Er is voldoende data, of je er nu induikt of niet. Klanten, werknemers en activiteiten genereren continu data die organisaties kunnen gebruiken om hun business te versterken en hun solide basis te verstevigen.
Big data stelt je in staat om grote hoeveelheden rijke informatie te analyseren en gebruiken terwijl deze informatie reat time binnenstroomt. Een cruciale manier waarop big data organisaties kan helpen is door innovatie. „Innovatie” is niet slechts een modewoord: het is wat succesvolle ondernemingen onderscheidt van mislukte bedrijven.
Maar innovatie is geen abstracte oefening. Hier lees je hoe big data bedrijven kan helpen om te innoveren in elke stap van hun activiteiten: van marktonderzoek tot productontwikkeling of productlancering, allemaal om voorsprong op de concurrent te behalen.
1. Beter marktonderzoek
Realtime big data-analytics zijn de ultieme tool voor marktonderzoek. Het genereert inzichten naar klanteisen, voorkeuren en gedrag dat onmogelijk verkregen kan worden met traditionele data-analyse.
Markten bewegen voortdurend en innoverende bedrijven bewegen met ze mee. Big data kan je helpen om grote hoeveelheden data te analyseren en cruciale groeigebieden te voorspellen. Dit betekend dat jij je kunt concentreren op de ontwikkelingen in de marktsegmenten met de meeste en vooral meest relevante klanteisen.
Big data is unstructured en divers, van alle mogelijke bronnen, en presenteert ons waardevolle informatie die jouw marktonderzoek kan verbeteren dankzijn snellere en meer gedetailleerdere inzichten. Data onttrekken uit web cookies, klantondersteuningsgesprekken, social media en andere bronnen maakt het mogelijk om écht te begrijpen wat jouw markt nu wenst.
Door het begrijpen van de voorkeuren van jouw individuele klantsegmenteb in realtime kun je innovatieve productideeën verder ontwikkelen en aanpassen aan de laatste marktsignalen.
2. Gestroomlijnd Decision-Making
Data dragen decision-making in volwassen organisaties. Het gebruikmaken van big data-analytics kan jouw helpen om snelle, goed-geïnformeerde beslissingen te nemen die ook nog eens op bewijs zijn gestoeld.
Traditionele data-analytics behelzen batchverwerking, wat retrospectief is en beperkt tot een voroafgestelde dataset blijft. Je verkrijgt veel betere inzichten van big data-analyse die realtime plaatsvindt, dankzij het gebruik van een dynamisch schema om een brede set van unstructured data te analyseren.
Data visualisatietools, zoals Prometheus of Grafana, kunne je helpen om data te begrijpen zodra het verschijnt. Met deze data blijf je geïnformeerd en kun je beslissingen nemen vol vertrouwen die de richting van jouw organisatie zal nemen.
Big data helpt je ook de impact van beslissingen in de gaten te houden en te reageren indien nodig. Een risicovolle beslissing nemen is niet langer een gok, wanneer je ook de effecten kunt zien en eventueel kunt terugdraaien indien nodig. Dat betekent ook meteen dat je meer mogelijkheden hebt om onconventionele beslissingen te nemen die jouw concurrenten mogelijk niet eens overwegen.
Deze voordelen zorgen ervoor dat je snel en doortastend kunt handelen en sneller kunt innoveren dan jouw concurrenten.
3. Versnelde productontwikkeling
In de ontwikkelfase helpt big data je om innovatieve producten te ontwikkelen gebaseerd op het solide begrip van de wensen en voorkeuren van jouw klanten. Het kan je ook helpen om het productontwikkelingsproces te versnellen - een sleutelfactor bij het passeren van jouw concurrenten.
Big data-analytics kan je in staat stellen om klantenfeedback te verzamelen en analyseren en onmiddellijk, realtime, ook te gebruiken. R&D-teams kunnen de inzichten uit deze data in het productontwikkelingsproces implementeren.
Zo kan een bedrijf dat mobiele apps maakt leren in inspelen op inzichten uit gedragsanalysesoftware. Deze data kan linken naar honderden processen op duizenden gebruikersapparaten en ervoor zorgen dat productontwikkelteams zowel snel bestaande producten kan aanpassen als nieuwe kan ontwikkelen.
4. Verhoogde productiviteit
Businessinnovatie gaat niet alleen over ideeën: Het gaat om het eerste zijn om innovaties aan klanten te leveren. Big data-analytics kunnen zeer grote productiviteitswinst opleveren, waardoor bedrijven hun producten sneller kunnen vermarkten.
Je kunt vooral significante productiviteitswinst boeken door big data-analytics in te zetten en te combineren met andere technologieën, zoals 5G-verbindingen, AI en de Internet of Things (IoT).
Zo kunnen bedrijven hogh-defenition cameras op hun werkplekken plaatsen om de omgeving te bestuderen door gebruik te maken van AI en zo ook direct nieuwe cases te identificeren. Een fabriekscamera kan zien dat het stapelen van kratten op een bepaalde manier makkelijk kan leiden tot ongelukken of beschadigde producten. Deze data kan vervolgens worden gekoppeld aan andere geautomatiseerde gebieden en veranderen hoe deze kratten worden gestapeld.
Kleine verbeteringen in het productieproces zorgen voor grote winst op het gebied van productiviteit, waardoor jij de innovaties sneller en efficiënter op de markt kunt brengen.
5. Pro-actieve IT-optimalisatie
De machines die je gebruikt op je werkplek genereren continue logdata. Al vele jaren lang hebben bedrijven deze logdata geanalyseerd om inzicht in hun activiteiten te verkrijgen. Maar big data-analyses biedt je de mogelijkheid om deze informatie te gebruiken en innovatie en efficiëntie in jouw bedrijf door te voeren.
Logdata uit containers, streamingsbronnen, cloudomgevingen en virtuele machines zorgen voor kansen voor snelle probleemoplossing en proactieve controle op risicovolle gebieden. Maar traditionele dataopslagarchitectuur is niet uitgerust voor de analyse van de rijke en gevarieerde informatie zoals in de huidige logdata: dit vraagt om een moderne, schaalbare en aanpasbare infrastructuur. Logdata past zicht niet zo eenvoudig aan aan de relationele schema’s die in legacy databases worden gebruikt. Op die manier lopen veel teams het risico om ‚de oceaan te koken’ zonder dat ze de inzichten verkrijgen waar ze op zitten te wachten.
Verbeterde ITOps en AI-gestuurde controle kan automatisch logdata scannen en analyseren in verschillende bronnen. Dit zorgt ervoor dat je snel problemen kunt opsporen die voorheen niet werden opgemerkt, waardoor de tijd die voorheen aan handmatige verzameling en analyse moest worden besteed drastisch kan worden ingekort.
