Главная » Разное » Бкг анализ пример

Бкг анализ пример


Пример построения и анализа — PowerBranding.ru

С помощью данного примера матрицы БКГ предприятия Вы сможете без особых усилий оптимизировать ассортиментный портфель компании. Пример содержит подробное описание каждого шага в построении матрицы БКГ, шаблон построения матрицы БКГ в Excel и рекомендации по возможным выводам, которые должны быть сделаны в результате анализа матрицы БКГ.

Рис.1 Матрица БКГ

Теоретическая справка

Перед изучением примера матрицы БКГ рекомендуем прочитать подробную статью «Матрица Бостонской Консалтинговой Группы: подробный обзор» с описанием основных показателей и принципов работы матрицы БКГ, с рекомендациями по составлению идеального портфеля и интерпретации результатов.

Первый шаг: Сбор исходной информации

Соберите данные по продажам и прибыли анализируемых групп в единую таблицу.

Второй шаг: Расчет темпа роста рынка

Рассчитайте средневзвешенный темп роста рынка по каждой товарной группе. Если средневзвешенный темп роста рынка рассчитать не представляется возможным, допускается использование в модели просто доли рынка.

В соответствии с получившимися данными определите по каждому товару в анализе темп роста рынка:

  • если темп роста меньше 10% — «низкий»
  • если темп роста рынка более 10% — «высокий»

Третий шаг: Расчет доли рынка товара

Рассчитайте относительную долю рынка каждого товара. В соответствии с получившимися данными определите по каждому товару: является относительная доля рынка «низкой» или «высокой».

  • если значение относительной доли рынка меньше 1 — «низкая»
  • если значение относительной доли рынка больше 1 — «высокая»


Если относительную долю рынка рассчитать невозможно из-за отсутствия информации, допускается использовать упрощенный вариант:

  • если по Вашей экспертной оценке доля Вашего товара меньше доли ключевого конкурента — ставьте «0»
  • если по Вашей экспертной оценке доля Вашего товара больше доли ключевого конкурента — ставьте «1»

Четвертый шаг: Пример построения матрицы БКГ по объему продаж

Теперь, зная относительную долю рынка товара и темп роста рынка, Вы можете определить для каждого продукта в портфеле компании его место в матрице БКГ.

На основе получившейся информации постройте матрицу БКГ, отразив в каждой ячейке название товара, объем продаж и суммарный объем продаж на группу.

Анализ по объему продаж позволяет судить о том, насколько портфель компании сбалансирован, помогает правильно расставить приоритеты по развитию товаров и выделить ключевые направления бизнеса.

Пятый шаг: Пример построения матрицы БКГ по объему прибыли

Постройте аналогичную матрицу БКГ по прибыли, отразив в каждой ячейки название товара, объем прибыли и суммарную прибыль на группу.

Анализ по объему прибыли позволяет судить о возможности инвестиций и поддержки новых товаров компании, помогает расставить приоритеты в поддержке товарных групп.

Шестой шаг: Проведение анализа, выводы и разработка стратегии

Проанализируйте получившиеся матрицы БКГ по объему продаж и прибыли, напишите выводы и определите стратегию развития портфеля компании.

Ключевые выводы должны описывать: (Подробные стратегии развития групп по матрице БКГ читайте в статье: Матрица БКГ. Основы)

  • сбалансирован портфель или есть явные отклонения от идеального портфеля?
  • какие товарные группы стоит развивать, какие товарные группы следует сокращать?
  • приоритеты в развитии ассортимента компании?
  • способна ли прибыль от текущих проектов обеспечить поддержку новых товаров?
  • достаточно ли у компании товаров, способных обеспечить будущие денежные доходы?
  • какой стратегии в развитии каждой товарной группы стоит придерживаться для максимизации будущих доходов?
  • стоит ли ввести какие-то дополнительные товары в ассортимент?
Готовые решения

У нас есть готовый шаблон, с помощью которого вы с легкостью сможете применить теоретические знания данной статьи на практике. Скачать шаблон для построения матрицы БКГ в формате Excel можно в разделе «Полезные шаблоны по маркетингу».

Твитнуть

         

Please enable JavaScript to view the comments powered by Disqus. comments powered by

основы построения с наглядным примером в Excel — PowerBranding.ru

Начнем с определения. Матрица БКГ (также называется матрица «рост- доля рынка»») разработана Бостонской Консалтинговой Группой в конце 1960-х годах и является одной из первых моделей портфельного анализа.

Как построить матрицу БКГ? Что означают оси и элементы матрицы, как их рассчитать? Какая информация необходимая для проведения анализа? Как сделать правильные выводы и использовать матрицу максимально эффективно для бизнеса? Какие стратегии по матрице БКГ существуют? Ответы на все описанные вопросы содержатся в данной статье. Самое подробное, наглядное и простое описание модели БКГ с наглядным примером в Excel, а также с готовым шаблоном.

Оглавление:

  1. Сущность матрицы БКГ
  2. Основные показатели матрицы БКГ
  3. Интерпретация и анализ матрицы БКГ
  4. Идеальный портфель по модели БКГ
  5. Стратегические решения при анализе матрицы
  6. Ограничения в использовании матрицы

Что такое матрица БКГ?

В основе матрицы БКГ заложено две гипотезы:

  • лидирующая компания в сегменте имеет конкурентное преимущество в издержках производства, а значит и самый высокий уровень рентабельности на рынке.
  • для того, чтобы эффективно функционировать в быстрорастущих сегментах, компания должна инвестировать в развитие товара на высоком уровне; и наоборот, присутствие на рынке с низкими темпами роста позволяет сокращать расходы на развитие товара.

Основной смысл модели в 1 предложении: матрица БКГ предполагает, что компания для обеспечения продуктивного прибыльного долгосрочного роста должна генерировать и извлекать денежные средства из успешных бизнесов на зрелых рынках и инвестировать их в быстро растущие привлекательные новые сегменты, укрепляя в них положение своих товаров и услуг для получения в будущем устойчивого уровня дохода.

Рис.1 Пример таблицы БКГ

Таким образом, основной задачей модели БКГ является определение приоритетов в развитии ассортиментных единиц компании, определение ключевых направлений для будущих инвестиций. Метод помогает ответить на вопрос «Инвестиции в развитие каких товаров и услуг будут наиболее прибыльными?» и разработать долгосрочные стратегии развития каждой единицы ассортимента.

Какие товары можно анализировать в модели БКГ?

  • Отдельные направления бизнеса компании, не связанные между собой. Например, страхование и производство газированных напитков
  • Отдельные группы товаров, реализуемые предприятием на одном рынке. Например, страхование жизни, страхование автомобилей, страхование жилых помещений и т.п.
  • Отдельные единицы товаров и услуг в рамках одной группы товаров. Например, страхование автомобилей может быть: ОСАГО, КАСКО, дополнительное страхование, и т.п.

Читайте также: другие модели, позволяющие оценить перспективы бизнеса:

Основные показатели матрицы

Построение матрицы БКГ начинается с расчета трех показателей по каждой товарной группе, включенной в модель: относительная доля рынка товара компании, темп роста рынка и объем продаж/ прибыли анализируемых товарных групп.

Расчет относительной доли рынка

Рассчитывается делением абсолютной доли рынка товара компании на анализируемом сегменте на долю рынка ведущего конкурента в анализируемом сегменте. Относительная доля рынка откладывается по горизонтальной оси матрицы и является показателем конкурентоспособности товара компании в отрасли.

Если значение относительной доли рынка товара компании больше единицы, то товар компании занимает сильное положение на рынке и имеет высокую относительную долю рынка. Если значение относительной доли рынка меньше единицы, то товар компании имеет более слабые позиции на рынке в сравнении с ведущим конкурентом и его относительная доля считается низкой.

Пример расчета относительной доли рынка:

Компания оперирует в двух сегментах : завтраки и приправы. В сегменте » завтраки» доля компании 40%, а доля ключевого конкурента 20%. В сегменте «приправы» доля компании составляет 10%, а доля ключевого конкурента 30%.

Относительная доля рынка компании в сегменте «завтраки» будет составлять 40%/20% = 2, что больше 1, а значит показатель высокий.

Относительная доля рынка в сегменте » приправы» будет составлять 10%/30%=0,33, что меньше единицы, а значит показатель низкий.

Расчет темпов роста рынка

Откладывается по вертикальной оси матрицы БКГ и является показателем зрелости, насыщенности и привлекательности рынка, на котором компания реализует свои товары или услуги. Рассчитывается как средне взвешенное значение среди всех сегментов рынка, на которых действует компания.

Если показатель темпа роста рынка больше 10% — рынок быстрорастущий или рынок с высоким темпом роста. Если показатель роста рынка меньше 10% — рынок медленно растущий или рынок с низким темпом роста.

Пример расчета темпа роста рынка:
  • Исходная информация: 3 рыночный сегмента А, В, С.
  • Средневзвешенный темп роста рынка А = (годовой темп роста рынка А в % * годовая емкость рынка А, руб)/ (Сумму емкостей рынка А+В+С, в руб)

Объем продаж в модели БКГ

Объем продаж показывается в матрице через размер окружности. Чем больше размер, тем выше объем продаж. Информация собирается на основе имеющейся внутренней статистики компании и представляет наглядно, на каких рынках концентрируются основные денежные средства компании.

Рис.2 Пример заполненной матрицы БКГ предприятия:

Вы знаете теорию и ва нужна только практика?

Читайте готовый пошаговый пример построения матрицы БКГ в отдельной статье «Матрица БКГ на примере предприятия». Пример содержит четкие и понятные инструкции о том, как правильно рассчитать показатели, используемые в модели, а также как сделать правильные выводы на основе составленной матрицы. Пример также включает шаблон построения и анализа матрицы БКГ в формате Excel.

Подробное описание четырех квадрантов матрицы

В результате построения матрицы БКГ все товарные группы или отдельные продукты компании разбиваются на 4 квадранта. Стратегия развития товарной группы зависит от того, в каком квадранте находится товар. Каждый квадрант имеет отдельные рекомендации.

Рис.3 Описание четырех квадрантов матрицы БКГ

Первый квадрант: «вопросительные знаки» или «трудные дети»

В первом квадранте матрицы БКГ находятся такие направления бизнеса компании, которые представлены в быстрорастущих отраслях или сегментах, но имеют низкую долю рынка или, другими словами, занимают слабое положение на рынке. Такие виды деятельности требуют высокого уровня инвестиций для того, чтобы расти в соответствии с рынком и укреплять положение товара на рынке.

При попадании направления бизнеса в данный квадрант матрицы БКГ предприятие должно решить, есть ли сейчас достаточные ресурсы для развития товара на данном рынке (в таком случае: инвестиции направляются в развитие знания и ключевых преимуществ товара, в интенсивный прирост доли рынка). Если компания не обладает достаточными ресурсами для развития товара в данных рынках — товары не развиваются.

Второй квадрант: «звезды»

Во втором квадранте матрицы БКГ находятся направления бизнеса компании, которые являются лидерами в своей быстро растущей отрасли. Компания должна поддерживать и укреплять данный вид бизнеса, а значит не снижать, а, возможно, и увеличивать инвестиции.

На данные направления бизнеса должны быть выделены одни из лучших ресурсов компании( персонал, научные разработки, денежные средства) Данный вид бизнеса является будущим стабильным поставщиком денежных средств для компании.

Третий квадрант: «дойные коровы»

Представляет собой направления бизнеса с высокой относительной долей рынка на медленно растущих или даже стагнирующих рынках. Товары и услуги компании, представленные в данном квадранте матрицы БКГ являются основными генераторами прибылей и денежных средств.

Данные товары не требуют высоких инвестиций, только на поддержание текущего уровня продаж. Компания может использовать денежный поток от реализации таких товаров и услуг для развития своих более перспективных направлений бизнеса — «звезд» или » вопросительных знаков».

Четвертый квадрант: «собаки»

В данном квадранте матрицы БКГ сосредоточены направления бизнеса с низкой относительной долей рынка в медленно растущих или стагнирующих рынках. Данные направления бизнеса обычно приносят мало прибыли и являются неперспективными для компании. Стратегия работы с данными товарами: сокращение всех инвестиций, возможное закрытие бизнеса или его продажа.

Сбалансированный портфель по матрице БКГ

Идеальный портфель должен состоять из 2 групп товаров:

  • Товаров, способных обеспечивать компанию свободными денежными ресурсами для возможности инвестирования в развитие бизнеса. (звезды и дойные коровы)
  • Товаров, находящихся на стадии внедрения на рынок и на стадии роста, нуждающихся в инвестировании и способных обеспечить будущую стабильность и устойчивость компании (вопросительные знаки)

Другими словами, товары первой группы обеспечивают текущее существование компании, товары второй группы обеспечивают будущие доходы компании.

Какие формулировать выводы при анализе матрицы

Решения, которые должны быть приняты при анализе:

1. Для каждого товара в матрице БКГ должна быть принята стратегия развития. Верную стратегию помогает определить положение товаров внутри матрицы:

  • Для «звезд» — сохранение лидерства
  • Для «собак» — уход с рынка или снижение активности
  • Для «знаков вопроса» — инвестирование или селективное развитие
  • Для «дойных коров» — получение максимальной прибыли

2. Товары, попавшие в группу «собаки» должны быть исключены из портфеля в максимально быстрые сроки. Эта группа тянет компанию вниз, лишает свободных денежных средств, съедает ресурсы. Альтернативой исключения из портфеля может являться обновление и репозиционирование продукта.

3. При недостатке текущих свободных средств должны быть разработаны программы по увеличению количества «дойных коров» или «звезд» в долгосрочной перспективе, а в краткосрочной перспективе сокращен выпуск новых товаров (так как компания не в состоянии на необходимом уровне поддерживать развитие всех новинок)

4. При недостатке будущих средств необходимо вводить в портфель большее количество новых продуктов, способных стать «звездами» или «дойными коровами» в будущем

Ограничения и недостатки матрицы БКГ

  • Темп роста рынка не может говорить о привлекательности отрасли в целом. Существует множество факторов влияющих на привлекательность сегмента — входные барьеры, макро и микро экономические факторы. Темп роста рынка не говорит, насколько тренд будет долгосрочным.
  • Темп роста рынка не говорят о прибыльности отрасли, так как при высоких темпах роста и низких входных барьерах может возникнуть интенсивная конкуренция и ценовая конкуренция, что сделает отрасль не перспективной для компании.
  • Относительная доля рынка не может говорить о конкурентоспособности товара. Относительная доя рынка — результат прошлых усилий и не гарантирует лидерство в продукте в будущем.
  • Матрица БКГ предлагает правильные направления инвестирования, но не содержит тактических указаний и ограничений в реализации стратегии. Инвестирование в развитие товара без явных конкурентных преимуществ может пройти неэффективно.

Подробный видео-курс

Видео-курс «Матрица БКГ» включает 2 лекции. В результате просмотра вы получите исчерпывающую информацию о технологии построения матрицы БКГ и о правилах анализа получившихся результатов.

Часть 1: Основные элементы матрицы БКГ

Смотреть видео-курс полностью

Готовые решения

У нас есть готовый шаблон, с помощью которого вы с легкостью сможете применить теоретические знания данной статьи на практике. Скачать шаблон для построения матрицы БКГ в формате Excel можно в разделе «Полезные шаблоны по маркетингу».

Твитнуть Please enable JavaScript to view the comments powered by Disqus. comments powered by

построение и анализ в Excel на примере предприятия

Матрица БКГ, называемая также «рост – доля рынка», является простым и наглядным инструментом портфельного анализа. Доступность, оригинальность названий секторов диаграммы сделали ее очень популярной среди маркетологов и менеджеров. Рассмотрим на примере построение матрицы в Excel.

Примеры применения матрицы БКГ

Используя матрицу Бостонской консалтинговой группы (БКГ), можно быстро и наглядно проанализировать группы товаров, филиалы предприятия или компании на основе их доли в соответствующем рыночном сегменте и темпе роста рынка. Применение инструмента зиждется на двух гипотезах:

  1. Лидеру на рынке принадлежит конкурентное преимущество в издержках производства. Следовательно, лидирующая компания имеет самую большую рентабельность в сегменте.
  2. Чтобы эффективно работать на быстрорастущем рынке, предприятию нужно много инвестировать в развитие своего продукта. Присутствие в сегменте с низким темпом роста позволяет компании сократить данную статью расходов.

С помощью матрицы БКГ можно быстро выявить самые перспективные и самые «слабые» товары (филиалы, компании). И уже на основании полученных данных принять решение: какую ассортиментную группу (подразделение) развивать, а какую – ликвидировать.

Все анализируемые элементы после проведенной работы по анализу попадают в один из четырех квадрантов:

  1. «Проблемы». Продукты, представленные в быстрорастущих отраслях, но имеющие низкую долю рынка. Чтобы укрепить их положение на рынке, нужны значительные финансовые вложения. При попадании ассортиментной группы или подразделения в данный квадрант предприятие решает, есть ли у него достаточные средства для развития данного направления. Без денежных вливаний товар не развивается.
  2. «Звезды». Направления бизнеса и товары – лидеры на быстрорастущем рынке. Задача предприятия – поддержка и укрепление данных продуктов. На них должны быть выделены лучшие ресурсы, т.к. это стабильный источник прибыли.
  3. «Денежные мешки». Товары с относительно высокой долей рынка в медленно растущем сегменте. Они не нуждаются в высоких инвестициях и являются основным генератором денежных средств. Выручка от их реализации должна идти на развитие «звезд» или «диких кошек».
  4. «Мертвый груз». Характерная особенность – относительно низкая доля рынка в медленно растущем сегменте. Данные направления не имеет смысла развивать.


Матрица БКГ: пример построения и анализа в Excel

Рассмотрим построение матрицы БКГ на примере предприятия. Подготовка:

  1. Сбор данных и построение исходной таблицы. На первом этапе составляется список элементов, которые будут анализироваться. Это могут быть товары, ассортиментные группы, филиалы компаний или предприятия. Для каждого показателя необходимо указать объем продаж (прибыли), аналогичные данные у ключевого конкурента (ряда конкурентов). Исходные данные вносятся в таблицу. * Анализируемый период может быть любым (месяц, квартал, полгода). Но чем ближе данный показатель к году, тем выше объективность (так как на цифры не влияет сезонность).
  2. Расчет темпа роста рынка. Нужно вычислить, насколько увеличились / уменьшились объемы продаж в сравнении с предыдущим периодом. Для этого нам нужны данные по реализации за предыдущий период.
    Формула для расчета темпа роста рынка в Excel:

    * Для ячеек в столбце Е установлен процентный формат.
  3. Расчет относительной доли рынка. Для каждого из анализируемых товаров нужно посчитать относительную рыночную долю по отношению к аналогичному товару у ключевого конкурента. Сделать это можно путем деления объема продаж продукта предприятия на объем продаж аналогичного продукта конкурента.

Построение матрицы БКГ

В Excel лучше всего для этих целей подходит пузырьковая диаграмма.

Через «Вставку» добавим область построения на лист. Введем данные для каждого ряда следующим образом:

По горизонтальной оси – относительная доля рынка (настраиваем логарифмическую шкалу: «Макет» - «Формат горизонтальной оси»). По вертикальной – темп рыночного роста. Область диаграммы поделена на 4 одинаковых квадранта:

Центральное значение для темпа роста рынка – 90%. Для относительной доли рынка – 1,00. С учетом этих данных распределим товарные категории:

Выводы:

  1. «Проблемы» - Товар 1 и 4. Для развития этих наименований нужны инвестиции. Схема развития: создание конкурентного преимущества – распространение – поддержка.
  2. «Звезды» - Товар 2 и 3. В компании есть такие категории – и это плюс. На данном этапе нужна лишь поддержка.
  3. «Дойные коровы» - Товар 5. Приносит неплохую прибыль, которую можно использовать для финансирования других продуктов.
  4. «Мертвый груз» не обнаружен.

Скачать пример БКГ Матрицы

Желательно такое положение вещей сохранить как можно дольше. Впоследствии нужно глубже проанализировать перспективность «Трудных детей»: возможно ли превратить их в «Звезды».

Матрица Бостонской консультативной группы

В основе матрицы бостонской консультативной группы (БКГ), или «матрицы роста/доли рынка» лежит модель жизненного цикла товара, в соответствии с которой товар в своем развитии проходит четыре стадии: выход на рынок (товар-"подросток"), рост (товар"звезда"), зрелость (товар -"дойная корова") и спад (товар-"собака"). При этом денежные потоки и прибыль предприятия также меняются: отрицательная прибыль сменяется ее ростом и затем постепенным снижением [17].

Распределение ресурсов (финансовых, информационных и материально-технических) между утвержденными программами хозяйственной         деятельности,         реализующими         стратегии функциональных  и   производственно-сбытовых  подразделений фирмы, является заключительным этапом процесса стратегического планирования и, соответственно, принятия инвестиционного решения. Корпорация же, таким образом, представляет собой "портфель" направлений бизнеса (или ассортимент продуктов, услуг), характеризующихся различными темпами роста и конкурентной позицией на рынке. Отсюда, оценка, или классификация стратегических хозяйственных центров (СХЦ), производится по потенциальному росту  и  доле  рынка.  Таким  образом,  выделяются СХЦ четырех категорий: 1) с высокими темпами роста и значительной долей рынка; 2) с высоким потенциалом роста низкой долей рынка;

3) с низкими темпами роста высокой долей рынка; 4) с низким потенциальным ростом низкой долей рынка [25].

БКГ портфельная матрица "доля рынка рост рынка", в основе которой лежат концепции кривой опыта (накапливания опыта производства новшеств, когда совокупные издержки сокращаются при удвоении количества нововведений, например на 29 % по данным Industrial Marketing. 1982. May. P. 58.) и жизненного цикла продукта (рис. 2.7). Оценка темпов роста во многом основывается на концепции "жизненного цикла продукции". Портфель "рост рынка доля рынка" позволяет проводить анализ продуктов предприятия с целью разработки в последующем специфических стратегий.

Если же мы противопоставим оба этих критерия в матрице, то получим  для  анализа  четыре  стратегических  сегмента,  в  которых могут быть позицированы отдельные стратегические бизнес-единицы. Эти сегменты позволяют делать причинно-следственные выводы о потенциалах успеха предприятия [27]. Другими словами, по каждому сегменту можно провести Паретои причинно-следственный анализ по критерию «эффект-затраты». При этом с позиций логистики этот критерий распространяется на всю интегрированную логистическую систему.

Другим важным методом портфельного анализа, сочетающегося с       Парето-,       причинно-следственным       анализом,       является

функционально-стоимостной анализ, последовательность реализации которого подробно излагаются в фрагменте 8 комплексной деловой

игры (см. ниже) и в приложении 5.

Рис. 2.7. Портфельная матрица "доля рынка рост рынка".

Относительная доля рынка определяется как отношение рыночной доли предприятия к рыночной доле рыночного лидера (в процентах).

Рыночный рост определяется как отношение прогнозируемого в плановом   периоде   дополнительного   прироста   емкости   рынка   к емкости рынка в предыдущем периоде (в процентах). Высокий прирост емкости рынка ускоряет эффект кривой опыта и ведет к значительному снижению затрат на единицу продукции.

В соответствии с моделью "жизненного цикла" наиболее желательной для предприятия последовательностью перехода продукции  из  одной  категории  в  другую  является  следующая:  из второй в первую, затем в третью и, если нельзя избежать, в четвертую, т.е. последовательность, соответствующая возникновению, росту и зрелости рынка определенной продукции.

Распределение бизнес-единиц по четырём стратегическим сегментам показывает, насколько сбалансированы производственная и сбытовая программы предприятия. Графическое представление в случае регулярного проведения портфельного анализа показывает, произошли ли в отдельных стратегических сегментах негативные или позитивные для предприятия изменения.

Портфель предприятия это совокупность относительно самостоятельных хозяйственных подразделений (стратегических единиц бизнеса), принадлежащих одному и   тому же владельцу. Портфельный анализ это инструмент, с помощью которого руководство предприятия выявляет и оценивает свою хозяйственную деятельность с целью вложения средств в наиболее прибыльные и перспективные ее направления или сокращение и прекращение инвестиций в неэффективные проекты [17].

Обычно процесс портфельного анализа идет по следующей схеме:

I.          Все виды деятельности предприятия (ассортимент продукции) разбиваются  на     стратегические     единицы     бизнеса.     Задача идентификации или выделения бизнес-единиц достаточно сложна, особенно для крупных корпораций. Считается, что бизнес-единица должна:

a) обслуживать рынок, а не работать на другие подразделения предприятия;

b) иметь своих потребителей и конкурентов;

c) руководство бизнес-единиц должно контролировать ключевые факторы, которые определяют успех на рынке.

Руководствуясь указанными критериями, крупные предприятия призваны решать, что собой представляет бизнес-единица: отдельную фирму, подразделение предприятия, продуктовую линию или отдельный продукт? Ответ зависит от сложившейся на предприятии структуры управления. На предприятиях с функциональной структурой управления в качестве бизнес-единицы выступает продуктовый ассортимент, тогда как при дивизиональной структуре основной единицей является хозяйственное подразделение.

II.        Определяется    относительная    конкурентоспособность    этих бизнес-единиц и перспективы развития соответствующих рынков. При этом разные консультационные фирмы предлагают различные критерии оценки перспектив развития рынка и деятельности бизнесединиц на этих рынках.

III.       Разрабатывается  стратегия  каждой  бизнес-единицы  (бизнесстратегия), и бизнес-единицы со схожими стратегиями объединяются в однородные группы.

IV.                   Руководство  оценивает  бизнес-стратегии  всех  подразделений предприятия с точки зрения их соответствия корпоративной стратегии, соизмеряя прибыль и ресурсы, потребные каждому подразделению. На   основе   такого   сравнительного   анализа   возможно   принятие решений о корректировке бизнес-стратегий.

Поскольку графические изображения лучше воспринимаются персоналом, чем таблицы, целесообразно наряду с фактическими позициями стратегических бизнес-единиц представить в портфельной матрице и их целевые позиции так, чтобы определить, какие продуктовые группы следует исключить в  будущем из  портфеля и какие стратегические направления наметить для остальных групп.

Все четыре портфельные категории можно проанализировать с точки зрения доходности (денежных потоков, табл.2.5).

Таблица 2.5

Анализ денежных потоков

Относительная доля рынка

Денежный поток

Высокая

Звезды

Поступления +

+

Выплаты        —

Денежные коровы

Поступления + +

+

Выплаты        —

Денежный поток

0

Денежный поток       + +

Низкая

Подростки

Поступления +

Выплаты        —

Бедные собаки

Поступления +

Выплаты        (-)

Денежный поток       —

Денежный поток       0 (-)

Стратегические                     бизнес-единицы                    предприятия  необходимо позиционировать        в                        отдельных      стратегических                      сегментах

«портфельной матрицы». Эту задачу можно решить на одном из внутрифирменных семинаров менеджеров.

После  краткого         введения        менеджеров,  в          проблему

«портфельного анализа»  целесообразно отобрать  от  4  до  6 продуктов, как уже имеющих успех на рынке, так и проблемных и новых, и позиционировать их в отдельных стратегических сегментах матрицы. По результатам работы отдельных групп организуются дискуссии. В заключение семинара менеджерам дается возможность обсудить   различные   подходы   к   анализу   и   разработать   новые стратегии для продуктовых групп.

В соответствии с занимаемыми позициями на кривой жизненного цикла и рыночным положением продуктовые группы разделяют на определенные портфельные категории:

a)       Подростки. В эту категорию входят продуктовые группы с относительно низкими рыночными долями и низким покaзaтeлeм рыночного роста. Продукты-подростки следует более детально проанализировать в связи с тем, что они могут быть как успешно внедрены на рынок, так и отторгнуты рынком.

б)     Звезды. Продукты-звезды имеют относительно большую рыночную долю и индексы рыночного роста выше среднего. Они обладают потенциалом рыночного лидера вплоть до стадии насыщения. Такие продукты относятся к важнейшим для предприятия, ибо обеспечивают его будущее.

в)    Денежные коровы. Эта продуктовая группа обладает относительно высокой рыночной долей, однако, незначительными шансами на рост рынка. Она позиционируется на едва растущих или уже стагнирующих, либо даже свертывающихся рынках.

г) Бедные  собаки.  Это  продуктовые  группы  с незначительными рыночными долями и низкими показателями рыночного роста. Для предприятия такие продуктовые группы не представляют интереса, поскольку не обладают значительным рыночным    потенциалом    и    не    имеют    особых    конкурентных преимуществ. Эти  продуктовые группы занимают позиции  на  краю стагнирующих и свертывающихся рынков.

Руководство предприятия должно помнить о том, что после внедрения нового продукта он проходит последовательно через все стратегические сегменты. Продукты-подростки должны превратиться в

«Звезды», затем стать «Денежными коровами» и, наконец, «Бедными собаками» и уйти с рынка.

Для того чтобы менеджеры предприятия лучше поняли значение отдельных продуктовых групп, можно предложить кружками с определенным диаметром, соизмеримым с долей каждой продуктовой группы в обороте предприятия, обозначить позиции продуктовых групп в   стратегических  сегментах.   Результат   «портфельного  анализа» может выглядеть, как представлено на рис. 2.9.

Рост рынка

высокий

Подростки     Звезды

низкий

Денежные коровы

Бедные

собаки

высокая

низкая

Относительная

доля рынка

Рис. 2.9. Пример результата «портфельного анализа».

Чем быстрее с течением времени отдельные круги перемещаются в зону «Бедных собак», тем больше опасность для предприятия   быть   вытесненным   с    рынка.   После   проведения

«портфельного          анализа»         руководство   и          менеджеры     могут  сразу оценить, насколько велика угроза для существования предприятия.

Если «продуктовый портфель» предприятия разбалансирован, необходимо предпринять усилия по восстановлению баланса между отдельными стратегическими сегментами. Для этого нужно разработать и реализовать новые стратегии.

Поскольку графические изображения лучше воспринимаются персоналом, чем таблицы, целесообразно наряду с фактическими позициями       стратегических      бизнес-единиц      представить       в

«портфельной матрице» и их целевые позиции так, чтобы было видно и то, какие продуктовые группы следует исключить в будущем из портфеля и какие стратегические направления развития наметить для остальных продуктовых групп (рис. 2.10).

Рост

рынка

Подростки

Звезды

высокий

низкий

Бедные собаки

Денежные коровы

высокая          Относительная

—           фактическая

—           по плану

низкая

доля рынка

—           исключить

—           стратегические

Рис. 2.10. Графическое представление изменений в отдельных стратегических сегментах для предприятия.

Распределение бизнес-единиц по четырем стратегическим сегментам бизнеса показывает, насколько сбалансированы производственная и сбытовая программы предприятия. Графическое представление  в  случае  регулярного  проведения  «портфельного анализа»       показывает,    произошли     ли        в            отдельных      стратегических сегментах негативные или позитивные для предприятия изменения.

Материал взят из книги Применение деловых игр в разработке управленческих решений на автомобильном транспорте (А.А. Землянский)

Анализ БОЛЬШИХ ДАННЫХ - все, что вам нужно знать | Webinsider

Big Data — термин, описывающий большой объем переменных данных, позволяет ускорить развитие многих секторов экономики. Благодаря анализу больших данных менеджеры могут принимать решения на основе данных, а не субъективных ощущений. Важно отметить, что благодаря общедоступному облаку анализ больших данных сегодня стал намного доступнее даже для небольших предприятий.

Обработка большого количества переменной информации является основой практически любого крупного бизнеса.Для выполнения этих процессов вам нужна очень эффективная ИТ-инфраструктура. До сих пор только крупнейшие корпорации могли позволить себе покупать серверы с достаточной мощностью для выполнения такого типа вычислений.

Благодаря публичному облаку, такому как Google Cloud, решения для работы с большими данными стали намного доступнее. Теперь даже небольшая компания или стартап может воспользоваться преимуществами Big Data.

Большие данные или что именно?

Для начала давайте определимся с термином Большие данные, с которым мы часто имеем дело.Большие данные — это термин, который описывает очень большие и переменные данные. Например, анализ 1000 счетов-фактур не соответствует этим условиям. Но анализ продаж отдельных товаров в нескольких тысячах магазинов требует инструментов Big Data. Этот вид аналитики, с одной стороны, крайне сложен, а с другой – чрезвычайно ценен, поскольку позволяет получить очень ценную информацию, которая затем используется при приобретении и удержании новых клиентов. Большие данные часто описываются с помощью модели 5V, т.е. объем (большой объем данных), скорость (высокая скорость обработки данных), разнообразие, достоверность и ценность.

Данные имеют ключевое значение для компаний, это один из их основных нематериальных активов, поэтому их надлежащее хранение и обработка оказывает влияние на всю деятельность данного бизнеса. Чтобы анализ больших данных поддерживал бизнес, необходимо обеспечить достаточное количество источников данных хорошего качества. Вопреки видимому, это сложная задача, поскольку она требует оцифровки многих процессов, а затем проверки достоверности данных. Например: сеть магазинов может постоянно контролировать температуру в тысячах холодильных камер.Однако если датчики в некоторых из них показывают температуру -1000 градусов Цельсия, значит датчики повреждены.

Анализ больших данных в бизнесе: пример электронной коммерции

Различные отрасли бизнеса будут с растущим интересом рассматривать возможность внедрения систем анализа больших данных. К ним относятся, в первую очередь, компании из сферы маркетинга, здравоохранения, социальных сетей и производственного сектора. Каждый из этих секторов обрабатывает большие объемы переменных данных.

Особого внимания заслуживает электронная коммерция. Пандемия ускорила развитие электронной коммерции. Потенциал Big Data в этом случае очень велик: его можно использовать для анализа данных о клиентах, их предпочтениях, деятельности и т. д., а затем для оптимизации деятельности компании и разработки эффективной стратегии на будущее.

- Среди прочего, быстрая и удобная коммуникация, безошибочная логистика с возможностью отслеживания местонахождения их груза и предложение, основанное на их реальных потребностях и предыдущем поведении, а также гибкость.Именно продавец должен подстраиваться под нужды покупателя, который сам выбирает, где и как разместить заказ и где забрать купленный товар – читаем на сайте Национального Облака, посвятившего двухчасовой вебинар ритейлу. и электронная коммерция с точки зрения данных и новых технологий.

Анализ больших данных позволяет нам идти навстречу клиенту и его потребностям. В случае электронной коммерции прямой контакт с покупателем затруднен, но его предпочтения можно определить на основе анализа поведения: поиск товаров и услуг, просмотр интернет-магазина или частота посещения этого магазина.Благодаря этому можно создать индивидуальный профиль клиента и реагировать на его ожидания на постоянной основе. Google Cloud предлагает широкий спектр инструментов, используемых для проведения такого анализа. Чмура Крайова — стратегический партнер Google в Польше.

Большие данные перемещаются в облако

Популярность аналитики больших данных растет с развитием общедоступных облаков, таких как Google Cloud. Почему это происходит? Анализы требуют очень высокой вычислительной мощности, доступной в короткие сроки.Благодаря гибкости облачных вычислений можно запускать очень большие ресурсы, которые за десяток-другой секунд произведут расчеты и сгенерируют отчет, а потом будут гаситься. Это, очевидно, означает экономию для пользователей, которые платят только за используемые ресурсы.

Небольшим компаниям общедоступное облако позволяет использовать большие данные, поскольку они не смогут самостоятельно приобретать и поддерживать соответствующую ИТ-среду. Затраты были бы слишком высоки.

.Анализ

больших данных как будущее ИТ-безопасности? - Computerworld

Все указывает на то, что аналитические решения и решения для работы с большими данными будут играть ключевую роль в обеспечении безопасности компаний, ведь методы, используемые киберпреступниками для кражи данных, становятся все более быстрыми и изощренными.

По словам Даниэля Коэна, директора по знаниям и развитию бизнеса в RSA, компании только начинают внедрять системы безопасности, основанные на интеллектуальных инструментах.А для устранения современных угроз необходимо, в том числе, научный подход к анализу данных.

«Сегодня мы не задаем вопрос «если», но «когда» об утечке данных. Поэтому растет необходимость уделять больше внимания усилиям по обнаружению успешных атак, чем когда-либо прежде, автоматизации работы механизмов безопасности, — говорит Дэниел Коэн.

См. также:

В последние годы количество атак на крупнейшие компании значительно возросло. Случай с Target — лишь один из многих примеров, доказывающих разнообразие методов, используемых киберпреступниками для массовой кражи данных. Существует множество угроз для компаний, начиная от банд киберпреступников и заканчивая хактивистами и инсайдерами. Примером последнего был, среди прочего, кража данных о зарплатах тысяч сотрудников британской компании Morrisons, или история бывшего сотрудника АНБ Эдварда Сноудена.

Компании слишком медленно внедряют решения для анализа больших данных

Уровень приобретения возможностей аналитики больших данных в контексте безопасности, а также предложения поставщиков пока находятся на очень ранней стадии развития. Некоторые учреждения, например банки, уже используют аналитические системы для предотвращения злоупотреблений и мошенничества, а также сотрудничают с компаниями, работающими в сфере больших данных. Однако лишь немногие крупные корпорации внедряют новые технологии и аналитические инструменты для мониторинга угроз.

Последнее исследование Gartner показывает, что в настоящее время только 8% крупных компаний используют аналитику больших данных, и ожидается, что к 2016 году этот процент увеличится до 25%. На данный момент большинство из них сосредоточено на сборе данных.

Игра в кошки-мышки

Из-за автономных систем, используемых компаниями для сбора огромных объемов данных, быстрое обнаружение угроз крайне затруднено. Управление ими — трудоемкий процесс, а добавление или удаление правила требует ручного управления.В свою очередь, хороший анализ данных требует большого опыта и специальных знаний.

Таким образом, решения для анализа больших данных могут прекрасно дополнить навыки аналитика, выполняющего задачи, требующие человеческого интеллекта. С другой стороны, трудоемкие действия, связанные с оптимизацией решений или формированием статистических отчетов, можно доверить машинам.

В крупных компаниях ежедневно генерируются терабайты данных.Их можно автоматически анализировать на наличие аномалий, указывающих на активность вредоносных программ. Например, путем мониторинга профилей пользователей для выявления изменений их местоположения, устройств, используемых для подключения к сети, или посещений веб-сайтов с высоким уровнем риска. Если есть какие-либо тревожные сигналы, аналитики безопасности могут решить, следует ли предпринять какие-либо действия.

Поскольку люди не в состоянии быстро анализировать большие объемы данных, а благодаря использованию аналитических инструментов, позволяющих обрабатывать информацию об угрозах в режиме реального времени, компании могут реагировать на атаку намного быстрее, чем сейчас, часто в момент, когда это происходит.

«Примером хорошего научного подхода к анализу данных являются решения, используемые поисковыми системами. Google способен найти иголку в стоге сена всего за 0,1 секунды. К сожалению, область ИТ-безопасности существенно отличается от мира поисковые системы, потому что это вредно Коды вообще не хотят, чтобы их находили, их обнаружение похоже на игру в кошки-мышки, поэтому нужно изменить подход к данным, чтобы обнаруживать аномалии быстрее, чем раньше.Инструменты анализа больших данных могут быть здесь очень эффективными и полезными», — заключает Дэниел Коэн.

.

Большие данные -

Что такое большие данные большие данные?

Большие данные — это сочетание структурированных, полуструктурированных и неструктурированных данных, собираемых организациями, которые можно извлекать для получения информации и использовать в проектах машинного обучения, прогнозного моделирования и других передовых аналитических приложений.

ЗАГРУЗИТЕ СВОЙ БЕСПЛАТНЫЙ ОТЧЕТ СЕЙЧАС, ПРЕЖДЕ ЧЕМ МЫ ЕГО УДАЛИМ

Этот БЕСПЛАТНЫЙ отчет раскрывает секреты, которые значительно увеличат ваши доходы и продажи от рекламы ...

и

для хранения больших данных стали обычным элементом архитектуры управления данными в организациях в сочетании с инструментами, поддерживающими приложения для анализа больших данных.Большие данные часто характеризуются:

  • • большим объемом данных во многих средах;
  • • большое разнообразие типов данных, которые часто хранятся в системах больших данных; и
  • • скорость создания, сбора и обработки большей части данных.

Эти особенности были впервые выявлены в 2001 году Дугом Лейни, тогдашним аналитиком консалтинговой фирмы Meta Group Inc.; Gartner популяризировала их еще больше после приобретения Meta Group в 2005 году.

Недавно к различным описаниям больших данных были добавлены несколько других характеристик, включая достоверность, ценность и изменчивость.

Хотя большие данные не означают какой-либо конкретный объем данных, реализация больших данных часто включает терабайты, петабайты и даже эксабайты данных, созданных и собранных с течением времени.

Почему важны большие данные?

Компании используют большие данные в своих системах для оптимизации операций, повышения качества обслуживания клиентов, проведения персонализированных маркетинговых кампаний и выполнения других действий, которые в конечном итоге могут увеличить доходы и прибыль.

Компании, которые его используют, имеют потенциальное конкурентное преимущество перед теми, кто этого не делает, потому что они могут принимать более быстрые и обоснованные бизнес-решения.

большие данные

Например, большие данные предоставляют ценную информацию о клиентах, которую компании могут использовать для улучшения маркетинга, рекламы и продвижения, чтобы повысить вовлеченность клиентов и коэффициент конверсии. Как исторические данные, так и данные в режиме реального времени можно анализировать для оценки меняющихся предпочтений потребителей или корпоративных покупателей, что позволяет компаниям лучше реагировать на желания и потребности клиентов.

Поскольку вы читаете запись pt. Большие данные — эти записи могут вас также заинтересовать:

Социальные сети и социальные сети:

Агентская работа:

Курсы и тренинги:

Большие данные также используются учеными-медиками для выявления симптомов заболеваний и факторов риска, а также врачами для диагностика заболеваний и состояний у пациентов.

Кроме того, сочетание данных из электронных медицинских карт, сайтов социальных сетей, сетей и других источников обеспечивает организации здравоохранения и государственные учреждения актуальной информацией об угрозах или вспышках инфекционных заболеваний.

Вот несколько примеров того, как организации используют большие данные:
В энергетической отрасли большие данные помогают нефтегазовым компаниям определять потенциальные площадки для бурения и контролировать работу трубопроводов; Точно так же коммунальные компании используют его для отслеживания электрических сетей.

Компании, предоставляющие финансовые услуги, используют системы больших данных для управления рисками и анализа рыночных данных в режиме реального времени.

Производители и транспортные компании полагаются на большие данные для управления своими цепочками поставок и оптимизации маршрутов доставки.

Другие правительственные приложения включают реагирование на чрезвычайные ситуации, предотвращение преступности и инициативы умного города.

Какие примеры больших данных можно привести?

Большие данные поступают из бесчисленных источников — например, системы обработки транзакций, клиентские базы данных, документы, электронная почта, медицинские данные, онлайн-журналы кликов, мобильные приложения и социальные сети. Он также включает машинные данные, такие как файлы журналов сети и сервера, а также данные датчиков на производственном оборудовании, промышленном оборудовании и устройствах IoT.

В дополнение к данным из внутренних систем среды больших данных часто содержат внешние данные о потребителях, финансовых рынках, погодных и дорожных условиях, географическую информацию, научные исследования и многое другое. Изображения, видео- и аудиофайлы также являются формами больших данных, и многие приложения для работы с большими данными требуют потоковой передачи данных, которые непрерывно обрабатываются и собираются.

Анализ больших данных

Объем — наиболее часто упоминаемая характеристика больших данных.Среда больших данных не обязательно должна содержать большие объемы данных, но в основном это связано с характером данных, которые в ней собираются и хранятся. Потоки кликов, системные журналы и системы потоковой обработки являются одними из источников, которые обычно генерируют огромные объемы данных на постоянной основе.

Большие данные также охватывают широкий спектр типов данных, включая:

  • • структурированные данные, такие как финансовые транзакции и документы;
  • • неструктурированные данные, такие как текст, документы и мультимедийные файлы; и
  • • Частично структурированные данные, такие как журналы веб-сервера и потоковые данные с датчиков.

Возможно, вам потребуется совместно хранить и управлять различными типами данных в системах больших данных. Кроме того, приложения для работы с большими данными часто содержат несколько наборов данных, которые не могут быть интегрированы заранее. Например, проект аналитики больших данных может попытаться спрогнозировать продажи продукта путем сопоставления данных о прошлых продажах, возвратах, онлайн-обзорах и звонках в службу поддержки.

Что вы думаете о теме Большие данные? ? Дайте мне знать в комментарии.

.

Большие данные: определение - что такое большие данные?

Чтобы лучше понять, что такое большие данные, следует упомянуть четыре ключевых аспекта: «объем», «скорость», «разнообразие» и «достоверность».

Все компании и учреждения генерируют огромные наборы данных из множества различных источников. Такие неупорядоченные данные малоценны, но когда они структурированы и сопоставлены с другими данными, они определенно становятся ценными.

Таким образом, инфраструктура, используемая для реализации проектов больших данных, должна иметь очень большое дисковое пространство, чтобы справиться с потоком данных, который может увеличиваться по мере развития проекта.

  • Скорость - высокая скорость обработки

Сохраненная информация может быстро устареть, если ее своевременно не обработать. Поэтому для сбора и обработки данных необходимы аналитические инструменты в режиме реального времени.Традиционные инструменты управляют потоком информации с задержкой, а также предлагают очень мало возможностей для их компиляции. С другой стороны, новые инструменты, ориентированные на большие данные, предлагают методы анализа и обработки с повышенной эффективностью и, таким образом, предотвращают потерю актуальности данных.

  • Разнообразие - большое разнообразие

Чем разнообразнее источники информации, тем лучше будут результаты их анализа. Это разнообразие также включает в себя множество форматов собираемых ресурсов.Собираются временные ряды, географические и транзакционные данные, а также извлеченные из контекста (аудио, видео и текст). Эффективная обработка больших данных основана на возможности компилировать различные данные с целью извлечения из них ценной информации. Это нужно для улучшения продукта, модернизации сервиса, понимания потребностей клиентов и планирования будущих действий по внедрению.

Помимо размера наборов данных, разнообразия и скорости обработки очень важным аспектом является точность.

Обработка больших данных — дорогостоящая операция, которая ставит большие задачи перед компаниями в будущем. Если данные неверны или неточны, то и результат их анализа будет неверным. Это может привести к принятию неправильных решений.

.

Важность больших данных для машиностроения — предмет

Неважно, насколько продуктивны промышленные предприятия: есть большая вероятность, что их производительность возрастет в будущем — благодаря большим данным.

Машиностроительные компании, которые следуют принципам бережливого производства, внедрили меры по постоянному совершенствованию и создают свои проекты с помощью цифровых инструментов, находятся на пути к максимальной эффективности своих производственных процессов.Пример одной европейской компании показывает, что возможности Big Data — это неожиданный, большой потенциал: Консалтинговая компания McKinsey & Company пишет в своем отчете о химическом заводе, который с 1960-х годов, благодаря постоянному совершенствованию процессов, добился лучших результатов, чем в среднем по другие компании из его отрасли — с момента внедрения Big Data ему удалось добиться дальнейших значительных успехов в области оптимизации. Таким образом, на рассматриваемом предприятии энергозатраты снижены на 15 %, а потери сырья – на 20 %.Впечатляющие цифры показывают, почему большие данные так важны в машиностроении. Что такое большие данные?

Большие данные: значение и принципы работы

Большие данные — это наборы данных, которые невозможно обработать стандартными методами анализа данных. Отчасти потому, что они слишком сложны или слишком велики, слишком быстро меняются или слишком плохо структурированы. Это понятие также означает анализ и использование этого типа данных.Так, с одной стороны, это относится к наборам данных, которые невозможно обработать стандартными инструментами, а с другой стороны, к их автоматическому анализу на основе современных методов.

Большие данные — это огромные массивы данных и современные методы их анализа».

На этом фоне легче объяснить обширные улучшения, описанные в приведенном выше примере: рассматриваемый химический завод использовал одну из форм искусственного интеллекта для анализа производственных данных и, таким образом, определения влияния различных факторов на эффективность его производственных процессов.Анализ охватывал, в частности, такие факторы, как давление, температура и количество охлаждающей жидкости, а также скорость потока углекислого газа. На основании полученных результатов были скорректированы соответствующие параметры производства. Таким образом, можно было сэкономить вышеупомянутые затраты энергии и уменьшить отходы сырья.

Значение больших данных в машиностроении

Анализ больших данных зарекомендует себя везде, где в процессе создания добавленной стоимости генерируются гигантские объемы данных и где важно так много различных переменных, что их влияние на производительность невозможно определить стандартными методами.Например, в машиностроении большие данные могут быть применены к машиностроению, чтобы раскрыть неиспользованный потенциал и повысить эффективность производства. Там, где много света, много тени: крупные сборщики данных должны обеспечить, чтобы эти данные обрабатывались и собирались в соответствии с Законом о защите персональных данных, в частности, в отношении данных клиентов.

Нельзя забывать и о человеческом факторе. Для интеграции и внедрения больших данных необходимы люди с соответствующей квалификацией и компетенциями.Также важна готовность сотрудников работать на основе интенсивной обработки и сбора данных. Принимать решения исключительно на основе базы данных, а не на основании опыта и доверия своей интуиции, будет непросто каждому сотруднику. Однако компании машиностроительного сектора наверняка окупятся, столкнувшись с проблемами больших данных. Тот, кто сможет справиться с ними, будет хорошо вознагражден.

В будущем конструкторам все чаще придется помнить о том, что их машины должны быть совместимы с системой анализа данных заказчика.В настоящее время около 8% средних предприятий в Германии используют методы анализа больших данных, при этом 46% компаний считают большие данные чрезвычайно важными, говорится в исследовании «Золото 21 века: большие данные, умные данные — утеряны». Данные?". 35% опрошенных компаний заявили, что у Big Data большое будущее. Это лишь вопрос времени, когда концепции больших данных, например, современные аналитические методы или машинное обучение, найдут широкое применение и станут частью профессиональной повседневной жизни дизайнеров.

Машиностроение завтрашнего дня опирается на большие данные

Технологии

Big Data также используются в рамках профилактического обслуживания, явления, характерного для индустрии 4.0: Автоматизированный анализ сенсорных данных позволяет на основе мельчайших аномалий определить детали и машины, требующие обслуживания, — а затем заменить или отремонтировать их до увеличивается количество ошибок или вся система рухнет. Использование анализа больших данных позволит сократить расходы и уменьшить количество отказов производственной линии в долгосрочной перспективе,

Большие данные позволяют компаниям увидеть мир завтрашнего дня.

Возможности применения больших данных в машиностроении не ограничиваются производством. Пример из автомобильной промышленности показывает, что предприятия могут извлечь выгоду из больших данных даже в таких областях, как послепродажное обслуживание: дефекты, которые выявляются только при ежедневном использовании транспортных средств, могут быть обнаружены автопроизводителями на основе должным образом проанализированных отчетов мастерских. и связи с заказчиком с соответствующими заблаговременно, еще до того, как они появятся в больших масштабах и дойдут до широкой публики.Правильно применяемые наборы больших данных позволяют заглянуть в мир завтрашнего дня — способность, которую можно ценить, но важность которой нельзя переоценить.

.

Большие данные - Анализ больших объемов данных

Обучающие данные

Обучение:
Moto4: Большие данные - Анализ больших объемов данных