BIG DATA đòi hỏi phải phân tích các nguồn dữ liệu khổng lồ để hiển thị các mẫu báo cáo chi tiết. Nhiều doanh nghiệp ngày nay đang sử dụng BIG DATA để điều hành hoạt động và tạo ra doanh thu. Họ cũng phụ thuộc vào kết quả của BIG DATA để đưa ra quyết định tốt hơn. Dưới đây là 5 cách ứng dụng BIG DATA một cách tốt nhất.
1. Nhanh nhẹn
Bạn nên nhanh nhẹn để cập nhật các công nghệ mới nổi. Nhu cầu của khách hàng thường xuyên biến đổi; do đó, công nghệ phải linh hoạt để đáp ứng nhu cầu khắt khe của khách hàng. Nếu bạn muốn thành công, bạn nên điều chỉnh dữ liệu bạn thu thập và xử lý để thỏa mãn nhu cầu của khách hàng.
2. Hoạt động trong thời gian thực
Bạn nên vận hành doanh nghiệp của mình theo thời gian thực để biết các hành vi và trải nghiệm của khách hàng khi có sự thay đổi liên tục. Cách tốt nhất để làm điều này là sử dụng dữ liệu thời gian thực. Do đó, hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp và thực hiện các bước thích hợp để tạo điều kiện cho trải nghiệm người dùng tối ưu và năng suất tốt hơn.
3. Trung lập với nền tảng
Bạn nên sử dụng các thiết bị khác nhau để thu thập thông tin liên quan về khách hàng của mình, bao gồm điện thoại thông minh, máy tính xách tay và máy tính bảng. Điều này là do khách hàng sử dụng nhiều thiết bị khác nhau để truy cập sản phẩm.
4. Sử dụng tất cả Dữ liệu của bạn
Bạn nên sử dụng dữ liệu một cách toàn diện để nắm bắt thông tin chi tiết quan trọng trong dữ liệu tổng hợp. Dữ liệu thu thập được từ trải nghiệm và hành vi của khách hàng rất quan trọng trong việc cải thiện thương hiệu sản phẩm và năng suất của doanh nghiệp.
5. Nắm bắt tất cả thông tin
Trong quá trình thu thập dữ liệu, bạn nên nắm bắt tất cả thông tin của khách hàng để hiểu sâu về khách hàng để tránh bỏ sót những dữ liệu tiềm năng. Bạn cũng nên thu thập thông tin có thể tác động đến hành vi của khách hàng và góp phần nâng cao nhận thức về thương hiệu của bạn
Các công nghệ hoạt động với Dữ liệu lớn
Data mining (Khai thác dữ liệu): Công nghệ này hỗ trợ các doanh nghiệp phân tích dữ liệu để xác định các mẫu có thể được sử dụng để trả lời các câu hỏi phức tạp trong tương lai. Doanh nghiệp có thể đưa ra quyết định đúng đắn sau khi xác định được các vấn đề hiện có.
Predictive analytics (Phân tích dự đoán): Công nghệ này ghi nhận khả năng xảy ra các sự kiện trong tương lai thông qua dữ liệu và Machine Learning. Phân tích dự đoán cho phép các tổ chức đưa ra quyết định tốt hơn dựa trên đánh giá về các kết quả trong tương lai. Công nghệ này được áp dụng để Marketing.
In-memory analytics (Phân tích trong bộ nhớ): Các doanh nghiệp có thể đưa ra quyết định tốt hơn và duy trì sự nhanh nhạy của mình với công nghệ này vì nó hỗ trợ họ thử nghiệm các kịch bản mới và phát triển các mô hình tốt hơn. Phân tích trong bộ nhớ cũng giúp loại bỏ các vấn đề về chuẩn bị dữ liệu và xử lý phân tích.
Lợi ích của BIG DATA
BIG DATA sẽ giúp bạn đưa ra quyết định về nhu cầu của khách hàng. Phân tích dữ liệu giúp bạn quyết định xem bạn nên cải thiện thực trạng kinh doanh hay thay đổi chiến lược tùy thuộc vào dữ liệu về doanh số bán hàng.
Phân tích BIG DATA là rất quan trọng vì nhu cầu về sản phẩm có thể cao trên các nền tảng truyền thông xã hội trong khi doanh số bán hàng là rất ít. BIG DATA cũng cung cấp cho bạn những hiểu biết sâu sắc về việc tạo liên kết và xác định giải pháp của vấn đề. BIG DATA cho phép bạn hiểu toàn diện về yêu cầu của khách hàng thông qua việc theo dõi hành vi và trải nghiệm của họ. Bạn cũng có thể tiết kiệm tiền khi phân tích các nguồn BIG DATA cùng một lúc.
Các ứng dụng của BIG DATA
Lĩnh vực chăm sóc sức khỏe phải đối mặt với những thách thức về quản lý thông tin bảo hiểm và hồ sơ bệnh nhân. Phân tích BIG DATA xử lý khối lượng lớn thông tin để đưa ra chẩn đoán và phương pháp điều trị cần thiết.
Trong ngành bán lẻ, người mua hàng mong đợi các nhà bán lẻ cung cấp cho họ những sản phẩm đáp ứng nhu cầu của họ. Phân tích BIG DATA sử dụng xử lý luồng để kiểm tra dữ liệu thời gian thực của khách hàng nhằm xác định thói quen mua hàng của họ để cung cấp cho họ các sản phẩm và dịch vụ ưa thích của họ.
Tóm lại, các doanh nghiệp cung cấp dịch vụ tốt hơn và tăng doanh số bán hàng khi họ ưu tiên các yêu cầu của khách hàng và nhanh nhạy đối với các công nghệ mới nhất. Ví dụ: BIG DATA làm giảm chi phí phân tích khối lượng dữ liệu, công nghệ khai thác dữ liệu giúp xác định các mẫu trong tập dữ liệu.