На недавней ежегодной конференции SAS Global Forum компания представила новые программные решения, которые должны способствовать повышению эффективности банковских операций и укреплению информационной безопасности. Предлагаемые методы обучения помогут людям понять, как работают средства анализа SAS, а ученые, специализация которых не имеет непосредственного отношения к обработке данных, смогут обращаться к упреждающему анализу, используя визуальные инструменты.

Компания SAS, основанная в 1976 году, одной из первых предложила бизнесу аналитическое программное обеспечение. В 2014 году оборот SAS, имеющей статус частного предприятия, достиг 3 млрд долл. На протяжении многих лет компания вкладывала немалые средства в исследования и разработки, которые помогли ей расширить рамки своей основной платформы, Statistical Analysis System. Появление новых аналитических инструментов также является результатом этих усилий.

Учитывая рост популярности своих продуктов для образовательной сферы, компания решила представить программное обеспечение SAS University Edition в виде сервиса Amazon Web Services Marketplace. Использование AWS позволяет обойтись без установки программных компонентов на локальный компьютер, а новые пользователи AWS получают возможность в течение года обращаться к приложению бесплатно. Программное обеспечение SAS University Edition, появившееся год назад, было загружено клиентами уже 245 тыс. раз.

Представляя новые средства, SAS стремится помочь организациям решить одну из основных задач, с которыми они сталкиваются в процессе анализа данных. Задача эта связана с поиском квалифицированных кадров. По оценкам McKinsey Global Institute, к 2018 году только в Соединенных Штатах дефицит специалистов в области анализа данных составит от 140 тыс. до 190 тыс. человек.

Потребность в упреждающем анализе ощущается сегодня даже в тех областях, где он ранее был не особенно востребован. В качестве примера можно привести сферу безопасности ИТ-систем. Администраторы, отвечающие за информационную безопасность в крупных организациях, задумываются о ликвидации брешей в системе, как правило, лишь после того, как они уже обнаружены. SAS переводит упреждающий и поведенческий анализ в сферу операционных данных, таких как журналы серверных и сетевых операций, что помогает более оперативно реагировать на попытки взлома и совершения других деструктивных действий.

Недавно в SAS анонсировали новый программный инструментарий SAS Cybersecurity, способный в реальном времени обрабатывать большие объемы данных, собираемые в результате журналирования сетевых операций. Инструментарий, который должен появиться к концу текущего года, поможет построить модель повседневной сетевой активности и в дальнейшем опираться на нее для выявления подозрительных операций и их блокирования.

Компания адаптирует свое программное обеспечение к потребностям банковской отрасли. Новый пакет SAS Model Risk Management поможет создать детальную модель банковских операций, помогающую финансовым учреждениям лучше понять финансовые риски и своевременно информировать об этих рисках регулирующие органы.

SAS планирует расширить аудиторию пользователей своих программных продуктов, выведя их за рамки сферы интересов статистиков и аналитиков данных. В конечном итоге компания объединит программные средства визуального исследования данных SAS Visual Analytics и программное обеспечение для визуальной разработки прогнозных моделей SAS Visual Statistics. Их сочетание поможет бизнес-аналитикам и менеджерам по управлению рисками строить прогнозы на основе доступных данных.

Объединенные продукты будут интегрированы с программным обеспечением SAS In-Memory Analytics, позволяющим размещать большие объемы данных в оперативной памяти для ускорения анализа. Будет поддерживаться также работа с данными в кластерах Hadoop, в системах управления реляционными базами данных и на серверах SAS.

Объединенный пакет SAS Visual Analytics и SAS Visual Statistics будет доступен в мае.

На платформе Amazon Web Services анонсирован запуск облачного сервиса, который поможет клиентам извлекать полезную информацию из имеющихся у них данных.

Проблема Больших Данных заключается в том, что зачастую они остаются невостребованными из-за чрезмерной сложности извлечения из них важной информации и слишком больших затрат времени и энергии на ее поиск.

Компания Amazon, следуя по стопам Microsoft, своего конкурента в облачном бизнесе, хочет, чтобы новый облачный сервис помог преодолеть сложности. (В Microsoft добавила в феврале сервис машинного обучения в свою облачную платформу Azure.)

«У нас накоплено богатое наследство в области машинного обучения, – отметил старший менеджер направления Amazon Machine Learning Джефф Билджер. – Благодаря ему клиенты получают на Amazon.com рекомендации по выбору продуктов, Amazon Echo реагирует на их голос, а процесс разгрузки полного грузовика и подготовки партии товаров к продаже занимает всего полчаса».

Машинное обучение, относящееся к области искусственного интеллекта, включает в себя алгоритмы, предусматривающие проведение обучения на основе имеющихся данных.

Как правило, термин «машинное обучение» употребляется по отношению к роботам, которых учат перемещаться по зданию и использовать разнообразные инструменты. Компании и медицинские научно-исследовательские институты все чаще обращаются к Большим Данным в поисках закономерностей и взаимосвязей, которые своими силами человеку обнаружить весьма затруднительно или вообще невозможно.

В марте исследователи из Университета Карнеги-Меллона и Питтсбургского университета сообщили об использовании машинного обучения для анализа информации о выписанных рецептах, профилей геномов, страховых операций, диагностических снимков и прочих медицинских записей с целью выработки планов лечения людей, которые не только страдают однотипными заболеваниями, но и имеют другие схожие черты: семейную историю, стиль жизни, возрастную группу и т. д.

Известно, что одно и то же лекарство от рака некоторым пациентам помогает лучше, чем другим. Сочетание методов Больших Данных и искусственного интеллекта, позволяющего отсеивать ненужное, помогает ученым разрабатывать новые лекарства.

Сегодня с помощью анализа Больших Данных, говорит Билджер, можно предоставить компаниям информацию о том, кроссовки какого цвета лучше продаются в Новой Англии, какие бизнес-процессы наиболее эффективны и социальные программы какого рода способствуют появлению наиболее лояльных клиентов.

«Amazon Machine Learning – результат всего, чему мы научились, предоставив тысячам разработчиков возможность быстро выстраивать модели, проводить эксперименты и создавать приложения, делать выдающие прогнозы в масштабах всей планеты, – подчеркнул Билджер. – Мы давно поняли, что потенциал машинного обучения можно раскрыть лишь в том случае, если с помощью средств Amazon сделать его доступным каждому».

Идея заключается в том, чтобы благодаря новому сервису AWS разработчики могли использовать машинное обучение в своих приложениях, которые будут запускаться в облаке Amazon.

Чтобы упростить пользователям обработку данных, которые уже хранятся в облаке AWS, новый сервис был интегрирован с Amazon Simple Storage Service (Amazon S3), Amazon Redshift и Amazon Relational Database Service (Amazon RDS).

«Перед нами открываются потрясающие возможности, и, обращаясь к анализу, Amazon хорошо понимает это, – отметил аналитик The Gabriel Consulting Group Дэн Олдс. – Чтобы заставить свои бизнес-модели работать, компания делает ставку на аналитику. На основе проведенного анализа выдаются прогнозы совершения людьми последующих покупок, а пользователям предоставляется информация о том, что еще можно купить. Людям, принимающим в Amazon решения, средства базового анализа позволяют понять, как лучше организовать работу магазина компании».

Возможности такого рода могли бы помочь многим предприятиям эффективнее использовать имеющиеся у них данные. «Сочетание средств машинного обучения с Большими Данными откроет перед организациями перспективы, которые ранее зачастую даже не рассматривались», – подчеркнул Олдс.

Аналитик компании Moor Insights & Strategy Патрик Мурхед указал, что крупные предприятия могли бы выстраивать свои системы машинного обучения с использованием облачных сервисов, позволяющих сэкономить немало финансовых средств, времени и усилий, которые в противном случае пришлось бы потратить на разработку собственных инструментов искусственного интеллекта.

«Объединив облачные ресурсы, Большие Данные и технологии машинного обучения, вы получите масштабируемую аналитическую среду, помогающую находить ответы на самые разные вопросы, – пояснил Мурхед. – С этим сервисом вам не придется закупать оборудование, изыскивать место для его установки и заниматься развертыванием аппаратно-программных комплексов. Не нужно быть и экспертом по программному обеспечению для ЦОД. Достаточно выбрать нужные алгоритмы для проведения оценок и найти способ размещения данных в AWS. А это проделать гораздо проще».

Как отметил Сергей Шилов, основатель и управляющий партнер AT Consulting, это связано с тем, что компания намерена активнее заявлять о себе как о ведущем игроке отечественного ИТ-рынка в сфере сложных комплексных проектов.

«Невзирая на кризис дела у компании идут очень хорошо», — подчеркнул Шилов. Доход компании в 2014 году увеличился на 20% по сравнению с 2013-м и превысил 10 млрд руб, штат сотрудников вырос на 15% и составляет в настоящее время 2350 человек. По словам Шилова, ситуация кардинально отличается от кризиса 2008-2009 годов, когда бизнес компании сократился больше чем на треть. «Несмотря на непростые времена в экономике, сегодня у большинства наших клиентов есть желание развивать проекты, способные повлиять на эффективность их бизнеса», — подчеркнул он. В ближайшие три года AT Consulting планирует сохранить прибыльность и добиться двукратного роста доходов.

Основная их доля в 2014 году (80%) пришлась на ИТ-услуги. Компания если и поставляет оборудование, то только как компонент комплексных проектов, ядром которых является создание, внедрение и поддержка решений для заказчиков с опорой на программные продукты западных вендоров – партнеров компании, а также на собственные разработки. Экспертизу в области разработки ПО в компании развивают с 2010 года, и тенденции последнего времени, связанные с импортозамещением, делают разработку на заказ одним из приоритетных направлений для AT Consulting.

Совсем небольшая доля в структуре доходов (0,03 млрд руб.) принадлежит бизнес-консалтингу, но, как отметил Шилов, практически все проекты по внедрению и сопровождению ИТ-решений требуют от специалистов компании понимания бизнес-процессов заказчика и умения дать рекомендации по их оптимизации с помощью ИТ. Начав свою деятельность в 2001 году с проектов в телекоммуникационном секторе, AT Consulting сейчас работает со всеми основными операторами в России. Кроме того, в числе заказчиков – крупнейшие банки и страховые компании, представители госсектора, ведущие компании ТЭК и розничной торговли.

Среди важных для компании и хорошо растущих направлений Шилов назвал реализацию решений в области бизнес-аналитики и Больших Данных. По словам Андрея Нугманова, партнера AT Consulting, директора блока Business Intelligence, сегодня меняется парадигма отношения к BI. Если раньше аналитика рассматривалась как средство генерации отчетов и играла второстепенную роль по сравнению, скажем, с ERP, то теперь все больше компаний видят в ней инструмент получения дополнительных доходов. Бизнес, ориентированный на массовый рынок, например телеком-операторы, ищет возможность доносить до клиента наиболее выгодные персонализированные предложения в нужное время и в нужном месте, и в этом ему как раз способны помочь современные аналитические системы.

Нугманов рассказал, что для реализации таких решений в компании опираются на три основных элемента – хранилища данных, технологии обработки в памяти и инструменты контекстуального маркетинга, и в доказательство привел внедрение системы персонификации клиентских предложений в «ВымпелКоме». Как отметил Нугманов, уже сейчас ведутся проекты, в ходе которых компании из разных сфер, к примеру телекоммуникационной и банковской, обмениваются данными, чтобы получить разностороннее представление о своих клиентах и подготовить для них наиболее интересные и выгодные предложения. В AT Consulting видят большой потенциал в подобных агрегаторах данных для развития клиентской аналитики.

На пресс-конференции была также представлена разработка компании в области информатизации органов власти – платформа Smart-kit, которую в AT Consulting называют платформой развития информационных систем демократии. Система, охватывающая широкий спектр функций госуправления, была выпущена год назад и, по словам Шилова, весьма популярна в регионах. Различные госструктуры с энтузиазмом отнеслись к простому в использовании решению российской разработки, распространяемому по принципам открытого ПО.

Дистанционный мониторинг состояния здоровья, информационные системы, обеспечивающие поддержку работы врача и его взаимодействие с пациентами, интеграционные и другие решения для медицины находятся в зоне пристального внимания ИТ-индустрии. Однако в нашей стране рынок информационных технологий для здравоохранения сейчас переживает не самые лучшие времена. Алексей Голосов, президент ФОРС, объяснил, почему его компания по-прежнему намерена не только оставаться, но и укреплять свои позиции на рынке медицинских услуг, и каким видит для себя будущее.

- Рынок медицинских ИТ в России, несмотря на безусловную его перспективность, сегодня очень сложен и безденежен. Почему он вам интересен?

Мы начали работать на этом рынке достаточно давно. Почему не остановились, несмотря на отсутствие серьезных коммерческих успехов? Во-первых, мы не ограничиваемся российским рынком, а планируем продвижение в СНГ, страны Западной Европы, Латинской Америки и Юго-Восточной Азии, хотя и там ситуация непростая. Во-вторых, в медицине назревают изменения. Идет накопление технологий и увеличивается разрыв между тем, что предлагают ИТ-индустрия и производители медицинских устройств, и тем, как медицина это потребляет. Нынешние ограничения и барьеры рано или поздно будут преодолены: проблемы здоровья – вечная тема. В-третьих, с технологической точки зрения медицинские задачи очень сложны и интересны. Мы принимаем участие в научных исследованиях, в действительно прорывных проектах, и у нас есть возможность ставить новые задачи. Тут есть и творчество, и потенциальный бизнес. Инвесторы сегодня называют медицину и биотехнологии в числе самых интересных областей для инвестиций.

Да, с точки зрения зарабатывания денег сегодня российская медицина не самая привлекательная для нас область, так как мы не попали в число региональных поставщиков Единой государственной информационной системы здравоохранения. Но мы умеем многое, чего ни один из этих поставщиков не может, и рано или поздно наши знания будут востребованы. Кроме того, есть еще и коммерческая медицина.

- Но основная масса потенциальных клиентов – государственные организации...

Фактически вся медицина сейчас коммерциализировалась, началась борьба за клиента и его деньги, которые платятся через страховые компании или лично. Знаю многих врачей, готовых помогать, невзирая на плату, но медицина в целом превращается в обычный рынок. А когда в ее основе лежит бизнес, возникает противоречие между высокой целью вылечить человека и получить с него деньги. C вылеченного и ушедшего пациента денег уже не возьмешь. Частично трудности с внедрением ИТ связаны с этой проблемой. Например, удаленный мониторинг пациентов очень интересен пациентам и абсолютно не интересен коммерческим структурам, которым выгоднее провести дорогостоящее обследование или процедуру, чем организовывать процесс, который больших денег не принесет. В результате очень правильная идея дистанционного контроля во всем мире не очень-то продвигается.

Например, есть пластырь, который позволяет 48 часов наблюдать за состоянием пациента, снимая множество параметров, вплоть до кардиограммы. Но в клиниках такой услуги нет, кто-то должен предложить ее первым. Страховые компании вроде бы заинтересованы в этом, но боятся, что это увеличит сумму страховки.

Но есть области, где, я уверен, телемониторинг должен пойти, например контроль беременности. Это относительно короткий, но жизненно важный период, когда пациенты платят большие деньги и скорее отдадут последнее, чем будут экономить. Мониторинг дает женщине свободу перемещаться, оставаясь под наблюдением врача, что очень важно психологически, а врачу – оставаться на связи с пациентом.

Приборы для мониторинга развиваются фантастически быстро. Конечно, возникает проблема их сертификации, но эта задача решаема. Прогресс в этой области колоссальный, инвестиций в исследования очень много. Думаю, прорыв вот-вот произойдет.

- Про телемедицину много лет говорят, что она «вот-вот выстрелит», но не выстреливает...

Не выстреливает, потому что очень много организационных и юридических ограничений, огромное количество нормативных препонов, которые, наверное, нужны для защиты пациента.

Например, результаты в области фармакогенетики позволяют индивидуально подбирать лекарства. Но если врач, руководствуясь рекомендациями системы, выдаст назначения, отличные от стандартных, то при наступлении какого-либо непредвиденного случая с пациентом врач будет нести за это ответственность. Поэтому врачи не стремятся брать на себя дополнительные риски, связанные с внедрением новых методов. Даже если мы изобретем нечто гениальное, что помогает и спасает, мало кто захочет это внедрять, пока мы не получим одобрения всех инстанций. Основная проблема, связанная с телемедициной и удаленным контролем пациента, – ответственность. Когда врач видит пациента — это одна история, когда данные передает прибор, всегда есть недоверие к этим данным.

- Что может сделать ИТ-бизнес для преодоления этого барьера?

Ничего. Это проблема самой медицины, не ИТ. Мы – помощники, заинтересованные во внедрении новых методов, но если эти методы не воспринимаются медиками, мы ничего сделать не можем, разве что заинтересовывать пациентов.

- Каковы, на ваш взгляд перспективы Больших Данных в медицине?

Сейчас идет накопление больших массивов данных, в том числе за счет устройств, генерирующих потоки данных. Эти данные надо ужимать, обрабатывать, сопоставлять, готовить к анализу для выявления закономерностей. Например, в Швейцарии врачу, изучающему внезапные смерти, не хватает данных. Поэтому медики хотят объединиться, чтобы создать пул анонимных данных для проведения исследования.

С увеличением потока данных появляется возможность решать принципиально новые задачи, но при этом важно, чтобы врачи работали вместе с аналитиками: это позволит избежать ошибок, поскольку аналитики не знают предметной области, а врачи не разбираются в тонкостях математических методов.

- Логическим развитием аналитики Больших Данных является возможность для пользователей задавать вопросы компьютеру на естественном языке. Реально ли в России воплотить проект когнитивных вычислений для медицины?

В России все реально, когда есть деньги и головы. Я верю в нашу креативность, и если бы у такого проекта был заказчик с ресурсами, то можно было бы собрать сильную квалифицированную команду для решения этой задачи.

- Какие направления ИТ в здравоохранении вы считаете наиболее интересными с точки зрения развития бизнеса?

Для нас интересно все, что связано с удаленным мониторингом пациентов, спортивная медицина, нацеленная на результат и поэтому заинтересованная в контроле после операции и реабилитации. Особенно перспективны приборы и программы для предсказания и предотвращения травм, и не только для спортсменов, у которых эта проблема стоит очень остро. Интересно также участие в исследовательских проектах с обработкой Больших Данных. Потом на этом будет строиться бизнес.

- Какие услуги интеграторов на рынке медицинских ИТ будут востребованы в ближайшем будущем?

Это не столько услуги классической ИТ-интеграции, сколько интеграции решений для проекта, объединяющего в единую команду врачей, производителей ПО и множества устройств. Интегратор должен предложить правильное, разумное решение, включающее множество компонентов. Мы сейчас как раз реализуем такой крупный интеграционный проект в РЖД, где созданный нами интеграционный узел обеспечивает возможность обмена медицинской информацией между учреждениями здравоохранения, входящими в структуру этой организации.

- Какую роль в бизнесе ФОРС сегодня играет медицина? Насколько рентабельно это направление и как меняется компания по мере его развития?

Я сам занимаюсь этим направлением и считаю его роль важной, хотя есть намного более выгодные проекты. Мы выделили все разработки, связанные с медициной, в отдельную компанию «Ай-Форс». Три основных компонента — медицинскую информационную систему «Вятка», платформу дистанционного взаимодействия врачей и пациентов Remsmed, а также интеграционный узел, которые существовали раньше как отдельные проекты, планируется собрать в единую модульную систему для медицинских организаций. Пока это инвестиционное направление, но к концу 2015 года надеемся выйти на самоокупаемость. В долгосрочной перспективе оно будет выгодным.

- Какими качествами должна обладать компания, намеренная преуспеть на рынке ИТ в здравоохранении?

Для любой области бизнеса важно знание самого предмета. И должна быть готовность терпеть – ради будущего. Тому, кто хочет получить результат немедленно, лучше заниматься чем-то другим.

Результаты исследования, прошедшего в сентябре и октябре прошлого года, показали, что руководители предприятий гораздо больше убеждены в том, что данные и аналитические инструменты доступны их подчиненным: 47% генеральных директоров полагают, что все сотрудники имеют доступ к нужным им данным. Среди других участников опроса таковых насчитывалось только 27%. Кроме того, 43% генеральных директоров уверены: сбор релевантных данных и предоставление доступа к ним происходят в режиме реального времени. Что касается остальных сотрудников, то эту точку зрения разделяют 29%.

Генеральные директора с оптимизмом оценивают способность сотрудников извлекать из данных полезную для себя информацию: 38% полагают, что именно так и происходит. Аналогичного мнения придерживаются лишь 24% респондентов, занимающих другие должности. Особенно мрачно смотрят на ситуацию руководители рангом ниже: вице-президенты, старшие вице-президенты и заместители директора. Только 19% из их числа полагают, что данные помогают сотрудникам глубже понимать происходящее.

«Лично я подозреваю, что события развиваются здесь по классическому сценарию: нижестоящие сотрудники рисуют генеральному директору совершенно радужную картину, – указал Билл Фрэнкс, главный аналитик компании Teradata, финансировавшей исследование. – Происходит сбой в цепочке коммуникаций, поскольку никто не хочет сообщать высшему руководству плохие новости».

Вместе с тем респонденты, имеющие непосредственное отношение к инициативам, связанным с данными, могут быть настроены чересчур пессимистично.

«Люди, знакомые с ситуацией не понаслышке, хорошо понимают сильные и слабые стороны этих данных, – пояснил Фрэнкс. – Работая с ними ежедневно, вы хорошо представляете себе их недостатки. Возможно, это и порождает чрезмерный пессимизм».

В качестве примера Фрэнкс привел большой супермаркет, который начал собирать аналитическую информацию в своей системе кассовых терминалов. Гастрономический отдел не был подключен к этой системе, и его сотрудник в конце дня регистрировал в системе лишь общие сведения о продажах: 5 кг ветчины, 8 кг сыра и т. д. Для учета продаж в целом это было неплохо, но совсем не годилось для анализа покупок, совершенных каждым конкретным покупателем.

«В зависимости от характера использования данных отдельные недостатки могут не играть особой роли или же, напротив, портить всю картину», – заметил Фрэнкс.

Переоценивает ли генеральный директор значение данных?

Исследование Economist Intelligence Unit показало, что зачастую руководители предприятий склонны переоценивать важность инициатив, связанных с данными. К примеру, 53% генеральных директоров полагают, что использование данных позволяет разгрузить руководителей в процессе принятия решений и делегировать полномочия подчиненным. С этим согласны только 36% респондентов на других должностях.

Доля генеральных директоров, отмечавших повышение вовлеченности сотрудников в работу предприятия, степени их удовлетворенности и уменьшение текучки кадров, составила 51%. Согласны с ними 35% других респондентов. В том, что развертывание систем обработки данных улучшает качество руководства и увеличивает скорость принятия решений, убеждены 58% генеральных директоров и только 47% других сотрудников.

Такой разрыв может показаться совершенно необъяснимым, даже если допустить, что в докладах генеральный директор получает искаженные результаты, но, возможно, причиной всему является широта взглядов руководителя. Некоторые футбольные команды укомплектованы защитниками и нападающими высшего класса, а вот полузащита выпадает из игры. Точно так же для одних подразделений данные могут быть исключительно полезны, в то время как другим они никакой пользы не приносят.

«Очень часто бывает так, что ваша команда демонстрирует наивысшие показатели в одной или двух категориях, уступая при этом в остальных, – пояснил Фрэнкс. – На крупных предприятиях различные подразделения имеют разные потребности, находятся в разных офисах и придерживаются разной культуры. Возможно, некоторые подразделения действительно очень хороши в аналитике, тогда как другие – нет».

Из отчета становится ясно, что организации, управляемые на основе данных, превосходят своих конкурентов и являются более инновационными. Исследование Economist Intelligence Unit выявило высокий уровень корреляции между предрасположенностью компании к оценке данных при принятии решений и ее рентабельностью и способностью к инновациям: 59% компаний, управляемых данными, демонстрируют более высокий уровень рентабельности по сравнению с конкурентами и 63% из них проповедуют культуру творчества и инноваций. Среди компаний с низкой степенью использования данных эта доля составляет соответственно 40 и 37%.

Тем не менее организовать управление на основе анализа данных не такая уж простая задача. Хотя у руководителей и складывается довольно радужная картина относительно того, как идет реализация инициатив, связанных с данными, исследование показало, что компании испытывают определенные трудности с обеспечением доступа к данным и пониманием ситуации на основе их анализа.

Большинство участников опроса (57%) полагают, что их компания не справляется со сбором и распространением важной деловой информации. В наибольшей степени страдают от этого неэффективные, менее инновационные и недостаточно оснащенные в техническом плане предприятия, но и самым передовым в этом отношении компаниям приходится прикладывать немало усилий, чтобы обеспечить доступ к данным даже в пределах своей организации. Почти две трети респондентов отмечают, что у некоторых подразделений дела с доступом к данным обстоят лучше, чем у других, причем в большей степени это выражено в крупных компаниях (с годовым оборотом свыше 500 млн долл.).

Проблемы с данными

Некоторые типы данных приносят организациям лишь огорчения. Наиболее полезными (на это указал 61% опрошенных) и одновременно доступными (77% респондентов) считаются данные ежедневных транзакций. Совсем иная картина складывается с данными о демографическом составе и поведенческих шаблонах клиентов.

По своей ценности эти данные занимают второе место, но только 28% респондентов сообщили об их доступности широкому кругу сотрудников. О релевантности и полезности внешних данных, касающихся состояния рынка, говорили 45% опрошенных, но только 36% отметили их доступность.

В опросе Economist Intelligence Unit принимали участие 362 высокопоставленных менеджера из крупных компаний. Из них 15% занимают должность генерального директора или президента, 29% относятся к числу руководителей высшего звена, 25% являются управляющими и исполнительными директорами либо руководителями бизнес-подразделений, а 31% исполняют обязанности старшего вице-президента, вице-президента или заместителя директора.