Продолжаем разговор об обработке больших данных.
Диджитал-инструменты сделали маркетинговые исследования гораздо эффективнее. Показательный пример — создание customer journey map. Как оценить путь пользователя от поисковика до покупки? Что происходит на этом пути: на какие кнопки он кликает, как долго находится на странице, куда переходит? Изучив маршруты пользователей в виде массива данных, мы можем проложить удобные «дорожки», чтобы больше покупателей доходили до целевого действия и получали ожидаемый продукт.
Подготовка отчетности — трудоемкая задача по сведению данных из множества источников. Автоматизированные системы значительно ее упрощают.
Частный случай — анализ бизнес-показателей из CRM, ERP, MRP, DLP, PLM и других систем. В них собираются разные наборы данных, связь между которыми сложно выявить без цифровых инструментов.
Реальный производственный процесс редко повторяет эталон из технологических карт: на практике не удается обеспечить постоянное давление среды, нагреть/охладить материал с точностью до градуса и т.д. Цифровизация производства обеспечивает автоматизированный сбор, анализ данных и моделирование.
То же касается и бизнес-процессов. Основной инструмент бэк-офиса — компьютер — ведет множество логов: в браузере, редакторах, таблицах, мессенджерах и т.д. У каждого приложения есть журнал событий, и его тоже можно проанализировать, чтобы построить модель офисного производственного процесса.
Это поможет, например, выявить рутинные процессы, которые можно автоматизировать и освободить больше времени для творческих задач. Этим занимаются Process Mining-системы.
Парадокс: о больших данных последние лет десять говорят очень много, но практическая польза от технологии не всегда очевидна. Надеемся, что наше описание сценариев применения сделало этот вопрос прозрачнее, а вероятно, помогло увидеть возможности и для вашего бизнеса.
@kmbsrus — экспертный канал о технологиях для умного офиса.
>>Click here to continue<<