Big Data offers business enterprises a never-before opportunity to improve productivity and their revenue. However, enterprises have been struggling with the task of getting the best out of the Big Data they collect. A survey conducted in 2012 su 300 alti dirigenti e manager chiaramente riassunte le organizzazioni lotte hanno dovuto affrontare la gestione di grandi dati,,en,degli intervistati vogliono ampliare la portata degli strumenti di analisi a più persone nelle loro organizzazioni,,en,degli intervistati ritiene che il quadro di analisi esistente è troppo lento ad elaborare i Big Data,,en,degli intervistati ritiene che il loro quadro di analisi è in grado di abbinare la velocità con cui Big Data sta scorrendo nella loro rete,,en,degli intervistati credono che i loro strumenti di analisi sono troppo difficili da usare e non forniscono informazioni in un formato facile da comprendere,,en,Le conclusioni di cui sopra abbastanza riassumono le principali sfide che devono affrontare le organizzazioni con il Big Data,,en,da,,en,i problemi sono diventati più complessi,,en. Here are the salient points of the survey:
- 66% of the respondents want to widen the reach of the analytics tools to more people in their organizations.
- 59% of the respondents believe that the existing analytics framework is too slow in processing the Big Data.
- 57% of the respondents believe that their analytics framework is unable to match the speed at which Big Data is flowing into their network.
- 55% of the respondents believe that their analytics tools are too hard to use and do not provide information in an easy-to-understand format.
The above findings quite summarize the main challenges organizations face with the Big Data. However, since 2012, the problems have become more complex, soprattutto perché il volume dei Big Data è in aumento a grande velocità e per l'atteggiamento di molte imprese verso le strategie di gestione dei Big Data,,en,Mentre ci sono sfide come tecnico,,en,problemi hardware e software,,en,piuttosto sembra che le organizzazioni non sono la gestione dei Big Data con la serietà che merita,,en,Che sembra essere il problema alla radice,,en,I paragrafi che seguono descrivono i principali punti di dolore con Big Data,,en,scarsa attitudine nei confronti dei dati,,en,strategia di Big Data Management riflette in realtà come i marketers vedono il Big Data e il suo potenziale,,en,E finora,,en,la strategia è mancato serietà e coerenza,,en,Secondo un articolo di Harvard Business Review,,en,marketing dipendono Big Data per soli,,en,delle loro decisioni relativi ai clienti,,en,E quello,,en,dopo tutta la pubblicità e la campagna pubblicitaria Big Data è stata la ricezione,,en.
While there are challenges such as technical, hardware and software issues, it quite seems that organizations are not handling Big Data with the seriousness it deserves. That seems to be the root problem. The paragraphs below describe the main pain points with Big Data.
Poor attitude towards data
Big Data Management strategy actually reflects how marketers view the Big Data and its potential. And so far, the strategy has lacked seriousness and consistency. According to a Harvard Business Review article, marketers depend on Big Data for just 11% of their customer-related decisions. And that, after all the publicity and hype Big Data has been receiving. Clearly, le parole e le azioni non corrispondono,,en,L'indagine Harvard Business Review ha scoperto che la maggior parte dei marketers affidamento più sulla loro intuizioni sui clienti e le loro esperienze precedenti, al fine di arrivare a decisioni,,en,Il ricorso a dati di solito sarebbe l'ultima voce sulla loro lista,,en,Questo è un difettoso e una mentalità superata,,en,se si vende un prodotto mirato a persone con più di,,en,non si può considerare di avere una pagina di Facebook, perché secondo la tua esperienza,,en,le persone anziane non tendono ad usare Facebook,,en,Ma in un ambiente aziendale volatili,,en,tali presupposti non possono più tenere bene,,en,C'è un altro gruppo di marketing che sono troppo ossessionato con i dati,,en,Essi rappresentano un'altra dimensione della cattiva gestione dei dati,,en,Questo gruppo monitora costantemente ei dati binari ricevuti,,en. The Harvard Business Review survey found that most marketers relied more on their intuition about customers and their previous experiences in order to arrive at decisions. Reliance on data usually would be the last item on their list. This is a faulty and an outdated mindset. For example, if you are selling a product targeted at people over 60, you may not consider having a Facebook page because according to your experience, older people do not tend to use Facebook. But in a volatile business environment, such assumptions may no longer hold good.
There is another group of marketers that are excessively obsessed with data. They represent another dimension of poor data management. This group constantly monitors and tracks data received, si concentra eccessivamente su dettagli granulari e si distrae dagli obiettivi principali se anche solo una piccola percentuale dei dati mostra risultati negativi,,en,Questo gruppo di persone può far deragliare i progetti di gestione dei dati perché insistono sulla costante azzeramento di obiettivi e traguardi che possono essere inquietante,,en,Big Data Miti,,en,Marketing e Big Data Miti,,en,Strategia di gestione dei dati difettoso,,en,In un'intervista,,en,Michael Nevski,,en,Consulente,,en,Consumatori e Shopper Marketing - IRI ha osservato che le organizzazioni non pagano attenzione sostanziale sulle azioni di marketing,,en,In molte organizzazioni,,en,l'ufficio marketing è sotto organico e il marketing a disposizione stanno facendo altri compiti non relativi ai dati,,en,non v'è alcuna larghezza di banda disponibile per concentrarsi sull'analisi dei dati e il processo decisionale sulla base dei dati,,en. This group of people can derail data management projects because they insist on constant resetting of goals and targets which can be unsettling.
Big Data Myths
Figure 1: Marketers and Big Data Myths
Faulty Data Management Strategy
In an interview, Michael Nevski, Consultant, Consumer and Shopper Marketing – IRI observed that organizations are not paying substantial focus on marketing efforts. In many organizations, the marketing department is understaffed and the available marketers are doing other assignments not related to data. So, there is no bandwidth available to focus on data analysis and decision making based on data. Un certo numero di marketing si stanno concentrando troppo sulle attività di gestione del prodotto, come imballaggio e l'etichettatura,,en,Per prendersi cura di analisi dei dati di profondità e intuizioni dei clienti,,en,le organizzazioni sono in outsourcing che l'attività di fornitori di terze parti,,en,Questa strategia non può dare rendimenti significativi investimenti,,en,ROI,,fr,se l'intera disposizione non è prevista bene,,en,molte organizzazioni in outsourcing anche l'analisi dei dati sui fornitori di terze parti,,en,Questo potrebbe impedire il marketing all'interno dell'organizzazione di crescere competenze su Big Data,,en,Se l'organizzazione è completamente affidamento sulle fonti di terze parti per l'analisi dei dati e approfondimenti,,en,quindi ha bisogno di fare in modo che la terza parte comprende completamente i suoi obiettivi e traguardi e allinea le sue azioni di conseguenza,,en,Questo potrebbe,,en. To take care of deep data analysis and customer insights, organizations are outsourcing that activity to third party vendors. This strategy may not give significant Returns on Investment (RoI) if the entire arrangement is not planned well. First, many organizations also outsource data analysis on third-party providers. This may prevent the marketers within the organization to grow expertise on Big Data. If the organization is completely reliant on the third-party sources for data analysis and insights, then it needs to make sure that the third party completely understands its goals and targets and aligns its actions accordingly. This could, per esempio, essere fatta dal venditore partecipazione a riunioni settimanali e mensili con i team di marketing,,en,L'OCM ha bisogno di fare in modo che tutti i decisori di marketing sono in grado di accedere ai dati e di eseguire l'analisi e approfondimenti regolarmente,,en,Necessità di analizzare più rapidamente i dati,,en,Ogni giorno,,en,il vostro quadro di acquisizione dei dati sta raccogliendo enormi volumi di dati da diverse fonti,,en,telefono cellulare,,en,registrazioni delle transazioni,,en,e molti altri,,en,I dati continua a moltiplicarsi, ma può rivelarsi utile solo quando è possibile elaborare e analizzare i dati in modo rapido per ottenere significativi,,en,Inutile dire che,,en,avete bisogno di acquisizione avanzata di dati e analisi quadro per fare questo,,en,Interpretazione dei dati,,en,La visualizzazione dei dati è andare a giocare un ruolo chiave nella interpretazione dei dati,,en,La visualizzazione dei dati,,en,se non lo sapeva già,,en.
The CMO needs to make sure that all marketing decision makers are able to access data and run the analysis and insights regularly.
Need to analyze more data quickly
Every day, your data capture framework is collecting enormous volumes of data from several sources — social media, sensors, cell phones, transaction records, and many more. The data keeps multiplying but it can prove useful only when you can process and analyze the data quickly to gain meaningful, relevant insights. Needless to say, you need advanced data capture and analytics framework to do this.
Interpreting the data
Data visualization is going to play a key part in interpreting the data. Data visualization, if you did not know already, è la presentazione di informazioni in un formato pittorica e grafica,,en,Questo rende ovviamente più facile capire le informazioni,,en,per eseguire la visualizzazione dei dati,,en,i dati devono prima essere compreso in un contesto,,en,se i dati provengono da mezzi di comunicazione sociale,,en,allora è necessario capire e decifrare prima le esigenze del cliente,,en,Solo allora si può presentare i dati in un formato più comprensibile,,en,Garantire la qualità dei dati,,en,La qualità dei dati è la principale sfida che dovete affrontare quando si sta per eseguire la visualizzazione dei dati,,en,Il vostro quadro cattura dei dati sta per raccogliere i dati provenienti da più fonti e in funzione della qualità del filtraggio si applicano gli strumenti,,en,ci potrebbe essere il filtraggio minimo sulla qualità dei dati,,en,si rifiuti un sacco di tempo nella lavorazione e diserbo dati ridondanti,,en,si stanno perdendo in tempo,,en. This obviously makes it easier to understand information. However, to perform data visualization, the data must first be understood in a context. For example, if the data is sourced from social media, then it is necessary to understand or decipher first the customer needs. Only then can you present the data in a more understandable format.
Ensuring data quality
Data quality is the main challenge you face when you are going to perform data visualization. Your data capture framework is going to collect data from multiple sources and depending on the quality of the filtering your tools apply, there might be minimal filtering on the data quality. In such a case, you waste a lot of time in processing and weeding out redundant data. So, you are losing out on time. Anche se si è in grado di eseguire la visualizzazione dei dati di qualità in seguito,,en,si potrebbe già aver perso tempo prezioso e la concorrenza si è taglio fuori,,en,Messa a disposizione dati significativi,,en,Si tratta di una grande sfida di mettere a disposizione dati significativi soprattutto a causa delle enormi volumi di dati raccolti,,en,se avete bisogno di visualizzare,,en,miliardi di righe di dati di vendita al dettaglio che è necessario visualizzare,,en,l'utente troverà estremamente difficile alcun senso fuori di esso,,en,È possibile raggruppare le informazioni in gruppi più piccoli e logiche e presentarli al pubblico,,en,Così,,en,il pubblico sarà in grado di visualizzare i dati che vogliono,,en,Problemi di sicurezza,,en,Con l'infrastruttura cloud diventando sempre più accessibile a tutti,,en,le organizzazioni sono sempre memorizzare i loro Big Data nel cloud,,en, you might already have lost valuable time and your competitors have edged you out.
Making available meaningful data
It is a big challenge to make available meaningful data especially because of the huge volumes of data collected. For example, if you need to display 20 billion rows of retail data that you need to display, the user will find it extremely difficult to make any sense out of it. You can cluster the information into smaller and logical groups and present them to the audience. In such a way, the audience will be able to view the data they want.
Security issues
With the cloud infrastructure becoming more accessible to everybody, organizations are increasingly storing their Big Data into the cloud. Dal momento che il cloud storage è accessibile da qualsiasi luogo con una connessione a Internet,,en,questo sta aprendo nuove,,en,sfide alla sicurezza sofisticati,,en,Dal Big I dati vengono raccolti da più fonti,,en,si tratta di una sfida per fare in modo che i dati provenienti è assicurato,,en,Big Data possono essere manipolate al momento della trasformazione soprattutto perché gli strumenti di elaborazione dei Big Data, come Hadoop e NoSQL non sono stati originariamente progettati pensando alla sicurezza,,en,le organizzazioni si trovano ad affrontare il compito di bilanciamento tra raccolta Big Data e garantire la sicurezza e la riservatezza,,en,Big Data è una grande opportunità per le imprese commerciali ma hanno bisogno di prestare maggiore attenzione al modo in cui visualizzare i Big Data ed i suoi usi,,en,in particolare l'ufficio marketing,,en, this is opening up new, sophisticated security challenges. Since Big Data is collected from multiple sources, it is a challenge to make sure that the data coming in is secured. Big Data can be manipulated at the time of processing mainly because the Big Data processing tools like Hadoop and NoSQL were not originally designed with security in mind. So, organizations are faced with the task of balancing between collecting Big Data and ensuring security and confidentiality.
Summary
Big Data is a huge opportunity for business enterprises but they need to pay more attention to how they view Big Data and its uses, especially the marketing department. Hanno bisogno di sbarazzarsi di intestino e decisioni di marketing esperienza-driven e contare di più su informazioni obiettive,,en,Quando lo fanno,,en,le altre sfide possono essere più facilmente superabili,,en. When they do this, the other challenges can be more easily overcome.
