Профессионалы в области систем управления информацией хорошо знают, что потребности пользователей быстро растут — это связано с постоянным увеличением числа источников и типов информации, требуемых для принятия деловых решений. Чтобы объединить все данные, имеющиеся в организациях, им потребуются все более сложные системы. Директор консалтинговой компании в сфере управления бизнес-процессами CGI Петтери Верронен рассказывает на портале Information Age о том, как упорядочить сбор данных, автоматизировать их анализ и наладить обмен информацией.
Исследовательская компания
1. Автоматизация сбора данных
83% выразили надежду, что в ближайшее время системы рыночной аналитики научатся автоматизировать сбор данных. Компании все чаще внедряют системы сбора информации в режиме онлайн и в режиме реального времени с тем, чтобы заблаговременно распознавать и реагировать на возникающие рыночные возможности и угрозы. Это серьезное преимущество в конкурентной борьбе. ИТ-менеджеры должны проработать механизм передачи данных в информационные системы или при помощи встроенных функций, или за счет высококлассных средств автоматизации, которые не только эффективны, но и затрагивают минимальное количество различных пользовательских интерфейсов.
Внедрение способов обеспечения эффективности и своевременности автоматизации данных имеет решающее значение. ИТ-менеджерам следует определить оптимальный набор источников данных и инструментов для своих организаций, а также обеспечить необходимый уровень привлечения персонала. Большинство компаний обладает широким спектром информации, которую нужно собрать и упорядочить, поэтому они стремятся избежать дублирования и оптимизировать расходы, к примеру, снизить плату за подписку.
Как вариант, они могут рассмотреть передачу управления всеми своими портфелями источников информации (новостные каналы, блоги и сайты) на аутсорсинг. Аутсорсинговые компании позволят им сэкономить за счет масштаба и практически бесконечного портфеля источников информации. Однако здесь нужно учитывать один очень важный нюанс: выбор должен пасть на партнера, который сумеет адаптироваться к изменяющимся потребностям конкретной компании.
2. Автоматизация анализа информации
Учитывая стремительный рост объемов больших и количественных данных, 91% респондентов заявили, что рассматривают возможность внедрения систем для автоматизированного анализа данных. Фактически, 78% опрошенных бизнес-менеджеров считают, что деятельность по анализу рынка без этого немыслима. ИТ-менеджерам необходимо следить за выходом на рынок новых решений для автоматизированного анализа данных. В качестве подходящих инструментов можно порекомендовать такие статистические и моделирующие решения, как Spotfire и Targit. Как и в предыдущем случае, выбор должен определяться не только качеством инструмента, но и готовностью поставщика адаптироваться к изменениям и его возможностями по оказанию техподдержки.
Большие данные становятся одним из основных источников для отслеживания пользовательских привычек. Данные в бизнесе часто сравнивают с валютой, их можно задействовать для анализа того, как потребители ведут себя на сайтах (в какие разделы чаще всего заходят, что им нравится и т. д.), и соответственно корректировать их дизайн, эстетическую составляющую и другие возможности. BI-платформы с большой долей достоверности позволяют определить, какие продукты пользуются популярностью у потребителей, а какие нет, какие их них нужно усовершенствовать, а какие заменить другими.
3. Кросс-функциональная интеграция
64% респондентов ожидают, что в будущем программы для сбора и анализа информации будут интегрированы с другими организационными функциями. Это, безусловно, было бы позитивным шагом. Сегодня большинство компаний для удовлетворения различных информационных потребностей применяют отдельные системы — например, CRM, портал рыночной аналитики, интранет, платформы социальных сетей и ERP. Многие признают необходимость интеграции этих инструментов или, по крайней мере, организации единого доступа ко всем соответствующим системам.
Однако при рассмотрении возможности осуществления технической интеграции нужно провести скрупулезную оценку своих требований. Зачастую предприятиям требуется улучшить обмен определенными данными между системами взамен более высокого уровня интеграции на уровне системы или базы данных, что снижает отдачу от инвестиций. Управление системами управления информацией должно осуществляться с учетом пожеланий всех заинтересованных сторон, они также должны поддерживать свободный обмен трафиком данных из других систем независимо от выбранного уровня интеграции.
Выводы
Рассмотренные выше тенденции показывают, что компаниям потребуются все более сложные системы управления информацией, которые могут объединять все данные, позволяя интерпретировать как негативные, так и позитивные рыночные сигналы в контексте конкретных целей компании. Как показывают наблюдения, все больше и больше аналитических систем работают в режиме реального времени, используя для доступа к данным клиентов ИИ и машинное обучение. Как показало недавнее исследование NVP, 91,6% фирм из списка Fortune 1000 увеличивают скорость инвестирования в большие данные и возможности ИИ. В то же время 77,1% респондентов считают, что их внедрение в корпоративную инфраструктуру является серьезной проблемой. Это связано с отсутствием культуры обращения с данными, которое проистекает от нехватки технических навыков и дефицита доверия.
