Les données ne sont pas importantes, mais comment vous les consommez le sont

Depuis plus de deux décennies, les dirigeants d'entreprise et les propriétaires d'entreprise sont obsédés par la capture d'autant de données que possible, provenant de clients, d'employés, de fournisseurs, de développeurs et d'autres sources pertinentes. En raison du volume relativement modeste de données créées à l'époque, celui qui détenait le plus de données avait le plus grand avantage concurrentiel. Mais la chose qui a changé dans l'espace de données entre hier et maintenant, c'est l'abondance.

Selon l'International Data Corporation, plus de 59 zettaoctets de données ont été créés en 2020, soit un volume 30 fois supérieur à celui généré il y a à peine 10 ans. La quantité de données disponibles a explosé, bien plus qu'une seule entreprise ne peut en gérer. En conséquence, la façon dont une entreprise consomme des données est un facteur de réussite plus important que la quantité de données qu'elle collecte.

Explorons l'importance de la consommation de données et voyons les ressources que les entreprises peuvent utiliser pour traiter et exploiter de manière optimale leurs données. Pourquoi la consommation de données est importante

Il existe deux types de données : 

1. Les données brutes, non structurées, constituées de nombres ou de lignes de code.

2. Les données traitées, qui sont des données brutes qui ont été nettoyées, organisées et transformées en l'information (c'est-à-dire la connaissance).

Les données brutes sont inutilisables, tandis que les données traitées sont essentielles pour prendre des décisions commerciales.

Mais comment créer des données structurées ?

La réponse réside dans la consommation de données.

La consommation de données est le processus de transformation des données brutes en informations traitées lisibles par un logiciel de business intelligence (BI), qui extrait ensuite des analyses et des modèles significatifs.

À bien des égards, la façon dont une entreprise consomme des données est similaire à l'extraction d'or. L'or, un métal précieux, ne prend de la valeur qu'une fois extrait de la terre, raffiné et fondu en objets fonctionnels tels que des bijoux ou des puces électroniques (un produit final plus précieux). des informations pour augmenter les ventes, améliorer l'expérience client et la fidélisation, réduire les coûts d'exploitation et conquérir une plus grande part de marché.

Un exemple récent de consommation efficace de données peut être trouvé dans le succès de Netflix avec les données quantitatives. La plate-forme de streaming en ligne d'un milliard de dollars capture les informations de visionnage de ses centaines de millions d'abonnés et utilise les données pour faire des recommandations personnalisées pour de nouvelles émissions. Cette application efficace de l'analyse des données aide l'entreprise à fidéliser 93 % de ses clients et garantit que 80 % de son contenu est diffusé en continu.

Le point le plus important ici est que, quelle que soit sa taille, chaque organisation doit consommer judicieusement les données pour maintenir sa longévité.

Connexe : Pourquoi les données quantitatives et qualitatives sont vitales pour les entreprises axées sur les résultats

Quatre méthodes de consommation de données 

Il existe quatre manières éprouvées dont une entreprise peut analyser les données : [19659022]Descriptive Analytics évalue les données historiques pour identifier les modèles et les tendances. L'analyse descriptive est l'approche la plus courante de la consommation de données, car elle se concentre sur la synthèse des données et l'identification des tendances générales.

Lors du traitement des données, il n'y a pas de méthode universelle.

Par exemple, les mécaniciens automobiles essayant de déterminer pourquoi un moteur a échoué peuvent utiliser des analyses de diagnostic. Pendant ce temps, une entreprise comme Amazon pourrait utiliser des analyses prédictives et prescriptives pour recommander de nouveaux produits aux consommateurs et stimuler les ventes.

Dans la même veine, les opérateurs immobiliers commerciaux utilisent de plus en plus l'analyse prédictive pour prévoir les revenus futurs en suivant plusieurs facteurs en temps réel, notamment le décompte du trafic, les tendances du quartier, le développement local, l'analyse des cartes thermiques, etc. .

La meilleure méthode de traitement des données pour votre organisation dépendra du type de données que vous collectez et de vos objectifs.

Outils d'analyse des données

Une fois que les entreprises ont identifié la meilleure approche pour évaluer leurs données, il est essentiel qu'elles sélectionnent les bonnes ressources pour l'interpréter.

Les outils de consommation de données les plus populaires incluent : 

• Troisième- analyse des partis. De nombreuses entreprises technologiques, telles que Google et Facebook, se spécialisent dans la collecte et l'analyse des données d'autres entreprises et dans la fourniture d'analyses élémentaires aux propriétaires. Ces analyses sont un excellent outil pour les petites entreprises avec des budgets limités ou n'ayant pas besoin de statistiques approfondies.

• Analyste de données internes. Les entreprises de taille moyenne à grande embauchent parfois un analyste de données dédié dont la seule responsabilité est de superviser le traitement et l'organisation de toutes leurs données. Faire appel à un tel spécialiste offre la plus grande flexibilité, bien que coûteuse.

• Plateformes de données sur mesure. Les organisations qui traitent une quantité massive de données peuvent créer des plates-formes d'analyse de données personnalisées à partir de zéro. Ces plateformes incluent des tableaux de bord robustes qui analysent des millions d'ensembles de données en temps réel. Leurs implémentations ont rationalisé les opérations de nombreuses sociétés multinationales.

En tant que propriétaire d'un bien immobilier commercial, vous devez commencer par évaluer la taille, les objectifs et le budget de votre entreprise afin de déterminer les bons outils d'analyse de données pour vos opérations.

En outre, envisagez de faire le petit pas initial d'intégrer la technologie pour rationalisez et automatisez vos processus. Cela peut simplifier la transition vers l'intégration de l'analyse de données dans vos opérations, comme cela a été le cas pour Bellwether Enterpriseune société bancaire immobilière commerciale et multifamiliale avec des bureaux dans tout le pays.

Plutôt que de se lancer immédiatement dans l'analyse de données, la société a commencé lentement en introduisant l'IA pour faciliter sa collecte de données, ce qui en 2019 a aidé la société à souscrire 7,9 milliards de dollars en volume de prêts et à gérer un portefeuille de 31,2 milliards de dollars.

Ce n'est que récemment que Bellwether Enterprise a ajouté des modules de reporting pour fournir à l'équipe de gestion des analyses de données détaillées. Le parcours de l'entreprise propose une approche modèle permettant à un opérateur immobilier commercial de sélectionner les meilleures ressources pour analyser ses données.

Notre économie numérique a évolué au-delà du point où seule la collecte de données peut faciliter le succès. Aujourd'hui, pour aller de l'avant, il faut collecter et évaluer des données pour recueillir des informations cruciales sur la demande du marché, fonctionner au plus juste et générer des rendements cohérents.

Il fut un temps où l'accumulation et l'interprétation des données semblaient une tâche intimidante. Mais dans les années 2020, nous avons des méthodes, des outils et des ressources concrets pour rationaliser les deux processus.

Il est temps d'équiper votre entreprise pour qu'elle réalise une croissance exponentielle — et évolue en toute confiance — en donnant la priorité à la consommation de données stratégiques.