Mākaukau kāu ʻoihana e hoʻohana i ka ʻike nui?

BigʻIkepili

BigʻIkepili ʻoi aku ka iini ma mua o ka ʻoiaʻiʻo no ka hapa nui o nā ʻoihana kūʻai. Hāʻawi ka ʻae ākea e pili ana i ke kumumanaʻo nui o Big Data i ka nui o nā pilikia kumuhana nut-and-bolts e pono ai e kūkulu i kahi kaiaolaola a lawe mai i nā ʻike kikoʻī i ka ola i nā kamaʻilio pilikino.

Hiki iā ʻoe ke loiloi i ka mākaukau o kahi ʻoihana e leverage i ka Big Data ma ke kālailai ʻana i nā pono o ka hui ma nā ʻāpana nui ʻehiku:

  1. Hanana Strategic ʻo kaʻae ʻia o Big Data ma ke ʻano he mea kōkua nui i ka hālāwai ʻana i nā pahuhopu ʻoihana. ʻO ka hoʻomaopopo ʻana i ka hoʻokō ʻana o C-Suite a me ke kūʻai ʻana, ʻo ia ka hana mua, a ukali ʻia e ka hoʻokaʻawale ʻana o ka manawa, ka nānā ʻana, ka mea nui, nā kumuwaiwai, a me ka ikehu. Maʻalahi ke kamaʻilio i ke kamaʻilio. E nānā no ka hoʻokaʻawale pinepine ma waena o nā luna kiʻekiʻe e hana i nā koho a me nā ʻepekema ʻikepili pae hana, nā mea hoʻopuka ʻikepili a me nā mea kūʻai aku-centric i hana maoli i ka hana. Hoʻoholo pinepine ʻia me ka lawa ʻole o nā hoʻokomo o ka pae hana. ʻO ka pinepine, ʻokoʻa loa ka ʻike mai luna a me ka ʻike mai waena.
  2. Ke kaiaolaola ʻikepili hiki ke lilo i mea e hina ai a i ʻole kahi mea hoʻohana. Hoʻopahele ʻia nā ʻoihana he nui e nā ʻōnaehana hoʻoilina a pohō nā hoʻopukapuka. ʻAʻole maopopo i kēlā me kēia paʻa i kahi hiʻohiʻona i ka wā e hiki mai ana i palapala ʻia i ka paipu o kēia wā. ʻO ka manawa pinepine ka hakakā ma waena o nā puʻukū ʻenehana o ka ʻola IT a me nā mea hoʻohana ʻoihana e hoʻonui nei i nā waihona kālā e pili ana. I nā manawa he nui, ʻo ka ʻike i mua kahi hōʻuluʻulu o nā hana. Hoʻohui i ka huikau nā 3500+ ʻoihana e hāʻawi nei i nā ʻano ʻenehana āpau e hana ana i nā koi like, e hoʻohana ana i ka ʻōlelo like a me ka hāʻawi ʻana i nā kūlike like.
  3. Ka ManawaiʻIkepili pili i ka hoʻomaopopo ʻana i nā kumuwaiwai ʻikepili, ka loaʻa ʻana o kahi hoʻolālā no ka hoʻopili ʻana, ka maʻamau ʻana, ka palekana a me ka prioritization. Pono kēia i kahi hui o nā hana palekana agile, kahi maopopo e ʻae ana i ke aupuni a me nā ala no ke komo a me ka kaohi. Mālama nā lula aupuni i ka pilikino a me ka hoʻokō ʻana me ka hoʻohana maʻalahi a me ka hoʻohana hou ʻana i ka ʻikepili. ʻO ka pinepine pinepine o kēia mau pilikia i ka lepo a hoʻopaʻa ʻia e nā hanana ma mua o ke hōʻike ʻana i nā kulekele a me nā kuʻina i hoʻolālā maikaʻi ʻia.
  4. Analitika i noi ʻia kahi hōʻailona o ka maikaʻi o ka hoʻonohonoho ʻana o kahi ʻoihana analytics nā kumuwaiwai a hiki iā ia ke lawe i ka ʻike naʻaupō a me ka aʻo ʻana i ka mīkini e hāpai. ʻO nā nīnau koʻikoʻi: lawa paha kahi hui analytics nā kumuwaiwai a pehea lākou e hoʻohele ai? Aia analytics hoʻokomo ʻia i loko o ke kūʻai aku ʻana a me nā kahe kōmi ʻōkuhi, a i ʻole i paʻi ʻia ma kahi hoʻolaha ad hoc? Aia analytics kalaiwa ʻana i nā hoʻoholo ʻoihana nui a me ka hoʻokele pono i ka loaʻa ʻana, ka hoʻopaʻa ʻana, ka hoʻoliʻiliʻi kumukūʻai a me ke kūpaʻa.
  5. Nā Hana ʻenehana ʻenehana Loiloi i ka lako polokalamu a me nā ʻikepili i hoʻohana ʻia e ingest, kaʻina, hoʻomaʻemaʻe, hoʻopaʻa a hoʻomaikaʻi hou i nā kahawai o ka ʻikepili e kahe ana i ka hapa nui o nā ʻoihana. ʻO nā hōʻailona koʻikoʻi ka pae o ka automation a me nā pono e normalize i nā ʻikepili, hoʻonā i nā ʻike pilikino, e hana i nā ʻāpana kūpono a lawe mau i loko a noi i ka ʻikepili manawa maoli. ʻO nā mea hōʻailona maikaʻi ʻē aʻe nā kuʻikahi me nā ESP, automation marketing, a me nā mea hoʻolako pūnaewele ʻōpua.
  6. E hoʻohana i ka hoʻomohala hihia ana i ka hiki o kahi paʻa e hoʻohana maoli i ka ʻikepili a lākou e hōʻiliʻili a hana ai. Hiki iā lākou ke hoʻomaopopo i nā mea kūʻai aku "ʻoi loa"; wānana i nā hāʻawi maikaʻi aʻe aʻe a hānai paha i nā poʻe kūpaʻa? Loaʻa iā lākou nā ʻano hana hana e hana i nā leka pilikino, e hana i ka mahele o ka micro, e pane i ka lawena i ka lawena a i ʻole ka pāpili a i ʻole e hana i nā hoʻolaha ʻike i hāʻawi ʻia ma nā kahawai he nui?
  7. Komo i nā kāne makemakika he hōʻailona o ka moʻomeheu ʻoihana; ana i ka makemake maoli o kahi hui e ʻimi, ʻae a loaʻa i nā ala hou a me nā ʻenehana hou. Kuhi ka poʻe āpau i ka haʻiʻōlelo o ka hoʻololi kikohoʻe a me ka ʻikepili. Akā hopohopo ka hapa nui iā WMD (nā mea kaua o ka hoʻohaunaele makemakika). ʻOi aku ka liʻiliʻi o nā ʻoihana e hoʻopukapuka i ka manawa, nā waiwai a me ke kālā e hana i ka centricity ʻikepili i waiwai waiwai nui. Ke hele nei i ka mākaukau ʻikepili nui hiki ke lōʻihi, hoʻolimalima a hoʻonāukiuki hoʻi. Pono mau ia i nā loli nui i nā ʻano, nā alaloa, a me nā ʻenehana. Ana kēia hōʻailona i ka kūpaʻa maoli o kahi hui i nā pahuhopu hoʻohana ʻikepili i ka wā e hiki mai ana.

ʻO ka ʻike ʻana i nā keu pono o ka Big Data kahi hana i ka hoʻoponopono loli. ʻO kēia mau pae hoʻohālikelike ʻehiku e hiki ai iā mākou ke ʻike i ka maka maka ma kahi o ka spectrum transformation e hāʻule ai kahi ʻoihana i hāʻawi ʻia. ʻO ka hoʻomaopopo ʻana ma hea ʻoe e kūʻē ai i kahi āu e makemake ai e hiki ke lilo i mea pono inā hoʻoikaika kino.

 

Pehea kou manaʻo?

Ke hoʻohana nei kēia pūnaewele i ka Akismet e ho'ēmi i ka spam. E aʻo pehea e hanaʻia ai kāuʻikeʻikepili.