Lieli dati ir lielas ziņas. Ikdienā cilvēki visā pasaulē rada daudz informācijas, izmantojot e-pastus, emuārus, sociālo mediju ziņas, tiešsaistes kredītkaršu pirkumus, mobilo tālruņu lietošanu un daudz ko citu. Saskaņā ar IBM datiem tiek ģenerēti 2,5 kvintillionu datu par katru dienu un 90% no kopējiem esošajiem datiem tika izveidoti pēdējo divu gadu laikā.
Todd Taylor, NetStandard Hosted Technology viceprezidents, IBM Edge2013 paskaidroja, kā šis ievērojamais datu pieaugums piedāvā uzņēmumiem neierobežotas iespējas:
$config[code] not foundUzņēmējdarbības dati iegūs patiesu priekšstatu par uzņēmuma sniegumu, kas pārsniedz peļņas un zaudējumu aprēķinus… lai parādītu reālā laika sniegumu pasaules ekonomikā.
Pēc tam šo informāciju var pārvērst par uzlabotu mārketingu, pielāgotiem pakalpojumiem un izmaksu ietaupījumiem.
Mazie uzņēmumi, lielie dati
Lai gan daudzi lieli uzņēmumi ir ieguldījuši lielu datu tehnoloģijās, mazie uzņēmumi ir piedalījušies lēni. Taylor paskaidro, ka, lai gan lielas datu tehnoloģijas nešķiet pievilcīgas uzņēmumiem ar ierobežotiem resursiem, uzņēmumiem ir labāk ieguldīt analītikā, pirms to lielie dati pieaug līdz nepārvaldāmām proporcijām.
Lielie dati ir pieejamāki nekā jebkad agrāk, pateicoties izmaksu ziņā efektīvo lielo datu tehnoloģiju pieaugumam. Papildus labi zināmām Google Analytics un Google Adwords ir daudzas citas bezmaksas vai zemas cenas tehnoloģijas, kas ir piemērotas dažādiem mazajiem uzņēmumiem.
Pirms lielo datu tehnoloģiju ieguldīšanas un ieviešanas mazajiem uzņēmumiem ir jāapkopo esošie dati un to uzņēmējdarbības mērķi.
Personalizēts bizness
Daudzos veidos lielie dati ļauj mazajiem uzņēmumiem atgriezties pie mārketinga saknēm.
Nesenā Forbes rakstā Steve King, Emergent Resources partneris, paskaidro, kā agrāk:
…local veikali.. zināja, ko viņu klienti patika, līdz pat krāsu, izmēru un garšu.
Šī personalizācija tika zaudēta daudziem uzņēmumiem, jo viņu klientu bāze kļuva kultūras un ģeogrāfiski daudzveidīgāka, bet tagad „lielie dati atkal nodrošina personalizētu pakalpojumu”.
Tāpēc, mēģinot izmantot lielus datus, mazajiem uzņēmumiem jāizvēlas konkrēti mērķi, kas attiecas uz viņu uzņēmējdarbību un klientiem. Iepriekš minētie Forbes rakstā aprakstīts, kā daži jumta seguma uzņēmumi izmanto Google Earth, lai pārbaudītu potenciālo klientu jumtus. Tas ļauj viņiem noteikt, vai remontdarbi ir iespējami, ietaupot laiku un naudu, kas būtu nepieciešama personīgai pārbaudei. Tas arī sniedz viņiem nepieciešamo informāciju, lai tirgotu tieši citiem potenciālajiem klientiem apkārtnē.
Lielie datu rīki
Nesenajā intervijā Anuools Lakhina, Guavus dibinātājs un izpilddirektors, izskaidro, kā mazie uzņēmumi jau iegūst plašu lietojamu lielu datu apjomu, izmantojot pārdošanas kvītis, programmatūras lietojumprogrammas, Excel izklājlapas un sociālo mediju. Galvenais ir savienot datus kopā tādā veidā, kas nodrošina savlaicīgu un apstrīdamu ieskatu.
Šeit ir pieejamas lielas lielas datu tehnoloģijas.
Lielākajai daļai uzņēmumu - gan lieliem, gan maziem - ir sociālo mediju klātbūtne, un tādas vietnes kā Twitter, Facebook un LinkedIn ir gatavs klientu datu avots. Sociālā pieminēšana ir bezmaksas rīks, kas ļauj uzņēmumiem uzraudzīt sociālo mediju vietnes konkrētiem tematiem. Lietotāji saņem ikdienas e-pasta brīdinājumus par tiešsaistes izvēli par izvēlēto tēmu, piemēram, uzņēmuma nosaukumu, konkurenta vārdu, noteiktu tirgus tendenci vai noteiktu atslēgvārdu.
Biznesa grāmatvedības programmatūra var būt arī liels datu avots. QuickBooks Online piedāvā tendenču funkciju, kas ļauj uzņēmumiem redzēt, kā viņi dara, salīdzinot ar nozares vidējiem rādītājiem. Tendences funkcija apkopo un organizē klientu datus, lai radītu vispārējas nozares tendences. Pēc tam lietotāji var salīdzināt savus ienākumus un izdevumus ar līdzīgiem uzņēmumiem.
Kad dati ir apvienoti un analizēti, uzņēmumiem šie procesi būtu automatizēti, lai iegūtu patiesu informāciju. Ar mērķtiecīgām lielo datu iniciatīvām mazie uzņēmumi var labāk pielāgot savus pakalpojumus saviem klientiem un paplašināt savu uzņēmējdarbību.
Datu jūra Foto caur Shutterstock
9 Piezīmes ▼
