Hvad er big data?

Eksempler på ​​big data

Big data spiller en større og større rolle i vores liv, også selvom vi ikke altid tænker over det. Her er nogle få eksempler på, hvor de fleste af os støder på det i hverdagen:

• Netflix bruger big data til at give os en bedre og mere personlig streamingoplevelse. 

• Nyhedsmedier bruger big data til at anbefale dig nyheder og historier, der med stor sandsynlighed vil interessere dig. 

• I detailhandlen bruger de big data til at forudsige dine fremtidige køb og behov. 

• I sundhedsvæsenet bruger de big data til at skabe en sammenhængende journal for hver enkelt patient. Denne kan tilgås er personale i de forskellige dele af sundhedssektoren. Disse data bruges blandt andet i forbindelse med udredning, men kan også anvendes til andre formål som bl.a. opsporing af smitsomme sygdomme. 

• Politikere og partier kan også bruge big data til at identificere og eksponere potentielle vælgere for deres budskaber. Det kan faktisk får ret stor indflydelse på valgkampe.
  
  

Big data kan altså anvendes til uendeligt mange formål. Herunder får du 5 bud på, hvad big data kan bruges til i din virksomhed. 

5 tips til hvordan din virksomhed kan bruge big data

Ifølge bogen “Sales Growth: Five Proven Strategies from the World’s Sales Leaders”, så kan anvendelsen af big data øge salget med 2-8 %, når det bliver brugt på forskellige indsatsområder. Big data kan fx bruges til at: 

• Give bedre kundeoplevelser på tværs af kanaler

• Skabe flere muligheder for krydssalg

• Forbedre butiksindretningen med henblik på at øge salget

• Spotte og udnytte nye salgsmuligheder

• Optimere varesortimentet og få en bedre forståelse for kundernes adfærd i butikken

   

Hvis du kombinerer de forskellige anvendelsesområder, så kan du forvente at øge salget med op til 25 %. For de fleste virksomheder bør det være motivation nok til at gå i gang med at analysere og anvende big data. 

Så kommer næste udfordring. Rigtig mange virksomheder har tilgængelige data, som kan udnyttes strategisk, men kun en meget lille procentdel har styr på datastrategi og data governance. Det betyder, at det kun er få, der reelt set får glæde af big data - både kommercielt og operationelt. Det leder os til det næste spørgsmål: Hvordan analyserer man big data?

Hvordan analyserer man big data?

Når man analyserer big data, forsøger man at finde sammenhænge og mønstre, der går på tværs af de forskellige datasæt. Man kan også bruge big data som udgangspunkt for at spotte nye markedstendenser eller forbrugerpræferencer. De forskellige trin herunder kan hjælpe din virksomhed med at komme i gang med at analysere og anvende big data: 

1. Definér dine forretningsmål

Før man kaster sig ud i en større dataanalyse, er det vigtigt at definere virksomhedens mål. Hvad vil I gerne have ud af at anvende big data? Det kan være at forbedre jeres win rate eller få en bedre bundlinje. Det er mål, der giver god mening, men det er nødvendigt at bryde dem yderligere op. Tænk på, hvordan disse mål skal realiseres. Kan du gøre det ved at reducere andelen af afviste betalingskort? Ved at forudsige hvilke virksomheder der med største sandsynlighed vil vokse? Ved at forbedre kunderejsen? At identificere og notere mål er afgørende for, hvordan din virksomhed skal bruge big data.

2. Start med de data, I allerede har

De fleste organisationer har masser af data at arbejde med – det gælder med garanti også i din virksomhed. Derfor kan det være en god ide at starte med de data, der allerede er tilgængelige for jer. Første skridt er at få samlet disse data på ét sted. Her er et CRM-system en glimrende løsning.

3. Få samlet data og sikret datakvaliteten

Forsyn dine marketingfolk og beslutningstagere med data og sørg for, at de træffer beslutninger med udgangspunkt i de rapporter, de får stillet til rådighed. Kig efter mønstre og sørg for at lukke de huller, der er i dine data. På den måde giver du dine medarbejdere det bedste grundlag for at træffe gode, datadrevne beslutninger i hverdagen. 

Men forhold dig kritisk til jeres datagrundlag. Datakvalitet er et springende punkt og det er vigtigt løbende at sikre sig, at de data man arbejder med er valide og opdaterede. Ifølge Ovum Research er data af lav kvalitet en stor omkostning. Faktisk koster det hvert år virksomhederne op mod 700 milliarder dollars, ikke at have styr på kvaliteten af de data, de arbejder med. 

Når man arbejder med big data er det derfor alfa og omega at sørge for korrekt monitorering og indsamling af data. Her er et cloud-baseret CRM-system en ideel løsning. Det sørger nemlig for, at alle i virksomheden kan tilgå de nyeste kundedata.

4. Investér i de rette kompetencer og værktøjer

Big data kan skabe værdi for forretningen, men data gør det ikke alene. Skal I have det maksimale udbytte af jeres data, skal I investere i de rette medarbejdere og redskaber. Komplicerede dataanalyser kræver gode tools, skarpe hjerner og specialistviden. 

Tag udfordringen op

At analysere big data handler om at spotte trends og muligheder. Hvis du vil have det fulde udbytte af arbejdet med big data, så kræver det, at du får hele organisationen med. Dine medarbejdere skal vide, hvilke muligheder der ligger i at arbejde med big data, og aktivt medvirke til, at analyse og anvendelse af big data bliver en del af hverdagen i organisationen.

Det er vigtigt med den rigtige timing. Beslutninger om, hvilke data man skal indsamle og analysere er afgørende for, om man får det fulde udbytte af arbejdet med big data. Der findes masser af eksempler på virksomheder, der har kastet penge efter projekter, der i sidste ende ikke blev til noget, fordi de rent organisatorisk ikke var klar. Det er vigtigt, at organisationen er gearet til at arbejde med big data og første skridt er at investere i nogle brugbare værktøjer, der gør det let at fortolke data. Det skal være let for medarbejderne at bruge big data til at identificere leads af høj kvalitet, skabe optimale kunderejser, levere en bedre kundeservice eller lære målgruppen at kende, så man kan skræddersy virksomhedens kampagner til deres præferencer, adfærd og behov.