Tulad ng kanilang mga katuwang sa mas malalaking kumpanya, ang mga tagapamahala sa mga maliliit at katamtaman na mga negosyo (SMBs) ay nakakagising hanggang sa ang katunayan na ang paghimok ng desisyon na data ay napakahalaga para sa paglago at tagumpay.
Gayunman, maraming SMBs ang kulang ang paraan upang gumamit ng mga highly skilled data analytics professionals upang mangolekta, mag-imbestiga at pag-aralan ang dizzying na halaga ng data na magagamit sa mga negosyo mga araw na ito. Ang solusyon sa go-to ay outsource ito mahalaga sa buhay ng data science function sa third-party data analytics firms at freelancers sa halip.
$config[code] not foundAyon sa isang ulat ng Gartner, mga 70 porsiyento ng mga marketer ang umaasa sa karamihan ng kanilang mga desisyon sa marketing na pinapatakbo ng data sa susunod na taon.
"Ang isang kapansin-pansin na bahagi ng badyet sa analytics - higit sa teknolohiya at halos hangga't panloob na talento - ay papunta sa mga eksperto sa labas," ang ulat. "Ang karamihan sa mga mature na data na hinihimok ng mga marketer ay umaasa sa panlabas na sourcing upang lumago sa susunod na dalawang taon, at 30 porsiyento ng mga ito ay inaasahan na bawasan ang kanilang panloob na sukat ng koponan, pagkuha ng higit na bentahe ng kahusayan, sukat at kadalubhasaan ng mga nagbibigay ng serbisyo."
Dahil sa kahalagahan ng analytics ng data sa tagumpay ng mga negosyo, isang pag-aalala na ang gayong mahalagang function ay halos karaniwang outsourced. Gayunpaman, kapag isinasaalang-alang mo ang mga gastos na kasangkot at kakulangan ng mga kasanayan sa espesyalista na kinakailangan, ito ay isang lohikal na solusyon. Hindi bababa sa, hanggang sa kamakailan lamang.
Ang maling kuru-kuro na hugis ngayon ang data ng analytics sa merkado ay ang malaking data ay ang domain ng mga negosyo at SMBs lamang kakulangan ng mga paraan upang manipulahin at pag-aralan ang kumplikadong data competently.Ang mga misconceptions na ito ngayon ay hinamon sa pamamagitan ng umuusbong na self-service analytics solutions, at ang tanong ngayon ay kung ang SMBs kayang bayaran hindi upang mapakinabangan ang mga bagong solusyon at ilipat ang analytics ng data sa bahay.
Ang Data ay Tulad ng Mahalaga sa mga SMB
Ang data ay naging dugo ng anumang mabisang negosyo, anuman ang sukat nito. Deloitte kamakailan-publish ng isang ulat na may pamagat na "Ang Analytics Advantage" na kung saan ay ang resulta ng isang malawak na survey na ang kumpanya sa pagkonsulta isinasagawa.
Ang isa sa maraming mga pananaw sa ulat ng Deloitte ay ang mga senior executive sa mga kumpanya na survey na ito ay napagtanto na ang "magandang data ay maaaring magbigay ng mahusay na mga desisyon, kung nakuha, pinag-aralan, nakipag-usap, at kumilos sa isang napapanahong at mahusay na paraan." may kaugnayan sa SMBs dahil sa mga malalaking negosyo.
Ayon sa isang hindi nakikilalang tagapagpaganap na sinipi sa ulat, "Karaniwan, ang analytics ay tungkol sa paggawa ng magagandang desisyon sa negosyo. Ang pagbibigay lamang ng mga ulat na may mga numero ay hindi nakatutulong. Kailangan naming magbigay ng impormasyon sa paraang pinakamahusay na nababagay sa aming mga gumagawa ng desisyon. "
Ang mas maliliit na kumpanya, gayunpaman, ay karaniwang hindi nakatuon sa mga sukatan ng pagganap at sistematikong pagsubaybay tulad ng malaking mga tao. Karaniwan silang may mas kaunting mga empleyado, mas mababa ang daloy ng salapi, mas maliit na imbentaryo at mas magkakaibang mga linya ng produkto, na nangangahulugan na ang mga tagapamahala ay kadalasang nagpapasikat sa pag-alam sa lahat ng kanilang mga sarili. Ang hamon para sa mga SMBs na may kaugnayan sa data analytics, kung gayon, ay kasing dami ng tungkol sa pagbabago ng mindset at kultura habang ito ay tungkol sa pagkuha ng mga kasanayan at teknolohiya na kinakailangan.
Sa kanyang pagpapakilala sa ulat ng Deloitte, ang nangungunang analytics thought leader at akademiko na si Thomas H. Davenport ay nagsabi na "Mula sa mga obserbasyon sa loob ng maraming taon, ang pag-usapang analytical ay hindi maikakaila: ang pangangailangan para sa analytics ay mas malaki, ang mga mapagkukunan ay mas magagamit, at ang pag-unawa sa ehekutibo ay nadagdagan. "
Tiyak na tila na ang mga SMB ay lalong nalalaman ang pangangailangan na aktibong samantalahin ang analytics ng data upang epektibong makipagkumpetensya. Ngunit paano nila ito magagawa sa isang komersyal na posible na paraan? At kung ano ang nakatayo sa paraan ng SMBs paglinang ng kakayahan upang magsagawa ng data analytics sa loob?
Ang Pagtaas ng Mga Mga Tool sa Analytics sa Abot-kayang Data
Ang isang kumbinasyon ng mas makapangyarihang desktop PC at mga tool sa agham ng data sa self-service ay kumakatawan sa isang direktang paglilipat para sa mga SMB. Dahil sa mga solusyon tulad ng Alisterx, Databox at IBM Watson Analytics, lalong posible para sa halos anumang empleyado na maging isang siyentipikong datos, paghila ng mga may-katuturang mga hanay ng data, pag-aralan ang mga ito gamit ang mga advanced na visualization tool at paggawa ng matalinong mga desisyon sa real-time.
Bilang Amir Orad, ang CEO ng business intelligence platform ng Sisense, ang mga tala, "Ayon sa kaugalian, ang pangunahing balakid para sa self-service analytics ay paghahanda ng data. Ang teknolohiya ng modernong analytics ay maaaring gawing simple ang prosesong ito hanggang sa ang mga gumagamit ng negosyo ngayon ay maaaring masakop ang buong saklaw ng pagtatasa ng data - paghahanda, pag-uulat, at paggunita - nang nakapag-iisa, walang nakalaang IT o DBA na mga mapagkukunan. "
SMBs Hindi Kailangan Outsource Data Analytics
Ang pangangailangan upang balansehin ang mga gastos sa pagkuha ng isang espesyalista sa data at mga benepisyo ng analytics ay kumakatawan sa isang tunay na hamon, na ang dahilan kung bakit maraming SMB ang naniniwala na ang outsourcing ay ang sagot.
"Karaniwang mas mainam ang rutang ito, dahil walang nauunawaan ang negosyo pati na ang kasalukuyang mga ehekutibo at empleyado nito," sabi ni Orad ng Sisense. "Alam nila kung aling mga KPI ang mahalaga at kung paano isalin ang data sa mga makabuluhang resulta mula sa pananaw ng negosyo."
Ang mga solusyon sa data na nakabase sa Cloud ay pinupuno ang pangangailangan para sa malakas na imprastraktura na kinakailangan para sa ilang mga proseso ng analytics ng data, kasama ang pangangailangan upang mapanatili ang imprastraktura. Nagtatampok ang mga modernong self-service data ng mga solusyon sa analytics na nag-aalok ng mga koponan ng SMB ang kakayahan upang mag-collate ng mga malalaking dami ng data mula sa maraming mga mapagkukunan at pag-aralan ang lahat gamit ang madaling mga interface ng drag-and-drop.
Rethinking Data Analytics Outsourcing
Ang mga solusyon ay demokrasya ng kumplikadong data analytics at alisin ang kritikal na pag-andar mula sa nag-iisang domain ng mga malalaking negosyo. Ang isang agarang pakinabang sa pagdadala ng data analytics sa bahay ay nakapagpapalawak nang malaki sa latency ayon sa kaugalian na nauugnay sa mga kumplikadong aktibidad ng katalinuhan sa negosyo.
Ang pagbawas ng latency na ito ay nangangahulugan na ang mga negosyo ay maaaring kumilos sa mga pananaw na nagmula sa data, madalas sa loob ng ilang minuto ng impormasyong nakolekta. Pamamahala ay maaaring mapakinabangan sa positibong mga uso bago ang sinuman ay gumawa at pumihit sa mga negatibong bago bago maging sanhi ng anumang pinsala. Ang pagbabawas ng mga oras ng lag ay epektibo para sa mas mabilis na paggawa ng desisyon, gamit ang naaaksyunan na katalinuhan sa negosyo, na alam ng mga snapshot ng ecosystem ng negosyo anumang punto sa oras.
Tulad ng mga hadlang sa gastos at imprastraktura upang ma-access ang mataas na epekto sa mga solusyon sa analytics ng data para sa SMBs na gumuho, ang mga negosyo na ito ay nagsisimula upang mapagtanto na ang kanilang mga pagpapalagay tungkol sa pag-access sa mga mahalagang function ng negosyo ay hindi na wasto. Ang pangangailangan sa outsource data analytics ay mabilis na nagiging isang bagay ng nakaraan para sa SMB lider na interesado sa paghawak ng kanilang sariling data.
Ang ibig sabihin nito ay ang SMBs ay maaari na ngayong gumawa ng mas mahusay na mga desisyon sa negosyo na ipinaalam ng malalaking, masalimuot na mga dataset at mas epektibong tumugon at mabilis sa pagpapalit ng dinamikong pamilihan sa real-time. Iyan ang tunog tulad ng isang malakas na mapagkumpitensya gilid.
Larawan sa Analytics sa pamamagitan ng Shutterstock
4 Mga Puna ▼
