Tess Technology
Trusted Expertise
in Strategy and Systems
Главная
Продукты
  • Анализ технологических рынков
  • Повышение операционной эффективности
  • Матмоделирование и машинное обучение
  • Базы данных
  • Стратегические сессии
Кейсы
  • Выход на новый рынок
  • Математическое моделирование
  • Поиск новых ниш
  • Расчет экономических показателей
Блог
    Связаться с нами
    Tess Technology
    Главная
    Продукты
    • Анализ технологических рынков
    • Повышение операционной эффективности
    • Матмоделирование и машинное обучение
    • Базы данных
    • Стратегические сессии
    Кейсы
    • Выход на новый рынок
    • Математическое моделирование
    • Поиск новых ниш
    • Расчет экономических показателей
    Блог
      Tess Technology
      • Главная
      • Продукты
        • Назад
        • Продукты
        • Анализ технологических рынков
        • Повышение операционной эффективности
        • Матмоделирование и машинное обучение
        • Базы данных
        • Стратегические сессии
      • Кейсы
        • Назад
        • Кейсы
        • Выход на новый рынок
        • Математическое моделирование
        • Поиск новых ниш
        • Расчет экономических показателей
      • Блог
      • Главная
      • Информация
      • Статьи
      • Три правила работы с Big Data

      Три правила работы с Big Data

      Поделиться
      28 сентября 2020 14:41
      // Бизнес-советы

      Многие маркетологи допускают ошибки в работе с Big Data, имея неверные представления о работе с данными или используя неподходящие технологии.Многие маркетологи допускают ошибки в работе с Big Data, имея неверные представления о работе с данными или используя неподходящие технологии.

      Многие маркетологи допускают ошибки в работе с Big Data, имея неверные представления о работе с данными или используя неподходящие технологии. Зачастую маркетологи не имеют достаточно опыта в аналитике и всецело полагаются на собранные данные и эффективные сервисы аналитики, однако здесь есть свои "подводные камни".

      Рассмотрим правила, которых нужно придерживаться, чтобы некорректно интерпретированные данные не привели к ошибочным управленческим решениям.

      Правило 1. Проверьте "чистоту" данных

      Избегайте неполных и противоречивых данных, чтобы не получить низкокачественную аналитику. Проверьте 5 основных свойств данных - каждое должно быть строго соблюдено. Если хотя бы одно "выпадает" - компания может совершить серьезную ошибку, сделав бесперспективные вложения или выбрав неверную стратегию.

      1_1 (1).png

      Факторы качества больших данных:

      1. Целостность и полнота
      2. Согласованность и непротиворечивость
      3. Точность
      4. Корректность
      5. Актуальность

      ОШИБКА: Начинать работу с данными без предварительного анализа и обработки.

      Правило 2. Приведите всю цепочку данных к единому стандарту

      Получать данные только из одного источника было бы опрометчиво, - именно независимость данных и многомерность массива позволяет делать обоснованные выводы. Однако, данные из разных источников зачастую проходят через несколько "рук", прежде чем попасть в руки маркетолога.

      2_1.png

      Неизбежно возникают противоречия и проблемы с консолидацией.Системы сбора и "очистки" данных должны быть приведены к единому стандарту по всей цепочке получения больших данных.

      Как прийти к единому стандарту данных для всех поставщиков информации:

      1. Создать регламент по работе с данными для всех участников
      2. Автоматизировать внесение данных
      3. Донести обязательные стандарты для всех участников

      ОШИБКА: Получать все данные из одного первоисточника.

      Правило 3. Обучать сотрудников правильно работать с данными и их интерпретировать

      Сейчас у многих маркетологов есть сервис аналитики. Однако при отсутствии опыта или знаний информация может быть неверно интепретирована, упущены важные выводы и переоценены второстепенные аспекты, не говоря уже о валидности полученных выводов.

      Кроме того, маркетолог может твердо верить в технические возможности аналитики и даже действовать наперекор здравому смыслу - что может дорого обойтись компании. К примеру, сейчас данные опросов и анкетных исследований проверяются с помощью нейромаркетинга (см. наш блог от 07.03.2018).

      Неизбежно возникают противоречия и проблемы с консолидацией.Системы сбора и "очистки" данных должны быть приведены к единому стандарту по всей цепочке получения больших данных.

      3_1.png

      Чтобы быть уверенным в том, что маркетологи принимают только грамотно обоснованные решения, лучше найти опытных профессионалов в штат или пригласить опытных консультантов. В дальнейшем нужно убедиться, что все сотрудники, работающие с Big data, знают важные нюансы по сбору, обработке, интерпретации данных - особенно те сотрудники, которые постоянно работают с big data.

      Безусловно, большие данные предоставляют новые инсайты и дают хороший импульс для принятия решений, самые эффективные решения находятся на стыке грамотной аналитики и развитой бизнес-интуиции.

      ОШИБКА: Полагаться на сервисы аналитики, упуская человеческий фактор ошибок


      Теги
      Big Data Биг Дата Производство Маркетинг
      Поделиться
      Назад к списку Следующая статья
      Категории
      • Бизнес-советы17
      • Повышение продаж1
      • Управление проектами1
      Это интересно
      • Исследование операционной эффективности российских производственных компаний
        12 мая 2025
      • Развитие Рынка Химических Материалов в Микроэлектронике России: проблемы и перспективы
        21 января 2024
      • Аппаратно-программные комплексы для Искусственного Интеллекта
        15 марта 2023
      • Маркировка электронно компонентной базы в РФ
        10 октября 2022
      • Перспективы развития литографии в РФ
        26 июня 2022
      • Отношение бизнеса к данным и аналитике
        1 июня 2022
      • Рынок Умного Дома
        10 мая 2022
      • Отечественная полупроводниковая отрасль в условиях санкций
        14 марта 2022
      • Жизненный цикл товаров: от производителя до полки супермаркета
        2 октября 2021
      • Большие данные в большой фарме? Большое дело!
        2 октября 2021
      Облако тегов
      AI Big Data R&D SMM Алгоритмический маркетинг Аналитика Аналитика рынка Биг Дата Искусственный интеллект Исследования Маркетинг Микроэлектроника Нейромаркетинг Производство Социальные медиа Фарма Цифровая экономика
      Компания
      О компании
      Принципы и ценности Tess Technology
      Реквизиты
      Продукты
      Анализ технологических рынков
      Повышение операционной эффективности
      Матмоделирование и машинное обучение
      Базы данных
      Стратегические сессии
      Проекты
      Выход на новый рынок
      Математическое моделирование
      Поиск новых ниш
      Расчет экономических показателей
      Наши контакты

      +7 (916) 729 07 16
      mail@tesstech.ru
      ООО «ТЕСС ТЕХНОЛОДЖИ» ИНН 7702421130
      © 2025 Все права защищены.
      Связаться с нами
      Находясь на нашем сайте, Вы даете согласие на обработку файлов cookie.