Teremtse meg adatvezérelt gazdasági értékét – ne hagyja, hogy a bonyolultság bonyodalmakhoz vezessen (Victor Kupcis)

Elképesztő, hogy sok információval rendelkezhetsz, de nem nyersz betekintést…
#adatanalytics az emberek és az adatok összefogásáról kell szólnia, hogy újíthassanak.
Mire gondolok? 

A DRIP*-szindrómával gyakran találkozunk, amikor egy vállalkozás sok KPI-t nyomon követ, és így elméletileg sok adata van a vállalkozás működéséről, de a gyakorlatban ez a KPI-követés nem vezet fenntartható folyamatfejlesztéshez. 

Ehelyett a vállalat mérőszámról metrikára vándorol, véletlenszerűen maximalizálva vagy minimalizálva a számokat. Mint egy szőnyeg túl nagy ahhoz a helyiséghez, amit beborít, az egyik sarkot lenyomva felugrik egy sarok valahol máshol.

Amikor az ügyfelekkel beszélgetek, van egy kérdés, amely valóban sok szervezeti problémájuk gyökeréhez vezet:
Miből hozol többet a céged számára – adatból vagy értékből?

Az egyik legnagyobb kihívás, amellyel szembe kell nézni #dátum ügyfeleink vezetői veszik a hatalmas, gyorsan növekvő és gyorsan mozgó
szervezetünk, ügyfeleink és partnereink – ökoszisztémánk – által létrehozott információmennyiség, amelyet versenyelőnyké alakítanak.

MÉGIS – amikor arról van szó, hogy ezeket az adatokat üzleti eredményekké és üzleti értékké alakítsuk vállalatunk számára, a helyzet meglehetősen riasztó.

Az előállított adatok több mint kétharmadát valójában soha nem elemzik, és a vállalatok csaknem 70%-a állítja, hogy nem tud kézzelfogható és mérhető értéket realizálni az adatokból. 

Ezért, amikor építettünk #BigQuery, olyan helyként képzeltük el, amely ügyfeleink adatrendszerének középpontjában áll.

Egy jól megtervezett rendszer, hogy a legjobbat nyújtsa az ügyfeleknek Googleteljes képességei – a biztonságtól a méretarányig ÉS

Egy platform, amely könnyen integrálható a meglévő technológiával és eszközökkel, amelyekbe a vállalat már befektetett. 

11 éve készül, és csaknem 100,000 XNUMX cég bízik benne #BigQuery innovációs motorjuk központi elemeként.
====
*Az adatokban gazdag és információszegény (DRIP) kifejezést először az 1983-as, A kiválóság nyomában című, legkelendőbb üzleti könyvben használták olyan szervezetek leírására, amelyek adatokban gazdagok, de nem rendelkeznek az értelmes információk előállításához és a versenyelőny megteremtéséhez szükséges folyamatokkal. #innováció #transzformációsfelhő