Research

А в Вашей компании есть Data Strategy?

Когда речь заходит о Стратегии, то как правило обсуждают стратегию компании, продаж, маркетинга, HR и крайне редко в бизнес-среде звучит «Стратегия работы с Данными».

Что такое «Стратегия работы с данными» и почему это важно для каждой организации?

«Стратегия работы с данными» - формирование целей по поиску, обработке, анализу и применению данных из доступных компании внутренних и внешних источников с целью использования технологических возможностей для создания дополнительной ценности и достижения стратегических целей компании.

Мало кто станет спорить, что темпы развития и скорость внедрения технологий за последние 5-10 лет выросли в разы. Это отразилось не только на возможностях количественных вычислений, но и в сферах, где ранее решения, принимаемые на основе «интуиции» человека, не ставились под сомнения. Например, анализ эмоций с помощью когнитивных сервисов, поведенческий анализ и прогнозирование реакции человека на внешние воздействия и другие возможности. 

           Мы живем в эру технологической революции 4.0, где проникновение технологий в повседневную жизнь человека неумолимо растет. Это отражается и на так называемом «Цифровом следе» - количестве данных, создаваемых человеком в единицу времени. По информации компаний IDC и Seagate, приведенной в отчете Data Age 2025, к 2025 году объем данных по отношению к текущим показателям вырастет примерно в 10 раз до 163 Zbyte! В среднем житель планеты будет контактировать с устройствами, подключенными в сеть, более 4800 раз в день, т.е. каждые 18 секунд, а свыше 25% данных будут поступать в режиме реального времени.

Уже сегодня разнообразные источники в мире генерируют объемы >16 Zbyte структурированных, полуструктурированных и неструктурированных данных.

Почему вопрос формирования стратегии работы с данными стал актуальным именно сейчас?

Благодаря росту вычислительных мощностей и, как следствие, расширению возможностей и снижению стоимости обработки больших объемов информации, среднему и крупному бизнесу стали доступны ресурсы, которые раньше были уделом научных институтов с суперкомпьютерами. Инновационные компании уже решают задачи прогнозирования, поведенческого анализа, мониторинга, автоматизации принятия решений, сценарного моделирования и другие на основании обработки больших массивов информации современными методами. Применение машинного обучения, нейросетей, NLP (Natural language processing) и других техник в бизнесе позволяет быстрее, точнее, эффективнее принимать решения, меньше зависеть от субъективного мнения человека, автоматизировать процессы.

Для того, чтобы сформировать стратегию работы с данными, мы рекомендуем такую последовательность этапов.

1.    Стратегические цели компании.

При всей очевидности, очень часто в компаниях сложно с формулировкой среднесрочных и долгосрочных целей.  Рассмотрите эти вопросы через призму использования Данных сейчас и в перспективе нескольких лет. Как будет трансформироваться рынок, на котором вы работаете, какие технологии и сервисы могут внедряться, как будет эволюционировать клиент, заказчики клиента (если это b2b) и т.д.

2.    Оценка и планирование трансформации бизнес-процессов.

Проведите оценку основных бизнес-процессов компании с точки зрения потоков данных. Описывают ли собираемые данные каждый этап полностью, с какой частотой они собираются, они используются «внутренним» и «внешним» заказчиком? Очень часто данные хранятся не в полном объеме или в искаженной форме, что приводит к потерям времени или точности при их использовании в решении бизнес задач.

 Какие трансформации бизнес-процессов вы видите в ближайшей перспективе и через 3-5 лет, какая роль отведена данным в этих процессах? В каких направлениях работа с данными может принести дополнительные выгоды и возможности?

3.    Инвентаризация данных и «Рынок» данных.

Кто в компании отвечает за сбор и анализ данных? Есть ли полное описание данных, какое их качество, если ли стандарты работы с данными в структурных подразделениях, контролируются ли они и кем? Какие источники данных существуют внутри компании (ERP, CRM, IoT, и т.д.), как они будут развиваться в будущем, какая часть данных будет в реальном времени, в структурированном или неструктурированном виде?

Провести анализ доступных внешних источников (открытые статистические базы или платные), кто продает данные на рынках, что Вы можете приобрести?

Как организация планирует использовать данные из WEB, социальных сетей, мобильных и «умных» устройств итд?

Как с помощью данных можно описать Вашего клиента? Какие информационные потоки влияют на его мотив к покупке и можете ли вы получить к ним доступ для моделирования поведения клиента?

4.    Инструменты и подходы в работе с данными.

Планирование инструментов и технологий работы с данными является критически важным этапом т.к. любому этапу использования, предшествует процесс накопления данных. Например, для реализации динамических рекомендаций или прогнозирования оттока клиентов в e-commerce на основании Сlickstream аналитики, необходимо заблаговременно (6-9 месяцев) собирать логи о действиях пользователя на сайте.  

Оцените возможности современных технологий, перспективы использования современных техник работы с данными в вашем бизнесе и какие технологические ресурсы для этого необходимы. Планирует ли бизнес развивать Data Science компетенции внутри компании или использовать внешних подрядчиков? Какие процессы нужно выстроить для достижения поставленных целей? Как интегрировать результаты обработки данных в бизнес-процессы?

5.    Политика работы с данными в компании и внешними заказчиками.

В компаниях всегда стоит остро вопрос доступа к данным, причем часто это полярные сущности, от полной открытости и отсутствия политик конфиденциальности, до строжайших ограничений, которые мешают достижению синергетического эффекта от комплексного использования информации.  Какой подход лучше для вашей компании? Консервативный, предполагающий строгие ограничения, например, если необходимо соответствовать требованиям законодательства в финансовой сфере. или подход, ориентированный на широкое совместное использование данных в работе подразделений компании? 

           Могут ли сырые данные после трансформации и обработки специалистами стать активом, которым компания торгует на рынке данных и получает дополнительный источник дохода?

В конце этого процесса у Вас должна сформироваться дорожная карта использования данных в Вашем бизнесе.

 

Как ни банально звучит фраза, но Мир изменился. Целые индустрии меняются под влиянием Цифровой трансформации и в новом мире Данные - это новое Золото. Кто научится лучше и эффективнее использовать этот ресурс в коммерческих целях, тот вероятнее всего и займет лидирующие рыночные позиции в Эру цифровых технологий.