Но не все так просто. Когда компании пытаются использовать обретенное богатство данных для специальных целей (например, для решения следует ли запустить новый продукт), они неизменно обнаруживают существенные пробелы в необходимой информации. Почему же до сих пор компаниям не хватает нужной информации, чтобы ответить на ключевые вопросы бизнеса? Просто они не точно формулируют вопросы для сбора данных, на которые хотят получить ответы.
Для решения этой проблемы необходимо изменить мышление. Процесс сбора данных не является целью, но является инструментом для ее достижения. И для достижения цели, когда компания готова использовать данные для ответа на большинство своих вопросов, необходимы приложения, которые специально для этого разработаны. Приложения по-прежнему должны соответствовать потребностям пользователей, но функции обработки собранных данных должны быть адаптированы таким образом, чтобы дать ответы на вопросы, которые фактически задает бизнес (или может задать).
Для уверенности, что правильные данные появляются в конце процесса сбора, компаниям необходимо рассмотреть этот процесс, как проблему цепи предоставления данных.
Определяя каждый аспект их бизнес-действий, взаимодействий и процессов, фирмы должны решить на какие вопросы они должны ответить, чтобы стать умнее. Необходимые данные, которые требуются для этого, станут более понятными, таким образом, проблемой останется то, как собрать данные или даже как создать их.
Для этого доступна помощь. Разработчики программного обеспечения предлагают инструменты, которые позволяют компаниям извлекать данные более легким способом из пакетных приложений программного обеспечения. Для добывания дополнительных данных к существующим приложениям могут добавляться новые инструменты. Например, компания Netflix проследила, как ее клиенты взаимодействуют с ее потоковым видео, изучив следующие показатели – как и когда зрители ставят паузу и какие сцены просматриваются повторно. Эта информация помогла компании улучшить продвижение своих рекомендаций.
Сенсорные технологии позволили компаниям создавать и собирать информацию из физической среды. Рассмотрим следующий пример: датчики, встроенные в транспортные средства компании, отследили движения ее грузовиков настолько точно, что компания определила, что повороты налево замедляют доставку и увеличивают расход топлива. Путем изменения маршрута с минимизацией левых поворотов, компания сэкономила 9 миллионов галлонов газа в год и улучшила обслуживание клиентов посредством прогнозирования более точных сроков поставки.
Процесс сбора и анализа данных эволюционировал быстрее всего, когда речь шла о поведении потребителя, где существуют самые большие возможности для сбора данных. Например, приложения социальных СМИ, где потребители предоставляют свои данные, такие как интернет-обзоры в Yelp. Другой пример - из области личного фитнесса, где приложения, такие как Nike+ FuelBand и Fitbit, собирают всю информацию, начиная от сжигаемых калорий потребителей до их режима сна и диет.
Другие источники данных для анализа включают неструктурированные данные, такие как электронная почта и твиты, а также аудио записи разговоров call-центров. И компании не должны забывать о данных, собранных другими, с которыми они работают. Сервис-провайдеры, социальные сети и даже поставщики программного обеспечения, использующие пакеты приложений в информационных центрах предприятий, могут быть полезными источниками информации.
Но только те компании, которые точно знают, на какие виды вопросов им нужны ответы, могут решить какие из этих источников данных действительно смогут помочь. Таким образом, система предоставления данных продолжается; идентифицировав, откуда придут необходимые данные, следующим шагом будет организация и манипуляция данными для анализа.
Для компаний, которые специально проектируют систему предоставления данных, учитывая определенную аналитику, будет намного проще связать всю информацию, чтобы ответить на эти вопросы, так как будет меньше информационных пробелов. Идеал – это надежная обратная связь, в которой компании собирают, анализируют и реагируют на данные более гибко; вопросы регулярно пересматриваются, в зависимости от изменения конъюнктуры рынка и развития стратегии компании.
Однако достижение этого этапа требует, чтобы отдел IT работал более близко с бизнес-лидерами компании. Эти лидеры несут ответственность за решение того, какие вопросы наиболее важны для бизнеса, но удивительно, что только некоторые руководители имеют установленный процесс для документирования этих вопросов и обмена ими. Установив такой процесс, IТ и бизнес могут работать вместе для исследования всех возможных источников данных, которые могут обеспечить ответы. Также им необходимо установить, как эти ответы будут распределены в рамках бизнеса, чтобы они были действенными.
Это культурный сдвиг для большинства предприятий. Чтобы проектирование для процесса аналитики было эффективным, роли IТ-организаций, которые поставляют данные, а также бизнеса, который потребляет их, должны быть гораздо более размытыми. Цель – это корпоративная культура, где IТ и бизнес тесно сотрудничают для генерации идей, которые производят реальное конкурентное превосходство.
Некоторые компании решили эту задачу путем создания новой должности - начальник управления базами данных, который может отстоять собрание, определение приоритетов, распределение и анализ данных. Хотя это толчок сверху был эффективным для многих организаций, еще более высокой целью является корпоративная культура, в которой все сотрудники более осведомлены о данных. Технологии данных довольно таки развиты, но люди до сих пор должны сами решать какие данные полезны и как их собрать.
Приз является очень ценным. Уже сегодня данные доступны из различных источников, чем когда-либо представлялось для анализа и применения в бизнесе. Но бизнес нуждается в правильной информации, и компании, которые проектируют приложения, процессы и продукты для предоставления идей по управлению данными, будут успешными и процветающими.
Автор: Наренда Мулани управляющий в компании Accenture Analytics. Возглавляя интегрированное сообщество, которое состоит из более чем 15,000 специалистов по управленческому консалтингу, технологиям и аутсорсингу, которые обслуживают клиентов по всему миру, он отвечает за управление стратегическим курсом Accenture для роста посредством бизнес-аналитики. Мулани является членом Глобального руководящего состава Accenturе. Он окончил Университет Бомбея в 1978, получив степень бакалавра в области коммерции. В 1982 получил степень МВА в области финансов, а в 1985 – доктора в многомерной статистике, обе степени в Массачусетском университете. До присоединения к компании Accenture, Мулани управлял собственной консалтинговой компанией.
© Материал подготовлен Анной Джежик
по материалам зарубежных изданий
http://www.klubok.net/
дополнительно по теме:
