Эффективные данные: как использовать аналитику с максимальной пользой для бизнеса

19:29 12.09.2019  |    1388 прочтений



Эксперты советуют: начните с того, что может принести быстрые результаты, и используйте уже имеющиеся ресурсы.

 
Сегодня лишь 5% корпоративных данных удается анализировать и использовать

Многие компании упускают из виду работу с данными, потому что не понимают, какими объемами информации располагают на самом деле. При этом аналитика данных используется в основном для мониторинга деятельности компании в прошлом, а не для поддержки решений, позволяющих повысить производительность бизнеса в будущем. Неспособность воспользоваться данными мешает компаниям увидеть важную информацию и, как следствие, приводит к упущенным возможностям.

Где же искать данные? Они есть везде. Их фрагменты хранятся в разных отделах, базах данных и бизнес-приложениях. И даже для тех, кто знает о существовании этих данных, задача сбора их воедино представляется практически неподъемной. Трудно поверить, но мы живем в мире, в котором лишь 5% корпоративных данных удается проанализировать и использовать. Около 95% данных находятся в хранилищах, подключенных к одиночным устройствам или приложениям, в обособленных хранилищах отделов или филиалов. Компании буквально тонут в данных, но только наличие полного контроля над ними позволит начать получать от них выгоду. Потребность в аналитике испытывают и российские компании: по данным совместного исследования, проведенного IDC и Hitachi Vantara, 9 из 10 организаций сталкиваются с необходимостью анализа больших объемов информации.

Данные, кругом одни данные

Часто при слове «данные» люди представляют себе информацию, получаемую от датчиков, установленных на оборудовании. В эпоху Интернета вещей (IoT) объемы данных такого типа растут бешеными темпами: в рабочих помещениях появляется все больше конечных точек сбора, а хранение таких данных, к счастью, обходится дешевле, чем раньше.

Но буквально под носом находится значительно большее количество данных, которые могут стать полезны, если использовать их в сочетании с данными, полученными из других источников. Есть традиционные массивы данных из систем учета и интеграции с биллинговыми системами. Есть данные систем управления взаимоотношениями с клиентами (CRM), графики техобслуживания, систем планирования ресурсов предприятия и логистики и социальных сетей. Все эти данные сокрыты в недрах вашей компании и ждут своего часа, чтобы полностью раскрыть заложенный в них потенциал.

«На сегодняшний день основным источником роста структурированных и неструктурированных данных является само предприятие, а не внешние источники, — рассказывает Роман Павлов, архитектор аналитических решений Hitachi Vantara. Рост данных — это результат работы существующих систем (ERP, CRM, SCM, HR, ECM и т.п.), взаимодействия внутри компании и вовне (файлы, почтовая переписка, оцифрованные документы), сбора данных с различных датчиков и устройств. По мере того, как компании осуществляют цифровую трансформацию, рост данных будет только ускоряться за счет «оцифровки» большего количества бизнес-процессов, продуктов и услуг, а также взаимодействия с клиентами и поставщиками».

Роман Павлов: «Важно интегрировать данные из различных корпоративных систем и предоставить возможность поиска по разрозненным хранилищам»

Огромные массивы данных из разнообразных источников формируют основу для любых высокопроизводительных алгоритмов, обеспечивающих создание инновационных бизнес-моделей и оригинальных решений. Так, по данным исследования IDC и Hitachi Vantara, в подавляющем большинстве современных компаний новые источники данных подключаются раз в три месяца, при этом 25% респондентов заявляют, что подключают больше одного источника в месяц. В то же время, чем больше данных у нас есть, тем сложнее их собрать и тем выше вероятность упустить какую-нибудь полезную информацию.

Поэтому специалисту в области данных, если компания прибегает к его услугам, приходится тратить значительную часть своего рабочего времени на элементарные задачи типа сбора данных и их подготовку вместо того, чтобы анализировать данные на предмет поиска ценной информации. Помочь извлечь максимальную пользу из имеющихся данных может автоматизация. Согласно исследованиям Gartner, 40% задач в сфере анализа данных в скором времени будут автоматизированы.

Таким образом, ваша основная задача — контролировать максимально возможное количество данных с минимальными затратами. Как только эта задача решена, вам следует предоставить доступ к данным максимальному числу аналитиков, использующих современные инструменты и решения для централизации данных. Такой подход позволит не только сконцентрировать данные в одном месте, но и использовать их максимально эффективно.

Знание – сила

Источниками ценной информации являются не только оборудование и внутренние системы, но и люди. Однако ценную информацию, исходящую от людей, можно потерять, если сотрудники уходят из компании. Если вашей компании предстоит пережить уход важных сотрудников высшего звена с большим стажем и опытом работы, насколько серьезным ударом это станет для вашего бизнеса?

Значительную часть данных, носителями которых они являются, можно сохранить путем создания «цифровых двойников», то есть цифрового представления физических ресурсов. Термин «цифровой двойник», как правило, используют для описания вычислительных ресурсов, но его можно применить и к цифровому представлению знаний. Инициировав процесс интеграции всех точек данных, имеющих отношшение к процедурам документооборота и потоками знаний, можно извлечь информацию, которой обладали сотрудники до ухода из вашей организации. Более того, собрав соответствующие данные и воспользовавшись средствами автоматизации, можно существенно упростить рабочие процессы, годами выполнявшиеся вручную.

Как связать все это воедино

Как же начать процесс работы с данными? Первым шагом должен стать поиск проблемы: имеется ли направление в вашем бизнесе, где вы теряете деньги? Есть ли, по вашему мнению, у этого какая-то причина? Необходимо формулировать проблему как можно конкретнее, поскольку решить все проблемы сразу практически невозможно.

На следующем этапе необходимо определить, могут ли данные стать частью решения. Здесь необходимо составить перечень всех источников данных, имеющихся в вашей компании, и проанализировать их. Этот этап необходимо завершить до привлечения экспертов в области данных, чтобы не тратить их усилия на второстепенные задачи.

Крайне важно, чтобы компаниям были известны явные отправные точки, связанные с данными, уже имеющимися в их распоряжении. Для этого можно использовать инструменты для централизации данных, например, предлагаемые Hitachi Vantara.

«Пользователям необходима единая точка доступа к информации, которую можно использовать для внутренних и внешних аналитических задач, — продолжает Роман Павлов. — Важно интегрировать данные из различных корпоративных систем и предоставить возможность поиска по разрозненным хранилищам. Проблема особенно остро стоит для неструктурированных данных, обработка которых является наиболее сложной на данный момент. Hitachi Content Intelligence (HCI) позволяет извлекать информацию из ранее недоступных источников, например, если к электронному письму с жалобой клиента был присоединен архив с файлом в формате PDF, в котором находится отсканированная копия заявления, то платформа извлечет картинку, распознает текст и загрузит его в хранилище, соединив с записью клиента. Эта информация моментально становится доступной для поиска и последующей обработки».

Аналитика данных — это цифровой ресурс, отличающийся от всех прочих ресурсов: он никогда не устаревает и никогда не «изнашивается». Одни и те же данные и методы аналитики можно использовать для решения огромного числа задач, при этом ни по форме, ни по содержанию данные не похожи ни на один из ресурсов, которыми располагает организация. Понимая экономические выгоды от использования данных, можно преобразовать бизнес и сделать его более современным.


Теги: Аналитика Аналитика Больших Данных Бизнес-аналитика Hitachi Цифровая трансформация Цифровая трансформация. Практическое руководство Hitachi Vantara Партнерский материал
На ту же тему: