Votre organisation est-elle prête à utiliser le Big Data?

Big Data

Big Data est plus une aspiration qu'une réalité pour la plupart des organisations marketing. Un large consensus sur la valeur stratégique du Big Data cède la place à la myriade de problèmes techniques essentiels nécessaires pour structurer un écosystème de données et donner vie à des informations nettes basées sur les données dans des communications personnalisées.

Vous pouvez évaluer l'état de préparation d'une organisation à tirer parti du Big Data en analysant les capacités d'une organisation dans sept domaines clés:

  1. Vision stratégique est l'acceptation du Big Data en tant que contributeur essentiel à l'atteinte des objectifs commerciaux. Comprendre l'engagement et l'adhésion de C-Suite est la première étape, suivie d'une allocation de temps, de concentration, de priorité, de ressources et d'énergie. C'est facile de parler. Recherchez la déconnexion fréquente entre les cadres supérieurs qui font des choix stratégiques et les scientifiques de données de niveau de travail, les analystes de données et les spécialistes du marketing centrés sur les données qui font réellement le travail. Trop souvent, les décisions sont prises sans apport suffisant au niveau opérationnel. Souvent, la vue du haut et la vue du milieu sont radicalement différentes.
  2. Écosystème de données peut être une pierre d'achoppement ou un catalyseur. De nombreuses entreprises sont piégées par des systèmes hérités et des investissements irrécupérables. Toutes les entreprises n'ont pas une vision d'avenir claire mappée sur la plomberie existante. Il y a souvent des frictions entre les responsables techniques du paysage informatique et les utilisateurs métier qui augmentent les budgets associés. Dans de nombreux cas, la vision avant est un ensemble de solutions de contournement. Pour ajouter à la confusion, plus de 3500 entreprises proposent toutes sortes de solutions technologiques faisant des déclarations similaires, utilisant un langage similaire et proposant des offres similaires.
  3. Gouvernance des données fait référence à la compréhension des sources de données, à l'élaboration d'un plan d'ingestion, de normalisation, de sécurité et de hiérarchisation. Cela nécessite une combinaison de mesures de sécurité agiles, un régime d'autorisation clairement défini et des voies d'accès et de contrôle. Les règles de gouvernance équilibrent la confidentialité et la conformité avec une utilisation flexible et une réutilisation des données. Trop souvent, ces problèmes sont confus ou liés par des circonstances plutôt que de refléter des politiques et des protocoles bien conçus.
  4. Analytique appliquée est un indicateur de la façon dont une organisation a déployé analytique ressources et est capable de mettre à profit l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique. Les questions critiques sont: une organisation a-t-elle assez analytique ressources et comment sont-elles déployées? Sont analytique intégré dans les flux de travail marketing et stratégiques, ou exploité de manière ponctuelle? Sont analytique conduire les décisions commerciales clés et accroître l'efficacité dans l'acquisition, la rétention, la réduction des coûts et la fidélisation?
  5. Infrastructure technologique évalue les logiciels et les structures de données utilisés pour ingérer, traiter, nettoyer, sécuriser et mettre à jour les torrents de données qui circulent dans la plupart des entreprises. Les indicateurs clés sont le niveau d'automatisation et les capacités pour normaliser les ensembles de données, résoudre les identités individuelles, créer des segments significatifs et intégrer et appliquer en permanence de nouvelles données en temps réel. D'autres indicateurs positifs sont les alliances avec les ESP, l'automatisation du marketing et les fournisseurs de cloud computing.
  6. Développement de cas d'utilisation mesure la capacité d'une entreprise à utiliser réellement les données qu'elle collecte et traite. Peuvent-ils identifier les «meilleurs» clients; prédire les prochaines meilleures offres ou nourrir les fidèles potentiels? Disposent-ils de mécanismes industrialisés pour créer des messages personnalisés, entreprendre une micro-segmentation, réagir aux comportements sur les réseaux mobiles ou sociaux ou créer plusieurs campagnes de contenu diffusées sur de nombreux canaux?
  7. Embrasser les hommes mathématiques est un indicateur de la culture d'entreprise; une mesure du véritable appétit d'une organisation à explorer, adopter et acquérir de nouvelles approches et de nouvelles technologies. Tout le monde jaillit la rhétorique de la transformation numérique et des données. Mais beaucoup craignent les ADM (armes de perturbation mathématique). Beaucoup moins d'entreprises investissent du temps, des ressources et de l'argent pour faire de la data centricity un atout fondamental de l'entreprise. Se préparer au Big Data peut être long, coûteux et frustrant. Cela nécessite toujours des changements significatifs dans les attitudes, les flux de travail et la technologie. Cet indicateur mesure l'engagement réel d'une organisation envers les futurs objectifs d'utilisation des données.

Prendre conscience des avantages du Big Data est un exercice de gestion du changement. Ces sept critères nous permettent d'avoir une vision claire de l'endroit du spectre de transformation d'une organisation donnée. Comprendre où vous êtes par rapport à ce que vous voulez être peut être un exercice utile mais qui donne à réfléchir.

 

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