如今產生的數據量非常龐大，且呈指數級增長。到2025 年，創建的資料量預計將增加到180 ZB。隨著大數據的湧入，企業開始意識到決策過程中需要更加以數據為驅動。對於財富500 強企業來說，利用大數據分析不再只是建議，而是保持競爭力的必要條件。
檢查大數據趨勢
許多財富500 強公司都有專門致力於大數據分析的整個團隊。從金融服務到零售，這些公司正在以創造性的方式利用大數據來增強客戶體驗、增加銷售、降低成本和簡化營運。例如，沃爾瑪每小時處理數百萬筆客戶交易，為資料庫提供數據，並透過分析這些交易數據，向購物者提供客製化的建議和優惠。
實際應用
大數據使公司能夠識別否則會被忽視的模式和趨勢。以下是財富500 強公司受益於數據驅動決策的一些現實範例：
定向行銷
Netflix 和亞馬遜利用客戶數據提供個人化推薦。 Netflix 甚至向任何能夠將其電影推薦引擎改進10% 的人提供100 萬美元。
物流和供應鏈優化
UPS 使用大數據來繪製最高效的遞送路線，從而減少里程和燃料消耗。這種數據驅動的方法每年為公司節省約1000 萬加侖的天然氣。
預測性維護
通用電氣使用機器感測器即時監控設備健康狀況。透過分析感測器數據，他們可以在故障發生之前識別問題，從而實現預測性維護。
詐欺識別
萬事達卡每天捕獲數十億筆信用卡交易。進階分析有助於在發生重大損失之前近乎即時地檢測潛在的詐欺性購買行為。
客戶服務改進
迪士尼樂園分析遊客回饋數據，以了解痛點並改善體驗。這提供了旅行計劃見解並有助於減少等待時間。
克服障礙
雖然大數據帶來了實質的好處，但它也帶來了挑戰。許多公司都在努力整合不同的資料來源、經濟高效地儲存大量資料、確保資料品質並找到具備資料分析技能的人員。關鍵是發展注重持續學習的數據驅動文化。透過適當的數據治理和策略招聘，公司可以利用分析來推動創新。
展望未來
未來是數據驅動的。人工智慧和機器學習等新興技術將從數據中揭示更深入的見解。公司將不再依賴過去的經驗，而是利用數據分析透過預測模型做出即時決策。憑藉適當的基礎設施和人才，財富500 強公司可以透過將數據驅動的決策嵌入其組織DNA 來超越競爭對手。
對於有興趣更多地了解數據驅動的商業實踐的人來說，拉馬爾大學傳播學學士學位可能是一個不錯的選擇。雖然是傳播學學位，但該價格包括與數據驅動的商業實踐高度相關的價格。學生學習商業智慧、數據視覺化、受眾分析和指標驅動的溝通活動等價格。
這些價格提供了收集和解釋數據以得出見解的實踐技能，然後清晰地傳達結果以告知組織策略。所培養的多功能分析和溝通能力對於從行銷到營運再到領導力的各個業務職能都很有價值。
因此，對於任何想要透過數據熟練程度和根據洞察採取行動的能力來補充其商業知識的人來說，該計劃中的定量和溝通價格的結合提供了非常適用的、現實世界的技能。
利用人工智慧和機器學習
許多財富500 強公司正在透過整合人工智慧(AI) 和機器學習，進一步推進大數據分析。這些技術可以處理大量資料集並揭示人類永遠無法識別的複雜模式。例如，摩根大通開發了一種名為COiN 的人工智慧系統，可以審查財務文件並提取相關數據點。這種自動化文件處理每年為律師和信貸員減少了36 萬個小時的工作時間。
自然語言處理等人工智慧工具也被用來對客戶回饋數據進行情感分析。這使得公司能夠從非結構化文字資料中自動對滿意度、沮喪、緊迫感等情緒進行分類。機器學習演算法可以幫助預測未來的結果並指導決策。
結論
最重要的是，大數據正在徹底改變各產業的決策。採用數據驅動策略並發展以分析為中心的文化的公司將獲得真正的競爭優勢。雖然利用大數據會帶來挑戰，但發現可操作的見解的好處是巨大的。對於財富500 強企業來說，數據驅動不再是可有可無的，而是業務成長和生存的關鍵。
本文是根據社會經濟的揭露政策發布的。
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