それは、当該最も企業経営者のための問題となっています。もちろん、データ解析は、ビッグデータ時代の絶好の機会呼び出すことができます。しかし、データセットはそれほど大きなものとする必要がありますか？
今、ビッグデータの概念の広く受け入れられている定義、ガートナーが多数、多様性と急速な変化（ボリューム、様々な速度）は、3 Vの前方に置きます。この世紀の初めには、人気のビッグデータとなりました。管理者はまた、積極的に大規模なデータアーキテクチャの独自の方法を開発しようとしています。しかし、無視マネージャーはということであるビッグデータ分析の問題は、内部の展開を通じて解決するのに十分な、と予想よりはるかに簡単かもしれません。
ショーは一例です。これは、カーペットメーカーです、それは、ビッグデータインフラ企業の多くを開発する必要はありません。大金は、サードパーティの顧客データや電話サイトのデータを購入しますが、自分のエンタープライズリソース管理ソフトウェア、顧客関係管理システムやデータ・ウェアハウスで懸命に働きます、また、売上高の増加に成功しました。
ティムBaucomショー、商用部門の副社長は、「今、これらのシステムを一緒に統合する絶好の機会である。」と述べました
Baucomはショーが主な問題は、価格変動で解決したいと考え、表現しました。さらに長い半年または通過する一般的に、ショーの販売プロセス。原材料の価格は、契約者は、予算を超過した場合、順序を変更することが可能であり、この期間中に変更されます。これらは、ショーの販売スタッフにつながっている収益性の高い売上高は横ばいであったことを確認することは困難です。
2005年に、同社は価格を予測するためにデータを渡す必要性を認識しました。Baucom Zilliant会社のより良い理解は、同社が商用価格の最適化を支援するため、予測ツールZilliantの顧客と製品データを提供しています。ショーはZilliant MarginMaxソフトウェアを展開し、特定の状況と組み合わせて販売プロセス全体でトラックの引用は、販売価格の一貫性を測定するための調整を行います。ソフトウェアは、データシステムを既存のすべての有用な情報のカーペットメーカーに入りました。
これらのさまざまなデータソースの統合は、一緒に小さな偉業ではありません。Baucomは、顧客サービス、販売およびサイトのデータの間には相互の浸潤はなかったと述べました。これらのすべては、サイロ・システムに格納されています。初めは、ショーは、異なるデータシステムとの間の関係を理解することができるようにZilliant意見は、システムを構成するデータ科学者に依存しています。
しかし、最初に、チームは、この新しいモデルの売上高は、価格などの因果因子のいくつかは、週に変更することを懸念していると信じています。解析システムの確立に多くの組織は、この問題に直面しています。何度もデータ科学者は、アルゴリズムを定義する必要がありますが、アルゴリズムの有効性を判断するために、ビジネスの専門家になる傾向があります。この場合、Baucomは個人的なプロジェクトの種類に起因するアプライドマテリアルから生じた利益および利益の変化の変化として、有意義かつ実行可能な関係を見つけなければなりませんでした。サプライヤーと協力することで、彼はその結果、より多くのガイダンスを生成するシステムを改善しました。
Baucomショーは現在、管理者がデータで武装している売上高は、彼らがより効果的な価格設定になる表します。アプリケーション以来ビッグデータ分析、ショーの販売利益は5％増加しました。
Baucomこれがあるかどうかわからないビッグデータの例。2005年には、多くの人々は、これがビッグデータの場合だと思いますが、数日は、ビューの基準点によれば、ビッグデータアーキテクチャの真の場合を考えることはできません。しかしBaucomのために、価格決定は、データに基づいていることが重要です。
