אם תשאל מישהו בעולם העסקים האם הוא שמע על Big Data, אז כנראה התשובה תהיה כן .המונח Big Data מתייחס למאגר מידע שכולל נתונים מבוזרים שאינם מאורגנים לפי שיטה כלשהי, שמגיעים ממקורות רבים, בכמויות גדולות, בפורמטים מגוונים, ובאיכויות משתנות. ב 2015, המושג Big Data שלט בשיח התקשורתי ועסקים גדולים וקטנים רצו להבין במה בדיוק מדובר, וחשוב יותר, מה הם צריכים לעשות בנדון. שלושת האתגרים הגדולים ביותר הקשורים להשקעות ב Big Data כוללים:
1. הקביעה איך להשיג ערך מהנתונים
2. הגדרת אסטרטגית נתונים
3. רכישת יכולת הנדרשת על מנת להבין את משמעות הנתונים
ההוצאה על Big Data היא לא בזבוז
כנראה אנו נמצאים על הסף של הגל השני של המהפכה. אם הגל הראשון היה ההשקעה בטכנולוגיה כדי לרתום את תובנות ואת ניתוח הנתונים, הגל השני הוא רכישת יכולת להשתמש בנתונים על מנת להגיע במהירות להכנסות.
אז הנה כמה דברים שצריך לדעת על Big Data לקראת 2016. המדד החדש הוא כמה מהר הנתונים יוכלו לייצר הכנסות. אחד האתגרים הגדולים ביותר בהשקעות ב Big Data הוא לדעת איך בדיוק צריך למדוד את ההחזר על ההשקעה, ויותר חשוב מכך, על פני איזו תקופה.
הסקר שנערך לאחרונה על ידי IDG Research ו Kapow Software מציג שרוב המנהלים או בעלי עסקים חושבים שנתונים יעזרו להם לקבל החלטות עסקיות מושכלות יותר , הם גם יודעים לעריך את הזמן ואת ההחזר על ההשקעה ומציינים כי קשה לחלץ תובנות מהמאגר בלי להסיק יועצים יקרים. זו בדיוק הסיבה שב 2016, עסקים צריכים להתחיל לחפש פתרונות מבוססי Big Data במקום Big Data כפתרון עצמו.
Big Data הוא המפתח לגיוס ולתקשורת עם הלקוחות
אם ב 2015 , Big Data נחשב להשקעה בטכנולוגיה ,ב2016, היא תהפוך להשקעה בשיווק , במיוחד כשמדובר במותגים קמעונאיים .צרכנים נוטים יותר לקנות כאשר ההצעות ממוקדות ישירות אליהם . לדוגמא, 35 אחוזים ממה שהצרכנים רוכשים באמזון מגיע מההמלצות על המוצר המבוססות על אלגוריטמים המתמקדים בנתוני העסקאות ובמגמות המדיה הדיגיטליות.
כל עסק צריך לנצל את מאגר המידע שברשותו או לייצר כזה. אנו נמשיך לראות את תופעת הפתרונות מבוססי Big Data וכל עסק צריך למנף את העוצמה של הניתוח הנתונים וניתוח התחזיות. רבים כבר עושים זאת במשך שנים, בין אם על ידי ניטור Google Analytics או פעילות חברתית. השינוי הראוי לציון הוא שלחברות מכל הגדלים יש כיום גישה לפתרונות שמייצרים הכנסות ולא רק תובנות.
