenny
Teradata
Mencengkeram
Sebuah artikel bagaimana memaksimalkan nilai data Anda berasal dari Arek Skuza.
