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Capitalización de big data y toma de decisiones inteligente

Capitalización de big data y toma de decisiones inteligente

Recientemente, el Departamento de Policía de Los Ángeles comenzó a utilizar big data para predecir la ocurrencia de delitos. Este es un ejemplo de cómo los big data ayudan a las personas a tomar decisiones con visión de futuro. Sin embargo, el big data hace mucho más que eso. En el ámbito empresarial, el big data también tiene un gran valor de referencia para la toma de decisiones de los directivos de las empresas. Este artículo presenta cómo los tomadores de decisiones corporativas recopilan datos y utilizan big data para tomar decisiones.

En los últimos años, los datos globales han crecido a un ritmo sin precedentes, y cada vez hay más tipos de datos. Por un lado, los datos masivos y diversos plantean desafíos para el almacenamiento eficaz y la rápida recuperación de la información. Por otro lado, el enorme valor comercial que contienen también desencadena una enorme demanda de procesamiento y análisis de datos.

Actualmente no existe una definición clara del concepto de big data que ha sido ampliamente adoptado por la industria. Con base en la connotación del concepto de big data y la comprensión general de la industria sobre las características de big data, proponemos el siguiente concepto: Big data se refiere a datos de transacciones masivos y diversos, datos interactivos y percepciones que deben adquirirse y procesarse rápidamente. y analizados para extraer datos.

Entre ellos, masa y diversidad son las definiciones del volumen de datos y el tipo de datos. La velocidad es el requisito para la velocidad de recopilación, procesamiento y análisis de grandes datos; el valor es el significado de adquisición; , procesamiento y análisis de big data y propósito; los datos de transacciones, los datos de interacción y los datos de sensores son las fuentes de big data que provienen de sistemas comerciales como sistemas ERP empresariales, varios terminales POS y sistemas de pago en línea. Los datos de interacción provienen de registros de comunicaciones móviles y redes sociales; los datos de percepción provienen de dispositivos GPS, dispositivos RFID, equipos de videovigilancia, etc.

La aplicación de big data se convertirá en la clave para que las empresas mejoren su competitividad básica y aprovechen las oportunidades de mercado. Los macrodatos promoverán la aplicación de la tecnología de la información en diversas industrias y producirán dos tendencias importantes:

Primero, la capitalización de datos: el departamento de información pasará de ser un centro de costos a un centro de ganancias. En la era del big data, los datos han penetrado en diversas industrias y gradualmente se han convertido en un activo estratégico de las empresas. La escala y la actividad de los datos y la capacidad de recopilarlos y utilizarlos determinarán la competitividad central de una empresa.

El segundo es la toma de decisiones inteligente, y la estrategia corporativa pasará de estar impulsada por los negocios a estar basada en datos. La toma de decisiones inteligente es la dirección del desarrollo futuro de las empresas. En el pasado, muchas empresas sólo se centraban en la simple agregación de datos e información, careciendo de un análisis en profundidad de los clientes, los negocios, el marketing y la competencia.

En la era del big data, las empresas pueden extraer la información contenida en grandes cantidades de datos internos y externos, predecir la demanda del mercado, realizar análisis inteligentes de toma de decisiones y formular estrategias más efectivas.

Entonces, para los usuarios de la industria, ¿cómo formular estrategias de respuesta a big data y aprovechar al máximo el enorme valor comercial que contiene? Las dos sugerencias siguientes son de referencia:

Por un lado, los datos deben centralizarse a través de plataformas en la nube para formar activos de datos empresariales. Para las empresas de grandes grupos, los sistemas ERP de las filiales y sucursales de todos los niveles generan una gran cantidad de datos de transacciones y datos comerciales todos los días. Los datos dispersos en varios sistemas comerciales no pueden formar un grupo de recursos centralizado y no pueden interconectarse, lo que afectará gravemente la gestión unificada y la extracción de valor de big data. Lograr la centralización de datos es el primer paso para utilizar big data.

Por otro lado, es necesario realizar un análisis y una extracción en profundidad del valor del big data para promover la toma de decisiones empresariales inteligentes. Los usuarios de la industria deben prestar atención al análisis y la extracción en profundidad del valor de big data, promover la transformación de los mecanismos de toma de decisiones corporativas de impulsados ​​por el negocio a impulsados ​​por datos y mejorar la competitividad corporativa. Según las predicciones, la extracción y aplicación de big data puede generar un valor de más de un billón de dólares estadounidenses. Los datos se convertirán en la fuente de ganancias para las empresas. El dominio de los datos también controlará la competitividad. Las empresas deben prestar más atención a la recopilación, recopilación, extracción y análisis de datos.

En los próximos 3 a 5 años, la brecha entre aquellas empresas que realmente entienden y pueden utilizar big data para la minería de valor y aquellas que no prestan suficiente atención a la minería de valor de big data se ampliará aún más. Las empresas que realmente puedan hacer un buen uso de los macrodatos y convertir su valor en productividad tendrán fuertes ventajas competitivas y se convertirán en líderes de la industria.