Современное предприятие — это не только бухучет и логистика: цифровая трансформация требует более гибкого подхода к организации и управлению данными. Традиционный документооборот дополняется всё новыми и новыми источниками информации — э-почтой, социальными сетями и продвижением продукции онлайн, искусственным интеллектом и машинным обучением, Интернетом вещей, большими данными. От того, насколько та или иная компания приспособлена к восприятию нового, насколько умело она оперирует каналами информации, зависит её будущее.
Некоторые эксперты в области аналитики считают, что ввиду изменившейся парадигмы предприятиям нужно пересмотреть организацию управления данными. В ряде ситуаций прерогатива по обработке массивов данных должна отдаваться ИТ-департаменту, но в большинстве случаев ответственность за эту работу следует перераспределить между другими подразделениями компании. Как вариант также следует укрепить сотрудничество с партнерами, которые понимают важность управления данными для достижения результатов.
Так какие шаги следует предпринять предприятию, чтобы выстроить постоянный канал поступления достоверной и ценной для их бизнеса информации? Свое мнение на этот счёт на портале InformationWeek озвучила руководитель отдела бизнес-аналитики и анализа данных компании AccuWeather Розмари Редич.
Шаг первый: определите конечную цель
Прежде чем наладить партнерство с поставщиком данных или запустить собственный аналитический проект, руководствуясь внутренними источниками информации, проведите с его участниками разъяснительную работу. Это поможет предотвратить возникновение спорных ситуаций и, что более важно, поспособствует пониманию замысла. Важность этого шага не следует переоценивать — в конечном итоге именно цели будут диктовать подбор нужных данных.
Полученные данные будут пропущены через жернова предиктивного анализа. Учитывая, что для их осмысления потребуется привлечь дополнительное стратегическое планирование и ресурсы, лучше сразу же задать правильный вектор исследований. Это одинаково важно как для магазина по продажам бытовой техники, который хочет увеличить сезонные продажи, так и для сети ресторанов, желающей удивить клиентов обновлённым меню.
Шаг второй: Отделите качественное от неактуального и непригодного для использования
Источники данных могут быть разными, но вне зависимости от происхождения они могут иметь решающее значение для вашего бизнеса. Приходится повторять вроде бы обыденные вещи — экспоненциальный рост данных никак не отменяет их значения, вопрос лишь в том, как в этих условиях извлечь из них практическую пользу. Понятно, что для того, чтобы определить наиболее точные и релевантные данные и отсеять всё ненужное, потребуется задействовать штат высококвалифицированных специалистов.
Шаг третий: Ценность данных зависит от интерпретации
Как правило, старт проекта по анализу данных сопряжен с риском получения недостоверной информации и, соответственно, связанными с этим ошибками планирования. Для их предотвращения используются прогнозные модели (паттерны), найденные в исторических и выполняемых данных, чтобы идентифицировать риски и возможности. Модели фиксируют связи среди многих факторов, чтобы сделать возможной оценку рисков или потенциала, связанного с конкретным набором условий. Что касается обработки полученных данных, то здесь человеческий фактор незаменим — в мире, где доминируют системы автоматизации, компьютерные программы пока что не могут осмысленно читать паттерны и просчитывать их влияние на бизнес-модель.
К примеру, данные о погоде влияют на все — на настроение и поведение людей, что, в свою очередь, оказывает воздействие на планирование цепочек поставок, логистику, рекламные акции и многое другое. По словам Редич, AccuWeather стала одним из мировых лидеров в области прогнозной аналитики и больших данных во многом полагаясь на опыт специалистов по анализу данных и метеорологов, которые занимаются интерпретированием данных. Ежедневно AccuWeather обрабатывает 27,5 млрд. запросов в день.
Шаг четвёртый: результаты анализа лучше всего иллюстрировать
Лучшим средством, которое может проиллюстрировать результаты анализа, является визуализация. Информация, представленная в виде графиков и диаграмм, более «удобоварима» и её проще донести до аудитории. Более того, упрощенная подача материала способствует налаживанию деловых отношений, вырабатывает способность более четко излагать свои мысли.
Анализ данных имеет решающее значение для успеха любого бизнеса, но его достижение зависит от умения компании обращаться с добытыми данными, отсеивая малозначительные и оставляя ключевые детали. Используемая для этого методика может включать комбинацию компьютерного и человеческого анализа результатов, при этом отправным моментом должны служить цели и стратегии компании.
