Timp de citire: 5 minute

Humanized Big Data reprezintă o tehnologie care colectează și analizează tipul de date create de procesele Big Data. Punctul tare al acestor procese, fundamentul cantitativ, este în același timp cea mai mare slăbiciune a acestora. Este dificil să derivăm orientări concrete spre acțiune sau semnificații acționabile dintr-o analiză a soluțiilor actuale, dacă scopul este luarea deciziilor de afaceri pe baza datelor colectate. Ideea umanizării datelor poate părea contraintuitivă la început, dar din moment ce datele încep de la oameni, la un moment dat oamenii trebuie să fie implicați și în prelucrarea datelor.

În loc să se bazeze pe abilități specializate în programare și statistici ale experților, datele pot fi umanizate adăugând contextul adecvat și oferind instrumente simple pentru construirea aplicațiilor analitice. Astfel, în cadrul companiilor contemporane, funcțiile în general întâlnite la departamentele IT pot fi transferate analiștilor. Humanized Big Data transformă datele în informații ușor accesibile și extrem de relevante. Face ca analizele bazate pe cantități mari de date să fie efectuate fără efort și în mod natural. Scopul principal al umanizării datelor este concentrarea asupra elementului cu cea mai mare importanță pentru afaceri și industrii, anume clientul sau potențialul client. Acest scop se traduce prin crearea unui proces de contextualizare a informațiilor stocate digital și de creare a unor „povești” ale surselor de informații. Prin umanizarea datelor, putem dezvolta planuri concrete de acțiune și extrage informațiile adjuvante în luarea deciziilor.

Procesul de umanizare a datelor este dependent de:
• Facilitarea accesului la Big Data pentru analiștii de business în vederea dezvoltării strategiei pe care se bazează procesul decizional al organizației
• Prelucrarea datelor pentru formarea „poveștii” care descrie sursa informațiilor

Următoarele sunt principii utile care pot fi folosite în procesul de umanizare a datelor:

1. Corelarea tiparelor: datele colectate prezintă tipare care, odată identificate și corelate cu sursa de informații, ajută la realizarea unor predicții;

2. Asigurarea accesibilității: interpretările realizate trebuie puse la îndemâna întregii echipe responsabile de procesul decizional;

3. Empatia cu clienții: în timpul utilizării unui volum mare de date pentru analiza clienților, procesul este umanizat prin capacitatea analiștilor de a înțelege empatic informațiile deținute;

4. Concentrarea pe rezultatul pentru afacere: utilizarea datelor trebuie să fie axată pe soluții și orientată către acțiuni pentru un impact maxim asupra afacerii, aliniindu-se cu direcția strategică de afaceri și cu oportunități care să genereze venituri.

Cu ajutorul proceselor Big Data, companiile pot dezvolta noi modalități de a răspunde nevoilor oamenilor. Obiectivul umanizării acestor procese este adiția notei umane a analiștilor pentru rezultate îmbunătățite și eficientizarea fluxurilor de lucru analitice. Printre aplicațiile practice ale Big Data și Humanized Big Data se numără:

• Determinarea obiceiurilor de cumpărături ale consumatorilor: Comportamentul trecut și înregistrat al clienților permite companiilor să anticipeze ceea ce vor dori clienții, astfel răspunzând mai eficient cererilor și încurajând achiziții repetate;
• Marketingul personalizat: În mediul online, publicitatea și conținutul care ajung la utilizatorii vizați ca potențiali clienți de către o companie sunt personalizate prin prelucrarea datelor;
• Monitorizarea condițiilor de sănătate prin intermediul accesoriilor inteligente: Reacții prompte și diagnostice îmbunătățite pot fi asigurate cu ajutorul datelor biomedicale înregistrate prin utilizarea accesoriilor inteligente a căror senzori monitorizează constant starea pacienților;
• Proiectarea rutelor în timp real pentru vehicule autonome: Accesibilitatea datelor poate reprezenta un avantaj direct și pentru consumatori atunci când instrumente precum senzorii și computerul mașinii ajută în determinarea rutelor optime și evitarea întârzierilor sau chiar a accidentelor rutiere;
• Comandarea predictivă a inventarului: Departamentele de logistică ale companiilor pot folosi datele și interpretările acestora pentru stabilirea timpurie a materialelor și produselor necesare gestionării cererilor clienților într-o anumită perioadă de timp;
• Protocoale de monitorizare a datelor în timp real și securitate cibernetică: Informațiile din instrumentele de analiză Big Data pot fi utilizate pentru a detecta amenințările de securitate cibernetică, inclusiv atacuri malware/ransomware, dispozitivele compromise sau slabe în fața atacurilor cibernetice și programele software de tip „cal troian”.

Despre autor:

Octavian Crivăț

Junior Marketing Consultant

Octavian urmează un program de BBA (Bachelor of Business Administration) în cadrul Academiei de Studii Economice din București. În cadrul Idea Perpetua, Octavian implementează proiecte de Consultanță în Antreprenoriat, Consultanță în Marketing Online și Consultanță în Branding. Totodată, Octavian este orientat spre atingerea obiectivelor clienților legate de creșterea cifrei de afaceri, creșterea portofoliului de clienți, dezvoltarea relației cu stakeholderii și creșterea notorietății de brand în mediul online.

 

Publicat la: 2020-05-14 21:20:31