Сиро Доналек, технический директор и соучредитель компании Virtualitics, рассказывает на портале Datanami о четырех способах, с помощью которых аналитики могут повысить эффективность корпоративной стратегии работы с данными.

Похоже, встреча обещала быть интересной. Команда специалистов в области науки о данных проинформировала руководство компании о том, что говорят полученные данные о предлагаемой инициативе по сокращению расходов, и взволнованно поделилась выводами, на обобщение которых у них ушло несколько недель из-за десятков аналогичных критически важных запросов, которые они получили.

Но к концу совещания руководители, собравшиеся за конференц-столом, поняли, что команда, не по своей вине, оставила после себя столько же вопросов, сколько и ответов. Переход на новую цепочку поставок рискован, можно ли быть уверенным в выгоде? Не повредит ли сокращение персонала отдела продаж нам больше, чем поможет? На каком языке с нами говорили, на каком-то иностранном? Что все это на самом деле означает?

Подобные сценарии постоянно возникают при принятии решений, основанных на данных, поскольку специалисты по анализу данных не обладают достаточными возможностями, чтобы быстро вернуться к данным и ответить на новые вопросы, а также не всегда имеют возможность воплотить технические находки в бизнес-стратегию. Таким образом, задача определения того, что делать дальше, остается за заинтересованными сторонами бизнеса.

Более того, отчет «The Secret to Doing More with Data», подготовленный в 2023 г. CIO.com на основе опроса руководителей в области науки о данных и аналитики, показал, что большинству из них трудно определить ценность собираемых ими данных, а это означает, что бизнес-руководителям будет еще сложнее понять, как их внедрять.

Итак, как бизнесу и специалистам по анализу данных найти общий язык и проверить мышление друг друга на прочность? Частью решения проблемы могут стать высококвалифицированные бизнес-аналитики с передовыми аналитическими инструментами на базе искусственного интеллекта.

Аналитические платформы, управляемые ИИ, дают бизнес-аналитикам возможность повысить эффективность дата-стратегии предприятия и предоставлять ответы в контексте корпоративной стратегии.

Вот четыре способа, с помощью которых эта технология позволяет это сделать:

1. Проводить более сложный анализ данных

Раньше бизнес-аналитикам требовались продвинутые аналитические навыки для изучения сложных, взаимосвязанных наборов данных, необходимых для ответа на вопросы большого бизнеса, но аналитика, управляемая ИИ, может выполнять большую часть тяжелой работы, автоматически находя для аналитика инсайты и предлагая простым языком, что делать для более углубленного изучения данных. Это позволит бизнес-руководителям получать важные ответы, которые им нужны, в более сжатые сроки.

2. Выявлять новые возможности для улучшения бизнеса

В современном мире наборы данных становятся все более сложными и многомерными, с множеством регистрируемых атрибутов (измерений) для каждого образца. Такая сложность структуры данных создает как проблемы, так и возможности для анализа данных. При этом аналитики должны ориентироваться и анализировать взаимосвязи между несколькими измерениями, что позволит более полно понять закономерности, тенденции и взаимозависимости в наборе данных.

В силу своей сложной природы многомерные данные часто остаются неиспользованными, поскольку у аналитиков нет инструментов для их изучения, а у команд, занимающихся наукой о данных, нет возможности использовать код для поиска информации и применять визуализацию, которая бы адекватно передавала смысл всего этого.

С помощью ИИ можно автоматически генерировать как инсайты, так и визуальные эффекты, что позволит бизнес-аналитику уделять больше времени определению стратегической ценности новой возможности и совместной работе с заинтересованными сторонами для тестирования идеи, анализа результатов и итераций по мере необходимости.

3. Проверять и приоритизировать сценарии использования ИИ

Исследование CIO.com также показало, что более половины проектов в области ИИ не приводят к реальным результатам. По иронии судьбы, только передав ИИ в руки аналитиков, организации смогут провести необходимый стратегический анализ потенциальной ценности инициатив в области больших данных.

Например, бизнес-аналитик сможет изучить сигналы, поступающие от клиентов, с помощью моделей оценки кредитоспособности, систем управления рисками и соответствия нормативным требованиям, чтобы определить наилучшие ИИ-решения для новой маркетинговой программы. Правильные инструменты помогут ему проводить углубленную исследовательскую работу, чтобы бизнес мог инвестировать в правильные сценарии использования ИИ.

Сделав еще один шаг вперед, аналитики данных смогут использовать ИИ для выявления рисков, связанных с потенциальными сценариями использования ИИ. Предприняв шаги для подтверждения предложенных концепций, эти аналитики смогут продемонстрировать осуществимость и предвидеть последствия этих сценариев. Благодаря мощному анализу данных, управляемому ИИ, команды смогут делать больше со своими данными и добиваться значительных результатов.

4. Взять на себя функции транслятора данных для бизнеса

Не многие бизнес-руководители могут точно расшифровать язык науки о данных. Но бизнес-аналитики являются идеальными переводчиками, выступая в качестве связующего звена между командой специалистов в области науки о данных и бизнесом. Хотя аналитика, управляемая ИИ, помогает аналитику глубоко исследовать данные, именно знание бизнес-целей не только удерживает его на нужном пути анализа, но и позволяет связать полученные инсайты с их влиянием на стратегию и помочь руководителям действовать на основе данных с большей уверенностью.

Инвестируйте в своих аналитиков

ПО само по себе не является стратегией, поэтому важно снабдить своих сотрудников нужными инструментами, необходимыми им для выполнения своей работы.

Помимо того, что вы должны инвестировать в более эффективное использование ресурсов для поиска скрытых в ваших данных конкурентных преимуществ, вам также следует инвестировать в своих аналитиков, помогая им развивать и наращивать свои навыки. Аналитики не только с большей вероятностью останутся в организациях, которые предоставляют им такие возможности, но и помогут им адаптироваться к будущему, в котором данные действительно будут определять все аспекты деятельности.