business intelligence

AI открывает большие возможности для малого и среднего бизнеса

Существует ошибочное мнение, что искусственный интеллект (ИИ) применим только в крупном бизнесе. Искусственный интеллект (ИИ) представляет собой имитацию мыслительного процесса человека для решения задач и принятия решений, используя компьютеры и системы.

Однако, малый и средний бизнес также может успешно использовать ИИ и получать от этого выгоды. Более того, его интеграция в основные бизнес-процессы и функции становится более доступной, что значительно упрощает весь процесс использования.

Внедрение искусственного интеллекта в операционные процессы менее крупных компаний практически ничем не отличается от процесса внедрения в крупный бизнес. Первой и важной составляющей этого процесса является изучение стратегии, определение вариантов эффективного использования ИИ для лучшего понимания своих клиентов и оптимизации бизнес-деятельности в целом.

Вопросы, на которые необходимо ответить для успешного внедрения ИИ:

  1. Как можно использовать ИИ для разработки боле усовершенствованного и кастомизированного продукта?
  2. Как и какие бизнес-процессы могут быть автоматизированы с помощью ИИ?
  3. Можно ли монетизировать полученные данные?
  4. Какие доступные источники данных целесообразно использовать (собственные или внешние)?
  5. Какие способы агрегирования и анализа данных наиболее эффективны?

Прорывом в области искусственного интеллекта для малого бизнеса стало доступность его как услуги. Это позволило многим небольшим компаниям использовать ИИ, развивать свои собственные компетенции, инфраструктуру и получать выгоды. Они также могут использовать данные, собранные такими компаниями, как Microsoft, Amazon, Google, и трансформировать их в аналитическую информацию. Отсутствие необходимости настраивать собственный ИИ делает его более доступным для малого бизнеса.

Еще одним вариантом использования ИИ – использование услуги на основе искусственного интеллекта. Компании, которые используют облачные инструменты по бухгалтерскому учету, управлению персоналом, маркетингу, CRM, уже являются пользователем ИИ.

Далее несколько практических примеров, как ИИ может быть полезным малому бизнесу:

Основные BI-методы для работы с данными

Одной из основных составляющих успешного бизнеса является бизнес-аналитика. Количество данных, ежедневно генерируемых компаниями, доходит колоссальных отметок. Практически каждая компания имеет дело с большими данными. Современные технологические достижения предоставили возможность эффективно хранить и обрабатывать их для разработки новых идей и принятия эффективных решений.

Несмотря на это, существует некий пробел между хранением и использованием данных. Малый и крупный бизнес, владея огромным количеством данных, эффективно использует лишь малую их часть в бизнес-деятельности. Сократить такой разрыв можно с помощью бизнес-аналитики. Потребность в обработке данных в режиме реального времени постоянно возрастает. Это стало причиной возникновения большого количества методов бизнес-аналитики, что позволило сделать данные и аналитику более доступными для бизнес-пользователей.

Инструменты бизнес-аналитики помогают анализировать данные, принимать решения, понимать тенденции и выявлять закономерности. На данный момент существует большое количество методов бизнес-аналитики. Рассмотрим основные из них:

Технология обработки данных, с помощью которой подготавливается суммарная информация на основе структурированных по многомерному принципу больших массивов данных. OLAP является важным BI методом для решения аналитических задач с различными измерениями. Благодаря многомерному характеру данная технология дает возможность бизнес-пользователям видеть данные с разных точек зрения.  Это, в свою очередь, позволяет выявить скрытые проблемы в процессах. ОLAP в основном используется для выполнения следующих задач: планирование бюджета, финансовое прогнозирование, анализ данных CRM.

Зачастую данные хранятся в виде чисел, объединенных в матрицу. Интерпретация матрицы является главной задачей для принятия обоснованных решений. Визуализация данных в виде диаграмм и таблиц является простым и удобным способом для аналитиков и других бизнес-пользователей рассматривать данные под разным углом и принимать решения.

Данный метод представляет собой процесс анализа больших массивов данных для обнаружения скрытых и значимых закономерностей и взаимосвязей данных. Корпоративное хранилище содержит огромное количество данных. Важной задачей является выявление актуальных данных для обеспечения эффективного процесса принятия бизнес-решений.

Представляет собой совокупность процессов проектирования, планирования, производства, продаж, согласования и сохранения информационного наполнения. Данная технология помогает компаниям собирать и предоставлять необходимую информацию для успешной бизнес-деятельности. В зависимости от своих потребностей пользователи имеют возможность просматривать отчеты с ежедневным, еженедельным или ежемесячным интервалом.

Аналитика – основной инструмент для любого бизнеса. С помощью данного инструмента аналитики и бизнес-пользователи могут глубинного понимать данные, корректно их интерпретировать и извлекать пользу. Аналитика применима для любой сферы. Например, колл-центры используют речевую аналитику для отслеживания настроения клиента, в результате чего улучшается качество обслуживания.

Метод позволяет развертывать IT-структуру, используя несколько провайдеров и платформ. Появление пандемии повлияло на обычный ритм многих компаний. Большинство предприятий вынуждены были переводить свою работу в облако. Это привело к развитию облачных технологий.

Основной процесс в управлении хранилищами данных, включающий в себя 3 основных этапа: извлечение данных из различных источников, их трансформация согласно потребностям пользователя и загрузка в хранилище данных.

Благодаря математическим методам статистического анализа возможно выявить значение и надежность взаимосвязей данных, а также определить изменения в поведении людей, которые отражаются в данных.

Правительственные и образовательные организации используют Qlik и улучшают выполнение своей миссии

Qlik is a provider of analytical solutions not only for private businesses, but also for government agencies. Governments and educational institutions hold a large amount of disparate data. Their processing and correct analysis opens opportunities to improve provided service efficiency and the mission fulfillment.

Tasks that Qlik helps to solve:

reduce costs, streamline national security processes, food quality and safety control, drug quality control, etc. With the help of processes transparency provided by Qlik, the public can freely share the experience of using certain drugs and products, read reviews and make informed choices based on this information.

 improve the health care system performance. With Qlik, clinicians can see and analyze differences in patient outcomes, compare with possible medical protocols, and determine the most effective method for a particular patient. This, in turn, leads to cost optimization and greater patient satisfaction.

increase situational awareness and preparedness. By analyzing external and internal data, Qlik can increase the awareness of employees, prevent and mitigate the impact of situations that threaten the population lives.

quickly react to the situation and predict the results. Rapid response services have the ability to prepare for previously unknown situations. Qlik provides machine learning capabilities to generate multiple scenarios and evaluate likely outcomes.

investigate the crime rate, predict the next crimes and quickly respond to them. This analysis allows to optimize police officers and special units work, to determine the optimal number of participants in the operation and location.

Qlik solutions are also effective for all levels educational organizations. By analyzing student performance in the context of multiple factors (teacher qualifications, curriculum effectiveness, budget, etc.), the achievement gap can be narrowed and improved.

333 Philadelphia schools use Qlik to visualize student performance data on a public site. With embedded analytics, it is possible to analyze data in real time and define the curriculum for each school.

DataLabs is a Qlik Certified Partner. A high level of team competence and an individual approach allows us to find a solution in any situation. You can get additional information on the project by filling out the form at the link

Previous #fridaypost «High-tech companies’operations optimization with Qlik»

Big Data – 5 основных характеристик

Современный мир состоит из данных. Ежедневный объем генерируемых данных составляет 2,5 квинтиллиона байт (Google поиск, покупки в интернете, использование смартфонов, просмотр картинок, видео и т. д.). Успех компаний во многом зависит от того, насколько качественно они работают со своими данными.

С увеличением количества данных появился термин «Big Data». Но как точно определить являются ли данные, которые собирает компания, большими? Существует 5 основных характеристик, которые определяют большие данные: объем, скорость, разнообразие, достоверность, ценность.

Объем

Первой характеристикой больших данных является объем. Каждую минуту создается огромное количество данных, которое приравнивается к количеству данных сгенерированных от начала времен до 2000 года. Объем данных, который необходимо обработать каждый день, достигает терабайтов и петабайтов. Активный рост данных привел к разработке новых технологий и стратегий. Например, многоуровневые хранилища данных, которые обеспечивают безопасный сбор, анализ и хранение информации.

Скорость

Скорость генерирования и перемещения данных является второй характеристикой Big Data. Любое действие пользователя в Интернете создает данные, которые должны быть обработаны мгновенно: отправка сообщения, просмотр ленты социальных сетей (Facebook, Instagram), онлайн покупка и т. д. Представить объем данных может каждый, оценив количество личных действий за день и прибавив к этому действия людей всего мира. Поэтому скорость обработки является ключевой характеристикой больших данных.

Разнообразие

Данные могут быть структурированные, полуструктурированные и неструктурированные. В зависимости от типа данных алгоритм их обработки может отличаться. Помимо структурированных данных большие данные включают в себя и неструктурированные: текст, изображение, видео, голосовые файлы и другие неструктурированные данные, которые невозможно поместить в рамки обычной электронной таблицы. На данный момент существуют технологии, позволяющие анализировать и структурированные, и неструктурированные данные. Это позволяет пользоваться всеми возможностями, которые предлагают данные.

Достоверность

Надежность и достоверность – следующая характеристика больших даннных. Поскольку большие данные поступают из различных источников, важно понимать всю цепочку хранения, метаданные и контекст для получения точной информации. Достоверные данные способствуют эффективному анализу и достижению высоких бизнес-результатов.

Ценность

Данные должны трансформироваться в бизнес-ценность. Для этого первостепенно необходимо разработать стратегию обработки данных, в которой будут соединены цели и данные, которые помогут их достичь. Эффективный анализ позволяет понимать поведение и потребности клиентов, оптимизировать бизнес-процессы, улучшить работу приложений и быть конкурентоспособным. Независимо для какой цели используются данные, но они точно должны приносить пользу и работать «на бизнес».

Оптимизация деятельности компаний из сферы высоких технологий с помощью Qlik

Сфера высоких технологий динамично развивается, появляются новые и усовершенствованные продукты. Уровень конкуренции в данном сегменте высокий, и компаниям приходится находить новые пути оптимизации процессов.

Компании внедряют различные инновации в оперативную деятельность. Оптимизировать их можно с помощью гибкой аналитики в режиме реального времени. Успех в сфере высоких технологий во многом зависит от способности компании выявлять изменения рынка и быстро реагировать на них.

Высокотехнологичная аналитика Qlik обеспечивает процесс объединения данных из разных источников и их анализ в режиме реального времени. Это позволяет оперативно решать проблемы, основываясь на данных:

Примеры использования Qlik:

DataLabs является сертифицированным партнером Qlik. Высокий уровень компетенции команды и индивидуальный подход позволяет найти решение в любой ситуации. Получить дополнительную информацию по проекту можно заполнив форму по ссылке.

Предыдущий #fridaypost «Qlik предлагает аналитические решения для производственного сектора экономики»

6 распространённых ошибок при разработке стратегии данных

Любая компания вне зависимости от масштаба нуждается в стратегии управления данными. Только данные способны дать бизнесу ответы на все вопросы, тем самым улучшая оперативную деятельность и увеличивая прибыль. Однако, неэффективная стратегия лишает компанию возможности использовать весь потенциал. Далее 6 самых распространенных ошибок при разработке стратегии данных.

  1. Использовать устаревшую стратегию

Мир быстро трансформируется. Бизнес-стратегия должна полностью соответствовать требованиям 4 промышленной революции. Стратегия управления данными, в свою очередь, должна поддерживать бизнес-стратегию, а также быть актуальной в современном мире. Инвестиции в устаревшую стратегию бессмысленны. Это не только не дает результат, но и приводит к нецелесообразным расходам.

  1. Игнорировать бизнес-цели и задачи

Не все существующие способы анализа данных важны и эффективны для достижения бизнес-цели конкретной компании. Многие компании разрабатывают стратегию по обработке данных, опираясь на интересные кейсы. Однако, они не берут во внимание собственные интересы. Важно определить цели и задачи, выяснить пути использования данных для их достижения и только после этого приступать к разработке стратегии.

  1. Не определять показатели успеха

Как можно определить, насколько успешна или безуспешна стратегия? – определить KPI. Только определив ключевые показатели эффективности, можно корректно отследить и проанализировать прогресс. Любая инициатива в области данных должна иметь экономическое обоснование c соответствующими KPI.

  1. Концентрироваться только на технических затратах

Внедрение стратегии по обработке данных влечет за собой технические затраты. Однако, не стоит забывать, что изменения потребуются и в культуре компании. Каждый участник команды должен опираться на данные каждый раз, когда принимает решение. Для этого необходимо организовать процесс обучения по сбору правильных данных, оценке их качества и анализу.

  1. Учитывать только структурированные данные

На данный момент данные поступают в разных формах – фотографии, звукозаписи, текстовые файлы и много другое. Стратегия управления данными должна учитывать структурированные и неструктурированные данные для получения корректных сведений. Не стоит игнорировать внешние источники данных из репозиториев, правительств и брокеров данных, т. к. они могут быть полезны.

  1. Не учитывать этику, конфиденциальность и юридическую сторону данных

Любой проект данных должен начинаться с определения аспектов этичного и конфиденциального использования данных. Потребители должны быть уверены в конфиденциальности использования их данных, а также получать пользу от этого.

Корректная стратегия по обработке данных является ключевым элементом в процессе достижения бизнес-целей. Она должна основываться на 3 – 5 сценариях использования. Варианты использования для каждого бизнеса будут разные, однако, все они должны соответствовать бизнес-стратегии.

Qlik предлагает аналитические решения для производственного сектора экономики

Производственный сектор экономики также нуждается в аналитических решениях. Оптимизация производственных процессов, увеличение гибкости цепочек поставок, улучшение качества обслуживания клиентов – используя данные, Qlik помогает производственным компаниям решить эти и многие другие задачи.

Настоящий тренд современности – 4 промышленная революция (Industry 4.0), которая характеризуется полной автоматизацией производства. Управление процессами происходит в режиме реального времени, учитывая переменчивые условия внешней среды. Существует 4 основные технологии, которые способны совершить революционные изменения:

Производственные предприятия постепенно внедряют инновации в свою операционную деятельность. Qlik обеспечивает более быстрый процесс окупаемости и оптимизации, предлагая новаторские идеи.

Улучшить производительность предприятия можно также с помощью технологий Qlik. Анализ общей эффективности оборудования (OEE) дает возможность понять время безотказной работы каждого производственного сегмента. Ассоциативная технология обеспечивает объединение всех основных показателей на уровне конкретной машины (производительность, качество, доступность). В результате этого производители могут анализировать и с точностью определять улучшение или ухудшение показателей, а также их влияние на работу.

Визуализация данных из разных источников (объем производства, процент брака, общее время работы оборудования, объем заказов) дает возможность провести сравнительный анализ и определить уровень соблюдения стандартов.

Прозрачность цепочки поставки является основой управления корпоративной экосистемой. Qlik обеспечивает прямое подключение к CRM, системам SCM, управления производственными процессами и другим внутренним системам и внешним источникам данных. Это позволяет анализировать каждый участок цепочки, получать точную информацию и настроить гибкий и динамичный процесс поставок.

Процесс планирования продаж и операций (S&OP) представляет собой комплекс мероприятий, которые направлены на трансформацию стратегических целей в реальные действия. Он объединяет в себе финансовые цели, отслеживает фактические точки продаж, невыполненные заказы, построение прогнозов. Технология индексации Qlik объединяет все эти данные, тем самым ускоряя и упрощая процессы S&OP.

DataLabs является сертифицированным партнером Qlik. Высокий уровень компетенции команды и индивидуальный подход позволяет найти решение в любой ситуации. Получить дополнительную информацию по проекту можно заполнив форму по ссылке

Предыдущий #fridaypost «Сектор розничной торговли становится более умным, быстрым и клиентоориентированным вместе с Qlik»

6 основных преимуществ использования бизнес-аналитики

Бизнес-аналитика является мощным инструментом современного бизнеса. Каждая компания и организация разных сфер деятельности генерирует огромное количество данных. Инструмент представляет собой набор качественных методов получения значений собранных данных. Задача бизнес-аналитиков обработать, интерпретировать и проанализировать информацию. Разработка плана мероприятий и развития, принятие обоснованных решений, видение актуальной ситуации – результат бизнес-аналитики.

Рассмотрим более подробно основные преимущества бизнес-анализа для компаний:

  1. Принятие обоснованных решений

Принятие стратегически важных решений таких, как планирование маркетингового бюджета, прогнозирование наиболее популярного продукта или услуги, определение ключевых слов для продвижения бизнеса не обходится без бизнес-аналитики. Инструмент обеспечивает процесс принятия обоснованных решений, тем самым улучшая результаты.

  1. Увеличение эффективности

Бизнес-аналитика помогает выявить все недочеты в ходе выполнения определенной задачи. Это позволяет сократить затраты времени, энергии и ресурсов, что в результате приводит к оптимизации всех бизнес-процессов.

  1. Увеличение бюджета

Малый бизнес обладает гораздо меньшими финансовыми ресурсами, чем крупный. Использование данного инструмента помогает более глубинно узнавать и понимать поведение и потребности клиентов, получать конкурентные преимущества. Все это приводит к максимизации бюджетных средств.

  1. Достижение целей

Каждая компания должна иметь краткосрочные и долгосрочные цели. Стратегия обработки данных и бизнес-стратегия выстраиваются, учитывая эти цели. Визуализация данных позволяет отследить прошлую и настоящую информацию о производительности по ключевым показателям эффективности. Подробные и удобные в использовании диаграммы, таблицы, графики значительно упрощают процесс принятия решений. Это, в свою очередь, приводит к достижению бизнес-целей.

  1. Увеличение дохода

Многие компании, внедряющие аналитические решения в свою операционную деятельность, уже смогли извлечь выгоду и получить значительный рост прибыли. Компания McKinsey (Международная консалтинговая компания, которая специализируется на решении задач стратегического управления) провела исследование. В результате было выявлено, что среднее увеличение дохода организаций, которые инвестируют в большие данные, составляет 6%.

  1. Владение актуальной информации

Большое количество предложений на рынке способствует динамичному изменению интересов и потребностей потребителей. Аналитика дает подробное описание целевой аудитории, их потребностей и действий. Компании могут сопоставить продукт и услуги с результатами анализа и определить актуальность их предложения, варианты модернизации и новых разработок.

Big Data и трансформации бизнеса

Со временем все новые технологии становятся более простыми и доступными для масштабного использования. Сейчас такую фазу проходит Big Data. В результате этого происходит трансформация разных отраслей. Далее примеры нескольких ключевых отраслей, на которые повлияли большие данные.

Розничная торговля

В последние годы способы продажи и покупки сильно изменились. Однако, владельцы и онлайн, и оффлайн магазинов используют данные для лучшего понимания клиентов, их потребностей, сопоставления их с текущим предложением. Такой подход обеспечивает действительно эффективную деятельность и позволяет получать огромные выгоды.

Аналитика данных применима практически на каждом этапе процесса розничной торговли. С помощью прогнозирования тенденций есть возможность определить спрос на продукт, оптимизировать цену, определить целевую аудиторию, получить конкурентное преимущество.

Здравоохранение

Большие данные в сфере здравоохранения помогают изменять к лучшему процессы выявления и лечения заболеваний, улучшать качество жизни и снижать показатели смертности. Главной задачей больших данных является сбор как можно больше информации о пациенте и определение малейших изменений и признаков болезни на самых ранних этапах. Это позволяет предотвращать развитие болезни, обеспечивает более простой и доступный протокол лечения.

Финансовые услуги, банковское дело, страхование

Big Data помогает финансовым компаниям и банкам обнаружить мошеннические транзакции. Страховые компании используют большие данные для установления более справедливых и точных страховых взносов, улучшения маркетинговых мероприятий и обнаружения мошеннических страховых случаев. Британская страховая компания Aviva предлагает скидку водителям за возможность контролировать их вождение с помощью приложений для смартфонов и автомобильных устройств. Это позволяет страховщикам наблюдать насколько безопасно вождение определенного водителя.

Производство

Производственный процесс кардинально меняется с развитием робототехники и уровня автоматизации. Немецкая компания по производству спортивной одежды, обуви и аксессуаров Adidas активно инвестирует в автоматизированные заводы.

В традиционном производстве большие данные также имеют значение. С помощью встраиваемых датчиков есть возможность контролировать работоспособность конкретного оборудования, а также собирать и анализировать данные по его эффективности.

Образование

На данный момент собираются данные о том, как обучаются люди. Эта информация используется для новых идей, определяющих стратегии более эффективного процесса обучения, выделения неэффективных областей учебного процесса и пути его трансформации. В одном из школьных округов штата Висконсин данные использовались практически для всего: от определения и улучшения чистоты помещения до планирования маршрутов школьных автобусов. Анализ данных по успеваемости конкретного человека в режиме онлайн-обучения ведет к развитию персонализированного, адаптированного обучения.

Транспорт и логистика

На складах часто используются камеры для наблюдения за уровнем запасов. Благодаря данным с камер обеспечивается процесс оповещения о необходимости их пополнения. Также эти данные с помощью алгоритмов машинного обучения могут передаваться для обучения интеллектуальной системы управления запасами. В скором будущем склады и центры распределения будут практически полностью автоматизированы и требовать минимум человеческого вмешательства.

Транспортные компании собирают и анализируют данные для улучшения поведения при вождении, оптимизации транспортных маршрутов, улучшения технического обслуживания транспортных средств.

Фермерство и сельское хозяйство

Традиционные отрасли также используют данные для получения новых возможностей. Американский производитель John Deere применил методы больших данных и запустил несколько сервисов. Они позволяют фермерам получать выгоду от краудсорсинга данных, полученных в режиме реального времени от тысяч пользователей.

Энергетика

Нестабильное положение международной политики усложняет процесс обнаружения и добычи нефти и газа. Компания Royal Dutch Shell разрабатывала «месторождение нефти на основе данных» с целью снижения стоимости ее добычи.

Гостиничный бизнес

Провайдеры рекреационных услуг используют данные для того, чтобы сделать своих клиентов счастливее. Главная цель – обеспечить доходность каждой комнаты с учетом сезонных изменений спроса, погодных условий, местных событий, которые могут влиять на количество бронирования.

Профессиональные услуги

Профессиональные услуги специалистов в сфере бухгалтерского учета, права и архитектуры также терпят изменения в результате достижений в области данных, аналитики, машинного обучения, искусственного интеллекта и робототехники.

Так, бухгалтерское программное обеспечение позволяет автоматически импортировать транзакции, отслеживать цифровые квитанции, отслеживать налоги, автоматизировать расчет заработной платы.

Информационная грамотность определяет успех компании

В мире данных успех определяется грамотностью их использования. Всё больше компаний уделяют внимание грамотности команды, привлекаются специалисты по работе с данными, регулярно проводятся тренинги, обучение и повышение квалификации специалистов. Это приводит к улучшению операционных процессов, показателей и опережению конкурентов.

Сейчас сложно найти компанию, которая бы не собирала данные. Однако, сбор не означает польза. Многие компании остаются позади с огромным количеством собранных данных из-за недостатка знаний и навыков работы с ними. Данные требуют грамотного подхода. На данный момент информационная грамотность так же важна, как и грамотность чтения или письма.

Повышение уровня грамотности команды безусловно требует определенные изменения и инвестиции. Однако, расширение грамотности неизбежно, если целью бизнеса является успех и развитие. Далее несколько моментов, на которые следует обратить внимание при повышении уровня информационной грамотности:

  1. Корпоративная культура

Внедрение технологий не до конца решает проблему управления данными. Каждый участник команды должен иметь доступ к необходимым данным. Помимо этого, он также должен иметь возможность самостоятельно работать с данными, анализировать их, делать выводы и принимать обоснованные решения. Руководителям следует делегировать сотрудникам полномочия самостоятельной обработки данных и принятия взвешенных решений. Такая схема показывает эффективность и грамотность каждого сотрудника компании. В противном случае уровень грамотности участников команды не имеет никакого значения, поскольку у них нет полномочий принимать решения, основываясь на данные.

  1. Данные и технологии исследования данных

Для эффективной деятельности и достижения бизнес-целей важно собирать правильную информацию. Данные предоставляют новые возможности, поэтому они должны быть достоверными и соответствовать запросам компании. Таким образом потребители данных смогут доверять полученной информации, принимать решение на основе их анализа и получать выгоду. Помимо этого, необходимо иметь соответствующие технологии для хранения и обработки данных. Инструменты извлечения данных из разных источников, обработки и визуализации данных имеют значительное влияние на эффективность всего процесса работы.

  1. Навыки работы с данными

Повысить уровень информационной грамотности сейчас достаточно просто. Существует множество различных онлайн курсов, тренингов, которые помогают приобрести необходимые знания и навыки для продуктивной работы с данными. Еще одним эффективным способом улучшения навыков работы с данными является сотрудничество со сторонними специалистами, консалтинговыми компаниями и т. д. DataLabs – консалтинговая компания, предоставляющая решения на основе Business Intelligence, ориентированные на ведение эффективной деятельности. Коллаборация с командой DataLabs позволит повысить уровень информационной грамотности и развить навыки работы с данными.

Инвестиции в управление данными – одно из самых важных вложений, которые может сделать бизнес. Но для окупаемости этих вложений важно создать правильную культуру, организовать сбор и анализ правильных данных, помочь участникам команды приобрести необходимые навыки работы с данными.

GoUp Chat