您的組織準備好利用大數據了嗎?

大數據

大數據 對於大多數營銷組織而言,它比現實更渴望。 關於大數據戰略價值的廣泛共識讓位給構建數據生態系統並在個性化通信中將清晰的數據驅動見解帶入生活所必需的無數技術問題。

您可以通過分析組織在七個關鍵領域的能力來評估組織是否準備利用大數據:

  1. 戰略願景 是大數據被接受為實現業務目標的關鍵因素。 了解C-Suite的承諾和支持是第一步,然後分配時間,重點,優先級,資源和精力。 說話很容易。 尋找做出戰略選擇的高級主管與實際從事這項工作的數據科學家,數據分析師和以數據為中心的市場營銷人員之間經常出現脫節的情況。 在沒有足夠的工作水平投入的情況下,決策往往過於頻繁。 通常,頂視圖和中視圖是根本不同的。
  2. 數據生態系統 可以是絆腳石或促成因素。 許多公司被遺留系統和沈沒的投資所困。 並非每個公司都對現有管道有明確的未來願景。 通常,IT領域的技術管理員與增加持有相關預算的業務用戶之間會發生摩擦。 在許多情況下,前瞻性願景是各種解決方法的集合。 3500多家公司提供了各種各樣的技術解決方案,它們提出相似的主張,使用相似的語言並提供相似的交易,這進一步加劇了混亂。
  3. 數據治理 指了解數據源,並製定攝取,標準化,安全性和優先級的計劃。 這需要結合敏捷安全措施,明確定義的許可製度以及訪問和控制的途徑。 治理規則在隱私和合規性之間實現了數據的靈活使用和重複使用。 這些問題常常因環境而混亂或混雜在一起,而不是反映設計良好的政策和協議。
  4. 應用分析 指示組織部署的良好程度 分析 資源,並能夠承載人工智能和機器學習。 關鍵問題是:組織是否有足夠的資源 分析 資源以及如何部署它們? 是 分析 嵌入到營銷和戰略工作流中,還是臨時使用? 是 分析 推動關鍵業務決策並提高收購,保留,降低成本和忠誠度方面的效率?
  5. 技術基礎設施 評估用於攝取,處理,清理,保護和更新流入大多數公司的數據激流的軟件和數據結構。 關鍵指標是自動化水平和標準化數據集,解決個人身份,創建有意義的細分以及不斷吸收和應用新的實時數據的能力。 其他積極指標是與ESP,營銷自動化和雲計算供應商的聯盟。
  6. 用例開發 衡量公司實際使用其收集和處理的數據的能力。 他們能否確定“最佳”客戶? 預測下一個最好的報價或培養可能的忠誠者? 他們是否具有工業化機制來創建個性化消息,進行微細分,響應移動或社交媒體中的行為或創建跨多個渠道傳遞的多個內容廣告系列?
  7. 擁抱數學人 是企業文化的指標; 衡量組織探索,採用和獲取新方法和新技術的真實意願的度量。 每個人都大肆宣揚數字和數據轉換的言論。 但是許多人擔心大規模殺傷性武器(數學破壞性武器)。 很少有公司投入時間,資源和現金來使以數據為中心成為基本的公司資產。 做好大數據準備可能會很長,成本高昂且令人沮喪。 始終需要對態度,工作流程和技術進行重大更改。 該指標衡量組織對未來數據使用目標的真實承諾。

實現大數據的好處是變更管理中的一項工作。 這七個標準使我們能夠清晰地了解給定組織在轉型範圍內的位置。 如果進行清醒的鍛煉,了解自己的位置和想要成為的位置會很有用。

 

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