ビッグデータをいかに企業収益につなげるかは、会社のデッドストックになりつつある大量のデータの有効活用にかかっています。さまざまな業界や業種によって、ビジネスモデルが違うために、利用するデータ分析手法とデータは必然的に変わってきます。流通・小売業界では、蓄積された社内データを、クロスセル分析やポートフォリオ分析し、企業戦略の判断材料として、活用しています。
ビッグデータをいかに企業収益につなげるかは、会社のデッドストックになりつつある大量のデータの有効活用にかかっています。さまざまな業界や業種によって、ビジネスモデルが違うために、利用するデータ分析手法とデータは必然的に変わってきます。通信・ソフトウェア業界では、蓄積された社内データを、解約率分析やクロスセル分析、ポートフォリオ分析し、企業戦略の判断材料として、活用しています。
ビッグデータをいかに企業収益につなげるかは、会社のデッドストックになりつつある大量のデータの有効活用にかかっています。さまざまな業界や業種によって、ビジネスモデルが違うために、利用するデータ分析手法とデータは必然的に変わってきます。総合商社業界では、蓄積された社内データを、販売分析やエリア分析し、企業戦略の判断材料として、活用しています。
ビッグデータをいかに企業収益につなげるかは、会社のデッドストックになりつつある大量のデータの有効活用にかかっています。さまざまな業界や業種によって、ビジネスモデルが違うために、利用するデータ分析手法とデータは必然的に変わってきます。銀行や証券会社など金融業界では、蓄積された社内データを、予実分析やポートフォリオ分析し、企業戦略の判断材料として、活用しています。
ビッグデータをいかに企業収益につなげるかは、会社のデッドストックになりつつある大量のデータの有効活用にかかっています。さまざまな業界や業種によって、ビジネスモデルが違うために、利用するデータ分析手法とデータは必然的に変わってきます。外食業界では、蓄積された社内データを、回転率分析し、企業戦略の判断材料として、活用しています。
