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tecnologia sulla costa occidentale e grandi s
#1
Le risposte non sono così semplici come potrebbero sembrare, in parte perché i bisogni e i desideri dei clienti si evolvono così rapidamente. "Non puoi sperare di usare le informazioni legacy e avere ragione", dice Paradysz. "Devi davvero usare i dati. è necessario avere You are not allowed to view links. Register or Login to view. feed diretti di informazioni You are not allowed to view links. Register or Login to view. in qualche tipo di strumento You are not allowed to view links. Register or Login to view. analitico interno o acquisire il talento da soli. "Oggi, la maggior parte delle marche sta iniziando il proprio percorso di scienza dei dati, afferma Michel Ballings, assistente professore di business analytics presso l'Università del Tennessee nell'Haslam College di Business. Ci sono tre livelli di maturità per le aziende che utilizzano l'analisi dei dati, spiega. Il primo stadio è descrittivo, utilizzando i dati per capire cosa sta succedendo ora. Ecco dove si trova la grande maggioranza delle aziende. Il secondo livello è predittivo; un numero minore di marchi sta iniziando a utilizzare l'analisi per capire cosa è probabile che accada. Il terzo stadio è prescrittivo, utilizzando modelli di dati per prendere decisioni su cosa fare dopo. Ecco dove vivono i nativi digitali You are not allowed to view links. Register or Login to view. come Amazon e Google.You are not allowed to view links. Register or Login to view.  Il raggiungimento del livello You are not allowed to view links. Register or Login to view. tre richiede importanti investimenti, afferma Ballings, ma ne vale la pena. "Ti aiuterà a essere creativo in modi che non potresti immaginare e ti indicherà le direzioni che non vorresti "Penso", dice. "Volete personalizzare i vostri servizi, raccomandazioni e prodotti e fornire la migliore esperienza possibile per il cliente.

Per questo hai bisogno di dati. "Ma i dati di per sé sono inutili a meno che tu non abbia la capacità di comprenderli, manipolarli e applicarli a reali problemi di business. Ciò richiede talento. E proprio in questo momento, il talento della scienza dei dati è molto richiesto. Per il terzo anno consecutivo, "scienziato dei dati" è stato nominato il miglior lavoro in America reclutando il sito Glassdoor, a causa delle numerose opportunità e degli stipendi You are not allowed to view links. Register or Login to view.elevati che tali You are not allowed to view links. Register or Login to view. posizioni assumono. E sarà sempre You are not allowed to view links. Register or Login to view. più difficile per i marchi assumere esperti di dati; IBM prevede che entro il 2020 la domanda di professionisti della scienza dei dati aumenterà del 28%. La concorrenza per il talento è agguerrita, e non solo da altri marchi di consumatori. Le aziende devono competere con giganti della tecnologia sulla costa occidentale e grandi società di servizi finanziari in Oriente, dice Arnold Pravinata, responsabile scientifico responsabile della Marlette Funding, che commercializza prestiti al consumo attraverso il marchio Best Egg. "Scienziati informatici che si trasferiscono sulla costa occidentale voglio trovare un lavoro su Google, Apple o Facebook ", dice Pravinata, che ha sede a San Francisco. "Attrarre i migliori talenti è una grande sfida." Ma assumere o acquisire scienziati di alto livello è solo  una parte dell'equazione, You are not allowed to view links. Register or Login to view. dice Purcell di Forrester. è inoltre necessario creare una squadra intorno a loro.

Prima che gli analisti possano analizzare i dati, applicare l'apprendimento automatico e offrire nuovi approfondimenti, i marchi hanno bisogno di ingegneri che sappiano come archiviare, gestire e pulire i dati. E hanno bisogno di comunicatori esperti di tecnologia che possano prendere quell'analisi e tradurla in realtà aziendale, dice Purcell. Come un marchio digitale nativo, il 4 anni Best Egg ha persone con competenze di analisi dei dati diffuse in tutta l'organizzazione, osserva Marlette CMO Bobby Ritterbeck. Ma quell'ampiezza di talenti ha creato un nuovo problema: a volte diverse business unit arrivano a interpretazioni inedite degli stessi dati. "Anche se si stanno osservando gli stessi set di dati, il modo in cui You are not allowed to view links. Register or Login to view. si strutturano i dati può You are not allowed to view links. Register or Login to view. portare a risposte diverse," Ritterbeck dice. "Hai davvero bisogno di avere un'unica fonte di verità nell'organizzazione, in modo che ogni gruppo possa prendere decisioni che sono congruenti tra loro". Allo stesso tempo, però, è necessario evitare di creare silos di dati che operano indipendentemente dal resto del gruppo. business, avverte Purcell. "Gli scienziati dei dati andranno a lavorare su qualcosa per tre mesi e lo porteranno al team di marketing, e il team di marketing dirà:" Oh, lo sapevamo già. "Questo è un problema", dice.
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#2
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