Daten sind heute für viele Unternehmen ein Muss. Laut IDC hat die Big-Data- und Business-Analytics-Branche 2019 ein Volumen von 189 Mrd. USD erreicht und wird bis 2022 voraussichtlich 274 Mrd. USD erreichen.
Der Großteil der Branche konzentriert sich jedoch auf Lösungen für strukturierte interne Daten. Die Argumente für strukturierte interne Daten sind unter anderem: Sie sind leichter zugänglich, benutzerfreundlicher und greifbarer, sie sind einfacher und schneller in der Gewinnung von Erkenntnissen und Ergebnissen und sie sind zuverlässiger.
Das eigentliche Problem ist, dass externe Daten sehr verrauscht sind. Analysten gehen davon aus, dass in diesem Jahr für jeden Menschen auf der Erde mehr als 1,7 MB an Daten pro Sekunde erzeugt werden. In den sozialen Medien werden stündlich mehr als 250 Millionen Beiträge gepostet, und es gibt unzählige Quellen (Beiträge von Influencern, Blogs, Produktrezensionen, Patentanmeldungen, Konferenzpläne, Forschungsberichte, Nachrichtenseiten), die eine Fülle von Daten enthalten. Es überrascht daher nicht, dass Unternehmen Schwierigkeiten haben, herauszufinden, welche Daten am wichtigsten und relevantesten sind, um fundierte Wachstumsentscheidungen zu treffen.
Es sind diese externen Daten, die am wertvollsten sind: Die Daten, die außerhalb der Grenzen existieren, geben Aufschluss über Markttrends, Verbraucherstimmungen, Entwicklungen bei Wettbewerbern und technologische Innovationen. Unverbundene, unstrukturierte Daten, die aus großen und extrem unterschiedlichen Kombinationen bestehen, führen zu mehr Variablen und Beziehungen, die es zu analysieren, zu erforschen und zu testen gilt.
Nimm zum Beispiel die Forschung zu Hydratationstrends. Im Zusammenhang mit Getränken kann der Begriff "Durst" eine Rolle spielen, aber im folgenden Beispiel aus dem Bereich Körperpflege und Schönheitspflege können die Begriffe "Feuchtigkeitsspender", "Hyaluronsäure" und "Wassertränke" relevant sein, um nur einige zu nennen.
Das Clustering von Produkten ist eine weitere große Herausforderung. Da dieselben Produkte von verschiedenen Anbietern unterschiedlich bezeichnet werden, können selbst die führenden E-Commerce-Anbieter nur eine Genauigkeit von 85 % erreichen. Identische Produkte können online unterschiedliche Bilder oder unterschiedliche Preise haben; umgekehrt können Produkte mit demselben Namen unterschiedlich sein.
Und schließlich wollen wir uns noch die bekannte Übung ansehen, die die Schwierigkeit der natürlichen Sprachverarbeitung beweist. Das Mem "Let's eat Grandma" versus "Let's eat, grandma" zeigt, wie schwierig es ist, den Kontext aus einem Satz zu extrahieren, wenn die Wörter identisch sind.
Datengesteuerte Organisationen schneiden besser ab als ihre Konkurrenten
Als Folge dieser Herausforderungen ignorieren oder beschränken die meisten Unternehmen die Nutzung externer Daten. Laut einer aktuellen BI-Umfrage liegt die durchschnittliche Anzahl externer Datenquellen, die in den Unternehmensspeicher integriert sind, bei drei.
Datengesteuerte Unternehmen integrieren viel mehr Datenquellen. Die Daten fließen in jede Entscheidung ein und ermöglichen es ihnen, zu entscheiden, wo sie investieren und wo sie sich zurückziehen sollten. Wenn dies so früh wie möglich geschieht, führt dies zu höheren Gewinnen, größeren Wettbewerbsvorteilen und einem langfristigen Markenwert. Eine Analyse von Flat World Solutions zeigt, dass Unternehmen bis zu 430 Milliarden Dollar gewinnen können, wenn sie sich für einen datengesteuerten Ansatz entscheiden.
Nutze die Macht der externen Daten
Skai verbindet über 13.000 Datenquellen, indem es Daten aus sozialen Medien, Produktauflistungen, Produktrezensionen, Patentanmeldungen, Beiträgen von Meinungsführern, Forschungsberichten, Wirtschaftsnachrichten, Konferenzprogrammen, klinischen Studien und Point-of-Sale-Daten abruft, um die Verbraucherstimmung und -trends in verschiedenen Kategorien der Lebensmittel- und Getränkeindustrie sowie der Körperpflege- und Kosmetikbranche zu verfolgen.
Mithilfe patentierter NLP-Techniken (Natural Language Processing) und der Anwendung von Fachwissen kann die Skai tiefgreifende Erkenntnisse gewinnen, die normalerweise nur in kleinen Fokusgruppen gewonnen werden.
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*DieserBlogbeitrag erschien ursprünglich auf Signals-Analytics.com. Kenshoo hat Signals-Analytics im Dezember 2020 übernommen. Lies die Pressemitteilung.
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