中小企业最大化数据价值的四种方式 - DATAVERSITY

由柏拉图重新发布

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各种规模的企业都在持续收集比以往更多的数据。但许多企业（尤其是中小型企业 (SMB)）难以理解其数据所在位置、如何连接数据并对其采取行动、如何管理数据，以及最重要的是如何从中创造价值。

虽然过去几年中小型企业将数据迁移到云端的数量大幅增加，但我们最近调查对 800 多名中小型企业的高管、副总裁和董事进行了调查，发现许多人都很难理解如何充分利用他们的数据。事实上，调查发现只有 35% 的受访者使用基于云的分析。而且，简单地存储数据和最大化其价值之间存在很大差异。

我接触过的大多数中小型企业都知道他们的数据很有价值，但他们很难从中获取价值。他们想成为一个数据驱动业务，因为它带来的竞争优势。最近的研究来自 Forrester公司支持这一点：与采用较新数据策略的组织相比，先进的洞察驱动型企业实现两位数同比增长的可能性高出 2.8 倍。

研究还发现，超过一半的中小企业不知道他们的数据可以提供哪些见解，并且对分析工具带来的投资回报率知之甚少。这意味着中小型企业拥有巨大的机会，因为处理和分析大量数据以识别独特的见解不再是拥有大量资源的大公司的专利。那么，让我们看看有什么可能。

云中的数据和分析

借助基于云的数据分析和数据驱动的洞察，中小型企业可以增强运营并降低运营成本，提升客户体验，并最终推动可观的增长——对于经历快速变化的客户期望和有限预算的细分市场来说，这一竞争优势至关重要。

1. 转变客户体验并留住和招募客户：

数据和分析工具可以改变中小企业的客户体验。这些工具可帮助企业规划对现有产品或服务的改进，突出客户服务的成功和参与机会，并更加快速地响应客户及其需求，并实现盈利。

中小企业可以利用人工智能 (AI) 的力量预测分析由机器学习 (ML) 提供支持，识别新客户并扩大客户群，提高客户保留率，并将客户或产品数据转化为有价值的见解，从而为营销策略提供信息和增强。中小企业可以使用这些工具和技术来发现和预测数据中隐藏的见解、趋势、指标和关键驱动因素，这可以帮助他们更好地预测客户需求并改进他们互动或接触客户的方式。

例如，拥有电子商务网站的中小型企业可以实时提供个性化推荐，通过基于机器学习的个性化服务更准确地定位客户，大规模部署精选推荐和智能用户细分。中小型企业还可以创建客户服务聊天机器人来回答常见问题并自动化客户旅程。在云中，中小型企业甚至可以在可视化界面中创建机器学习预测，从而使他们能够预测人流量、劳动力需求、库存等。

2. 降低运营成本并提高可扩展性

寻找一家维护旨在扩展存储资源的基础设施的云提供商可以帮助中小型企业满足不断变化的需求，从而使企业免于执行耗时且通常成本高昂的设置数据仓库或数据湖的任务。有了这个基础设施，数据分析服务的启动和使用——从数据摄取和组织到数据监控、访问和分析的一切——都可以在几天而不是几个月内完成。在云基础设施中，中小企业可以在几秒钟（而不是几分钟）内运行和扩展分析，从而节省时间和金钱。这些运营效率使中小型企业能够将资源转移到更重要的任务上，并帮助他们更好地向客户提供产品和服务。

3. 自动化业务流程

云数据和分析服务可以通过自动化耗时且乏味的工作来帮助中小企业释放时间。许多提供商提供自动化云解决方案，例如欺诈防护、文档处理和预测性维护，帮助企业避免围绕提取或管理数据进行成本高昂、效率低下的流程。例如，通过 AI/ML 工具自动化文档处理可以加快业务流程，并可以提高决策质量并降低成本。对于中小型企业来说，日常业务流程涉及管理大量文档，其中包含对决策至关重要的信息和数据。然而，这些企业手动处理大多数文档，这种方法耗时、昂贵、难以扩展且容易出错。但是，智能文档处理可以快速、高精度地自动从各种类型和格式的文档中提取信息，而无需机器学习专业知识。

4. 创造新的收入来源

随着中小型企业产生比以往更多的数据，出现了以令人兴奋的方式利用这些数据的新机会，让其他可能从中发现价值的人受益。随着数据驱动的决策变得越来越重要，各种规模的企业都在利用外部数据来帮助推动和增强其业务。许多中小型企业可能只是坐拥其他企业可以从中受益匪浅的数据，而以前从未访问过这些数据。借助合适的云工具，中小企业可以将数据货币化，打包生成的数据并将其出售给自己的客户以及全新客户。从本质上讲，这使中小企业能够利用他们可能已经收集的数据创造全新的收入机会。