¿De qué manera pueden los big data crear valor para las empresas?

Compilado por Lexi Software: Los macrodatos pueden ayudar a las empresas a predecir la situación económica, captar las tendencias del mercado, comprender la demanda de los consumidores y mejorar la eficiencia de la I+D. No solo tiene un enorme valor comercial potencial, sino que también ofrece nuevas oportunidades. empresas para mejorar sus ideas de competitividad. ¿Cómo pueden las empresas utilizar big data para mejorar su competitividad? A continuación se presenta una breve discusión de cuatro aspectos: toma de decisiones corporativas, control de costos, sistema de servicios e investigación y desarrollo de productos.

La toma de decisiones empresariales se transforma en big data. La mayoría de las empresas modernas cuentan con sistemas de apoyo a las decisiones para ayudar en la toma de decisiones. Sin embargo, el actual sistema de apoyo a las decisiones solo recopila algunos datos clave, con una pequeña cantidad de datos y una cobertura de datos limitada. La base del big data para la toma de decisiones empresariales es la digitalización de la información empresarial, centrándose en la recopilación y el análisis de datos. En primer lugar, las empresas necesitan actualizar y modernizar su sistema de recopilación de información digital. Establezca un sistema de recopilación de datos de acuerdo con las funciones de cada nivel de toma de decisiones y recopile datos ampliamente en modos tridimensionales horizontales, verticales y en tiempo real. En segundo lugar, las empresas deben promover la descentralización, el front-end y la automatización del poder de toma de decisiones. Refinar e integrar datos multidimensionales mejorará el contenido de la información y la naturaleza científica de los indicadores de toma de decisiones en el nivel superior, donde la influencia humana juega un papel importante; en el nivel inferior, donde la influencia humana juega un papel secundario, promoverá la cuantificación de; indicadores de toma de decisiones y mejorar el sistema de apoyo a las decisiones y el mecanismo de toma de decisiones. El mecanismo de toma de decisiones de big data permite que los datos hablen, lo que puede reducir los factores de interferencia humana y mejorar la precisión de la toma de decisiones.

Control de costes basado en big data. En la actualidad, muchas empresas han introducido sistemas de control de costos en adquisiciones, logística, almacenamiento, producción, ventas y otros vínculos, pero el grado de integración entre sistemas es bajo. Las empresas pueden transformar y actualizar los sistemas de control de costos existentes para crear un sistema de control de costos integral de big data. En primer lugar, recopilar datos a lo largo de todo el proceso de control de costes para poder describir las cosas al máximo y lograr la digitalización de la información y los datos a gran escala. En segundo lugar, promover la sistematización de normas y mecanismos de control de costos. Cuantificar indicadores para automatizar el control de costos y reducir la interferencia de factores humanos; perfeccionar los indicadores para obtener datos más precisos. En tercer lugar, construir un sistema integral de control de costos que combine orgánicamente los vínculos involucrados en el control de costos, desde la adquisición de materias primas hasta la producción, el transporte, el almacenamiento y las ventas de productos para formar un sistema de evaluación integral que proporcione una base confiable para el control de costos. El control de costos basado en big data se centra en el control previo, el control de procesos como intermedio y el control de posproducción como complemento, lo que puede minimizar los costos operativos corporativos.

El sistema de servicio está basado en big data. La marca y el servicio son la competitividad central de una empresa y el sistema de servicios afecta directamente la supervivencia y el desarrollo de la empresa. El objetivo de optimizar el sistema de servicio es mejorar el mecanismo de comunicación, el mecanismo de enlace y el mecanismo de retroalimentación. La clave para utilizar big data para optimizar el sistema de servicio es encontrar los problemas existentes en el sistema de servicio. Primero, fortalecer la recopilación de datos, clasificar y analizar la información de comentarios de los consumidores, encontrar problemas en el sistema de servicios y luego prescribir medidas apropiadas para establecer un mecanismo de servicio eficiente y mejorar la eficiencia del servicio. En segundo lugar, mueva el plan de servicio en línea y cree un sistema de servicio automatizado. Analice y compare rápidamente la información de la demanda de servicios del consumidor. Si la comparación tiene éxito, ingresará automáticamente al programa de servicio para lograr un procesamiento rápido; si la comparación falla, se transferirá al sistema de servicio manual para investigar y procesar nuevas necesidades de servicio y rápidamente; agregar nuevos mecanismos de servicio al sistema, optimizar el sistema de servicio. Big data en el sistema de servicio puede lograr un alto grado de automatización en el sistema de servicio y maximizar la calidad y eficiencia del servicio.

Desarrollo de productos basados ​​en big data. La investigación y el desarrollo de productos implican mayores riesgos. Big data puede analizar con precisión las necesidades de los clientes, reducir los riesgos y mejorar las tasas de éxito de la investigación y el desarrollo. El vínculo principal en la investigación y el desarrollo de productos es el análisis de la demanda de los consumidores, y el vínculo clave en la investigación y el desarrollo de productos basados ​​en big data es la recopilación, clasificación, análisis y utilización de datos. El sistema de comentarios de los consumidores, la barra de publicaciones, el foro, el sistema de evaluación de noticias, etc. del sitio web oficial de la empresa son las principales fuentes de información sobre la demanda de los consumidores, y se debe prestar atención a la recopilación de datos de ellos. Al mismo tiempo, podemos cooperar con foros, barras de publicaciones y sistemas de evaluación de noticias para construir un sistema integral de servicios al consumidor, mejorar los mecanismos de retroalimentación de información del consumidor, lograr una recopilación de información automatizada, integral y a gran escala, y proporcionar fuentes de información para productos. investigación y desarrollo. Luego, los datos no estructurados recopilados se clasifican y organizan para lograr el propósito de analizar con precisión la demanda de los consumidores, acortar el ciclo de desarrollo del producto y mejorar la eficiencia de la investigación y el desarrollo. Los macrodatos en la investigación y el desarrollo de productos pueden analizar con precisión las necesidades de los consumidores, mejorar la calidad y la eficiencia de la investigación y el desarrollo de productos y brindar a las empresas una ventaja competitiva.