ビッグデータがビジネスの企業を生産し、その収益を向上させるために決して、前の機会を提供しています. However, 企業は、彼らが収集するビッグデータを最大限得るための作業に苦労してきました. で行われた調査 2012 on 300 幹部や管理者は、非常に明確に闘争の組織がビッグデータを管理直面しているまとめ. Here are the salient points of the survey:
- 66% 回答者の所属組織でより多くの人々に分析ツールの範囲を広げるにしたいです.
- 59% 回答者の既存の分析フレームワークは、ビッグデータの処理に遅すぎると考えています.
- 57% 回答者の彼らの分析フレームワークはビッグデータがネットワークに流入する速度と一致することができないと信じています.
- 55% 回答者の彼らの分析ツールを使用するにはあまりにも難しいですし、分かりやすい形式で情報を提供していないと信じています.
上記の知見は非常にビッグデータを持つ組織が直面する主な課題をまとめます. However, 以来、 2012, 問題はより複雑になってきています, ビッグデータ量が大きな速度で増加し、ためにビッグデータ管理戦略に向けて、多くの企業の姿勢をされていますので、特に.
このような技術などの課題がありますが, ハードウェアとソフトウェアの問題, それはかなりの組織がそれに値する深刻でビッグデータを処理していないているようです. それが根本的な問題であると思われます. 以下の段落では、ビッグデータをメイン痛みのポイントを説明.
データの方の生活態度
ビッグデータの管理戦略は、実際にマーケティング担当者がビッグデータとその可能性をどのように見ているかを反映します. そして、これまでのところ, 戦略は深刻さと一貫性を欠いていました. ハーバード・ビジネス・レビューの記事によると、, マーケティング担当者はただのためのビッグデータに依存 11% 顧客関連の決定の. そして、その, ビッグデータが受信されたすべての宣伝や誇大広告の後に. 明らかに、, 言葉と行動が一致しません. ハーバード・ビジネス・レビューの調査では、ほとんどのマーケティング担当者が意思決定に到着するために、顧客とその前の経験についての彼らの勘に多くを依存していたことがわかりました. データへの依存では通常、リストの最後の項目になります. これは、障害のあると時代遅れの考え方であります. For example, あなたは人以上を対象に製品を販売している場合 60, あなたの経験に応じので、あなたは、Facebookのページをすることを検討しないことがあり, 高齢者は、フェイスブックを使用する傾向がありません。. しかし、揮発性のビジネス環境で, そのような仮定はもはや当てはまらないかもしれません.
過度のデータに取りつかれているマーケティング担当者の別のグループがあります. 彼らは貧しいデータ管理の別の次元を表します. このグループは、常に監視し、トラックデータを受信, 粒状の細部に過度に焦点を当て、データの小さな割合は不利な結果を示した場合の主な目標から気を取られます. 彼らは不安にすることができます目的・目標の一定のリセットを主張するため、人々のこのグループは、データ管理プロジェクトを頓挫させることができます.
ビッグデータの神話
Figure 1: マーケティング担当者やビッグデータの神話
障害のあるデータ管理戦略
面接で, マイケル・ネフスキー, コンサルタント, 消費者およびショッパーマーケティング - IRIは、企業がマーケティング活動に実質的なフォーカスを払っていないことを観察しました. 多くの組織で, マーケティング部門は人員不足であり、利用可能なマーケティング担当者は、データに関連しない他の割り当てを行っています. So, データに基づいて、データ分析及び意思決定に焦点を当てるために利用可能な帯域幅は何もありません. マーケティング担当者の数は、包装などの製品管理活動にあまりを焦点を当てています. 深いデータ分析と顧客洞察の世話をするために、, 組織では、サードパーティベンダーにそのアクティビティをアウトソーシングしています. この戦略は、投資に大きな戻り値を与えないことがあります (RoIの) 全体構成は、十分に計画されていない場合. First, 多くの組織では、サードパーティのプロバイダにデータ分析を外注. これは、ビッグデータの専門知識を成長させるために、組織内のマーケティング担当者を防ぐことができます. 組織は、データ分析と洞察のためのサード・パーティーのソースに完全に依存している場合, それは第三者が完全にその目的・目標を理解していることを確認する必要があり、それに応じて行動を揃え. これができました, 例えば, マーケティングチームと毎週、毎月の会議に出席し、ベンダーによって行われます.
CMOは、すべてのマーケティングの意思決定者がデータにアクセスすることが可能であることを確認し、定期的に分析と洞察を実行する必要があります.
すぐに多くのデータを分析する必要があります
毎日, データ・キャプチャ・フレームワークは、いくつかのソースからのデータの膨大なボリュームを収集しています — ソーシャルメディア, センサー, 携帯電話, トランザクション・レコード, などなど. データは、乗算し続けるが、それはあなたが意味のある得るために迅速にデータを処理し、分析することができた場合にのみ有用であることを証明することができます, 関連する洞察. 言うまでもなく, あなたはこれを行うには、高度なデータ収集と分析のフレームワークを必要とします.
データの解釈
データの可視化は、データを解釈する上で重要な役割を果たししようとしています. データ可視化, あなたはすでに知っていない場合, 絵やグラフ形式で情報の提示があります. これは明らかにそれが簡単に情報を理解することができます. However, データの可視化を実行します, データは、最初のコンテキストで理解されなければなりません. For example, データは、ソーシャルメディアから発信された場合, それは最初の顧客のニーズを理解したり、解読することが必要です. そうしてあなたはより理解しやすい形式でデータを提示することができます.
保証データの品質
データ品質を使用すると、データの可視化を行うとしているとき、あなたが直面している主な課題であります. あなたのデータキャプチャフレームワークは、複数のソースからデータを収集するために行くとあなたのツールが適用するフィルタの品質に応じています, データ品質に対して最小限のフィルタリングがあるかもしれません. このような場合には, あなたは、処理に多くの時間を無駄にし、冗長データを淘汰します. So, あなたは時間に出失っています. 後で品質データの可視化を行うことができても, すでに貴重な時間を失っている可能性があり、あなたの競争相手はあなたを研がれています.
利用可能な意味のあるデータを作ります
これは、特にために収集されたデータの膨大な量の利用可能な意味のあるデータを作るために大きな課題であります. For example, あなたが表示する必要がある場合 20 あなたが表示する必要が小売データの億行, ユーザーはそれが非常に困難それのうちいずれかの意味を理解するでしょう. あなたは小さく、論理的なグループに情報をクラスタ化し、視聴者にそれらを提示することができます. そのような方法で, 観客は、彼らが必要なデータを表示することができます.
セキュリティの問題
クラウドインフラストラクチャは、誰もがよりアクセスなるにつれ, 組織はますますクラウドに自分のビッグデータを格納しています. クラウドストレージは、インターネット接続でどこからでもアクセス可能であるので、, これは新しいを開いています, 洗練されたセキュリティ上の課題. ビッグデータは複数のソースから収集しているので, それは入ってくるデータが確保されていることを確認することが課題であります. ビッグデータはHadoopのとNoSQLのようなビッグデータ処理ツールは、もともとセキュリティを考慮して設計されていない主な理由は、処理の際に操作することができます. So, 組織はビッグデータを収集し、セキュリティと機密性を確保することとの間のバランスの課題に直面しています.
Summary
ビッグデータは、ビジネス企業のための巨大な機会であるが、彼らはビッグデータとその使用の表示方法にもっと注意を払う必要があります, 特にマーケティング部門. 彼らは腸と経験主導型マーケティングの意思決定を取り除くために必要があると客観的な情報の詳細を依存しています. 彼らがこれを行うと, 他の課題は、より容易に克服することができます.
