Diese Woche werfen wir im Blog einen Blick darauf, wie Unternehmen konfigurierbare Datenplattformen wie Skai nutzen, um den Einfluss von Analysen auf optimale Geschäftsentscheidungen zu erhöhen. Wir werden beleuchten, wie die verschiedenen Interessengruppen mit der Plattform interagieren, wenn sie in einem Unternehmen eingesetzt wird, um die Bedürfnisse der verschiedenen Abteilungen und Geschäftsziele zu unterstützen.
Das heutige Spotlight: Das Daten- und Analyseteam
Die COVID-19 verzeichnete eine enorme Beschleunigung der digitalen Transformation und der Nutzung von Daten, da die Unternehmen darum kämpften, die Auswirkungen der Pandemie zu verstehen und kurz- und langfristig zu planen. Während die meisten Unternehmen ihre IT-Ausgaben gekürzt haben, sind die Budgets für Daten und Analysen sogar gestiegen.
Die IT- und Analyseteams stehen im Mittelpunkt dieser Umstellung und sind für die Gewährleistung eines guten Datenmanagements und einer guten Data Governance verantwortlich. Viele von ihnen waren bereits dabei, starke Datenkapazitäten aufzubauen, indem sie auf eigene Faust eine interne Lösung entwickelten oder mit externen Unternehmen an verschiedenen Komponenten und Analyseprojekten arbeiteten. Studien zeigen jedoch, dass weniger als 5 % der Unternehmen ihre Daten tatsächlich nutzen, um sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen, und dass für jeden Dollar, den sie für die Entwicklung eines Algorithmus ausgeben, weitere 100 Dollar für dessen Einsatz und Support anfallen.
Diese Zahlen deuten darauf hin, dass mit der Art und Weise, wie Daten- und Analyseprojekte umgesetzt werden, etwas nicht stimmt, und bestätigen andere Behauptungen, dass fast 87 % der Data-Science-Projekte nie in die Produktion gelangen.
Die Skai hilft Daten- und Analyseteams dabei, sich gegen den Trend zu stemmen, indem sie alle Elemente einer Datenstruktur in einer Rubrik zusammenfasst:
Datenerfassung - Unternehmen können bestehende Datensätze nutzen und zusätzliche Quellen in beliebigem Umfang einbeziehen, sowohl interne als auch unstrukturierte externe Quellen, wodurch der Aufwand für die Datenerfassung und -verwaltung reduziert wird. Mit dem Ziel, Geschäftsentscheidungen über den gesamten Produktlebenszyklus hinweg voranzutreiben, verbindet Skai relevante Datenquellen wie die Stimme des Verbrauchers, wichtige Meinungsführer, Produktrezensionen, Produktbewertungen, Patentanmeldungen, Blogs, Foren, syndizierte Verkaufsdaten und andere Quellen, aus denen Marktsignale extrahiert werden können.
Die Daten werden mit Hilfe von maschinellen Lernsystemen bereinigt, erweitert, normalisiert und geclustert. Anschließend werden sie kontinuierlich aktualisiert und in unsere patentierte Analyse-Engine eingespeist, die dann in der Lage ist, zeitnahe Trends und vorausschauende Erkenntnisse zu liefern.
Datenklassifizierung - Dies ist der Kern des analytischen Rahmens, der im Laufe der Zeit am schwierigsten zu verwalten und zu pflegen ist. Techniken des maschinellen Lernens müssen für bestimmte Datensätze entwickelt werden, aber sie sind möglicherweise nicht für andere Datensätze geeignet oder nicht so robust für alle Datensätze. Und da die Datenmenge exponentiell wächst und immer mehr unterschiedliche Datentypen auftauchen - aktuelle Schätzungen gehen von einer Datenmenge von 1,145 Billionen Megabyte pro Tag aus - muss sich das maschinelle Lernen anpassen können.
Mit anderen Worten: Daten sind nicht statisch, also muss sich auch die Klassifizierung ändern. Die semantische Datenklassifizierung von Skaimit patentierten NLP-Technologien und Auto-ML liefert eine Genauigkeit von mehr als 90 %. Die Plattform bietet außerdem kuratierte Taxonomien, die je nach den Bedürfnissen des Unternehmens konfiguriert werden können und mehr als 40 FMCG-Kategorien abdecken, um eine tiefe Granularität und Spezifität der Erkenntnisse zu gewährleisten, die sonst nur sehr schwer zu erhalten sind.
Datenzugriff - Viele Unternehmen verfügen bereits über Business-Intelligence-Funktionen wie Tableau oder Sisense, und die Einspeisung zusätzlicher Daten und Erkenntnisse, die von der Skai über eine API generiert werden, steigert den Wert des Datenökosystems im Unternehmen. Vorhandene Datensätze können siloartig oder nicht richtig klassifiziert sein, oder die Geschäftsfragen, für die das Visualisierungstool entwickelt wurde, zielen möglicherweise nicht auf strategische Notwendigkeiten ab - eine weitere Möglichkeit, wie die Analytik in einem Unternehmen behindert wird. Die Offenheit der Skai überwindet diese Probleme. Skai bietet auch eine Data Mart-Integration, die einen direkten Zugriff auf den angeschlossenen Data Lake ermöglicht, sodass Unternehmen die Analysen intern verwalten können. Analytische Apps mit geschäftsfähigen Modellen sind ebenfalls verfügbar.
Für Daten- und Analyseteams erfordert der Aufbau eines Systems eine ganze Reihe von IT-Entwicklungsmitarbeitern, einschließlich der Fähigkeit, benutzerfreundliche Schnittstellen und Dashboards zu erstellen, ganz zu schweigen von den exponentiellen Kosten für den Aufbau und die Wartung eines solchen Systems im Laufe der Zeit. Kürzlich wurde Skai vom US-Patent- und Markenamt ein Patent für seine Methode zur automatischen Extraktion von Daten aus unstrukturierten Datenquellen erteilt. Die Bedeutung dieses Patents für Daten- und Analyseteams liegt darin, dass es die Datenbankstrukturen und Analysemodelle innerhalb der Plattform automatisch aktualisiert, sobald neue Geschäftsfragen auftauchen, die neue Datenquellen und Datentypen erfordern, was dem nächsten Problem der Daten- und Analyseteams entgegenkommt - Zeit und Dringlichkeit.
In einer Situation wie der heutigen, in der ein überzeugendes Ereignis seismische Veränderungen für ein Unternehmen bedeuten kann, ist es einfach nicht machbar, mit der Einrichtung eines Analysesystems zu warten. Die Verbindung zwischen Unternehmensleistung und Marktdynamik oder die Verknüpfung eines einheitlichen Kundendatensatzes mit der Produktentwicklung und -optimierung nimmt einem Unternehmen, das herausfinden will, wie es am besten aus dieser Krise herauskommt, das Rätselraten ab. Die Tatsache, dass das IT- und Analyseteam die Hüterin des Datenmanagementprozesses ist, bedeutet, dass sie in einer guten Position sind, um Helden zu sein - wenn sie es richtig machen.
Eine konfigurierbare Datenplattform wie Skai trägt zum Erfolg bei, indem sie eine schnellere Implementierung von Analysen ermöglicht und einen messbaren ROI und Einfluss auf das Unternehmen generiert, das zunehmend auf Daten angewiesen ist, um sein Wachstum zu fördern.
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*DieserBlogbeitrag erschien ursprünglich auf Signals-Analytics.com. Skai hat Signals-Analytics im Dezember 2020 übernommen. Lies die Pressemitteilung.
