big data

Час починати роботу з даними та отримувати вигоду

Сьогодні бізнес перебуває на етапі цифрової трансформації, який вимагає від менеджменту швидкої реакції на технологічні тренди та перегляду бізнес-процесів. До основних трендів можна віднести: штучний інтелект, віртуальна та доповнена реальність, хмарні рішення, big data та ін.

Аналітика, поза конкуренцією, є одним з основних трендів. Розвиток технологій сприяв збільшенню кількості даних. 90% світових даних було створено за останні 2 роки, а інвестиції в Big Data склали $180 млрд. Згідно з дослідженнями BARC, підприємства, які використовують big data, збільшили свій прибуток на 8% й зменшили витрати на 10%. Також були відзначені такі переваги:

Багато компаній вже перейшли на цифрові технології та генерують декілька гігабайтів даних про клієнтів. Такі гравці, як Facebook, Amazon, Google активно працюють з big data й віддають пріоритет якості обслуговування клієнтів, тим самим зміцнюють свої позиції.

Крім того, аналітика є фундаментом для інших технологій. Наприклад, системи штучного інтелекту навчаються на основі аналітики.

Розуміння аналізу даних та принципу визначення їхньої точності дає можливість прийняти обґрунтовані та ефективні бізнес-рішення, які призведуть до зросту та просуванню компанії. Всі бізнес-рішення повинні бути підкріплені точними цифрами та фактами, які відповідатимуть цілям компанії.

Але, незважаючи на високі показники, існують компанії, які поки що не розуміють як можна почати трансформацію та отримувати користь від інвестицій в цей сектор.

Трансформація компанії в компанію, яка керується даними – це довготривалий процес, який потребує інвестицій та виконання наступних кроків:

Якість даних і управління мастер-даними: короткі рекомендації щодо поліпшення якості ваших даних

У сучасному світі, важливість якості даних і управління мастер-даними (master data management, MDM) незаперечна. У своїй чистій, неструктурованій формі дані нічого не варті, але якісні дані можуть стати величезною перевагою для бізнесу. На жаль, чим більше компанія збирає даних, тим вище ризик того, що вони стануть «брудними». Близько 27% бізнес-лідерів не можуть ручатися за точність своїх даних. Брудні дані – це результат людської помилки, дублікатних даних, плину часу й інших чинників. Вони здатні підірвати ефективність аналітики та машинного навчання і вилитися у величезні збитки, що досягають 12% від загального доходу компанії.

Згідно з щорічним звітом The BI Survey, якість даних є однією з найбільших проблем для користувачів бізнес-аналітики з 2002 року. У цій статті ми пояснимо, що таке якість даних і як її поліпшити.

Визначення

Єдиного визначення якості даних не існує. Дані вважаються якісними, якщо вони придатні для певної мети. Високоякісні дані мають ряд характеристик. Вони послідовні, актуальні, точні та повні. Однак набір даних може бути хорошим в одному контексті і марним в іншому. Знаючи, скільки товарів було продано, можна зробити замовлення на наступний місяць, але ці дані не показують наявність або відсутність прибутку.

Ось для чого необхідно управління мастер-даними (MDM). Воно допомагає збирати дані з різних джерел і об’єднувати їх в єдине ціле. MDM також стане в нагоді, якщо:

… крім системи ERP, ваша компанія працює з іншими системами SCM або CRM і потребує узгодження цих платформ,

… вам необхідно забезпечити ефективну співпрацю з діловими партнерами і відмінний сервіс для клієнтів,

… вашій компанії потрібно об’єднати локальні та хмарні системи.

Багато респондентів опитувань BARC Trend Monitor вважають якість даних і MDM одними з найбільш важливих тенденцій. Фахівці з бізнес-аналітики дотримуються тієї ж думки, оскільки знають, що популярні бізнес-технології самообслуговування і виявлення даних цінні тільки тоді, коли вони працюють на якісних даних.

Кроки до поліпшення якості даних

Щоб підвищити якість даних і MDM, необхідно використовувати цілісний підхід, який враховує методи роботи вашої компанії, процеси забезпечення якості даних і технології. Компанія повинна чітко розподілити відповідальність за області даних (наприклад, клієнт, продукт, фінансові показники) і ролі. Створювати процеси, що забезпечують якість даних, буде простіше, якщо в їх основі будуть такі передові методи, як цикл якості даних. Правильні технології теж важливі, але в першу чергу потрібно зосередитися на організації та її процесах, оскільки вони мають відношення до стратегії вашої компанії.

Тепер давайте розглянемо деякі конкретні кроки до поліпшення якості даних.

1. Виділіть чіткі ролі

Поліпшити якість даних неможливо без створення в компанії культури, яка усвідомлює важливість даних для отримання інсайтів. Ця культура також передбачає розподіл чітких ролей, які гарантуватимуть, що дані збираються і обробляються відповідально. Ролі допомагають призначати завдання співробітникам залежно від їх можливостей.

Типові ролі включають:

2. Введіть цикл якості даних

Ви не можете перевірити якість даних один раз, а потім забути про це. Це постійний процес. Ось чому найкраще робити це з використанням ітеративного циклу аналізу, очищення та моніторингу даних. Ви можете розбити цикл на наступні фази:

Цілі якості даних визначаються відповідно до потреб вашої компанії. Це дасть чітке розуміння того, на яких даних вам слід зосередитися. Щоб визначити ці цілі, можна почати з пошуку відповідей на такі питання: «Як ми можемо визначити область даних?», «Як оцінити повноту даних?»

Встановивши цілі, необхідно орієнтуватися на них при аналізі даних. На цьому етапі важливо враховувати наступні питання: «Чи є дані достовірними?», «Чи є дані точними?», «Як ми можемо виміряти значення даних?»

Щоб досягти цілей якості, вам необхідно очистити та стандартизувати дані. Не існує універсального правила, як це зробити, так як кожна організація має свої власні стандарти і правила.

Ви можете збагатити свої дані за допомогою інших, наприклад, соціально-демографічних або географічних даних. Таким чином, ви створите більш змістовний і цінний набір даних.

Як ми згадували раніше, вкрай важливо постійно перевіряти і контролювати ваші дані, оскільки вони можуть швидко стати неактуальними або помилковими. На щастя, є програмне забезпечення, яке дозволяє автоматично контролювати дані відповідно до заздалегідь визначених стандартів.

3. Використовуйте правильні інструменти

Більшість технологій підтримують цикл якості даних і пропонують широкі функціональні можливості для різних ролей. Щоб використовувати технології в повній мірі, необхідно інтегрувати фази циклу якості даних в операційні процеси і зіставити їх з певною роллю. Ретельно підібране ПО може допомогти з:

Це всього лише кілька прикладів функцій сучасних інструментів управління даними. Повний список набагато більше, що дає можливість вибрати ті функції, які будуть відповідати потребам вашого бізнесу найкраще.

Краще пізно ніж ніколи

Складність проблеми може пригнічувати, але в епоху оцифровки світу необхідно підтримувати високу якість даних. Точні і надійні дані можуть гарантувати гарне обслуговування клієнтів, продумані бізнес-рішення й економічне процвітання вашої компанії. Як і всі хороші речі, це вимагає певних зусиль, але, в кінцевому рахунку, управління якістю даних окупиться.

Значущість великих даних для дотримання регламентів

У сучасному світі, де технічний прогрес супроводжує оцифрування, не дивно, що великі дані переживають підйом. Ми виробляємо 2,5 ЕБ даних кожен день, і, згідно зі звітом IDC, до 2025 року це число зросте до 163 Збайтів.

Більшість підприємств практично в кожній галузі має справу з великими даними і аналізувати їх – найскладніша частина. З огляду на часті кібератаки та недавні скандали, пов’язані з порушенням зберігання персональних даних, громадськість була обурена та глибоко стурбована. У зв’язку з цим, стали з’являтися більш суворі регламенти, що гарантують безпеку користувачів. Тепер компанії, які хочуть отримати вигоду з великих даних, повинні знайти спосіб належним чином їх аналізувати та уникати зломів, вчасно виявляючи і закриваючи лазівки.

Що таке великі дані?

Термін не такий очевидний, як здається. Він може означати як великий обсяг структурованих і неструктурованих даних, так і способи аналізу і вилучення цінної інформації з них. Традиційно великі дані характеризуються трьома V: об’ємом (volume), швидкістю (velocity) і різноманітністю (variety).

Об’єм – це кількість даних, зібраних з різних джерел, таких як соціальні мережі, датчики IoT в реальному часі, бази даних клієнтів, бізнес-операції тощо.

Швидкість відноситься до швидкості, з якою дані генеруються і повинні оброблятися для вирішення бізнес-завдань та отримання цінної інформації. Такі пристрої, як датчики IoT та інтелектуальні лічильники, вимагають роботи з даними в режимі реального часу.

Різноманітність – це типи і формати даних, які можуть бути структуровані, як в базах даних, неструктурованими (текст, зображення, аудіо, відеофайли) і напівструктурованими (логи веб-сервера і дані датчиків).

Деякі організації розширюють основне визначення, додаючи ще дві V: достовірність (veracity) і мінливість (variability). Достовірність – це якість зібраних даних, яка може сильно варіюватися в залежності від джерела. Погані дані можуть негативно вплинути на аналіз і поставити під загрозу цінність бізнес-аналітики.

Мінливість пов’язана з невідповідностями в даних, безліччю вимірів даних, отриманих з численних типів даних і джерел, і непередбачуваною швидкістю їх завантаження.

Компанії, які працюють з великими даними, повинні дотримуватися правил різних регуляторних органів. Вони повинні надавати детальні звіти про типи даних, які вони отримують, як їх використовують, чи роблять їх доступними для постачальників, і які заходи безпеки застосовують, щоб уникнути їх витоку.

Як ми згадували раніше, аналізувати великі дані нелегко. Процес вимагає високотехнологічних аналітичних інструментів і кваліфікованих фахівців, які гарантували б виконання вимог регламентів. Це звучить гнітюче, але величезні вигоди того варті.

Зв’язок між великими даними і дотриманням регламенту

Великі дані впливають на процес виконання регламентів, оскільки компанії повинні відслідковувати їх потік у своїх системах. Контролюючі органи приділяють пильну увагу кожному етапу обробки даних, включаючи збір, обробку та зберігання. Причина такого суворого контролю полягає в тому, щоб забезпечити захист даних від кіберзлочинців.

Щоб отримати статус дотримання регламенту, компанії необхідно розробити надійні стратегії зниження ризиків. При аналізі даних ви повинні продемонструвати, як працює кожна з цих стратегій та їх ефективність. Тестування на проникнення також має стати необхідною процедурою для захисту інфраструктури і даних компанії. Тестування полягає в симуляції атаки шкідливих програм на систему для виявлення вразливостей. Докладний звіт про систему безпеки баз даних допоможе компанії швидше пройти сертифікацію.

На відміну від організацій, які мають справу з невеликими даними, обробка великих даних під час процесу виконання регламенту є коштовною, оскільки компанія повинна використовувати найкращі інструменти аналізу і наймати кваліфікованих експертів. Але це необхідно для того, щоб ефективно використовувати великі дані для прогнозування кібератак.

Переваги великих даних для процесу виконання норм регламенту

Одним з найбільших переваг великих даних є їх здатність виявляти шахрайські дії, перш ніж вони погано позначаться на вашій організації. В онлайн-звіті CSO йдеться, що 84% організацій використовують великі дані для виявлення кіберзагроз та повідомляють про зниження кількості порушень безпеки. Проте, 59% відзначили, що їх фірмі як і раніше загрожує небезпека принаймні раз на місяць через величезну кількість даних, відсутність потрібних систем і фахівців та застарілих даних.

Ми вже розглянули роль кваліфікованого персоналу і потужних інструментів, і це не найважливіші фактори. Найбільш важливим є автоматизація завдань, щоб дані можна було відправляти аналітикам без затримки. Використання машинного навчання і штучного інтелекту для розробки моделі прогнозного аналізу також значно зміцнить ІТ-інфраструктуру компанії, оскільки вона одночасно допомагає захиститися від відомих програм-вимагачів і прогнозує нові. Все це прискорює процес дотримання вимог регламенту і завойовує довіру клієнтів.

Великі дані також допомагають керувати ризиком, що виникає в результаті обміну даними компанії з третьою стороною, такою як постачальники. Аналізуючи їх здатність захистити ваші дані, ви можете вирішити, чи варто їм ділитися чи ні.

Щоб отримати сертифікат виконання регламенту, компанія повинна довести, що її клієнти задоволені тим, як обробляються їх дані. Застосування аналізу великих даних допоможе зрозуміти поведінку клієнтів. Ґрунтуючись на цих висновках, компанія може скорегувати прийняті рішення, спрощуючи таким чином процес дотримання регламенту.

Якщо ваша організація хоче отримати сертифікати відповідності регламентам і вилучити з них вигоду, вам необхідно впровадити аналітику великих даних і розробити превентивну стратегію замість реактивної. Це дозволить виявляти загрози задовго до їх появи і вживати відповідних заходів безпеки.

GoUp Chat