Блог

Повернутися до всіх статей

Як почати працювати з даними?

||

Дані є одним із найважливіших бізнес-активів для компаній будь-якого розміру та сфери діяльності. На цей час існує безліч сценаріїв використання даних. Однак кожна компанія повинна вибрати свій варіант, який принесе найбільшу користь. Для досягнення успіху у поточний час усі компанії, незалежно від їхнього розміру та сфери діяльності, повинні мати стратегію роботи з даними. Важливо зрозуміти, які саме дані потрібні аби досягти покращення бізнес-результатів.

У великій кількості потенційних варіантів використання даних легко заплутатися. Проте, пускати завдання вибору сценарію на самоплив не варто. Нижче кілька порад, як допомогти керівникам розставити пріоритети та створити ефективну стратегію корпоративних даних.

  1. Мозковий штурм

Насамперед необхідно намітити бажаний результат, тобто поставити запитання: «Що саме хоче досягти бізнес?», «Які ключові завдання та цілі існують?».

Існує 4 основні напрямки використання даних:

  1. Деталізація сценаріїв використання

Кожний проєкт даних після мозкового штурму потребує деталізації:

  1. Визначення сценарію використання

Після проходження попередніх етапів необхідно визначити найбільш підходящі для конкретного бізнесу. Такий підхід дозволить виявити пріоритети щодо даних, наскрізні питання, вимоги та цілі. Починати варто з поточної бізнес-стратегії, найзначніших проблем та можливостей. Залежно від амбітності та масштабності стратегії обробки даних необхідно обрати від 1 до 5 варіантів використання. Вони ж будуть найбільш стратегічними та довгостроковими.

Після цього варто визначити 1 – 3 «швидких цілей», які можуть бути досягнуті швидко та зможуть показати цінність проєкту. Швидкий результат продемонструє ефективність стратегії обробки даних, що дозволить одержати підтримку членів команди.

Попереднiй Пост Наступний Пост

Недавні пости

Матриця Рамсфелда як ефективний інструмент в процесі приняття рішень

Під час брифінгу, присвяченого війні в Іраку, Дональд Рамсфелд поділив інформацію на 4 категорії: відоме знане, відоме незнане, невідоме знане, невідо...

Читати далі

Вплив ШІ та машинного навчання на науку про дані

Штучний інтелект та машинне навчання сприяли просуванню науки про дані. Ці технології допомагають фахівцям з даних проводити аналіз, будувати прогнози...

Читати далі

Штучний Інтелект у сфері аналізу даних

Штучний Інтелект широко використовується у багатьох додатках, зокрема й для аналітики даних. В основному ШІ застосовується для аналізу великих наборів...

Читати далі
GoUp Chat