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2016/6/16

从大数据到智能数据

       在一个理想的世界里,只要扫一眼,你便可以获取你所需要的所有数据;在一个理想的世界里,所有的商务应用程序都会提供消费者喜欢的体验;而且,在这个理想的世界里,流程采用流水线的模式,甚至可以基于智能数据自行操作。但是我们没有生活在这个理想化的世界,不是么?事实上,我们可以比我们想像的更接近那个理想的世界。许多公司都存储了大量的数据,等待着有人去探索去揭示这些数据所蕴含的价值。只有一个小问题需要解决:数据经常存储在许多不同的系统和应用程序中,并分散在公司的不同角落。因此,在开始分析这些数据之前,寻找到这些数据就已好似大海捞针了。

连接点

      能够对数据一览无余是不是很不错呢?从数据的内部来源(如规划工具和BI应用程序)和外部来源中,发现其隐藏的关系,向不同的用户提出相关的、基于角色的见解。让我举例证明,假设乔是你的现场服务工程师,他每天拜访6个客户。遵循着他上星期收到的时间表,乔在星期一的早上离家开车驶往他的第一个客户。此时,乔不知道去他第一个客户处的道路交通是不顺畅的,车子一动不动,并且客户预定的几个备用配件也都还没有运达。接下来乔会感到非常沮丧,客户没有得到服务,公司的收入和名誉都会受到损失,并且现在还没到上午10点。

      在很多公司,这种情况频有发生,即使可用于避免不幸的所有数据都在。但问题是这些数据分散在公司的不同业务部门,并且人们经常忽略它的存在。解决这个问题的关键就在于要有一个单一的控制面板,根据用户的角色和职责,从不同的来源整合观点并触发针对用户的自动操作。

      对于乔来说,这意味着他将会收到一个更新的计划表,考虑到去客户A的路上会发生交通堵塞,乔就会直接去客户B那边。同时,乔在联络中心的同事会提前通知客户A服务的推迟。库房经理会将客户A的备用零件先储存起来。他的报告会注明这些配件是热销产品,也有很多其他的客户频繁下订单。我打赌乔一定会喜欢上这种模式。

      月末,乔从经理那里收到一份报告,报告里有他的行驶时间和里程。他达成了月度目标,减少了二氧化碳排放量,然而糟糕的是他却跌出了月度最佳表现服务工程师的前三名。

释放你的数据

       通过对最具相关性的数据调查分析,从而更加智能化的使用数据,在多层面上来说这是双赢的。例如,经理对于他的团队表现会有一个高水准的洞察力;现场服务工程师也能接触到同样的数据(仅仅一部分),数据会以一个清晰的人性化的方式呈现给现场服务工程师。因此这对现场服务工程师的工作无疑是一种支持,并且使他们有提升自身潜力的意识。这在现场服务,生产,行政领域都是可行的。

       现在,大数据和物联网为开发新的服务和商业模式提供了很多潜在机会,每一个公司都应该迈出第一步,为更加智能的商业决策制定一个集中的观点。现在数据有了,为预测分析制定的复杂算法有了,开发用户友好型网络控制面板技术也有了,那么你还在等什么呢?

作者:Nick Thienpondt