Cách tạo chiến lược dữ liệu: 3 bước

0
21

            Một chiến lược dữ liệu lớn mạnh mẽ có thể cắt giảm chi phí và tăng doanh thu, theo nghiên cứu từ MIT.
        

            
                                                                             
            
            

                 ] ]
    

     Một chiến lược đơn giản để bắt đầu với dữ liệu lớn trong doanh nghiệp của bạn
     Evan Huggins của Pernod Ricard đã nói chuyện với TechRepublic về cách các tổ chức có thể bắt đầu với dữ liệu bằng cách kiểm kê, xử lý và tìm kiếm các công cụ phù hợp.
    

    

Chỉ 25 năm trước, việc CIO chú ý đến dữ liệu của họ là vô cùng khó khăn. Mặc dù điều đó rõ ràng không còn nữa, nhiều tổ chức vẫn thiếu hiểu biết về cách tạo ra một chiến lược dữ liệu sẽ cắt giảm chi phí và tăng doanh thu, Barbara Haley Wixom, nhà khoa học nghiên cứu chính tại Trung tâm nghiên cứu hệ thống thông tin MIT Sloan, cho biết phiên họp tại Hội nghị chuyên đề CIO MIT Sloan 2019 vào thứ Tư.

    
        

"Chúng tôi đang bơi trong dữ liệu và chúng tôi biết rằng chúng tôi cần kiếm tiền từ nó, nhưng không phải như cách chúng tôi đã từng làm," Wixom nói. "Vào năm 94, chúng tôi giữ dữ liệu bên trong tổ chức, chúng tôi cắt giảm chi phí với nó và chúng tôi hạn chế quyền truy cập vào nó. Điều đó không hiệu quả ngày hôm nay. Ngày nay, chiến lược dữ liệu của chúng tôi đòi hỏi những bước đi táo bạo và ý tưởng mới."

XEM: Báo cáo đặc biệt: Biến dữ liệu lớn thành hiểu biết kinh doanh (PDF miễn phí) (TechRepublic)

Để tạo chiến lược dữ liệu hiệu quả, CIO và các nhà lãnh đạo công nghệ khác phải bao gồm ba ý tưởng, theo nghiên cứu của MIT:

1. Tạo đô la hàng đầu từ dữ liệu

Các tổ chức có xu hướng có kỹ năng cắt giảm chi phí với dữ liệu. Trong một nghiên cứu kiểm tra 315 CXO, các nhà nghiên cứu của MIT phát hiện ra rằng 51% lợi nhuận kiếm tiền từ dữ liệu hoạt động. Đối với một ngân hàng, điều đó có nghĩa là làm những việc như tối ưu hóa các chi nhánh, điều mà ngân hàng BBVA đã làm và nhận được 40 triệu đô la tiền tiết kiệm.

Gần một nửa (49%) lợi nhuận hiện tại của chúng tôi trong dữ liệu đến từ các hoạt động hàng đầu, Wixom nói. Đối với BBVA, điều đó có nghĩa là thực hiện những việc như tạo một nhóm khoa học dữ liệu và sử dụng máy học để thêm giá trị khách hàng mới vào các công cụ ngân hàng.

Các công ty hoạt động hàng đầu về phương diện doanh thu, tăng trưởng và sự nhanh nhẹn đã tạo ra 10% tổng doanh thu từ dữ liệu của họ, so với các công ty hoạt động dưới đáy, nghiên cứu cho thấy.

"Chúng tôi cần suy nghĩ về cách tạo ra lợi nhuận hàng đầu tạo thành dữ liệu của chúng tôi", Wixom nói.

2. Xây dựng khả năng kinh doanh thông tin

"Khi chúng ta phụ thuộc nhiều hơn vào dữ liệu cho tổng doanh thu của công ty, điều đó có nghĩa là mô hình kinh doanh của chúng ta cần biến đổi để trở nên giống với những người kinh doanh thông tin mà nghĩ là Lexisnexis, Google, Bloomberg," Wixom "Những công ty đó biết cách phân phối dữ liệu đến thị trường theo những cách được khách hàng đánh giá cao."

MIT đã nghiên cứu các công ty như vậy trong thập kỷ qua và xác định rằng họ có năm khả năng giúp họ đạt được thành công:

  • Dữ liệu mà mọi người có thể tìm thấy, sử dụng và tin tưởng
  • Nền tảng dữ liệu phục vụ dữ liệu một cách đáng tin cậy và nhanh chóng, cả bên trong và bên ngoài công ty
  • Khoa học dữ liệu phát hiện những hiểu biết mà con người không thể
  • Hiểu biết sâu sắc về khách hàng
  • Quản trị dữ liệu giám sát cả tuân thủ và đạo đức

"Khi chúng tôi xem xét dữ liệu của mình trên tất cả các công ty, chúng tôi thấy các khả năng này hoạt động cho tất cả các công ty, không chỉ các doanh nghiệp thông tin", Wixom nói. "Nếu bạn đang đầu tư vào các khả năng này, bạn sẽ thấy nhiều hoạt động, tiến bộ và lợi nhuận kinh tế hơn từ các nỗ lực kiếm tiền từ dữ liệu của mình."

3. Chuẩn bị văn hóa của bạn cho nền kinh tế thuật toán

Nền kinh tế thuật toán ở đây và liên quan đến một thế giới trong đó các tổ chức cần nhân viên thường xuyên sử dụng thuật toán dữ liệu để thông báo các nhiệm vụ chính, Wixom nói.

Các công ty đang dẫn đầu phong trào này đã đào tạo khoa học dữ liệu cho tất cả nhân viên, sử dụng các kỹ thuật tiên tiến như học máy và có phương pháp luận để đưa ra quyết định dựa trên bằng chứng, Wixom nói.

Các công ty có thói quen văn hóa dựa trên dữ liệu tạo ra tiền hoàn lại từ các dự án dữ liệu sớm hơn 9 tháng so với những công ty không có và kiếm được ROI cao hơn 6%, nghiên cứu của MIT cho thấy.

Để biết thêm, hãy xem Cách trở thành nhà khoa học dữ liệu: Bảng cheat trên TechRepublic.

                                                                                

                                                

Cũng xem

 istock-926799886.jpg "width =" 770 "/> </span><figcaption>
<p>
                                            Hình ảnh: iStockphoto / ConceptCafe<br />
                                        </p>
</figcaption></figure>
</p></div>
</pre>
<div class=