Est-ce que vous valorisez les données comme un actif dans votre bilan?

L'âge moyen d'une entreprise inscrite au S & P 500 est passé de près de 60 ans dans les années 1950 à moins de 20 ans aujourd'hui. Les entreprises innovantes qui sont disposées à adopter les technologies transformatrices font aujourd'hui partie de la liste, tandis que les entreprises qui hésitent à adopter le changement risquent de devenir obsolètes.

Les entreprises florissantes, innovatrices, valorisent leurs données comme un atout. Ils utilisent les solutions Big Data comme un avantage concurrentiel pour augmenter les revenus, réduire les coûts et améliorer les flux de trésorerie. Les données sont tissées dans le tissu de chaque organisation. Il enregistre ce qui s'est passé, mais de plus en plus, il est utilisé pour piloter le changement et la transformation à des taux sans précédent.

Tout chef d'entreprise cherchant à maximiser ses données doit se demander: Votre organisation dispose-t-elle d'une stratégie de données complète? Cette stratégie traite-t-elle à la fois les données structurées et non structurées? Avez-vous une plate-forme qui permet à votre organisation d'analyser les données transactionnelles et le sentiment social?

Si vous avez répondu "Non" à l'une de ces questions, vous avez des ressources inexploitées ou, à tout le moins, des données sous-utilisées. ressources.

Les experts affirment qu'il y a un retour sur investissement de 10x dans l'analyse. Pour certaines organisations, c'est l'estimation basse de la valeur qu'ils ont créée. Le cabinet d'analyse industriel IDC a même estimé qu'il y avait un avantage économique de 430 milliards de dollars pour les organisations qui analysent toutes les données et fournissent des informations exploitables. L'essentiel est que l'opportunité est grande et en croissance.

Quelle est la valeur de vos ressources de données?

Les données ont doublé tous les deux ans maintenant. Avec le taux de croissance exponentiel du volume de données et des types de données, l'architecture d'entrepôt de données traditionnelle ne peut pas résoudre les problèmes d'analyse métier actuels. Vous avez besoin de nouvelles approches pour gérer la complexité croissante tout en essayant de maintenir les dépenses et de rester en tête de la concurrence.

Vos clients, canaux et concurrents sont numériques. Ainsi sont vos employés et de plus en plus même vos produits. La transformation numérique est cruciale et selon Forrester, 89% des cadres estiment que cela aura un impact sur leur activité dans les 12 mois à venir – et cette enquête a été réalisée en 2017!

En outre, l'apprentissage automatique est plus qu'un mot à la mode. C'est une partie essentielle de la solution. Pour beaucoup, même la plupart des entreprises, c'est la partie la plus importante de la solution. Avec l'arrivée des données volumineuses, les données elles-mêmes sont assez complexes, de même que les interactions entre différents ensembles de données ou types de données. Les algorithmes d'apprentissage automatique sont capables à un certain niveau de comprendre les choses par eux-mêmes.

Le fait est qu'il existe de nouveaux types de défis commerciaux auxquels les organisations sont confrontées aujourd'hui. Pour tirer le meilleur parti du capital de données de votre organisation, vous devez maîtriser les technologies de transformation disponibles aujourd'hui et les approches que vous pouvez utiliser pour réduire les coûts et obtenir des informations précieuses sur votre activité. Vous devriez prévoir d'investir davantage dans des outils d'analyse avancés pour tirer le meilleur parti des gros volumes de données que vous continuez d'accumuler avec le temps.

Quelles sont les démarches entreprises par les organisations?

Les organisations construisent une plateforme d'analyse moderne, elles exigent l'accès à toutes les données dont elles ont besoin. Des données pour informer chaque décision, quand et où cela compte. Ils veulent s'appuyer sur un algorithme moderne pour croquer leurs données. Pratiquement tout algorithme ML est susceptible de donner des résultats meilleurs ou plus précis lorsqu'il y a plus de données à utiliser. Que vous essayiez de mieux cerner les désirs et les besoins de vos clients, ou que vous découvriez pourquoi un composant est en train de se briser, vous devez commencer avec autant de données que possible.

La science des données est en train de devenir un élément clé permettre aux organisations de capitaliser sur leurs données. Les entreprises cherchent à utiliser la science des données et à comprendre comment l'intégrer dans leurs entreprises.

Enfin, ils veulent que toutes les données et tous ces algorithmes et cette technologie moderne soient mis en œuvre pour soutenir les applications qui sont utilisés pour gérer leur entreprise. Par exemple, si vous regardez les applications intelligentes adaptatives d'Oracle, il combine l'intelligence artificielle, l'apprentissage automatique et la science décisionnelle avec des données capturées à partir d'applications Oracle SaaS et de données tierces. La valeur unique de ces applications basées sur l'apprentissage est qu'elles apprennent des résultats, ce qui augmente leur précision au fil du temps.