Tess Technology
Агентство стратегического маркетинга и анализа рынков
+7 (916) 729 07 16
Пн. – Пт.: с 9:00 до 18:00
Заказать звонок
г. Москва, пр. Кадомцева, д.15
Компания
  • О компании
  • Принципы и ценности Tess Technology
  • Реквизиты
Услуги
  • Анализ рынков
  • Математическое моделирование
  • Теория ограничений
  • Предоставление Баз Данных
Проекты
  • Выход на новый рынок
  • Математическое моделирование
  • Поиск новых ниш
  • Расчет экономических показателей
Блог
Контакты
    Tess Technology
    Компания
    • О компании
    • Принципы и ценности Tess Technology
    • Реквизиты
    Услуги
    • Анализ рынков
    • Математическое моделирование
    • Теория ограничений
    • Предоставление Баз Данных
    Проекты
    • Выход на новый рынок
    • Математическое моделирование
    • Поиск новых ниш
    • Расчет экономических показателей
    Блог
    Контакты
      Tess Technology
      • Компания
        • Назад
        • Компания
        • О компании
        • Принципы и ценности Tess Technology
        • Реквизиты
      • Услуги
        • Назад
        • Услуги
        • Анализ рынков
        • Математическое моделирование
        • Теория ограничений
        • Предоставление Баз Данных
      • Проекты
        • Назад
        • Проекты
        • Выход на новый рынок
        • Математическое моделирование
        • Поиск новых ниш
        • Расчет экономических показателей
      • Блог
      • Контакты
      • Главная
      • Информация
      • Статьи
      • Три правила работы с Big Data

      Три правила работы с Big Data

      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
      Назад к списку Следующая статья
      Категории
      • Бизнес-советы15
      • Повышение продаж1
      • Управление проектами1
      Это интересно
      • 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
      • Карта искусственного интеллекта
        28 сентября 2021
      • Нейромаркетинг: верить ли словам потребителя?
        2 октября 2020
      • 7 трендов социальных медиа
        28 сентября 2020
      • Алгоритмический маркетинг (часть 2): кейсы
        27 февраля 2020
      • Алгоритмический маркетинг (часть 3): предсказательная аналитика и оптимизационные модели
        27 февраля 2020
      • Алгоритмический маркетинг (часть 1): зачем маркетологам искусственный интеллект?
        27 февраля 2020
      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
      Услуги
      Анализ рынков
      Математическое моделирование
      Теория ограничений
      Предоставление Баз Данных
      Проекты
      Выход на новый рынок
      Математическое моделирование
      Поиск новых ниш
      Расчет экономических показателей
      Блог
      Перспектива отечественных полупроводников
      Три правила работы с Big Data
      Перспективы развития литографии в РФ
      Наши контакты

      +7 (916) 729 07 16
      Пн. – Пт.: с 9:00 до 18:00
      г. Москва, пр. Кадомцева, д.15
      mail@tesstech.ru
      © 2023 Все права защищены.