Wie große Daten Ihrem Unternehmen helfen können, über den Tellerrand hinauszuschauen (Op-Ed)
Michael Rosenbaum ist CEO von Catalyst IT Services bietet Onshore-Softwareentwicklungsdienste, die Echtzeit-Collaboration und proprietäre Analysen nutzen, um optimierte Teams zusammenzustellen. Rosenbaum hat diesen Artikel zu BusinessNewsDailys Experten-Stimmen: Op-Ed & Insights beigetragen.
Von der Personal- und Produktentwicklung bis hin zu Kundendienst und Verkauf und Marketing suchen Unternehmen zunehmend nach Big Data, um Muster zu identifizieren und zu erstellen Vorhersagen, die zu bahnbrechenden Innovationen führen können. Es ist ein Trend, der sich über eine Vielzahl von Branchen erstreckt.
Nehmen Sie Netflix's Wette auf "House of Cards" an, das am meisten gestreamte Stück Inhalt in den USA und 40 anderen Ländern. Vor der Produktion, mit Big Data, wusste Netflix bereits, dass die Chancen eines Blockbusters in der ursprünglichen Programmierung ziemlich gut waren. Das Unternehmen war in der Lage, voraussagende Daten aus 30 Millionen "Spielen" pro Tag, 4 Millionen Abonnentenbewertungen und 3 Millionen Suchanfragen zu analysieren und zu nutzen. Darüber hinaus nutzte Netflix Einblicke aus der Tageszeit, wann Shows angeschaut wurden und welche Geräte verwendet wurden, und stellte außerdem fest, dass Zuschauer, die die ursprüngliche BBC-Version der Show liebten, auch Filme mit Kevin Spacey oder David Fincher sahen. [Was sind Big Data? ]
Das Procter & Gamble-Beispiel
Procter & Gamble (P & G) - das weltweit größte Konsumgüterunternehmen mit Niederlassungen in 75 Ländern und 4,4 Milliarden Verbrauchern - setzt auch auf Big Data, um Veränderungen voranzutreiben. Das Unternehmen nutzt diese Daten unternehmensweit, um Entscheidungen über die Einführung von Innovationen in seinen 40 größten und profitabelsten Produktkategorien zu treffen, die Effizienz seiner Lieferkette zu bewerten und Entscheidungen in Echtzeit zu unterstützen. Ein Beispiel für Big Data von P & G sind die Decision Cockpits, die Big Data und Visualisierung zur Verbesserung der Entscheidungsfindung nutzen, indem 60.000 Mitarbeiter mit einer einzigen Informationsquelle versorgt werden.
Der wissenschaftliche Vorteil
Mit dieser erhöhten Nachfrage nach Big Data Die Nachfrage nach Menschen mit Ausbildung und Erfahrung in Technik, Ingenieurwesen und Mathematik - die "TEM" in der sogenannten "STEM" -Karrieregruppe - steigt sprunghaft an. Aber hier ist ein Gedanke: Erwägen Sie das Hinzufügen des "S" (Wissenschaft) aus STEM zu Ihrem Big Data-Team.
In einem Markt, wo eine der wichtigsten Komponenten der Innovation ist die Fähigkeit, mit unerwarteten Hypothesen und Erkenntnissen zu kommen, a Eine andere Perspektive kann das Spiel verändern. Die Chance, bahnbrechende Ideen zu entwickeln, kann durch die Erhöhung der Vielfalt der Perspektiven und Hintergründe im Team dramatisch verbessert werden.
Warum? Die meisten Big-Data-Experten kommen aus einem traditionellen Hintergrund von Statistik, theoretischer Mathematik, angewandter Mathematik und / oder Ökonometrie. Betrachten Sie jemanden, der in Naturwissenschaften ausgebildet ist - und insbesondere in der Biologie. Die meisten Analysten sind an strukturierte Daten und klare Muster gewöhnt. Aber wenn Wissenschaftler Ergebnisse in der natürlichen Welt vorhersagen wollen, sind diese Daten selten perfekt strukturiert oder klar.
Biologie ist keine "saubere" Wissenschaft - im Gegensatz zu Physik oder Mathematik oder sogar Chemie, 1 + 1 nicht immer gleich 2. In biologischen Systemen sind unzählige komplexe Faktoren gleichzeitig wirksam; das Hinzufügen eines neuen Faktors kann zu einer konsistenten Reaktion führen, aber es wird wahrscheinlicher zu einer Reihe von Antworten oder Werten führen. Ein Biologe sieht Daten so, wie sie in der Natur dargestellt werden.
Ein perfektes Beispiel ist das menschliche Genom (oder eine beliebige DNA-Analyse). Es hat 3 Milliarden Basenpaare, die alle durch Mustererkennung und das Durchsieben von Milliarden von Basenpaaren - Big Data - identifiziert wurden, um nach aussagekräftigen Mustern zu suchen, die zu einem besseren Verständnis der Rolle der Genetik bei Krankheiten beitragen. Diese einzigartige Perspektive kann dazu beitragen, verborgene Einsichten aus Datensätzen und Variablen zu erschließen, die Mathematiker und Wissenschaftler in anderen Bereichen möglicherweise nicht berücksichtigen.
Wie verhält es sich mit dem Erfolg im Umgang mit Big Data in der Geschäftswelt? Vor dem Ziehen von Schlussfolgerungen berücksichtigen Biologen viele Variablen und betrachten dann die verbleibenden Variablen, die möglicherweise nicht intuitiv sind. Leute zu haben, die daran gewöhnt sind, die "Unordnung" und Komplexität in der realen Welt zu erklären - und die Struktur um diese Unordnung herum so aufzubauen, dass andere sie analysieren und darüber nachdenken können - sind der Schlüssel zu bahnbrechenden Erkenntnissen
Meine Firma, Catalyst IT Services, hat Big-Data-Ansätze für die Einstellung und Teamzusammenstellung angewendet. Catalyst hat einen Biologen, der einen Ansatz entwickelt hat, um Daten über Bewerber zu sammeln, die höchst zuverlässige und prädiktive Erkenntnisse über die zukünftige Leistung liefern. So kann das Unternehmen agile Teams mit bestem Sitz aufbauen, die gut mit Kunden zusammenarbeiten und ihnen helfen, ihre Ziele zu erreichen und umzusetzen. Die Verwendung von Big Data ermöglicht es Catalyst, Leistungsträger zu identifizieren, die andere übersehen würden, da die potenziellen Mitarbeiter nicht über die typischen Anmeldeinformationen verfügen, die für Einstellungsentscheidungen verwendet werden - Anmeldeinformationen, die im Allgemeinen keinen Erfolg vorhersagen. Dieser Ansatz führt zu einer höheren Einzel- und Teamleistung bei Teams in den USA mit Kosten, die denen entsprechen, die bei der Verwendung von Offshore-Anbietern anfallen.
Management-Guru Peter Drucker identifizierte sieben Innovationsquellen. Jede Quelle führt jedoch nur durch das, was Drucker einen "Vorstellungssprung" nennt, zur Innovation. Das Hinzufügen von Gedankenvielfalt und Leuten, die sich mit unerwarteten Mustern auskennen, ist vielleicht der Schlüssel zu fantasievollen Lösungen und besseren, größeren, schnelleren Innovationen.
Die geäußerten Ansichten sind die des Autors und spiegeln nicht unbedingt die Ansichten des Herausgebers. Diese Version des Artikels wurde ursprünglich auf MobbyBusiness veröffentlicht.
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