Примерно две трети проектов в области больших данных в ближайшую пару лет не выйдут за рамки пилотной апробации и экспериментирования и в конечном счете будут заброшены.

Многие организации не уверены в том, как им следует браться за большие данные, и думают, что им необходимы большие инвестиции в инструментарий и подготовку персонала, однако, отмечает Лайза Карт, руководитель по исследованиям группы аналитиков Gartner, в этом они зачастую ошибаются.

«Успешная стратегия использования аналитики подразумевает нечто большее, нежели приобретение подходящих инструментов. Важно также изменить свое мышление и культуру в этих вопросах и проявлять креативность в поиске возможностей для достижения успеха», — говорит она.

Возглавляемая ею группа аналитиков сформулировала четыре успешные практики, которые позволяют обойти опасные рифы в входе выполнения проектов по внедрению средств BI и аналитики.

1. Выберите бизнес-проблему, решение которой принесет реальную пользу

Руководители проектов должны совместно с руководителями бизнеса выявить насущные проблемы, которые необходимо решить. При этом из пула задач, базирующихся на анализе данных, им нужно выделить такие, решение которых сулит наибольший бизнес-эффект или скорейшую отдачу. К таким задачам могут относиться вопросы, связанные с повседневной операционной деятельностью компании, или важные стратегические решения, например по оценке целесообразности выхода в новый географический регион. «Везде, где приходится иметь дело с большим объемом данных, а также неопределенностью и сложностью ситуации, есть и возможности», — говорят в Gartner.

2. Все, что вы не хотите создавать сами, покупайте или отдавайте на аутсорсинг

Как отмечают аналитики, многие организации полают, что им следует самостоятельно развивать инструменты продвинутой аналитики. Однако существуют возможности достичь успеха быстрее, нежели начав все с чистого листа. Например, можно воспользоваться сервисами внешних провайдеров или купить необходимые аналитические средства.

3. Выявляйте из числа руководителей тех, кого вам необходимо склонить на свою сторону

Gartner рекомендует выделять неверующих, скептиков и всех, кто принимает решения, и стараться привлечь их на свою сторону, иначе из-за них может провалиться проект. Наличие подготовленного бизнес-кейса, демонстрирующего целесообразность проекта, необходимо, но его может оказаться недостаточно, чтобы гарантировать нормальную работу по проекту. В этом смысле важнее достижение общего понимания в организации, что данные существенны для всех сторон ее бизнеса. «Зачастую успех инициатив по внедрению развитых средств аналитики зависит не только от возможности предоставить результаты их использования или довести до людей их значение, но и от формирования общей культуры использования данных», — говорит Карт.

4. Определитесь с тем, какими навыками должны обладать ваши специалисты

В Gartner считают, что развивать направление по аналитике данных своими силами имеет смысл в том случае, если для организации это стратегически важно и у нее есть много возможностей для использования полученных результатов. В этом случае нужно собрать команду, в которую должны войти знающие бизнес-менеджеры для правильной расстановки приоритетов, ИТ-специалисты для обеспечения доступа к данным и выбора необходимой инфраструктуры, а также математики и специалисты по данным, которые должны обеспечить правильный подход к анализу данных. «К сожалению, все эти навыки редко сочетаются в одном человеке, однако они должны быть представлены в рамках сформированной команды», — отмечает Gartner.