In diesen beispiellosen Zeiten steigt der Bedarf an Daten und Analysen immer weiter an. In dem unsicheren Geschäftsklima von heute sehen sich Unternehmensleiter/innen sowohl mit Risiken als auch mit Chancen konfrontiert, die sich aus der COVID-19-Pandemie ergeben. Wenn sie nicht auf die Daten hören, wird dies zu einem erheblichen Wettbewerbsnachteil führen. Mit Sicherheit wird es nach der Krise Gewinner und Verlierer geben.
Angesichts der zunehmenden Bedeutung von Daten und Analysen sollten Organisationen ihre begrenzten Ressourcen und Arbeitskräfte darauf verwenden, diese aussagekräftigen Erkenntnisse zu gewinnen und in die Tat umzusetzen. Der Einsatz dieser wertvollen Ressourcen, um eine Lösung von Grund auf zu entwickeln, ist nicht nur kosten- und arbeitsintensiv, sondern auch nicht zeitnah genug, um auf die globale Gesundheitskrise zu reagieren und für die Zukunft zu planen.
Konfigurierbare Datenplattformen helfen Unternehmen, fortschrittliche Analysen schnell und ressourcenschonend einzuführen. Sie bieten sofortigen Zugang zu vernetzten und ständig aktualisierten Data Lakes, integrierten Analysemodellen und konfigurierbaren Taxonomien sowie Standardanwendungen, die von Experten für modernste Analysetechnologie und spezifische vertikale Branchen entwickelt wurden. Die fortschrittlichsten Analyseplattformen bieten volle Skalierbarkeit und Konfigurierbarkeit, um neue Datenquellen aufzunehmen, Taxonomien an sehr spezifische Geschäftsfragen anzupassen und sich in andere Business-Intelligence-Plattformen zu integrieren, um ein Maximum an Benutzerfreundlichkeit und Effizienz zu erreichen.
6 Faktoren, die bei der Bewertung von Advanced Analytics-Plattformen zu berücksichtigen sind
Externe vs. interne Daten
Nimmt die Plattform strukturierte interne Daten auf oder kann sie auch unstrukturierte, externe Datenfeeds unterstützen? Mehr als 80 Prozent aller heute generierten Daten gelten als unstrukturiert, und diese Zahl wird mit der Menge der Online-Aktivitäten weiter steigen. Um die in unstrukturierten Daten verborgenen Erkenntnisse zu finden, sind fortschrittliche Analysen und ein hohes Maß an Fachwissen erforderlich, damit sie verwertbar und relevant sind.
Datenquellen und Datentypen
Heutzutage nehmen Unternehmen im Durchschnitt drei externe Datenquellen auf; Augmented-Analytics-Plattformen der nächsten Generation können kontinuierlich auf Zehntausende von Datenquellen zugreifen. Allein das Sammeln der vielen Datensätze ist schon eine gewaltige und mühsame technische Leistung, selbst ohne die Kontextualisierung und die Erweiterungen, die nötig sind, um für das Unternehmen sinnvoll zu sein. Dies ist vor allem bei externen und unstrukturierten Daten eine Herausforderung, in denen der größte Teil des Wertes liegt.
NLP und maschinelles Lernen
Eine gute Frage ist, welche Natural Language Processing (NLP)-Ansätze in der Plattform eingesetzt werden. Open-Source-NLP-Technologien erfassen nicht unbedingt die Mehrdeutigkeiten und Nuancen, die erforderlich sind, um aus einer Vielzahl von Datenquellen und Datentypen relevante Bedeutungen zu extrahieren.
Gezielte Techniken in Kombination mit Fachwissen, das in das maschinelle Lernen einfließt, können viel genauere und skalierbarere Ergebnisse liefern. In der Welt der Produkte, in der ein und dasselbe Produkt unterschiedliche Namen haben kann oder die gleichen Zutaten unterschiedliche Produkte ausmachen können, ist die Erfassung der Unterschiede entscheidend für die Nutzbarkeit der Plattform.
Transparenz
Bei Blackbox-Lösungen ist es für die Beteiligten schwierig zu verstehen, was in das System einfließt, und die Ergebnisse zu glauben, die das System liefert. Wenn du die Datenquellen und den Aufbau der Taxonomien verstehst, kannst du sicher sein, dass die Plattform die Anforderungen des Unternehmens von Anfang an erfüllen kann.
Konfigurierbarkeit
Eine konfigurierbare Plattform bietet das maßgeschneiderte Erlebnis einer individuellen Lösung und profitiert gleichzeitig von den Vorteilen einer schlüsselfertigen, betriebsbereiten Lösung. Wenn du die Plattform mit benutzerdefinierten Datenquellen, Taxonomien, Modellen und Ergebnissen im Kontext deines Ökosystems an deine spezifischen Geschäftsanforderungen anpasst, wird die Plattform mit deiner Geschäftsstrategie vereint.
Predictive Analytics-Fähigkeiten
Die meisten Predictive-Analytics-Plattformen nutzen historische Modelle, um die Zukunft vorherzusagen, und die meisten dieser historischen Modelle basieren auf internen, strukturierten Daten. Die besten Informationen gibt es jedoch außerhalb des Unternehmens. Sie anzuzapfen, ist der erste Schritt zur Verbesserung der Vorhersagefähigkeiten. Der Zugang zu mehreren Datentypen macht die Vorhersage per Definition genauer, vorausgesetzt, der richtige Kontext ist vorhanden.
Nutze die Macht von Advanced Analytics
Die Ungewissheit im Zusammenhang mit der Pandemie schafft neue Herausforderungen, aber auch neue Möglichkeiten, die nur datengesteuerte Organisationen erschließen können. Eine Partnerschaft mit der richtigen Analyseplattform ist eine sehr wichtige Entscheidung. In der Welt der Produktentscheidungen wird die richtige Analyseplattform die Zeit bis zur Markteinführung verkürzen, Änderungen und Kosten nach der Markteinführung reduzieren, eine effektive Produktpositionierung vorantreiben, zielgerichtetere Marketingkampagnen durchführen und die Markenaffinität verbessern, was sich letztendlich auf den Gewinn und das Ergebnis auswirkt.
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*DieserBlogbeitrag erschien ursprünglich auf Signals-Analytics.com. Kenshoo hat Signals-Analytics im Dezember 2020 übernommen. Lies die Pressemitteilung.
