Все больше и больше компаний полагаются на аналитику данных, чтобы принимать более разумные и обоснованные бизнес-решения и не отставать от отраслевых изменений в условиях конкурентного рынка. В результате специалисты в области науки о данных вынуждены ежедневно извлекать, обрабатывать, очищать и анализировать данные из различных источников для различных целей в рамках организации. Но конечно, когда речь идет об аналитике данных, тяжелую работу должны выполнять машины, пишет на портале BigDATAwire Арианна Вогель, старший директор по маркетингу продуктов компании Foursquare.

Согласно исследованию IBM, специалисты по анализу данных тратят 80% своего времени на поиск и очистку данных, а не на извлечение из них полезных инсайтов. Организации хотят, чтобы их сотрудники проводили меньше времени, утопая в данных, и больше времени использовали их для принятия быстрых и обоснованных решений, которые помогают бизнесу развиваться. Для достижения успеха необходимо то, что я называю «демократизацией аналитики данных», чтобы дать возможность большему числу сотрудников принимать более быстрые решения, не полагаясь на команды технических специалистов по данным, которые должны извлекать для них ценные инсайты.

Проще говоря, демократизация аналитики данных означает оснащение команд инструментами бизнес-аналитики (BI) или no-code/low-code, чтобы более широкое сообщество получило возможность реализовать их преимущества. Эти преимущества включают в себя расширение инноваций, дополнительное время для работы над приоритетными проектами и точные процессы, которые завершаются в более сжатые сроки. Нетехнические сотрудники смогут самостоятельно принимать обоснованные решения и сосредоточиться на своих основных обязанностях, не завися от команды по работе с данными.

Раскрытие потенциала данных

Правильно подобранные инструменты сделают процесс подготовки данных в 10 раз эффективнее. И это не единственное преимущество — упрощение работы с данными является важнейшим шагом на пути демократизации данных в организации. Правильное внедрение и развертывание инструментов для работы с данными приведет к преимуществам как для технических, так и для нетехнических специалистов.

Компании хотят, чтобы их команды специалистов по анализу данных тратили меньше времени на ответы на разовые вопросы и запросы данных, а больше — на поиск новых, инновационных путей решения насущных бизнес-задач. Передовые инструменты сбора и анализа данных, такие как графовые базы данных, работающие на базе ИИ и машинного обучения, позволяют автоматизировать рутинные или повторяющиеся задачи, освобождая время для решения стратегических приоритетов.

Благодаря тому, что всю работу выполняют машины, команды по работе с данными могут тратить меньше времени на сбор, очистку, подготовку и агрегирование данных. Например, эти команды могут использовать графовые базы данных для обработки запросов о взаимосвязях и проведения аналитики в режиме реального времени, что упрощает разработку более сложных моделей данных. Инструменты ИИ и МО еще больше повышают эффективность, позволяя проводить предиктивную аналитику и автоматизировать процесс извлечения полезных инсайтов из данных. Кроме того, инструменты извлечения, преобразования и загрузки (ETL) упрощают процесс интеграции данных, автоматизируют задачи преобразования и повышают качество данных. Используя эти технологии, технические специалисты могут переключить свое внимание с рутинной работы с данными на выполнение более стратегических проектов.

Расширение самостоятельности

Когда компании инвестируют в правильные инструменты для работы с данными, нетехнические специалисты также получают выгоду, поскольку им больше не нужно зависеть от команд по работе с данными, чтобы получить доступ к данным и аналитике, которые необходимы для успешной работы. Они также получают больше свободы действий и самостоятельности в принятии обоснованных решений.

Инструменты для работы с данными no-code и low-code — это два примера эффективной демократизации решений в области данных для нетехнических пользователей, предлагающих строительные блоки для получения инсайтов, основанных на данных. Такие инструменты, как MS PowerApps, AppSheet и Airtable, позволяют пользователям создавать приложения без кодирования, повышают производительность и позволяют быстро создавать прототипы. BI-инструменты, такие как Tableau, Power BI и Qlik Sense, также приносят пользу нетехническим пользователям, поскольку они упрощают визуализацию данных, позволяя командам создавать информационные панели и получать инсайты с помощью интуитивно понятных интерфейсов, а не отдельных ручных процессов. Кроме того, платформы для совместной работы и обмена данными, такие как Google Data Studio или MS SharePoint, улучшают командную работу и обеспечивают беспрепятственное распространение данных, что способствует созданию рабочей среды, основанной на совместной работе и использовании данных, в которой все будут на одной волне.

Приоритизация повышения квалификации

Эффективное использование инструментов работы с данными имеет решающее значение для раскрытия всего потенциала организации. Инвестиции в эти инструменты не только поддерживают усилия по повышению квалификации, но и способствуют принятию решений на основе данных, повышая общую эффективность организации.

В процессе трансформации компаниям необходимо учитывать несколько ключевых моментов, чтобы получить максимальную выгоду от использования инструментов обработки данных.

Очень важна простота использования для каждого сотрудника; выбор инструментов с интуитивно понятным интерфейсом и надежными системами поддержки гарантирует, что они будут доступны для всех сотрудников, а не только для технических специалистов. Также важны возможности интеграции, поскольку инструменты должны легко соединяться с существующими системами для создания целостного рабочего процесса обработки данных.

Не менее важна комплексная программа обучения и поддержки, способствующая постоянному обучению и развитию навыков.

И, наконец, следует обратить внимание на масштабируемость, чтобы гарантировать, что инструменты могут расти вместе с организацией и адаптироваться к меняющимся потребностям в данных.

Учитывая эти соображения, организации смогут более эффективно использовать возможности инструментов для работы с данными для обеспечения роста и эффективности и получения конкурентного преимущества. Сейчас для каждой организации крайне важно инвестировать в надлежащие инструменты обработки данных для поддержки повышения квалификации и принятия решений на основе данных всеми техническими и нетехническими сотрудниками. Организации должны быть в состоянии идти в ногу со стремительными техническими изменениями в своей отрасли, потому что без инвестиций в инструменты обработки данных организации и их сотрудники рискуют остаться позади.