Transformatieve rol van big data in alle sectoren

We hebben allemaal het modewoord 'Big Data' gehoord en eerlijk gezegd ben je het misschien zelfs een beetje beu om het te horen. Hoewel de term te generiek is en vaak oneigenlijk wordt gebruikt, is het niet zomaar een hype. Het is een stille revolutie. Het tijdperk van datagestuurd management is al aangebroken en wie zich niet aanpast, zal door de concurrentie worden weggevaagd. Laten we eens kijken naar enkele sectoren die al zijn getransformeerd door het gebruik van Big Data-analyse.

Detailhandel

De retailsector is in wezen een B2C-model en als zodanig zeer competitief. In het verleden was het hebben van de juiste prijzen en het hebben van de juiste soort advertenties een winnende combinatie om klanten aan te trekken en omzet te genereren. Met de ontwikkeling van internet en mobiele kanalen voor verkoop en marketing is de branche echter complexer geworden. Dit roept vragen op zoals welk kanaal we moeten gebruiken om bepaalde klanten te targeten, moeten de prijzen in de winkel en de online winkel hetzelfde zijn, welke artikelen we op voorraad moeten hebben om ervoor te zorgen dat we geen kansen mislopen, en andere soortgelijke zakelijke problemen .

Het creëren van een naadloze gebruikerservaring en het beheren van klantinteractie via meerdere kanalen is essentieel. Een consument kan bijvoorbeeld beginnen met het onderzoeken van een product op een mobiele app, het online kopen en ophalen in een winkel. Het coördineren van deze multi-channel winkelinteractie vereist dat een bedrijf deze enorme hoeveelheid gegevens die in een non-stop tempo binnenkomen, effectief beheert, integreert en begrijpt. U kunt er bijvoorbeeld achter komen dat bepaalde videogames extreem populair zijn, maar wie van uw klanten het online bestellen en welke liever naar de winkel gaan, is een belangrijke vraag die gepersonaliseerde marketingcampagnes met een grotere ROI kan stimuleren. De volgende infographic van business- en technologieadviesbureau Wipro legt het verder uit.

Het gebruik van Big Data in de detailhandel heeft 2 belangrijke toepassingen: de omzet verhogen door gepersonaliseerde marketingaanbiedingen te creëren (zie eerder Customer Analytics-artikel voor meer details) of door het voorraadbeheer te optimaliseren en zo de winstmarge te vergroten door de operationele kosten te verlagen (bijv. Just-in-Time voorraadbeheer). Vraag een winkelier wat het duurste onderdeel van zijn bedrijfsmodel is en hij zal je vertellen: een item dat op de plank staat. Naast de kosten van het hebben van een winkelruimte en dit item dat de kostbare fysieke ruimte in een winkel inneemt, zijn er kosten voor het verzenden van het item naar de winkel en de waardevermindering ervan in de loop van de tijd. Dat leidt ons naar de volgende branche ...

Bevoorradingsketen

In de supply chain-industrie draait alles om optimalisatie: wie kan de goederen het snelst leveren tegen de laagst mogelijke prijs. Om het bedrijfsmodel goed te krijgen, zijn er tal van logistieke factoren, zoals distributiekanalen, de geospatiale positionering van magazijnen, nauwkeurigheid van leveringsorders, enz. Omdat het een veelzijdige industrie is met veel spelers die moeten samenwerken, levert optimalisatie door middel van technologie verbazingwekkende resultaten op. resultaten. Volgens de Accenture Global operations Megatrends Study, "leidt het inbedden van big data-analyses in operaties tot een 4,25x verbetering in order-to-cycle levertijden, en een 2,6x verbetering in supply chain-efficiëntie van 10% of meer."

Het bepalen van de kortste route van het distributiecentrum naar de winkel en het hebben van een uitgebalanceerde voorraad in elk distributiecentrum zorgt voor enorme besparingen in bedrijfskosten. De Boston Consulting Group analyseert hoe big data wordt gebruikt in supply chain management in het artikel “Making Big Data Work: Supply Chain Management ”. Een van de voorbeelden die wordt gegeven, is hoe de fusie van twee leveringsnetwerken werd georkestreerd en geoptimaliseerd met behulp van geoanalyse. De volgende afbeelding komt uit dat artikel.

Banken & Verzekeringen

In zowel de bank- als de verzekeringssector draait alles om Risk Management. Een bank geeft u een lening of een creditcard en zij verdienen geld aan de rente. Naast het duidelijke risico dat u uw schuld niet betaalt, is er nog een ander risico, namelijk dat u uw schuld voortijdig aflost en zo minder inkomsten genereert voor de bank.

Voorspellende analyses worden al sinds de jaren 90 gebruikt om de rentedrempels te identificeren die leiden tot vervroegde uitbetaling / lagere rente-inkomsten voor de banken voor de banken. In de financiële wereld is een enkele transactie de belangrijkste bouwsteen van enorme hoeveelheden gegevens die vervolgens worden geanalyseerd met voorspellende modellen en gebaseerd op trending op grote schaal, waardoor klantprofielen kunnen worden gecategoriseerd die risico's kunnen voorspellen die verband houden met individuele gebruikers. Banken kunnen de financiële prestaties van hun klanten modelleren op basis van meerdere gegevensbronnen en scenario's. Datawetenschap kan ook helpen bij het versterken van risicobeheer op gebieden zoals detectie van kaartfraude, naleving van financiële criminaliteit, kredietscores, stresstests en cyberanalyse.

In de verzekeringswereld komt het ook op klantprofielen aan: als de premie te hoog is (het aanbod sluit niet goed aan bij klantprofiel) kunnen ze overstappen naar een andere verzekeringsmaatschappij. Als u daarentegen een risicovolle autobestuurder heeft, kost uw aanbod uw verzekeringsmaatschappij meer aan claims dan aan het verzekeringstarief of de premies. Door erachter te komen welke klanten risicovoller zijn dan andere, kunnen op maat gemaakte aanbiedingen worden gedaan die het risico verkleinen dat u een goede klant verliest of geld verliest aan een slechte klant. Een goed voorbeeld van hoe technologie dit veld verstoort, is het Snapshot-apparaat dat gegevens verzendt over wanneer klanten rijden, hoe vaak ze rijden en hoe hard ze remmen.

Het is niet duur en het is nu beschikbaar

Volgens het Accenture-onderzoek is de belangrijkste reden waarom bedrijfseigenaren hun Big Data-ideeën niet implementeren, de perceptie dat het erg duur is. Ze zouden 10 jaar geleden gelijk hebben gehad. Niet meer.

Met het LuckyTemplates-platform van Microsoft kunnen eigenaren van kleine en middelgrote bedrijven profiteren van de kracht van Big Data-analyse zonder enige technische expertise. Omdat het een platform is, wordt het ook geleverd met inzichtelijke branchespecifieke BI-tools. U hoeft het wiel niet opnieuw uit te vinden, u kunt dezelfde rapporten gaan gebruiken die grote spelers gebruiken, voor een fractie van de kosten. Met behulp van real-time bedrijfsgegevens levert LuckyTemplates scherpe, duidelijke dashboards die managers helpen te begrijpen waar hun bedrijf vandaag staat, hoe het in het verleden heeft gepresteerd en wat er kan worden gedaan voor toekomstig succes.

Naast besparingen op implementatiekosten (die kunnen oplopen tot tien- of honderdduizenden euro's) zijn uw onderhoudskosten vrijwel nul euro. Het Microsoft-team zorgt er niet alleen voor dat het platform soepel blijft werken, maar verbetert en actualiseert functies naarmate de markt evolueert, zodat u weet dat u altijd de nieuwste, door de industrie goedgekeurde rapportagestandaarden op uw laptop, mobiel of elk ander apparaat krijgt, waar u ook bent.

We zijn het tijdperk van geavanceerde data-analyse ingegaan, waarin zakelijk succes op de lange termijn afhangt van het benutten van data om inzichten te ontwikkelen en oplossingen aan klanten te leveren. Kom nu in actie om niet achter te blijven in de race!


Wat is zelf in Python: voorbeelden uit de echte wereld

Wat is zelf in Python: voorbeelden uit de echte wereld

Wat is zelf in Python: voorbeelden uit de echte wereld

Een RDS-bestand opslaan en laden in R

Een RDS-bestand opslaan en laden in R

Je leert hoe je objecten uit een .rds-bestand in R opslaat en laadt. In deze blog wordt ook besproken hoe je objecten uit R naar LuckyTemplates importeert.

First N Business Days Revisited – Een DAX-coderingstaaloplossing

First N Business Days Revisited – Een DAX-coderingstaaloplossing

In deze tutorial over DAX-coderingstaal leert u hoe u de functie GENERATE gebruikt en hoe u de titel van een maat dynamisch wijzigt.

Breng inzichten onder de aandacht met behulp van de Multi Threaded Dynamic Visuals-techniek in LuckyTemplates

Breng inzichten onder de aandacht met behulp van de Multi Threaded Dynamic Visuals-techniek in LuckyTemplates

Deze zelfstudie behandelt hoe u de Multi Threaded Dynamic Visuals-techniek kunt gebruiken om inzichten te creëren op basis van dynamische gegevensvisualisaties in uw rapporten.

Inleiding tot het filteren van context in LuckyTemplates

Inleiding tot het filteren van context in LuckyTemplates

In dit artikel zal ik de filtercontext doornemen. Filtercontext is een van de belangrijkste onderwerpen waarover elke LuckyTemplates-gebruiker in eerste instantie zou moeten leren.

Beste tips voor het gebruik van de apps in LuckyTemplates Online Service

Beste tips voor het gebruik van de apps in LuckyTemplates Online Service

Ik wil laten zien hoe de online service LuckyTemplates Apps kan helpen bij het beheren van verschillende rapporten en inzichten die uit verschillende bronnen zijn gegenereerd.

Analyseer winstmargeveranderingen in de loop van de tijd - analyse met LuckyTemplates en DAX

Analyseer winstmargeveranderingen in de loop van de tijd - analyse met LuckyTemplates en DAX

Leer hoe u wijzigingen in uw winstmarge kunt berekenen met behulp van technieken zoals vertakking van metingen en het combineren van DAX-formules in LuckyTemplates.

Materialisatie-ideeën voor gegevenscaches in DAX Studio

Materialisatie-ideeën voor gegevenscaches in DAX Studio

Deze tutorial bespreekt de ideeën van materialisatie van datacaches en hoe deze de prestaties van DAX beïnvloeden bij het leveren van resultaten.

Zakelijke rapportage met behulp van LuckyTemplates

Zakelijke rapportage met behulp van LuckyTemplates

Als u tot nu toe nog steeds Excel gebruikt, is dit het beste moment om LuckyTemplates te gaan gebruiken voor uw zakelijke rapportagebehoeften.

Wat is LuckyTemplates Gateway? Alles wat u moet weten

Wat is LuckyTemplates Gateway? Alles wat u moet weten

Wat is LuckyTemplates Gateway? Alles wat u moet weten