برای حفظ نوآوری در سازمان شما چه چیزی لازم است؟ در حالت ایده‌آل، می‌توانید زمان، پول و منابع را به اتاق فکری اختصاص دهید که کاری جز تولید یک جریان ثابت از نوآوری‌های امیدوارکننده در تمام روز و هر روز ندارد. اما این برای اکثر سازمان‌هایی که نام گوگل یا جنرال الکتریک را در صفحه خروجی ندارند، واقع بینانه نیست. هر کس دیگری برای دستیابی و حفظ وضعیت نوآوری منظم و مداوم نیاز به کمک دارد. بسیاری از کسب و کارهای آینده نگر متوجه می شوند که داده های بزرگ بسیاری از پاسخ ها را برای ایجاد نوآوری در اختیار دارند. در اینجا دلیل آن است.

داده های داخلی می توانند نوآوری سازمانی را هدایت کنند

اگر بتوانید مقداری زباله را در اینجا بتراشید و چند دقیقه ای برای بریدن در آنجا پیدا کنید، می توانید بدون ضربه بزرگی از نوآوری، گام های بزرگی در عملیات بردارید. فقط به ذرات کوچکی از بینش و نوآوری نیاز دارد و داده های بزرگ می توانند آن را ارائه دهند.

 

بسیاری از مدیریت نوآوری فقط با بیگ بنگ ایده ها ارائه نمی شود. بسیاری از نوآوری ها از پیشرفت های کوچکتر تشکیل شده است که با هم ترکیب می شوند و تأثیر بزرگی ایجاد می کنند . به عنوان مثال، فرض کنید می‌توانید 10 درصد ضایعات عملیات خود را در اینجا کاهش دهید و 15 درصد زمان تولید را در آنجا بهبود بخشید. یک گلوگاه را از بین ببرید، چند فرآیند را ساده کنید، و با هم به طور قابل توجهی عملیات خود را بدون تولید یک ایده انقلابی جدید بهبود بخشیده اید. این قدرت استفاده از داده های بزرگ در عملیات داخلی شماست. نوآوری های کوچک باعث پیشرفت های بزرگ می شوند.

 

داده های خارجی می توانند باعث ایجاد نوآوری در محصولات و خدمات شوند

به طور مشابه، داده های بزرگ نه تنها می توانند به برخی از سوالات شما در مورد بازار، مشتریان، صنعت و رقبای شما پاسخ دهند – بلکه می توانند سوالات دیگری را نیز مطرح کنند که تیم نوآوری شما را در مسیر توسعه مفاهیم جدید قرار می دهد. . کلان داده به دلیل ایجاد سؤالات بیشتر یا بیشتر از آنچه واقعاً پاسخ می دهد شناخته شده است. در حالی که این می تواند برای تیم هایی که وظیفه حل یک مشکل خاص را دارند ناامید کننده باشد، می تواند معدن طلایی برای کسانی باشد که مدیریت نوآوری دارند. کلان داده ها می توانند افشاگری های خیره کننده ای را ارائه دهند که می توان از انواع روش ها استفاده کرد. به عنوان مثال، آیا می دانستید مسافرانی که هر روز از طریق قطار به محل کار و خانه خود می رسند ، شادتر هستند.نسبت به کسانی که ماشین خود را می رانند، اتوبوس می رانند یا دوچرخه سوار می شوند؟ مردم توکیو نسبت به مردم شهرهای دیگر در سراسر جهان کمتر می خوابند و مردان در تگزاس بیشتر یکدیگر را «برادر» خطاب می کنند تا «آدم». نوآوران می‌توانند در داده‌ها کاوش کنند و انواع حقایق عجیب، جذاب و غافلگیرکننده را بیابند – که هر کدام معمولاً به سؤالات بیشتری بازمی‌گردند. این رزق یک برنامه نوآوری سالم است.

 

داده های بزرگ شما را از پرش به نتیجه گیری باز می دارد

گاهی اوقات داده ها چیزی بسیار متفاوت از آنچه شما در ابتدا تصور می کردید درست است را ثابت می کند. به عنوان مثال، زمانی که بازار تبلت‌ها و گوشی‌های هوشمند مانند تبهکاران شروع شد، در حالی که بازار رایانه‌های شخصی رومیزی راکد ماند، بسیاری تصور کردند که این به معنای پایان رایانه‌های رومیزی است. در واقع، مایکروسافت زمانی که ویندوز 8 را توسعه داد، کمی روی این واقعیت شرط بندی کرد که در نهایت یک اشتباه بازاریابی و تجاری بد بود. واقعیت این بود که تبلت ها و گوشی های هوشمند جدید بودند و تعدادی از گروه های جمعیتی تا زمانی که بازار اشباع شد خرید و خرید کردند. بسیاری از کاربران رایانه‌های رومیزی خود را به خاطر دستگاه‌های کوچکتر و قابل حمل‌تر رها کردند، اما بسیاری از کارها و فعالیت‌ها را نمی‌توان روی یک صفحه لمسی کوچک انجام داد.. داده های بزرگ را می توان برای جلوگیری از بسیاری از این فرضیات اشتباه استفاده کرد، زیرا می تواند به شما بگوید در پشت صحنه چه اتفاقی می افتد. تجزیه و تحلیل داده ها می تواند الگوها و همبستگی هایی را تعیین کند که درک آنها برای انسان غیرممکن است.

 

کلان داده به شما در شناسایی الگوها، همبستگی ها و روندها کمک می کند

همانطور که به تازگی به آن اشاره کردیم، داده های بزرگ می توانند آن همبستگی های پنهان را پیدا کنند، الگوها را شناسایی کنند و روندها را حتی قبل از اینکه برای “چشم غیر مسلح” آشکار شوند، تشخیص دهند. گاهی اوقات نوآوری به معنای ترکیب این محصول با آن یا این مفهوم با محصول دیگر است. کلان داده ها می توانند آن الگوها را پیدا کنند و تیم نوآوری شما را به سمت آب های جدید و ناشناخته هدایت کنند. به عنوان مثال، تجزیه و تحلیل داده ها می تواند صدها هزار سناریو را در رابطه با رشد ذرت بررسی کند تا ترکیب ایده آل آبیاری، نور خورشید، کود و سایر شرایط را به منظور تولید محصولات بیشتر و بهتر ذرت شناسایی کند. به طور مشابه، ارائه‌دهندگان مراقبت‌های بهداشتی می‌توانند از داده‌های بزرگ برای تجزیه و تحلیل بیماران مختلف، شرایط پزشکی و درمان‌های آن‌ها استفاده کنند و از این طریق بر اساس عواملی مانند سن، جنس، قومیت و میزان پیشرفت بیماری، تعیین کنند که چه درمانی برای یک بیمار خاص ایده‌آل است. این بینش‌ها منجر به نوآوری‌های خیره‌کننده‌ای می‌شود که می‌تواند جان انسان‌ها را نجات دهد، افراد گرسنه بیشتری را سیر کند و دنیا (یا شاید فقط کسب‌وکار شما) را برای بهتر شدن تغییر دهد.

 

می توان از داده های بزرگ برای انجام تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده استفاده کرد

کسب و کار یا صنعت شما در آینده چگونه خواهد بود؟ آیا زمان آن رسیده است که عملیات را کاهش دهیم یا به طور کامل روی رشد و توسعه سرمایه گذاری کنیم؟ داده های بزرگ می توانند راه را از طریق تجزیه و تحلیل پیش بینی نشان دهند.

 

مشتریان شما در آینده چه می خواهند؟ نوآوری عمدتاً مربوط به پیش‌بینی این است که اتفاق بزرگ بعدی چه خواهد بود. بسیاری از تحلیلگران داده از قدرت داده های بزرگ برای توسعه ابزارهای تحلیلی پیش بینی کننده استفاده کرده اند که می تواند آینده را در داخل و خارج از کسب و کار شما پیش بینی کند. آیا بازار محصولات فعلی شما ثابت خواهد ماند یا باید از تولید سال آینده خودداری کنید؟ آیا محصول بعدی شما بر اساس بازخورد مشتریان یا احساسات عمومی مصرف کننده باید دارای ویژگی باشد؟ تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده می‌تواند تیم نوآوری شما را راهنمایی کند و همچنین بخش‌های تولید، تحقیق و توسعه و سایر بخش‌ها را مطلع کند.

 

همیشه معایب تجزیه و تحلیل داده ها را در نظر بگیرید

در حالی که اکثر نوآوری هایی که توسط کلان داده انجام می شود برای بهبود همگان است، استفاده از تجزیه و تحلیل داده ها جنبه های منفی دارد. به عنوان مثال، چه اتفاقی می‌افتد وقتی کلان داده‌ها در پیش‌بینی اینکه چه کسی به دیابت یا سکته مغزی مبتلا می‌شود، آنقدر خوب است که شرکت‌های بیمه از ارائه بیمه درمانی به آن افراد خودداری می‌کنند؟ همیشه هر گونه جنبه منفی بالقوه استفاده از کلان داده برای اهداف نوآوری خود را در نظر بگیرید. این مسئولیت اخلاقی استفاده از چنین ابزار قدرتمندی است.

داده های بزرگ را می توان برای انواع نوآوری ها استفاده کرد. تنها محدودیت واقعی آن چیزی است که می توانید با تجزیه و تحلیل داده ها تصور کنید. تیم نوآوری شما هرگز مثل قبل نخواهد بود. وقتی صحبت از نوآوری بهتر می شود، هیچ کس مانند نوآوری HYPE پشتیبان شما نیست. دانلود رایگان کتاب سفید خود را بپذیرید: اجرای نوآوری: آنچه امروز باید بدانید .