Gaano Nire-rebolusyon ng Malaking Data ang Paggawa ng Desisyon sa Mga Makabagong Negosyo

Inilathala noong Hunyo 20, 2026 | Huling na-update noong Oktubre 11, 2026

Ang pandaigdigang merkado ng big data at analytics ay nagkakahalaga ng napakalaking $274 bilyon. Ipinapakita nito kung gaano kalaki ang epekto nito sa mga negosyo ngayon. Binabago nito kung paano gumagawa ng malalaking desisyon ang mga kumpanya, mula sa simpleng panghuhula patungo sa paggamit ng datos upang gumawa ng mga pagpili.

Ang big data ay tungkol sa paghawak ng napakaraming datos na hindi kayang pamahalaan ng mga lumang pamamaraan. Sa pamamagitan ng paggamit ng teknolohiya ng big data , makakagawa ang mga kumpanya ng mga desisyon batay sa datos. Ginagawa nitong mas matalino ang mga ito at nagbubukas ng mga bagong pagkakataon para sa paglago.

Key Takeaways

• Ang pandaigdigang malaking data at ang analytics market ay nagkakahalaga ng $274 bilyon, na nagpapahiwatig ng malaking epekto nito sa mga modernong negosyo.
• Big data ay nagbibigay-daan sa data-driven paggawa ng desisyon, pagbibigay kapangyarihan sa mga organisasyon na gumawa ng matalinong mga pagpipilian at magmaneho ng madiskarteng tagumpay.
• Maaaring mapahusay ang real-time na pagsusuri sa trend sa pamamagitan ng malaking data negosyo katalinuhan, humahantong sa pinabuting pagpapatakbo kahusayan at produktibo.
• Pinapadali ng malaking data ang pagbuo ng produkto sa pamamagitan ng pagsusuri sa mga uso sa industriya at pag-uugali ng customer, na nagbibigay-daan sa inobasyon na hinihimok ng data.
• Yakap ng malaki analytics ng data ay mahalaga na ngayon para umunlad ang mga negosyo sa digital landscape.

Pag-unawa sa Kapangyarihan ng Big Data Analytics

Sa digital na mundo ngayon, binabago ng big data analytics ang takbo ng negosyo. Ang mahalaga ay ang Dami , Bilis , at Pagkakaiba-iba.

Dami: Pangangasiwa sa Napakalaking Pagdagsa ng Data

Ngayon, nakikitungo tayo sa napakaraming datos mula sa social media, mga website, at mga transaksyon. Para mapangasiwaan ito, kailangan natin ng mga advanced na storage tulad ng mga distributed file system at cloud-based storage.

Bilis: Pinapagana ang Real-Time na Pagproseso

Dahil mabilis ang pagpasok ng datos, kailangan natin itong suriin nang mabilis. Kaya naman gumagamit tayo ng stream processing at in-memory databases . Ang mga tool na ito ay nakakatulong sa atin na makagawa ng mabilis at matalinong mga desisyon.

Iba't-ibang: Pagsusuri ng Structured at Unstructured Data

Ang datos ay may iba't ibang uri, tulad ng nakabalangkas, semi-nakabalangkas, at hindi nakabalangkas. Upang maunawaan ang lahat ng ito, gumagamit kami ng natural language processing at sentiment analysis . Ang mga pamamaraang ito ay tumutulong sa amin na makahanap ng mahahalagang insight sa iba't ibang uri ng datos.

Sa pamamagitan ng paggamit ng Volume , Velocity , at Variety ng big data , makakatuklas ang mga negosyo ng mga bagong oportunidad. Mas mauunawaan nila ang mga customer, mahuhulaan ang mga pagbabago sa merkado, at mapapabuti kung paano sila gumagana. Ang pag-aaral kung paano mahusay na suriin ang data ay susi sa paggamit ng big data upang makagawa ng matalinong mga pagpili at manatiling nangunguna.

"Ang kakayahang kumuha ng data—upang maunawaan ito, iproseso ito, kunin ang halaga mula rito, mailarawan ito, maiparating ito—iyon ay magiging isang napakahalagang kasanayan sa susunod na mga dekada."

– Hal Varian, Chief Economist sa Google

Pagpapahusay ng Katumpakan ng Desisyon at Pagbabawas ng Kawalang-katiyakan

Sa mundo ngayon, ginagamit ng mga kumpanya ang data analytics upang makagawa ng mas mahusay na mga desisyon at mabawasan ang pagdududa. Gumagamit sila ng machine learning at predictive analytics upang maunawaan ang pag-uugali ng mga mamimili , mga uso sa merkado , at mga pattern ng industriya . Nakakatulong ito sa kanila na makita ang mga pagbabago, matukoy ang mga pagkakataon, at matalo ang kanilang mga karibal.

Natuklasan sa isang pag-aaral ng IDC noong 2018 na 70% ng mga pagsisikap na gawing moderno ang mga negosyo ay nabigo dahil masyadong nakatuon ang mga ito sa teknolohiya at hindi sapat sa mahusay na paggamit ng datos. Mahalaga ang paggawa ng mga desisyon gamit ang datos. Nangangahulugan ito ng paggawa ng mga pagpili batay sa mga katotohanan mula sa mga mapagkukunan tulad ng sinasabi ng mga customer, mga uso sa merkado , at impormasyon sa pananalapi. Sa ganitong paraan, nagiging mas tumpak ang mga desisyon, nagiging mas mahusay ang mga plano, mas nauunawaan ang mga customer, at nababawasan ang mga gastos.

Pagkakaroon ng Malalim na Insight sa Gawi ng Consumer

Gamit ang data analytics , matutuklasan ng mga kumpanya kung ano ang gusto ng kanilang mga customer, kung paano sila kumikilos, at kung ano ang kanilang mga problema. Ang impormasyong ito ay nakakatulong sa kanila na mag-alok ng mga personalized na karanasan, hubugin ang kanilang marketing, at lumikha ng mga bagong produkto o serbisyo na akma sa kailangan ng mga customer.

Inaasahan ang Mga Pagbabago ng Market at Mga Pattern ng Industriya

Ang pagsusuri ng datos ay nakakatulong sa mga negosyo na manatiling nangunguna sa pamamagitan ng paghula sa mga pagbabago sa merkado at mga padron ng industriya . Sa pamamagitan ng pagtukoy sa mga bagong uso at posibleng pagbabago, mababago ng mga kumpanya ang kanilang mga plano nang maaga, makakakuha ng mga bagong pagkakataon, at maiiwasan ang mga panganib. Ginagawa nitong mas malakas sila sa merkado.

" Ang paggawa ng desisyon batay sa datos ay maaaring mapabuti ang katumpakan ng desisyon sa pamamagitan ng pagbubunyag ng mga trend, pattern, at ugnayan na maaaring hindi mapansin, na humahantong sa pagbawas ng mga error sa mga estratehikong pagpili."

Ang pagdaragdag ng big data analytics sa paggawa ng desisyon ay nakakatulong sa mga kumpanya na makagawa ng mas matalino at nakabatay sa datos na mga pagpili. Ito ay humahantong sa mas mahusay na katumpakan ng desisyon at mas kaunting kawalan ng katiyakan . Sa pamamagitan ng pag-aampon sa bagong paraang ito, ang mga negosyo ay maaaring madaling makagalaw sa mabilis na nagbabagong merkado.

Pagpapabuti ng Kahusayan sa Pagpapatakbo at Produktibidad

Sa mahirap na ekonomiya ngayon, kailangang gumamit ang mga kumpanya ng big data analytics upang mas mapabuti ang kanilang mga daloy ng trabaho at magamit nang matalino ang mga mapagkukunan. Nakakatulong ang big data na makagawa ng matalinong mga desisyon sa pamamagitan ng pagbibigay ng mga insight. Ginagawa nitong mas maayos ang takbo ng mga kumpanya, awtomatiko ang mga nakakabagot na gawain, at hinahayaan silang tumuon sa mga bagong ideya at paglago.

Ang malaking data ay maraming paraan upang makatulong sa pagpapatakbo ng mga bagay na mas mahusay at mas mahusay. Sa pamamagitan ng pagtingin sa maraming data, ang mga kumpanya ay maaaring:

1. Gawing mas mahusay ang mga proseso at workflow gamit ang data.
2. Bawasan ang basura at inefficiency sa pamamagitan ng paghahanap kung saan mapapabuti.
3. Gawing mas malinaw ang mga bagay at makipag-usap nang mas mahusay sa pamamagitan ng pagbabahagi ng data sa lahat.
4. Panatilihing tumpak at kalidad ang mga bagay sa pamamagitan ng pagmamasid nang mabuti sa mga proseso at KPI.
5. Tingnan kung paano nangyayari ang mga bagay at kung sino ang mahusay sa pamamagitan ng pagsuri sa iba't ibang mga proyekto at kung paano ang mga empleyado.

Gumagamit ang FedEx ng data analytics upang mapabuti ang pandaigdigang network ng paghahatid nito. Tinitingnan nito ang lagay ng panahon, kung gaano karaming mga pakete ang mayroon, at mga pattern ng trapiko. Nakabawas ito sa mga gastos at nakapagpasaya sa mga customer.

Dahil mas mataas ang posibilidad ng resesyon, kailangang gamitin ng mga kumpanya ang datos upang manatiling matatag at manguna. Sa pamamagitan ng paggamit ng big data analytics, mabilis silang makakapag-adjust, makakagawa ng matalinong mga pagpili, at lalakas kapag bumabagsak ang ekonomiya.

"Ang mahusay na paggamit ng data ay maaaring makatulong sa mga kumpanya na manatiling matatag at mapagtagumpayan ang isang pag-urong."

Pag-optimize ng Supply Chain Management

Sa mabilis na takbo ng mundo ng negosyo ngayon, ang big data analytics ay mahalaga para sa pagpapabuti ng supply chain. Sa pamamagitan ng paggamit ng maraming datos, mas mauunawaan ng mga kumpanya ang kanilang supply chain. Nakakatulong ito sa kanila na mahulaan ang mga problema, makagawa ng mabilis na mga plano, at mapanatiling maayos ang takbo ng mga produkto at serbisyo.

Pagtataya ng mga Pagkagambala at Paglikha ng mga Agile na Istratehiya

Ang pag-alam sa mga problema bago pa man ito mangyari ay mahalaga para mapanatiling maayos ang takbo ng mga bagay-bagay at mapasaya ang mga customer. Gamit ang advanced analytics at predictive models , maaaring matukoy ng mga kumpanya ang mga isyu, mahulaan ang mga pagbabago sa merkado, at makapagplano nang maaga. Sa ganitong paraan, mabilis silang makakapag-adjust at makakapanatiling nangunguna sa laro.

Pagtitiyak ng Walang Harang na Daloy ng Mga Produkto at Serbisyo

Ang paggamit ng Supply Chain Analytics ay nakakatulong sa mga kumpanya na pamahalaan ang stock, mas mahusay na makipagtulungan sa mga supplier, at mapabuti kung paano nila inililipat ang mga produkto. Ang pagkakita sa nangyayari sa totoong oras ay nakakatulong sa kanila na makagawa ng mabilis na mga desisyon. Pinapanatili nitong maayos ang daloy ng mga produkto at serbisyo, na ginagawang masaya at tapat ang mga customer.

"Ang malaking data analytics ay nagbibigay ng malawak na pagtingin sa supply chain, mula sa pagkuha ng mga hilaw na materyales hanggang sa paghahatid ng huling produkto. Sa pamamagitan ng pagtingin sa impormasyon ng supplier, mga antas ng stock, kung paano gumagalaw ang mga kalakal, at kung ano ang gusto ng mga customer, maaaring mahulaan ng mga kumpanya ang mga problema at magplano nang maaga. Pinapanatili nitong gumagalaw ang mga kalakal at serbisyo nang walang sagabal.”

Ang pagsasama-sama ng Supply Chain Management at big data analytics ay nakakatulong sa mga kumpanya na gumana nang mas mahusay, makatipid ng pera, at manatiling mapagkumpitensya sa merkado.

Paglalaan ng Mapagkukunan at Mga Istratehiya sa Pamamahala ng Gastos

Binago ng malaking data analytics kung paano pinamamahalaan ng mga negosyo ang mga mapagkukunan at gastos. Nagbibigay-daan ito sa mga kumpanya na makita nang malinaw ang kanilang paggastos at mahanap kung saan sila nag-aaksaya ng pera. Nakakatulong ito sa kanila na maglagay ng pera sa mga bagay na lumalago, nagpapabago, at nagpapasaya sa mga customer.

Pagtukoy sa mga Lugar ng Hindi Kailangang Paggastos

Gumagamit ang data-driven na pagtataya ng nakaraang data at mga algorithm sa pag-aaral upang gawing mas mahusay ang mga negosyo. Nakakatulong itong mahulaan kung anong mga mapagkukunan ang kakailanganin nila at kung paano pinakamahusay na gamitin ang mga ito. Sa ganitong paraan, maiiwasan ng mga kumpanya ang pag-aaksaya ng mga mapagkukunan at mapanatili ang mga proyekto sa track.

Pag-maximize ng Return on Investment

Ang big data analytics ay nakakatulong sa mga kumpanya na gumawa ng mas matalinong mga pagpili kung saan gagastusin ang kanilang pera. Ang mga pangunahing aspeto ng pagtataya ng mapagkukunan sa Teknolohiya ng Impormasyon ay kinabibilangan ng alokasyon ng mga tauhan, pagpaplano ng imprastraktura, pagtatantya ng badyet, pagtatantya ng oras at gawain, pagtatasa ng panganib, pagpaplano ng scalability, at paggawa ng desisyon batay sa datos . Ang pamamaraang ito ay nakakatulong sa mga negosyo na tumakbo nang mas mahusay, mas makabago, at manatiling nangunguna sa merkado.

Ang paggamit ng mga estratehiya sa Resource Allocation , Cost Management , at ROI Optimization mula sa big data analytics ay nagbibigay sa mga negosyo ng malaking kalamangan. Nakakatulong ito sa kanila na kumita ng mas maraming pera at nag-aalok ng malaking halaga sa mga customer.

Malaking Data, Paggawa ng Desisyon: Isang Mabisang Kumbinasyon

Sa mundo ngayon, ang malaking datos at paggawa ng desisyon ay nagtutulungan upang baguhin kung paano tumatakbo ang mga kumpanya. Sa pamamagitan ng paggamit ng big data analytics, nakakakuha tayo ng mga insight na nakabatay sa datos . Ang mga insight na ito ay nakakatulong sa estratehikong pagpaplano at nagbibigay sa atin ng kalamangan sa kompetisyon.

Ang mga kumpanyang gumagamit ng data ay mas mahusay. Sila ay 23 beses na mas malamang na makakuha ng mga bagong customer, 6 na beses na mas malamang na panatilihin sila, at 19 na beses na mas malamang na kumita. Ang paggamit ng data ay maaaring tumaas ang mga kita ng hindi bababa sa 8%. Nakakatulong ito na makita ang mga pattern, trend, at pagkakataon sa merkado para sa mas mabilis, mas matalinong mga desisyon.

Halimbawa, nakakuha ang Red Roof Inn ng 10% higit pang mga bisita sa pamamagitan ng paggamit ng data ng panahon at flight para sa mga naka-target na ad. Nakita ng Coca-Cola na tumaas nang 4 na beses ang mga pag-click sa mga social media ad sa mga personalized na data-driven na ad.

"Ang paggamit ng malaking datos at analytics ay nagbibigay-daan sa mga organisasyon na iproseso at suriin ang malalaking dami ng nakabalangkas at hindi nakabalangkas na datos, binubuksan ang mga nakatagong pattern at gumagawa ng mga hula o rekomendasyon na nagtutulak sa estratehikong pagpaplano at paggawa ng desisyon ."

Sa pamamagitan ng pagsasama-sama ng malaking datos (big data) at mga sistemang tulad ng ERP at CRM, maaaring masubaybayan ng mga kumpanya ang iba't ibang aspeto nang real-time. Nakakatulong ito sa paggawa ng mga desisyong batay sa datos . Ang mga desisyong ito ay nagpapabuti sa mga operasyon, nagpapababa ng mga panganib, at nagpapasaya sa mga customer.

Habang ginagamit ng mga kumpanya ang paggawa ng desisyon na nakabatay sa datos , nauuna sila sa inobasyon, nagagawa nang mas mahusay ang mga bagay-bagay, napapasaya ang mga customer, at napapamahalaan ang mga panganib. Ang mga ito ay susi para sa mahusay na pagganap sa mundong nakatuon sa datos ngayon at sa hinaharap.

Pagtagumpayan ang mga Hamon at Panganib

Ang mga negosyong naglalayong gumamit ng malaking data ay nahaharap sa malalaking hamon at panganib. Isang malaking alalahanin ay ang privacy at seguridad ng data . Mahalaga ang pagpapanatiling ligtas ng sensitibong impormasyon. Nangangahulugan ito ng paggamit ng matibay na encryption, pagkontrol kung sino ang maaaring maka-access dito, at pagsunod sa mga batas tulad ng GDPR at CCPA.

Ang paghawak ng napakaraming datos ay isa pang malaking hamon. Upang mapamahalaan ito, kailangan ng mga kumpanya ng mga scalable system, cloud computing , at mga paraan upang mag-imbak ng datos sa maraming lugar.

Pagsusumikap sa Kalidad at Pagkakaaasahan ng Data

Napakahalaga ang pagkuha ng tamang kalidad at pagiging maaasahan ng datos . Ang maling datos ay maaaring humantong sa mga maling desisyon. Upang maitama ito, kailangan ng mga kumpanya ng matibay na patakaran para sa pamamahala ng datos, paglilinis nito, at pagsusuri sa katumpakan nito.

Sa pamamagitan ng pagharap sa mga hamong ito, masusulit ng mga kumpanya ang malaking data. Ito ay humahantong sa mas mahusay na mga desisyon at tagumpay sa negosyo.

"Ang mga organisasyong may mataas na data-driven ay tatlong beses na mas malamang na mag-ulat ng makabuluhang pagpapabuti sa paggawa ng desisyon."

Pagpapatupad ng Big Data Analytics sa Business Operations

Sa kasalukuyan, ang paggamit ng big data analytics ay susi sa paggawa ng matalinong mga pagpili at pananatiling nangunguna. Upang masulit ang big data analytics, tumuon sa tatlong pangunahing aspeto: pagbuo ng isang kulturang nakabase sa datos , pagpili ng mga tamang tool at teknolohiya , at pagpapalago ng talento at kadalubhasaan sa analytics.

Pagbuo ng Kultura na Batay sa Data

Ang unang hakbang ay ang paglikha ng isang kulturang nakabatay sa datos . Nangangahulugan ito ng pagsira sa mga hadlang sa pagitan ng mga departamento, mas mahusay na pagtutulungan, at paggawa ng mga pagpili batay sa datos. Sa pamamagitan ng pagpapahintulot sa mga empleyado na gamitin at maunawaan ang datos, ginagawa mong isang makapangyarihang kasangkapan ang datos para sa kumpanya.

Pagpili ng Mga Tamang Tool at Teknolohiya

Mahalagang pumili ng mga tamang tool at teknolohiya sa analytics upang magamit nang maayos ang malaking data. Dapat mong itugma ang iyong mga pagpipilian sa kung ano ang kailangan ng iyong kumpanya. Gumamit ng mga cloud-based na platform at analytics software na madaling gamitin upang maayos na mapangasiwaan ang data.

Pagbuo ng Talento at Dalubhasa sa Analytics

Napakahalaga ang pagkakaroon ng isang malakas na pangkat ng mga propesyonal sa analytics . Gumugol sa patuloy na pag-aaral at pagsasanay upang mapalakas ang mga kasanayan sa pagsusuri ng iyong pangkat . Siguraduhing lahat ay makakagamit nang maayos ang datos upang makatulong sa paggawa ng matalinong mga desisyon.

Sa pamamagitan ng pagtuon sa tatlong lugar na ito, ang mga kumpanya ay maaaring gumamit ng malaking data analytics nang maayos. Ito ay humahantong sa mas mahusay na pagbabago, mas mahusay na mga operasyon, at mas matalinong mga pagpipilian na makakatulong sa kanilang magtagumpay sa paglipas ng panahon.

"Ang matagumpay na pagpapatupad ng malaking data analytics ay nangangailangan ng isang holistic na diskarte na tumutugon sa mga tao, proseso, at teknolohiya sa loob ng isang organisasyon."

Ang Kinabukasan ng Big Data at Paggawa ng Desisyon

Ang hinaharap ng malaking data at paggawa ng desisyon ay malapit na nauugnay sa AI at ML. Ang mga tool na ito ay nagiging mas mahusay at mas tumpak. Nangangahulugan ito na magbabago ang mga negosyo kung paano sila gumagawa ng mga desisyon.

Ang real-time na pagsusuri ng data ay isang malaking trend. Gumagamit ang mga kumpanya ng teknolohiya tulad ng Snowpipe at Dataflow Prime para mapabilis ang pagsusuri ng data. Nagbibigay-daan ito sa kanila na gumawa ng mas mabilis, mas matalinong mga desisyon. Ang AI at ML ay nagiging mas karaniwan din, na tumutulong sa mga gawain tulad ng pagsubaybay at pag-diagnose sa pangangalagang pangkalusugan at pagmamanupaktura.

Ang pagpapanatiling malinis ng datos at pagsunod sa mga patakaran tulad ng GDPR at CCPA ang magiging susi. Ang mga kagamitang tulad ng Monte Carlo ay nakakatulong na matukoy ang mga isyu sa datos at mapanatiling maayos ang mga desisyon. Ang cloud tech at mga modernong kagamitan sa business intelligence ay nakakatulong din sa paggamit ng big data. Ginagawa nitong mas madali ang pagproseso at pag-visualize ng datos para sa mas mahusay na mga desisyon.

Mas maraming tao ang gagamit ng malaking data nang hindi nangangailangan ng maraming tech na kasanayan. Ito ay salamat sa mga tool na walang code at low-code. Ginagawa nitong kapaki-pakinabang ang malaking data para sa lahat ng uri ng negosyo. Ang engineering ng analytics at visual analytics ay ginagawang mas simple para sa lahat na gumamit ng malaking data para sa matalinong mga desisyon.

Sa mas maraming data na ginagawa araw-araw, magiging mahalaga ang AI at ML. Tumutulong sila na makahanap ng mahahalagang insight at gumabay sa mga desisyon. Totoo ito para sa pananalapi, retail, at higit pa. Ang hinaharap ng malaking data at paggawa ng desisyon ay puno ng mga posibilidad para sa mga negosyo.

"Ang kinabukasan ng malaking datos at paggawa ng desisyon ay nakasalalay sa tuluy-tuloy na integrasyon ng artificial intelligence at machine learning , na nagbibigay-daan sa mga negosyo na makakuha ng mga real-time na insight at makagawa ng mas matalinong mga desisyon na batay sa datos."

Pagsasama sa Artificial Intelligence at Machine Learning

Ang big data analytics ay umabot sa mga bagong antas sa pamamagitan ng paggamit ng Artificial Intelligence (AI) at Machine Learning (ML). Habang lumalaki ang laki, bilis, at pagkakaiba-iba ng datos , ginagamit ng mga kumpanya ang kombinasyong ito upang makakuha ng mas malalim na kaalaman. Nakakatulong ito sa kanila na gumawa ng mas mahusay na mga desisyon at makabago.

Ang malaking data ay nagbibigay sa AI at ML ng malalaking dataset na kailangan nilang matutunan at makita ang mga pattern. Pagkatapos, tinutulungan ng AI at ML ang mga negosyo na makakuha ng mga tumpak na insight mula sa mga dataset na ito. Binabago nito kung paano gumagawa ng mga desisyon ang mga kumpanya.

Magkasama, ang big data at AI ay lumilikha ng mga advanced na predictive model . Nakakakuha rin sila ng mga automated insight . Nagbibigay-daan ito sa mga kumpanya na mahulaan ang mga trend sa merkado , mapabuti ang mga karanasan ng customer, at magpatakbo ng mga operasyon nang mas mahusay kaysa dati.

Halimbawa, ang Predictive Analytics na pinapagana ng AI ay gumagamit ng big data upang hulaan kung ano ang susunod na gagawin ng mga customer. Natutukoy nito ang mga panganib at nakakatulong na magamit nang mas mahusay ang mga mapagkukunan. Ang Automated Insights mula sa big data at AI ay tumutulong sa mga kumpanya na gumawa ng mabilis at matalinong mga desisyon. Pinapalakas nito ang produktibidad at kakayahang makipagkumpitensya.

Ang kombinasyon ng Artificial Intelligence , Machine Learning , at Data Analytics ay lalong gumaganda. Ang mga kumpanyang gagamit ng kombinasyong ito ay magiging handa para sa digital age. Mananatili silang nangunguna sa mga kompetisyon.

"Kung mas maraming data ang magagamit sa AI, mas matututo at mapapahusay nito ang mga kakayahan sa pagkilala ng pattern."

Konklusyon

Binago ng big data analytics ang paraan ng paggawa ng mga desisyon ng mga negosyo ngayon. Sa pamamagitan ng paggamit ng maraming datos at bagong teknolohiya, maraming matututunan ang mga kumpanya at makakagawa ng matalinong mga pagpili. Nakakatulong ito sa kanila na manatiling nangunguna sa isang mahirap na merkado.

Habang patuloy na nagbabago ang digital na mundo, ang paggamit ng big data analytics na may kasamang mga bagong teknolohiya tulad ng AI at machine learning ay mahalaga. Mahalaga para sa mga negosyo na maging matagumpay sa hinaharap.

Ang mga kumpanyang tulad ng Kroger, Tesla, at Sprint ay nakakita ng malalaking benepisyo mula sa big data . Ginagamit nila ito upang mapanatiling masaya ang mga customer, magamit nang mas mahusay ang mga mapagkukunan, at magtrabaho nang mas mahusay. Gayundin, mayroong malaking pangangailangan para sa mga eksperto sa big data at malaki ang kanilang suweldo. Ipinapakita nito kung gaano kahalaga para sa mga kumpanya na maging mas mahusay sa paggamit ng big data.

Malaki ang nababago ng digital transformation sa negosyo. Ang mga kumpanyang gumagamit ng big data at bagong teknolohiya ay mauuna at mangunguna sa kanilang mga larangan. Ang kinabukasan ng paggawa ng mga desisyon ay tungkol sa pagsasama-sama ng mga kasanayan ng tao at katalinuhan ng makina. Ang big data ay magbibigay sa atin ng mga kaalamang kailangan natin.

Source Links

• https://www.park.edu/blog/how-big-data-is-revolutionizing-business-strategy-and-operations/
• https://elearningindustry.com/the-impact-of-big-data-analytics-on-business-decision-making
• https://www.rib-software.com/en/blogs/data-driven-decision-making-in-businesses
• https://www.forbes.com/councils/forbesbusinessdevelopmentcouncil/2022/08/29/using-big-data-and-data-analytics-for-better-business-decisions/
• https://www.linkedin.com/pulse/from-data-chaos-actionable-insights-role-big-analytics-charles-obika
• https://www.linkedin.com/pulse/impact-big-data-business-decision-making-brief-guide-dr-amr-okasha-obqsf
• https://atlan.com/data-driven-decision-making/
• https://www.ibm.com/think/topics/data-driven-decision-making
• https://exclaimer.com/blog/data-driven-decision-making-strategic-leadership/
• https://medium.com/@analyticsemergingindia/5-ways-to-use-data-analytics-to-improve-your-operational-efficiency-ab86df0ecee0
• https://gtcsys.com/faq/how-can-big-data-help-in-improving-operational-efficiency/
• https://community.nasscom.in/communities/analytics/5-ways-data-can-increase-operational-efficiency-and-productivity-economic
• https://www.linkedin.com/pulse/leveraging-big-data-analytics-optimized-supply-chain-joseph
• https://www.onefederalsolution.com/utilizing-big-data-analytics-to-improve-logistics-and-supply-chain-management/
• https://benjamingordon.me/harnessing-insights-the-role-of-big-data-in-supply-chain-optimization/
• https://www.cogentinfo.com/resources/from-data-to-decisions-how-it-projects-leverage-forecasting-for-resource-allocation
• https://jake-jorgovan.com/blog/big-data-analytics-transforming-decision-making-in-healthcare-businesses
• https://www.digitalocean.com/resources/articles/data-driven-decision-making
• https://gapscout.com/blog/5-data-driven-decision-making-examples/
• https://myabcm.com/how-to-use-big-data-and-analytics-for-decision-making/
• https://media.inti.asia/read/datadriven-decision-making-unleashing-the-power-of-big-data
• https://www.geeksforgeeks.org/overcoming-big-data-challenges-strategies-for-efficient-management-and-analysis/
• https://www.macheye.com/blog/challenges-and-benefits-of-data-driven-decision-making/
• https://inoxoft.com/blog/5-major-challenges-of-big-data-and-ways-to-solve-them/
• https://www.impressico.com/blog/impacts-of-big-data-analytics/
• https://www.institutedata.com/us/blog/big-data-analytics-for-business-intelligence/
• https://www.montecarlodata.com/blog-the-future-of-big-data-analytics-and-data-science/
• https://www.oneadvanced.com/news-and-opinion/the-role-of-big-data-and-ai-in-decision-making-leveraging-technologies-for-business-success/
• https://gxait.com/business-strategy/leveraging-big-data-analytics-for-enhancing-small-business-decision-making/
• https://www.qlik.com/us/augmented-analytics/big-data-ai
• https://www.techtarget.com/searchenterpriseai/tip/How-do-big-data-and-AI-work-together
• https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC8733917/
• https://www.simplilearn.com/how-big-data-can-influence-decision-making-article