¿Qué empresas deberían invertir mucho más en ciencia de datos pero no lo hacen?

Claro, entonces la ciencia de datos, realmente, se trata de la promesa de investigar los datos y generar eficiencias y “¡ah, ja!” ideas para ayudar a guiar el negocio. Es el antídoto para los “instintos” o “la forma en que siempre lo hemos hecho” con la esperanza de ofrecer un mapa para obtener más ganancias.

Cuando se discute el comienzo de un proyecto de ciencia de datos, es útil dividir el mercado en dos segmentos: a) empresas con un almacén de datos formal y un historial de uso de datos para tomar decisiones b) empresas sin un almacén de datos.

La ciencia de datos / big data permitirá el acceso a muchos más datos de los que nos proporcionaron los almacenes de datos, ya que nos permite ver los datos sin la estructura y rigor que requiere un almacén de datos (que, como resultado, dejó paquetes de datos fuera de el analisis).

Por lo tanto, las empresas con almacenes de datos que no han entrado en Big Data generalmente incluyen:

– bancos locales y cooperativas de crédito

– Más de 1000 empresas del tamaño de empleados que han existido por más de 20 años. Dirigen la gama del sector empresarial desde tecnología, telefonía, comercio minorista, seguros, inversiones, cuidado de la salud animal, odontología, centros quirúrgicos, dispositivos médicos, etc. Estas compañías generalmente tienen varios miles de clientes con modelos de ingresos recurrentes.

– empresas de servicios empresariales que mantienen un almacén de datos no para análisis sino para mantenimiento / registro de registros.

Cada uno de estos son grandes objetivos para una presentación de ventas de datos de ofertas … sin embargo, deberá superar los riesgos que perciben, la molestia que les preocupa y la sensación de “se siente demasiado” que tienen sobre comenzar y no conocer el camino delante.

Las empresas que tienen el potencial de tener una gran cantidad de datos (y usarlos) pero que tradicionalmente no tienen datos almacenados incluyen:

– transporte

– ISP / ISV / VAR’s

– representantes de fabricación / intermediarios

– sitios / negocios de comercio electrónico minorista de tamaño medio

– empresas de marketing y desarrollo de marca

– propietarios de franquicias minoristas que incluyen tiendas c, cadenas de pizza, comida rápida, limpieza en seco

La presentación que necesita aquí incluirá la promesa de márgenes mejorados mediante un monitoreo más detallado de los “engranajes” en sus negocios.

Sin embargo, hay un espacio abarrotado … mucho para que elijan … así que ese es otro obstáculo de ventas que deberá superar … claridad y simplicidad para que puedan tomar una decisión. (ver el cuadro a continuación)

¡¡Buena suerte!!

Es muy difícil encontrar datos duros (¡ja!) Para responder esta pregunta, pero no obstante, aquí están mis impresiones y observaciones:

  • Muchas, muchas compañías hacen ciencia de datos, simplemente no lo llaman por ese nombre. Lo llaman inteligencia de negocios, análisis de negocios, “lo que hacen los internos”, “sobresaliente”, etc.
  • Para que las empresas puedan invertir con éxito en ciencia de datos , primero tienen que invertir con éxito en la recopilación de datos . Ahí es donde muchas empresas fallan. No solo enfocando y dedicando recursos a la recopilación, sino diseñando e implementando protocolos de recopilación teniendo en cuenta los problemas futuros de la ciencia de datos. Esto significa que incluso las empresas que recopilan datos, a menudo recopilan (y retienen) datos incorrectos o datos parciales.
  • He visto muchos casos en los que las empresas eligieron conscientemente no invertir en ciencia de datos porque hicieron un mal trabajo al configurar su operación de recopilación de datos. Esto, en la gran mayoría de los casos, resultó de una intuición por parte de los tomadores de decisiones (una buena) de que los datos recopilados serán inutilizables.
  • La principal empresa demográfica en la que puedo pensar que invierte menos en datos en su conjunto (colección o ciencia) son las empresas medianas:
  • Estas empresas suelen ser demasiado grandes para que los propietarios puedan hacer “ciencia de datos intuitiva”, pero demasiado pequeñas para tener un esfuerzo institucional como parte de una estrategia de crecimiento.
  • Por lo general, no han madurado lo suficiente como para tener una función de CFO interna que incorpore el ángulo del “pensamiento numérico” a la organización.

Gracias por el A2A!

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