10 հուշումներ հաջող մեծ տվյալների բրենդ կառուցելու համար

Հաջող մեծ տվյալների բրենդերը առաջարկում են գործուն լուծումներ:

Մեծ տվյալների նախադրյալն այն է, որ բիզնեսի ժամանակակից տվյալների շտեմարաններն այնքան մեծ են դարձել, որ մաքուր հաշվարկից դուրս այլընտրանքային մեթոդները պետք է օգտագործվեն `այդ տեղեկատվությունը ժամանակին մեկնաբանելու համար: Առաջատար տեխնոլոգիական ընկերություններից մեկը `Oracle- ը, մեծ տվյալներ է սահմանում որպես նկարագրող«… ամբողջական տեղեկատվական կառավարման ռազմավարություն, որն իր մեջ ներառում և ընդգրկում է տվյալների և տվյալների կառավարման շատ նոր տիպեր ՝ ավանդական տվյալների հետ միասին »:

Շատ դեպքերում, ձեր տվյալների ֆիրմայի կամ ֆիրմայի առաջարկած մեծ տվյալների լուծումների նրբագեղությունն ու արդյունավետությունը որոշում են դրա հաջողությունն ու հեղինակությունը: Համաշխարհայնացման և տվյալների վրա հիմնված շուկայում տվյալների յուրահատուկ մեծ բրենդն ապավինելու է տարածքների դատապարտմանը և վառ արդյունքին:

Կրթեք ձեր լսարանը

Մեծ տվյալները հեղափոխական դաշտ են իր լայնության տեսանկյունից և հասնում են գրեթե բոլոր թվային վերափոխումների, որոնց ականատես ենք լինում այսօր:

Հեռախոսներում կիրառումներն ու ծառայությունները հաճախ լավ ձևավորված են `հաճախորդի գործողություններին այս պահին պատասխանելու համար, և մեծ տվյալները բազմաթիվ օգուտներ են ունենում այն ​​հարցում, թե ինչպես այն կարող է մեծացնել բրենդի հավատարմությունը, կանխատեսել սպառողների գնման միտումները կամ բացահայտել արտադրանքի հուսալիությունը: Ձեր ունկնդիրներին հակիրճ ներկայացնելով այն, ինչ մեծ թվեր են ենթադրում, կարող են օգնել նրանց թեթևացնել ձեր ծառայությունը գնելու մեջ, և վաճառքի վրա հիմնված վաճառքի մեթոդները հաճախ ավելի արդյունավետ են, քան պարզ մարկետինգը:

Showույց տվեք, թե ինչպես է ձեր ապրանքանիշը հայեցակարգում մեծ տվյալները

Կան մի քանի հիմնական տերմիններ, որոնք ցանկանում են փնտրել մեծ տվյալներ: Դրանց թվում են IBM- ի `չորս V- ի մեծ տվյալների տրոհումը. Ծավալը, բազմազանությունը, արագությունը և ճշգրտությունը: Հավաստիությունը որպես մեծ աղի արժեք ունեցող մեծ ապրանքանիշ հաստատելու համար ձեր ընկերությունը պետք է ապահովի հասկացությունների ծավալուն և խորաթափանց դիտողություն, ինչպիսիք են այս չորս արժեքները, քանի որ դա ազդանշան է ձեր գնորդների իրավասության համար:

Հաղորդակցել և շրջանակել մեծ տվյալների խնդիրը արդյունավետորեն

Մեծ տվյալները լուծելու խնդիր են, ընկերությունները փորձում են գտնել ամենաարագ և ամենաօպտիմալ եղանակները `մեծ մասշտաբով տվյալները մեկնաբանելու համար, այնպես որ ինչպես եք փորձել ապամոնտաժել այս բարդ խնդիրը մեծապես հաշվի է առնում ձեր ապրանքանիշի արժեքը:

Oracle- ն օգտագործում է խնդիրը ձևավորելու այս գաղափարը `իրենց փորձը և պատրաստվածությունն աներևակայելիորեն ցուցադրելու համար, քանի որ դրանք սահմանում են մի քանի կատեգորիաներ, ինչպիսիք են բիզնես համատեքստը, ճարտարապետության տեսլականը, ներկայիս պետությունը, կառավարումը և այլն:

Այնուհետև նրանք մի շարք էական հարցեր են տալիս և աղյուսակում առաջարկում են հնարավոր լուծումներ ՝ նշելու թեմայի վերաբերյալ իրենց պատկերացումների խորությունը:

Տարբերեք ինքներդ ձեզ այլ ապրանքանիշերից

Տվյալների բոլոր խոշոր ընկերությունները փորձում են լուծել մեկնաբանության այս խնդիրը, և ձեր տեղեկացված հաճախորդներից որևէ մեկը կհասկանա այս բիզնեսի համատեքստը և լանդշաֆտը: Հետևաբար, ձեզ հարկավոր է նշել և տարբերակել ձեր ապրանքանիշը, որպեսզի առանձնանա:

Օրինակ ՝ Cloud- ի վրա հիմնված լուծումների ո՞ր ոլորտում է գործում ձեր տվյալների մեծ ապրանքանիշը (IaaS, PaaS կամ SaaS) և ո՞րն է դրա լուծումը, որն օպտիմալացնում է առաքումը և այն վեր է դնում այլ ապրանքանիշերից վեր:

Հարվարդի բիզնեսի ակնարկից մի հոդվածում նշվում է տվյալների մեծ լուծումների աճող տարածվածությունն ու հաջողությունը (80,7%), ինչը նշանակում է, որ ֆիրմաների միջև մրցակցությունը անխուսափելիորեն կսկսի զարգանալ:

Հենվեք համոզիչ համոզիչ հզոր պատկերների վրա

Տեսողականները առաջարկում են փոխակերպվող ապրանքանիշերը վերածել կայուն, համոզիչ փոխադրամիջոցների: MIT- ի հետազոտողները պարզել են, որ մարդու ուղեղը կարող է ճանաչել պատկերները, որոնք դիտվում են 13 միլիարդ վայրկյանով:

Համապատասխանաբար, տվյալների հսկայական քանակի վերաբերյալ դատողություններ կատարելու համար տեսողական մեթոդներ օգտագործելը տվյալների մեծ տարբեր լուծումներում նպաստավոր ուղի է: Տեսողականները հաճախորդի համար տալիս են ինչպես պարզություն, այնպես էլ հետախուզություն:

Մաքուր օգտագործողի միջերես

Մաքուր ինտերֆեյսի դիզայնը այնպիսի մանրամասնություն է, որը ցանկացած խոշոր տվյալների ընկերություն պետք է բնականաբար տիրապետի:

Դուք ձեր օգտագործողին ներկայացնում եք այնպիսի ծրագիր կամ համակարգ, որը կօգնի նրանց մեկնաբանել տվյալների զանգվածային քանակները: Եթե ​​նույնիսկ չեք կարող ձեր կայքի վերաբերյալ լավ տեղեկատվություն ղեկավարել, ինչպե՞ս կարող եք ակնկալել, որ ձեր հաճախորդները վստահեն ձեզ, որ ճշգրիտ վերլուծեն և զեկուցեն սպառողների տվյալների զանգվածային քանակների մասին:

Վեբ կայքի նավիգացիան և օգտագործողի միջերեսը արտադրանքի ներկայացման առանցքային կողմերն են, որոնց վրա դուք չեք կարող թույլ տալ բաց թողնել:

Արհեստներ տեխգերական թեմա և Persona

Քանի որ դուք ապրանքանիշը շուկայացնում եք որպես տվյալների մեծ ապրանքանիշ, կարևոր է պահպանել պատկեր, որ դուք ընկերություն եք, որը սահուն կերպով զբաղվում է տեխնոլոգիական թեմաներով և գործում է ընդհանուր առմամբ բարդ մակարդակի վրա:

Վերջերս Հարվարդի բիզնեսի ակնարկում նշվում է, որ ձեր կորպորատիվ մշակույթը պետք է համապատասխանի ձեր ապրանքանիշին. «Եթե ձեր մշակույթը և ձեր ապրանքանիշը առաջնորդվում են նույն նպատակներով և արժեքներով, և եթե դրանք միասին հյուսեք ձեր ընկերության համար մեկ առաջնորդող ուժի, ապա դուք հաղթեք մրցակցային մարտում հաճախորդների և աշխատակիցների համար »:

Ստեղծեք անթերի հոսք և թափանցիկ ներկայացում

Այս կետը բավականին պարզ է և մի բան, որը նույնիսկ փոքր ձեռնարկությունների մեծամասնությանը հաջողվում է մեխել: Մռայլ հոսքը սովորաբար ներառում է մի շարք պատկերագրական դիագրամներ, որոնք միմյանց հետ շփվում են և ընթերցողին մի ուղղությամբ քաշում: Եթե ​​դուրս եք գալիս SAS Analytics- ի շնորհանդեսների էջերից որևէ մեկը, դուք կնշեք գունային կոդավորման և ձևերի օգտագործումը `կարևոր հասկացությունները սահմանելու և մեկ էջում տեղեկատվության տեսողական ազդեցությունը բարձրացնելու համար:

Ույց տվեք ձեր տվյալների վերլուծության ռազմավարության արդյունքները

Showույց տվեք բոլորին, թե որն է ընդհանուր գաղափարը, որը կանգնած է ձեր տվյալների մեծ վերլուծության ռազմավարության մեջ, հենց նրանք ժամանում են հենց այդ կայքում:

Զարմացրեք դրանք եզակի հատկությունների խոստումով, եթե նրանք օգտագործում են ձեր ծրագիրը կամ եթե նրանք խորհրդակցում են ձեր բիզնեսի հետ այն մասին, թե ինչպես պատշաճ կերպով մոտենալ մեծ տվյալներին: Mouseflow- ը ընկերության օրինակ է, որն օգտագործում է այս արդյունքների վրա հիմնված ռազմավարության ուժը `ընթերցողի ուշադրությունն անմիջապես գրավելով ջերմային քարտեզի հայեցակարգին, որը վերահսկում է սպառողի պահվածքը կայքում:

Ներառեք ազդեցիկ վկայություններ և առանձնահատուկ տեղեկատվություն

Հեղինակային հարցերը: Որպես տվյալների մեծ ապրանքանիշ, դուք կցանկանաք խթանել ձեր ավելի մեծ հաճախորդների հեղինակությունը `բարձրացնելու ձեր ընկերության սեփական մեծ տվյալների ռազմավարության ընկալելի հուսալիությունը: Ստուգեք Datameer's- ի ցուցմունքների կարգավորումը, որը ներառում է հրապարակների մաքուր շարքում սովորաբար ճանաչելի ընկերությունների հստակ պատկեր: Այս վահանակներից յուրաքանչյուրը կտտացվում է և տանում է ձեզ դեպի էջ ՝ դեպքի ուսումնասիրությամբ, կապված այդ ընկերության տվյալների Datameer- ի արդյունքների և նրանց կողմից կիրառված հաջողության առանձնահատկության թիրախների կամ չափորոշիչների հետ ՝ չափելու իրենց մեծ տվյալների լուծումների ազդեցությունը: