Cómo construir una plataforma de big data a nivel empresarial y aprovechar al máximo el enorme valor de los datos
La toma de decisiones empresariales se basa 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 la toma de decisiones solo recopila algunos datos clave, con una pequeña cantidad de datos y un área de datos estrecha. 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 mejorar los sistemas de recopilación de información digital. Sobre la base de las funciones de cada capa de toma de decisiones, se establece un sistema de recopilación de datos para recopilar 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. Extraer e integrar datos multidimensionales para mejorar 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, promover 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.
El control de costes es big data. En la actualidad, muchas empresas han introducido sistemas de control de costes en adquisiciones, logística, almacenamiento, producción y ventas, pero la integración entre sistemas es baja. Las empresas pueden actualizar los sistemas de control de costos existentes y crear un sistema de control de costos integral basado en big data. Primero, recopilar datos a lo largo de todo el proceso de control de costos para describir las cosas en la mayor medida posible y lograr la digitalización de la información y la datatización masiva. 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; mejorar los indicadores para obtener datos más precisos. En tercer lugar, construir un sistema integral de control de costos que combine orgánicamente todos los aspectos involucrados en el control de costos, desde la adquisición de materias primas hasta la producción, transporte, almacenamiento, ventas, etc., de productos para formar un sistema de evaluación integral que proporcione una base confiable para el control de costos. El big data de control de costos se centra en el control ex ante, complementado con el control de procesos y el control previo y posterior a la producción, que pueden minimizar los costos operativos corporativos.
El sistema de servicio es 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. La clave para optimizar el sistema de servicio es mejorar el mecanismo de comunicación, el mecanismo de contacto y el mecanismo de retroalimentación. La clave para utilizar big data para optimizar el sistema de servicio es encontrar problemas en el sistema de servicio. Primero, fortalecer la recopilación de datos, clasificar y analizar la información de comentarios de los consumidores, identificar los problemas existentes 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 los planes de servicio en línea para crear 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 estudiar y procesar nuevas necesidades de servicio y rápidamente; agregar nuevos mecanismos de servicio al sistema, optimizar el sistema de servicio. Los big data del sistema de servicio pueden lograr un alto grado de automatización en el sistema de servicio y maximizar la calidad y eficiencia del servicio.
Big data en el desarrollo de productos. El desarrollo de productos tiene altos riesgos. Big data puede analizar con precisión las necesidades de los clientes, reducir los riesgos y mejorar la tasa de éxito de la investigación y el desarrollo. El vínculo principal en la I+D de productos es el análisis de la demanda de los consumidores, y el vínculo clave en los big data de I+D de productos es la recopilación, clasificación, análisis y utilización de datos. Los sistemas de retroalimentación de los consumidores, las barras de publicaciones, los foros y los sistemas de evaluación de noticias en los sitios web oficiales 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 completo de servicio al consumidor, mejorar los mecanismos de retroalimentación de información del consumidor, lograr una recopilación de información masiva, integral y automatizada, y proporcionar fuentes de información para la investigación de productos y desarrollo. Luego, los datos no estructurados recopilados se clasifican para lograr el propósito de analizar con precisión las necesidades de los consumidores, acortar el ciclo de desarrollo del producto y mejorar la eficiencia de la I+D. 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.