Передача данных и инструментов анализа в руки бизнес-пользователей — одно из условий создания управляемой данными организации, пишет главный операционный директор Datawatch Кен Теселли на портале InformationWeek.

Согласно отчету Dun & Bradstreet, «организации, управляемые данными и знаниями, на 39% чаще сообщают о росте дохода по сравнению с предшествующим годом на 15% и более». Почти каждая компания пытается эффективно использовать данные, чтобы сделать именно это.

Данные могут дать конкурентное преимущество, если используются должным образом и не только сотрудниками ИТ-подразделений. Организациям необходимо превратить бизнес-пользователей в аналитиков, способных использовать данные для прогнозирования результатов и положительно влиять на рост компании. Важно, чтобы высшее руководство разработало стратегию использования данных, которая не сводится к операционной эффективности и заимствует передовой опыт получения знаний с помощью аналитики. Для этого ему необходимо сделать следующее:

  • управлять разнообразием данных и пользователей;
  • добиться доверия к данным, гарантировав их точность;
  • сформировать из бизнес-пользователей грамотных пользователей данных, демонстрируя широкие возможности последних и стимулируя пользователей к работе с ними путем предоставления простых технологий для работы с данными;
  • справляться со сложностью данных, показывая, как объединять различные наборы данных для решения даже наиболее сложных проблем бизнеса.

Позитивный опыт

Создав управляемую данными культуру, основанную на совместной аналитике и разведке данных, компания Datawatch перешла от составления отчетов по историческим данным и операционной эффективности к получению более глубоких выводов на основе аналитики, используя данные, чтобы позитивно влиять на рост компании, пишет Теселли. Он раскрывает секреты этого успеха, позволившего на протяжении двух лет добиваться высоких финансовых результатов.

Согласование продаж и маркетинга. Наиболее эффективным изменением было объединение продаж и маркетинга в подразделение «Операции». Хотя часто пишут, что в ближайшие три года доля расходов на маркетинговую аналитику вырастет более чем на 200%, при этом не указывают на необходимость согласования аналитики с операциями и перехода от использования ее в качестве оперативного инструмента измерения к получению знаний с помощью аналитики. Дело не сводится к согласованию ключевых показателей производительности, выводимых на приборную панель. Следует договориться о сегментации клиентской базы, целенаправленной приоритезации клиентов и вкладе маркетинга в увеличение дохода и продаж. Коллективно определив операционные показатели, Datawatch сумела увеличить базу потенциальных покупателей и соотношение увенчавшихся успехом или провалом возможностей, созданных с помощью маркетинга, несмотря на сокращение расходов на маркетинговые программы на 48%.

Хранилище данных стимулирует совместную работу. В докладе Dun & Bradstreet утверждается, что «организационная разобщенность, изолированность данных и разрозненные показатели мешают организациям извлекать из данных знания, служащие основой действий». По опыту Datawatch, пишет Теселли, полезно создать централизованное хранилище данных, где сотрудники любой квалификации могут размещать активы, давать отзывы о материалах своих коллег и использовать плоды их трудов. Это способствует сотрудничеству представителей различных подразделений. В результате они не приходят на совещания с различающимися цифрами. Все работники имеют доступ к заслуживающим доверия, проверенным коллегами данным. Решения на основе этих данных принимаются быстрее и более гибко. Такое хранилище можно разработать самостоятельно или приобрести готовое решение. У каждого подхода есть свои достоинства и недостатки, но важна приверженность организации общей концепции.

Самообслуживание при управлении данными. Чтобы ускорить получение прибыли, организации должны совместить гибкость, которой требует бизнес, с управлением, которого требует ИТ-подразделение. Для этого необходимо преодолеть разобщенность данных и подразделений, накладывающую ограничения на аналитику. Данные, аналитические модели и процессы должны стать общим ресурсом, согласованным с бизнес-стратегией.

В большинстве организаций данные имеются, но недоступны, пишет Теселли. Мы слышим о создании озер данных, которые бесполезны для конечных пользователей. Аналитика на основе самообслуживания повышает гибкость, поскольку она позволяет сотрудникам готовить отчеты при минимальной помощи ИТ-подразделения. Однако организации должны соблюдать тонкую грань между гибкостью и качеством данных. Позаботьтесь, чтобы бизнес смог реализовать свою стратегию в области данных, а ИТ-подразделение получило контроль над данными, необходимый для осуществления управления и формирования доверия.

Наука о данных и самообслуживание. Как и в большинстве компаний, продолжает Теселли, в Datawatch несколько аналитиков данных и один специалист по данным. Компания снабдила аналитиков инструментами предсказательного анализа с самообслуживанием, чтобы получить больше знаний. Передавая данные пользователям, они могут создавать отчеты и визуализации без изучения таких языков, как SQL или SAS. При этом более глубокий анализ проводит группа специалиста по данным.

Разворот стратегии компании в области данных с целью передачи полномочий бизнес-пользователям, делится своим опытом Теселли, представляет непростую задачу. Однако результаты для бизнеса неоспоримы. Однако, как подчеркивают отраслевые аналитики, ИТ-подразделения должны соответствующим образом обучить бизнес-пользователей, чтобы те могли эффективно использовать предоставленные им возможности анализа данных; инициативы в области самообслуживания должны быть приведены в соответствие с результатами для бизнеса; необходимо реализовать четкую модель управления данными. Ключом к успеху является нахождение и поддержание правильного баланса всех этих факторов.