[ad_1]
Trong môi trường kinh doanh ngày nay, dữ liệu được so sánh với “dầu mới”. Về cơ bản, nó là huyết mạch của doanh nghiệp.
Dữ liệu lịch sử cho phép các tổ chức học hỏi từ quá khứ và thúc đẩy những cải tiến trong tương lai. Nó cũng rất quan trọng để đào tạo và xác thực các mô hình AI và ML. Tuy nhiên, nhiều tổ chức không sử dụng dữ liệu lịch sử để tạo lợi thế cho mình, điều này làm giảm cơ hội nâng cao phân tích kinh doanh, quyết định do AI thúc đẩy và hiệu quả chung.
Việc mở khóa các xu hướng và mô hình trong dữ liệu lịch sử có thể cung cấp cho tổ chức một cái nhìn sâu sắc về thói quen và hành vi thay đổi của khách hàng, khả năng xác định rủi ro trong việc tuân thủ và khả năng phân tích các điều kiện thị trường đang thay đổi, tạo cơ hội cho tổ chức đưa ra quyết định sáng suốt hơn.
Bằng cách thiết kế các kho lưu trữ dữ liệu lịch sử để sẵn sàng phân tích và AI, các tổ chức cũng có thể giảm chi phí hoạt động của kho dữ liệu và quy trình ETL, đồng thời thúc đẩy tính di động và tự động hóa, tăng tốc độ lặp lại. Điều này liên quan đến Định luật lặp lại của Đại tá John Boyd, trong đó nêu rằng yếu tố chính dẫn đến thành công là tốc độ quan sát, định hướng, quyết định và hành động (vòng lặp OODA). Các tổ chức có thể truy cập dữ liệu lịch sử càng nhanh theo cách hỗ trợ phân tích và AI thì họ càng có nhiều thời gian và cơ hội cho nhiều lần lặp lại để hiểu rõ hơn, thực hiện điều chỉnh và cải thiện các quyết định.
Vậy, tại sao các tổ chức nên tối đa hóa dữ liệu lịch sử?
Tối đa hóa dữ liệu lịch sử để có lợi thế chiến lược
Dữ liệu là lợi thế chiến lược của tổ chức. Tuy nhiên, các tổ chức có quá nhiều thứ như vậy và vì nó không ngừng phát triển nên nhiều người không hiểu cách biến dữ liệu của họ thành thứ gì đó có ý nghĩa.
Trong bối cảnh kinh doanh ngày nay, các tổ chức phải nỗ lực để tạo sự khác biệt. Học hỏi từ quá khứ thông qua dữ liệu sao lưu là tấm vé để họ làm như vậy.
Dữ liệu lịch sử cung cấp cho các tổ chức trong nhiều ngành công nghiệp khác nhau quyền truy cập vào dữ liệu chuỗi thời gian có thể được phân tích để:
- Dự báo nhu cầu và doanh thu để thúc đẩy kế hoạch
- Dự đoán tình trạng mất khách hàng để có thể giải quyết sớm trước khi rủi ro ảnh hưởng đến doanh thu
Sao lưu có nhiều bối cảnh lịch sử và có thể cung cấp cho các tổ chức thông tin rộng và đầy đủ mà họ không thể có được ở bất kỳ nơi nào khác. Chúng cho phép các tổ chức theo dõi cách các chỉ số hiệu suất chính đã phát triển theo thời gian. Điều quan trọng nhất là các tổ chức có thể thực hiện phân tích thống kê về các thay đổi biến đổi theo thời gian để xác định yếu tố nào có mối tương quan cao nhất với thành công. Những hiểu biết dựa trên dữ liệu này có thể làm sáng tỏ các cách mà doanh nghiệp có thể cải thiện.
Khi các tổ chức liên tục tìm cách tối ưu hóa hiệu quả, việc truy cập dữ liệu lịch sử có thể giúp đưa ra các dự đoán dựa trên dữ liệu trong quá khứ thay vì dựa vào dữ liệu mẫu có thể cung cấp hoặc không cung cấp kết quả chính xác.
Tạo cơ sở hạ tầng phù hợp để đưa dữ liệu lịch sử vào thực tế
Việc sử dụng dữ liệu lịch sử để học hỏi khó khăn hơn nhiều so với mức cần thiết. Cần có các công cụ, thời gian và nhân viên phù hợp với kỹ năng phù hợp để thu thập thông tin chi tiết từ dữ liệu một cách hiệu quả.
Mặc dù việc sử dụng dữ liệu lịch sử để đưa doanh nghiệp của bạn phát triển nghe có vẻ tuyệt vời nhưng việc áp dụng nó vào thực tế lại là một câu chuyện khác, vì việc phân tích lượng dữ liệu khổng lồ như vậy đòi hỏi phải có cơ sở hạ tầng có khả năng thực hiện việc đó. Tốc độ của dữ liệu chỉ làm tăng thêm mức độ phức tạp và dữ liệu mới liên tục được tạo ra trong thời gian thực, khiến việc phân tích nhanh chóng càng trở nên khó khăn hơn.
Sự trưởng thành của một tổ chức, giống như thước đo cơ cấu hoạt động của nó, cũng đóng một vai trò quan trọng trong việc tối đa hóa dữ liệu lịch sử. Cơ sở hạ tầng phù hợp yêu cầu khả năng lưu trữ đầy đủ, nhưng cũng cần tính toán, nhập dữ liệu, v.v. để đảm bảo rằng “Hồ dữ liệu/Kho dữ liệu” thích hợp và những nỗ lực liên tục để quản lý dữ liệu được kết hợp. Điều quan trọng không kém là các tổ chức phải tập trung vào việc xây dựng các rào chắn thích hợp xung quanh cơ sở hạ tầng để dữ liệu có thể được bảo mật và ACL (Danh sách kiểm soát truy cập) có thể được triển khai đúng cách. Đây có thể là một nỗ lực lớn đối với các tổ chức dựa trên loại “Kho dữ liệu/Hồ dữ liệu” được xây dựng và nguồn lực họ có để xây dựng cũng như hỗ trợ các hoạt động đang diễn ra. Việc đảm bảo có sẵn công nghệ và cơ sở hạ tầng phù hợp sẽ mang lại kết quả tốt hơn.
Ví dụ, vào tháng 10 năm ngoái, Personal Firm đã ra mắt sản phẩm mới của mình, Khám phá riêngcung cấp cho các tổ chức các công cụ để khám phá những hiểu biết sâu sắc và tăng tốc đổi mới AI từ dữ liệu SaaS lịch sử của họ.
Tầm quan trọng của việc duy trì tính bảo mật của dữ liệu lịch sử
Dữ liệu đã trở thành một trong những tài sản quý giá nhất của nhiều tổ chức vì vô số lý do. Nó thúc đẩy sự thành công trong kinh doanh và các quyết định quan trọng, đồng thời cải thiện năng suất của tổ chức và sự gắn kết với khách hàng.
Giá trị ngày càng tăng của dữ liệu và việc sử dụng các ứng dụng SaaS báo hiệu rằng các tổ chức phải ưu tiên bảo vệ dữ liệu đó. Duy trì bảo mật và quyền riêng tư dữ liệu ngày càng quan trọng khi dữ liệu tăng trưởng về khối lượng, tốc độ, sự đa dạng và đặc biệt là giá trị. Một khía cạnh quan trọng của quyền riêng tư dữ liệu là khả năng loại bỏ một số dữ liệu nhất định khi cần thiết. Luật riêng tư trao cho các cá nhân quyền xóa dữ liệu cá nhân. Khi một số dữ liệu nhất định được phát hiện có thể gây sai lệch cho phân tích/AI thì dữ liệu đó phải bị loại bỏ.
Dữ liệu lịch sử hứa hẹn cải thiện hiệu suất hoạt động đáng kinh ngạc. Tuy nhiên, điều này cũng đòi hỏi các công ty phải hiểu dữ liệu của mình, ai có quyền truy cập vào dữ liệu đó và mức độ thiệt hại có thể xảy ra nếu dữ liệu bị xâm phạm. Các tổ chức nên có dữ liệu tập trung vào phân tích an toàn sẵn sàng để giảm thiểu sự phức tạp và chi phí, đồng thời cho phép tăng tính linh hoạt trong kinh doanh.
Để vượt qua hoàn toàn các đối thủ cạnh tranh, các tổ chức phải suy nghĩ về những gì vượt ra ngoài các chiến lược bảo vệ dữ liệu truyền thống để phân tích dữ liệu chủ động và hiểu biết sâu sắc. Truy cập vào dữ liệu lịch sử tương đương với việc trúng giải độc đắc cho sự tăng trưởng và thành công lâu dài của một tổ chức.
Vì vậy, khi tôi nói rằng tương lai hoàn toàn phụ thuộc vào dữ liệu, ý tôi là như vậy và chìa khóa để một tổ chức phát triển mạnh trong thế giới dựa trên dữ liệu này là tận dụng dữ liệu của mình.
Giới thiệu về tác giả
Adrian Kunzle là Giám đốc Công nghệ tại Công ty riêng, kỳ lân Sequence E và nền tảng bảo vệ dữ liệu SaaS hàng đầu cho gần 7.000 khách hàng trên toàn cầu. Là một nhà lãnh đạo công nghệ dày dạn kinh nghiệm, Kunzle đã dành hai thập kỷ để phát triển phần mềm và định hình chiến lược công nghệ cho các tập đoàn toàn cầu phức tạp. Ông lãnh đạo quy trình đổi mới sản phẩm của Personal, tiếp tục xây dựng nền tảng tuân thủ và bảo vệ dữ liệu SaaS cấp doanh nghiệp, từng đoạt giải thưởng của công ty.
Đăng ký nhận tin tức InsideAI miễn phí bản tin.
Tham gia cùng chúng tôi trên Twitter: https://twitter.com/InsideBigData1
Tham gia với chúng tôi trên LinkedIn: https://www.linkedin.com/company/insidebigdata/
Tham gia cùng chúng tôi trên Fb: https://www.facebook.com/insideBIGDATANOW
[ad_2]
Source link