大数据=大资金：商业智能的投资回报率

“大数据”革命是在这里; 公司正在收集有关的交易，交互数据，每公吨可想而知。然而，这样的承诺并不便宜。海量数据的收集可以有巨大的成本。这引出了一个问题 – 怎样才能保证企业的投资回报率的商业智能的努力？

在当今的商业环境中，慢慢移动到利用新技术可以判处死刑。几乎是破坏性的，就是采用知之甚少的技术，以不是“落后”的竞争对手，其结果往往是巨大的开支，几乎没有经济回报。

这似乎是一个简单的声明，但“’大数据’等于’赚大钱’”可以有相似的人相反的意思。一个高管，花了数据收集工作的钱是一个’大’理由不涉足。到另一位高管，“大”是指能够通过有效利用数据资源进行揭示隐藏的商业情报的钱。他们可能都是对的。

根据Wikibon的2013研究，公司获得55美分的回报每个投资于数据分析和商业智能的努力美元。换句话说，企业正在失去他们的数据分析投资的45％ -几乎没有成功的秘诀。一个对比麦肯锡市场营销和销售研究确定面向消费者的企业可以通过数据收集和分析投资增加10％-20％提高他们的营销努力的投资回报（ROI）的回报。在全球范围内，这200美元十亿异形增加在研究面向消费者的企业销售。麦肯锡的研究还发现，标有“大数据领袖”公司百分之五以上的生产和百分之六比竞争对手更有利可图。这些研究的结果对比揭示了“正确”，并利用数据的“错误”的方式存在，而一个伟大的许多公司都做错了。

据商业情报顾问，如SAS分析，“最终数据治理是不是数据。它是关于如何更好的控制和数据管理实现企业战略，提高业务成效，并降低风险“在一个著名的肯尼迪报价数据驱动reimagining：”不要问你的数据能为你做什么，问问你能做到与您的数据“。

简单地聚集数据是不够的。企业必须收集正确的信息。数据不是可执行的，只能影响的底线产生负面影响。收集非可操作的数据可以杀死一个分析工作开始前。为了防止这样的故障，从企业数据收集贴纸惊魂未定可以通过将数据分析到运营的各个方面降低成本。数据分析及其对组织的影响必须以有效的经营决策过程中的一个有机组成部分。

从商务智能厂商的大量研究表明如何利用企业收集的数据来增加价值。从呼叫中心的降低他们的平均处理时间和改变用途1100000美元美元年薪的数百万美元的储蓄，到利用数据分析的医院，以捕捉下收费的服务，数据分析，可以产生巨大影响的收入泄漏公司的底线。

总之，“大数据”是“赚大钱”在许多方面。为了确保他们的账目，他们看到说’赚大钱’，企业必须接近数据分析中，一个数据战略家做同样的方式：在故意的，有组织的方式。

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