산업 전반에 걸친 빅 데이터의 변혁적 역할

우리 모두는 "빅 데이터"라는 유행어를 들어봤을 것입니다. 이 용어는 너무 일반적이고 부적절하게 사용되는 경우가 많지만 단순한 과대 광고는 아닙니다. 조용한 혁명입니다. 데이터 기반 관리의 시대는 이미 도래했으며 적응하지 못하는 기업은 경쟁에 의해 도태될 것입니다. 빅 데이터 분석을 사용하여 이미 변화된 일부 산업을 살펴보겠습니다.

소매업

소매업은 근본적으로 B2C 모델이기 때문에 경쟁이 치열합니다. 과거에는 적절한 가격 책정과 올바른 종류의 광고를 갖는 것이 고객을 유치하고 판매를 창출하는 성공적인 조합이었습니다. 그러나 판매 및 마케팅을 위한 인터넷 및 모바일 채널의 개발로 인해 업계는 더욱 복잡해졌습니다. 이로 인해 특정 고객을 타겟팅하는 데 사용할 채널, 매장 내 가격과 온라인 상점 가격이 동일해야 하는 경우, 기회를 놓치지 않도록 재고가 있는 항목 및 기타 유사한 비즈니스 문제와 같은 질문이 제기됩니다. .

원활한 사용자 경험을 만들고 다중 채널 고객 상호 작용을 관리하는 것이 필수적입니다. 예를 들어 소비자는 모바일 앱에서 제품 조사를 시작하고 온라인으로 구매한 후 매장에서 수령할 수 있습니다. 이 다중 채널 쇼핑 상호 작용을 조정하려면 기업이 끊임없이 들어오는 이 방대한 데이터를 효과적으로 관리, 통합 및 이해해야 합니다. 예를 들어 특정 비디오 게임이 매우 인기가 있지만 어떤 고객이 온라인으로 주문하고 어떤 고객이 매장 방문을 선호하는지가 더 큰 ROI로 개인화된 마케팅 캠페인을 추진할 수 있는 핵심 질문임을 알아낼 수 있습니다. 비즈니스 및 기술 컨설팅 회사인 Wipro의 다음 인포그래픽에서 자세히 설명합니다.

소매 업계에서 빅 데이터를 사용하는 데는 2가지 주요 응용 프로그램이 있습니다. 개인화된 마케팅 제안을 생성하여 수익을 늘리거나(자세한 내용은 이전 고객 분석 기사 참조) 재고 관리를 최적화하여 운영 비용을 줄임으로써 수익 마진을 높입니다(예: 적시 재고 관리 ). 소매업체에게 비즈니스 모델에서 가장 비싼 부분이 무엇인지 물어보면 대답할 것입니다. 소매 공간을 갖는 비용과 상점에서 소중한 물리적 공간을 차지하는 이 항목 외에도 항목을 상점으로 배송하는 비용과 시간이 지남에 따라 감가 상각되는 가치가 있습니다. 다음 산업으로 우리를 인도합니다…

공급망

공급망 산업은 가능한 가장 낮은 가격으로 상품을 가장 빨리 배송할 수 있는 최적화에 관한 것입니다. 올바른 비즈니스 모델을 얻으려면 유통 채널, 창고의 지리적 위치, 배송 주문의 정확성 등과 같은 수많은 물류 요소가 있습니다. 협업이 필요한 많은 플레이어가 참여하는 다면적인 산업이기 때문에 기술을 통한 최적화는 놀라운 결과를 가져옵니다. 결과. Accenture Global Operations Megatrends Study에 따르면 "운영에 빅 데이터 분석을 내장하면 주문 주기 배송 시간이 4.25배 향상되고 공급망 효율성이 10% 이상 2.6배 향상됩니다."

물류센터에서 매장까지의 최단 경로를 파악하고 각 물류센터의 균형 잡힌 재고를 확보하면 운영 비용을 크게 절감할 수 있습니다. Boston Consulting Group은 "Making Big Data Work: Supply Chain Management " 기사에서 공급망 관리에서 빅 데이터가 어떻게 사용되고 있는지 분석합니다 . 제공된 예 중 하나는 지리적 분석을 사용하여 두 배송 네트워크의 병합을 조율하고 최적화한 방법입니다. 다음 그래픽은 해당 기사에서 가져온 것입니다.

은행 및 보험

은행 및 보험 부문에서 게임의 이름은 위험 관리입니다. 은행은 당신에게 대출이나 신용 카드를 발급하고 그들은 이자율로 돈을 벌고 있습니다. 빚을 갚지 않는 명백한 위험 외에도 빚을 조기에 갚아 은행의 수익을 줄이는 또 다른 위험이 있습니다.

예측 분석은 90년대부터 은행의 조기 상환/대출 금리 수입 감소로 이어지는 금리 임계값을 식별하기 위해 사용되었습니다. 금융 세계에서 단일 트랜잭션은 예측 모델로 분석되고 대규모 추세를 기반으로 하는 막대한 양의 데이터의 핵심 구성 요소로, 개별 사용자와 관련된 위험을 예측할 수 있는 고객 프로필의 범주화를 허용합니다. 은행은 여러 데이터 소스 및 시나리오에서 고객의 재무 성과를 모델링할 수 있습니다. 데이터 과학은 또한 카드 사기 적발, 금융 범죄 규정 준수, 신용 평가, 스트레스 테스트 및 사이버 분석과 같은 영역에서 위험 관리를 강화하는 데 도움이 될 수 있습니다.

보험 업계에서는 또한 고객 프로필로 귀결됩니다. 보험료가 너무 높으면(제안이 고객 프로필에 적합하지 않은 경우) 다른 보험 회사로 전환할 수 있습니다. 이와 대조적으로, 위험한 자동차 운전자가 있는 경우 귀하의 제안은 보험료나 보험료보다 보험 회사의 청구 비용이 더 많이 듭니다. 어떤 고객이 다른 고객보다 더 위험하기 쉬운지 파악하면 좋은 고객을 잃거나 나쁜 고객에게 돈을 잃을 위험을 완화하는 맞춤형 제안이 가능합니다. 기술이 이 분야를 어떻게 혼란에 빠뜨리고 있는지에 대한 좋은 예는 고객이 운전하는 시기, 운전 빈도 및 브레이크 강도에 대한 데이터를 전송하는 스냅샷 장치입니다.

비싸지 않고 지금 사용할 수 있습니다

Accenture 연구에 따르면 비즈니스 소유자가 빅 데이터 아이디어를 구현하지 않는 주된 이유는 빅 데이터가 매우 비싸다는 인식 때문입니다. 10년 전에는 그들이 옳았을 것입니다. 더 이상.

Microsoft의 LuckyTemplates 플랫폼을 사용하면 중소기업 소유자가 기술 전문 지식 없이도 빅 데이터 분석의 힘을 얻을 수 있습니다. 또한 통찰력 있는 산업별 BI 도구와 함께 제공되는 플랫폼이기 때문에 바퀴를 재발명할 필요가 없으며 대기업이 사용하는 것과 동일한 보고서를 적은 비용으로 사용할 수 있습니다. 실시간 비즈니스 데이터를 사용하는 LuckyTemplates는 관리자가 비즈니스의 현재 위치, 역사적 성과 및 향후 성공을 위해 수행할 수 있는 작업을 이해하는 데 도움이 되는 선명하고 명확한 대시보드를 제공합니다.

절약 외에도 구현 비용(수만 달러 또는 수십만 달러가 될 수 있음)에서 유지 관리 비용은 사실상 0달러입니다. Microsoft 팀은 플랫폼의 원활한 실행을 유지할 뿐만 아니라 시장이 발전함에 따라 기능을 개선하고 업데이트합니다. 따라서 어디에서나 노트북, 모바일 또는 기타 장치에서 업계에서 채택한 최신 보고 표준을 항상 얻을 수 있습니다.

장기적인 비즈니스 성공이 데이터를 활용하여 통찰력을 개발하고 고객에게 솔루션을 제공하는 데 달려 있는 고급 데이터 분석의 시대에 접어들었습니다. 경주에서 뒤쳐지지 않도록 지금 행동하십시오!