Cómo identificar los bolsillos de los grandes datos de inteligencia competitiva
Para empezar a utilizar la analítica para dar sentido a los grandes datos para su inteligencia competitiva, identificar focos de datos grande que usted puede ser capaz de acceder y que mantienen la promesa de producir información valiosa. Para iniciar la localización de los bolsillos de los datos que están maduras para el análisis de cosecha, considere las siguientes fuentes:
Sitio web y otras propiedades en línea de su organización: Puede utilizar la analítica en su sitio web para rastrear las visitas de clientes y el tráfico en general, determine donde el tráfico está viniendo, medir la eficacia de pago por clic en campañas de publicidad y comportamiento de los usuarios de estudio en su sitio con el fin de mejorar la navegación y hace un llamamiento a la acción .
Bolsillos de datos de gran tamaño dentro de su organización: Usted ya debe tener bolsillos de datos de gran tamaño dentro de su organización, incluyendo ventas, producto, SKU, pedidos de clientes y números relacionados con otras actividades de ingresos y gastos.
Bolsillos de datos de gran tamaño fuera de su organización: Los datos externos incluyen feeds de Twitter, blogs y otros medios de comunicación basados en la web y los datos sobre empresas, tecnologías, ubicaciones geográficas, y otra información importante que puede estar surgiendo a diario o pueden ser almacenados en bases de datos públicas.
Después de identificar focos de datos de gran tamaño, pregúntese si usted está recibiendo toda la información de los datos que es obtenible. En otras palabras, si usted puede contratar a 1.000 personas para analizar los datos, ¿sería capaz de obtener un beneficio significativo de la salida? Si su respuesta es sí, entonces su organización sin duda podría beneficiarse del uso de la analítica.
En lugar de contratar a 1.000 personas, sin embargo, puede utilizar la tecnología, que es significativamente más eficiente y eficaz y cuesta mucho menos. Si la respuesta es no, entonces los datos probablemente no se benefician de la analítica porque ninguna cantidad de esfuerzo sería capaz de convertirlo en valiosa inteligencia.
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