#dataanalytics

Основные тенденции 2022 года в сфере анализа данных и бизнес-аналитики

Незаменимым инструментом современного бизнеса являются данные. Они используются в бизнесе повсеместно: от поддержки самого процесса принятия решения до модернизации и усовершенствования продукта и услуг. 2021 год был годом интригующих достижений в области бизнес-аналитики и анализа данных. Целью было предоставить компаниям кастомное решение, основанное на разных технологических подходах, для максимально эффективного использования данных. Учитывая динамичные темпы развития данной сферы, в 2022 году можно ожидать новые решения. Рассмотрим основные тенденции развития бизнес-аналитики и анализа данных.

  1. Фабрика данных и гибридное облако

Фабрика данных (Data Fabric) – это цельная концептуальная архитектура управления информацией, предоставляющая полный и гибкий доступ для работу с ней. Особенностью фабрик данных является использование подходов и инструментов Искусственного Интеллекта, больших данных и машинного обучения с целью организовать оптимальные алгоритмы управления данными.

Последняя разработка Qlik является примером такой концепции. Qlik Forts предназначен для подключения всех данных вне зависимости от их местонахождения в облаке. Компании, использующие разные частные и общедоступные облачные платформы, имеют возможность легко соединить их и использовать все данные для эффективного рабочего процесса. Более того, данные доступны для анализа пользователю из любой точки мира. В 2022 году развитие и выведение аналитических решений на новый уровень.

  1. Автоматизация и Машинное обучение

В настоящее время большинство часто используемых алгоритмов машинного обучения хорошо и отлаженно выполняют свои функции. Специалисты в свою очередь стараются усовершенствовать разработки и сделать их еще меньше, быстрее и эффективнее. Следующий год будет посвящён разработке платформ и инструментов, которые могут использоваться любым пользователем для автоматизации любых задач.

  1. Малые данные

Для решения проблемы масштабирования, упомянутой в предыдущем пункте, стоит начать с изменения цели ИИ и машинного обучения. Целесообразно обрабатывать только самые важные данные, иными словами, перейти к малым данным. Однако, это не означает, что большие данные теряют свою ценность – они будут необходимы всегда. Сейчас уже можно наблюдать успехи реализации подхода «малых данных» в беспилотных автомобилях для быстрого реагирования на потенциальное ДТП. В 2022 можно ожидать появление новых идей с эффективным использование малых данных.

  1. От SaaS к iPaaS

Одним из трендов следующего года будет SaaS (программное обеспечение как услуга). Однако, в 2022 году будут некоторые изменения, а именно iPaaS. Инструмент представляет собой облачное решение с возможностью легкого масштабирования и интеграции больших объемов данных. Gartner дает такое определение iPaaS – это набор облачных сервисов, которые позволяют разрабатывать, выполнять и обслуживать интеграционные потоки, соединяющие какие-либо комбинации локальных и облачных сервисов, процессов, приложений и данных внутри одной или нескольких организаций. Цель каждой компании – избежать потери данных и разрозненность информации между отделами и платформами. Поэтому в следующем году ожидается прорыв в данной области.

  1. Планирование и прогнозирование

Еще в 2020 году прогнозировался рост рынка прогнозной и предписывающей аналитики на 20% в течение 5 лет. Сейчас аналитика становится более доступной для пользователей. С помощью платформ бизнес-аналитики от Qlik есть возможность легко интегрировать прогнозную аналитику в CRM, ERP и т. д. В 2022 году и последующие годы эта область будет активно развиваться и благодаря новым решениям планирование и прогнозирование будет улучшаться.

  1. Информационная грамотность

Заключительным пунктом в списке тенденций стоит информационная грамотность. Для внедрения и корректного использования всех технологий и инноваций не обойтись без знаний. В противном случае весь прогресс потеряет смысл. Современные компании, которые стремятся к динамичному развитию, должны подумать о качественном обучении своей команды. Особого внимания требуют конечные пользователи, которые часто принимают решения на основе данных.

Qlik оптимизирует работу HR-специалистов

Люди являются основным источником успеха любого бизнеса. Основной задачей HR-специалистов является максимизировать ценность данного ресурса посредством глубокого понимания эффективности персонала и прогнозирования влияния изменений.

Аналитика никогда не была основным инструментом специалистов по управлению персоналом. Однако, они владеют большим количеством данных, которые могут быть использованы для разработки бизнес-стратегии и принятия решений. Кадровая аналитика Qlik позволяет эффективно использовать данные, принимать в команду подходящих людей, обеспечивать им благоприятный климат и условия работы для личного развития и процветания бизнеса в целом.

Привлечение талантов

Современный бизнес требует современных подходов во всем, в том числе и в процессе подбора персонала. Аналитика Qlik способствует модернизации и автоматизации процесса привлечения талантов, а именно:

Обучение и развитие

Еще одной задачей HR-специалистов является обеспечение условий для развития каждого участника команды. С помощью аналитики Qlik они могут решить следующие задачи:

С помощью инструментов Qlik HR-специалисты имеют возможность объединить данные из LMS, системы управления эффективностью и других источников данных о сотрудниках, для воссоздания целостной картины производительности. Это позволяет:

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 помогает IT-специалистам выполнять свою миссию» 

Основные пути монетизации корпоративных данных

Хоть данные и являются основным активом современного бизнеса, вопрос о их монетизации остается актуальным. Владельцы и руководители бизнеса четко понимают, что данные – это ключ к эффективной деятельности и успеху в целом. Однако, они не имеют представления какие возможности монетизации существуют.

Рассмотрим 3 основных варианта монетизации данных для повышения эффективности бизнеса.

  1. Прозрачность и понимание

Первый способ монетизации данных – использовать их для лучшего понимания рынка, тенденций, поведения и потребностей клиента. Данные являются ключевым инструментом для определения настоящих и будущих желаний клиента.

Регулярная работа с данными о клиенте помогает создавать более релевантные, качественные и персонализированные продукты и услуги. Клиент получает желаемый продукт – бизнес увеличивает свою прибыль.

Результатом такого подхода является выстраивание долгосрочных взаимоотношений с клиентами, установление их лояльности, что, в свою очередь, увеличивает пожизненную ценность каждого клиента.

  1. Сокращение затрат

Любая компания стремится увеличить доход и сократить затраты. Данные могут использоваться для: оптимизации бизнес-процессов, автоматизации рабочих мест с помощью ИИ, сокращения транспортных, логистических, временных и финансовых расходов, оптимизации маркетинговых затрат и др. Важно изучить данные, которыми владеет компания. Это поможет точно понять, как и для чего можно использовать их, чтобы оптимизировать все процессы, расходы и увеличить прибыль.

  1. Аренда и продажа данных

Безусловно продажа или передача в аренду данных может быть отличным вариантом монетизации. Преимуществом в этом случае будет уникальность или труднодоступность данных. Данные – это самостоятельный актив предприятия, стоимость которых включается в общую стоимость компании при ее продаже.

Для реализации такого способа монетизации необходимо ответить на несколько вопросов:

Основываясь на ответах и идеях, можно составить эффективную стратегию монетизации.

Компании разного профиля могут использовать данный метод. Например, американская машиностроительная компания John Deere создала интеллектуальную систему ведения сельского хозяйства. Таким образом, система собирает данные о погоде, климате, состоянии почвы для формирования рекомендаций фермерам что и когда лучше высаживать, какие удобрения использовать и т. д. Ежегодный доход компании от продажи данных фермерам составляет около 1 млрд долларов.

Еще одним примером использования такого метода монетизации является американская корпорация финансовых услуг Visa. Компания занимается продажей данных розничному бизнесу, которым необходима информация о моделях покупательского поведения. Розничные компании не всегда могут увидеть всю историю покупок своего клиента, что делает невозможным получить корректное представление о покупательском поведении. Visa, владея этой ценной информацией, продает ее нуждающимся компаниям и получает дополнительный доход в размере более 1 млрд долларов  в год.

Влияние BI на эффективность компании

Еще недавно BI-приложения в основном использовались только ИТ-специалистами. С развитием технологий бизнес-аналитика стала основным инструментом многих бизнес-пользователей из разных сфер деятельности.

Основной задачей бизнес-аналитики является извлечение важных фактов из структурированных и неструктурированных данных, трансформация их в цельную информацию, позволяющая принимать эффективные бизнес-решения, повышать производительность и оптимизировать операционную деятельность организации.

Business Intelligence представляет собой технологический процесс, который путем сканирования данных и извлечения из них фактов помогает владельцам бизнеса, руководителям и другим бизнес-пользователям видеть четкую картину текущей ситуации, анализировать и разрабатывать соответствующий план действий. Благодаря этому инструменту компании имеют возможность собирать информацию из внутренних бизнес-структур и внешних источников, что позволяет улучшить внутреннюю бизнес-структуру, выявить тенденции рынка, определить проблемные места.

Широкие информационные ресурсы, которые предоставляет бизнеса-аналитика, дают компаниям возможность быстрее достигать поставленные цели. Любое взаимодействие с клиентами (голосовые сообщения, отзывы, общение в чате или посредством электронной почты) может быть тщательно проанализировано для извлечения информации о предпочтениях клиентов, технических трудностях, с которыми они сталкиваются, их реакциях на акции, покупательной способности и т. д. Такой анализ способствует улучшению всех бизнес-показателей.

Качественный процесс принятия эффективных бизнес-решений обеспечивается бизнес-аналитикой. Основные бизнес-сферы влияния бизнес-аналитики в рамках компании:

  1. Повышение производительности бизнеса

Команда бизнес-аналитиков занимается извлечением и интерпретацией данных с помощью BI-приложений. Таким образом менеджмент компании может сфокусироваться на управлении важными ресурсами и рабочей силой. Результатом такого подхода является экономия финансовых и временных затрат и оптимизация производительности бизнеса.

  1. Извлечение критически важной информации

BI обеспечивает бизнес-пользователям возможность извлекать важные данные, анализируя взаимодействия с клиентами, а также визуализировать их в удобной и понятной форме. Инструмент гарантирует предоставление подробных и достоверных отчетов всем бизнес-пользователям.

  1. Доступность информации

Внедряя бизнес-аналитику в рабочий процесс, компании получают доступ ко всем необходимым для принятия решений данным. Такой доступ пользователи могут получить в любое время.

  1. Рентабельность инвестиций

Основными преимуществами бизнес-аналитики является возможность сокращения затрат, увеличение выручки и повышение маржи. Это помогает улучшить показатель окупаемости вложенных инвестиций. Также BI помогает улучшить такие показатели, как продуктивность сотрудников, качество принятий решений, уровень удовлетворенности клиентов, эффективность бизнес-процессов и т. д.

  1. Отчетность в режиме реального времени

Качественный отчет, основанный на достоверной информации, обеспечивает менеджменту компании четкое понимание и возможность оценить бизнес-процессы. Предоставляя отчеты по критически важным данным (текущие и исторические), а также данным о будущих тенденциях, потребностях клиентов и их предпочтениях, компании имеют возможность вести эффективную деятельность.

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.

Основные уровни аналитики в процессе автоматизации

Данные сами по себе не являются большой ценностью. Ценными их делает анализ и выводы в результате него. Аналитика данных помогает увидеть актуальную ситуацию, делать правильные выводы и принимать решения, которые приведут к более эффективной деятельности и росту бизнеса.

Рассмотрим пример с машиной. Чаще мы не задумываемся о том, как она устроена и работает, но знаем, что машина может выходить из строя. Определить причины и предотвратить их можно с помощью анализа. Достаточно собрать 2 набора данных: показывающий рабочий процесс машины и время, когда машина выходит из строя. Анализ такого набора данных поможет увидеть какие действия приводят к поломке и определить способы предотвращения повторных ситуаций в будущем.

Описательная аналитика

Специалисты по данным склонны называть аналитику в описанном выше примере «описательной». Результатом такого вида аналитики является описание того, «что?», «когда?» и «почему?» произошло. Однако, он не предлагает возможные варианты решения проблемы и предотвращения повторений в будущем.

На данный момент аналитика, которую проводят современные компании, в основном имеет описательный характер. Специалисты получают доступ к полному объему информации в виде графиков, диаграмм, таблиц, отчетов, которые показывают количество повторений определенного события. Это может быть взаимодействие с клиентом, механический сбой, продажи и т. д. Дальше задача специалиста проанализировать всю информацию и разработать план действий.

Хорошим примером описательной аналитики является Google Analytics. Данный инструмент отлично визуализирует показатели посещаемости сайта, его загруженности, поведение пользователей на сайте и многое другое. Описательная аналитика точно может быть полезным инструментом, если ее использовать стратегически.

Прогнозная аналитика

Целью многих компаний, которые внедряют технологии искусственного интеллекта и машинного обучения, является возможность проведения прогнозной аналитики.

Идея прогнозной аналитики заключается в анализе данных о том, что уже произошло и составлении прогнозов – вариантов возможных событий в будущем. Вернемся к примеру с машиной. Есть данные о неполадках с машиной в период с января по март. Прохождение алгоритма прогнозирования предоставляет информацию о том, как и когда машина может выйти из строя в будущем.

Результатом прогнозной аналитики является набор вероятностей, которые не дают 100% уверенности, что то или иное событие точно произойдет в будущем. Однако, имея такую информацию есть возможность подготовиться, проверить наличие запчастей для ремонта и разработать «план Б».

Прогнозная аналитика активно используется банками и кредиторами для оценивания рисков. В результате аналитики банковские специалисты получают оценку вероятности выплат определенного заявителя и могут сопоставить ее с порогами риска.

До недавнего времени только продвинутые и ресурсные компании могли себе позволить внедрить аналитические технологии и оценить полученную выгоду. Сейчас эти же продвинутые компании переходят на «предписывающую аналитику».

Предписывающая аналитика

Итак, прогнозная аналитика дает ответ на вопрос «что может произойти», но не отвечает на вопрос «что делать для получения оптимального результата?». Следующим шагом в анализе является предписывающая аналитика.

Система прогнозной аналитики предоставляет ряд возможных результатов. Это может быть эффективным в случае, когда специалист точно знает оптимальное решение. Например, выбрать определенное действие для повышения уровня продаж или увеличения средней стоимости отдельной продажи. Однако, если целью является увеличение дохода в целом – необходима информация о наиболее эффективном наборе действий. Здесь может помочь предписывающая аналитика.

Рассмотрим автономные транспортные средства в качестве примера. Автомобиль должен «знать», что самый быстрый путь с поворотом налево/направо может удлиниться за счет интенсивного движения в определенный отрезок времени. В этом случае необходимо выбрать оптимальный вариант и «прописать» его компьютеру, который управляет автомобилем.

С предписывающей аналитикой человек, управляющей машиной может знать не только причины поломки, но и лучший способ свести к минимуму такие ситуации.

3 уровня аналитики, описанные выше, являются основными в процессе автоматизации. До недавнего времени передовые технологии прогнозной и предписывающей аналитики были слишком дорогие для большинства компаний. Сейчас появляется большое количество аналитических инструментов и платформ, которые могут себе позволить небольшие организации. Постепенное прохождение уровней аналитики способствует успешной цифровой трансформации.

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.

Большие данные — большие возможности

Сейчас на слуху такой термин, как Big Data (большие данные). Но не все четко понимают, что это такое и для чего это надо. Разберёмся по порядку.

Итак, большие данные представляют собой огромные и сложные наборы данных, полученные из разных источников и постоянно увеличивающиеся в объеме. 3 основные характеристики больших данных: высокая скорость поступления, большие объемы, разнообразие. Главным образом большие данные используются для решения бизнес-задач, благодаря глубине и ширине информационного содержания. На данный момент многие организации уже работают с большими данными, получая все преимущества от их использования.

10 основных областей, где активно и успешно применяются большие данные:

  1. Понимание и таргетирование клиентов

На данный момент эта область бизнеса наиболее активно использует большие данные. Основная цель их использования – достичь лучшего понимания клиентов, их поведения и предпочтений. Более полное представление о клиентах компании получают, расширяя стандартные информационные наборы данными из социальных сетей, журнала браузера, текстовой аналитики, сенсорных данных. Главной целью является составление прогнозных моделей.

  1. Понимание и оптимизация бизнес-процессов

Компании используют большие данные для более полного понимания операционных процессов и повышения их эффективности. Так, компании могут оптимизировать свои запасы, основываясь на прогнозных данных, тенденциях веб-поиска, данных соцсетей.

  1. Оценка и оптимизация личных показателей

Большие данные способны быть полезны не только организациям, но и людям, в частности. Например, человек, владеющий умными часами или браслетом, каждый день получает определенные данные (количество пройденных шагов, количество потребляемых калорий за день, уровень активности, режим сна и т. д.). Правильное использование этих данных приносит выгоды пользователю.

  1. Улучшение системы здравоохранения

Аналитика больших данных позволяет расшифровывать целые цепочки ДНК за считанные минуты, разрабатывать новые лекарства, лучше понимать и прогнозировать паттерны болезней. Также с помощью больших данных есть возможность отслеживать и прогнозировать развитие эпидемий. Технологии Big Data используются для наблюдения за новорожденными в специализированных отделениях.

  1. Улучшение спортивных результатов

Среди элитных видов спорта активно используется аналитика больших данных. На данный момент существует IBM Slam Tracker для турниров по теннису, используется видеоаналитика, с помощью которой можно отследить результативность отдельного футболиста или баскетболиста во время матча, сенсорная технология спортивного оборудования (мяч, клюшка для гольфа) помогает получить данные об игре и улучшить ее.  «Умные технологии» могут использоваться для отслеживания режима каждого спортсмена: его режим питания и сна, его эмоциональное состояние через переписку в соцсетях и т. д.

Национальная футбольная лига США (NFL) разработала платформу, которая позволяет принимать эффективные решения, анализируя состояние покрытия поля, погодных условий, статистики результатов отдельных игроков.

  1. Развитие науки и исследований

Сфера науки и исследований получает новые возможности благодаря большим данным. Европейская организация по ядерным исследованиям (CERN) проводит различные эксперименты по раскрытию секретов Вселенной, ее возникновения и существования, генерируя при этом огромные объемы данных. Вычислительная мощность Big Data может применяться к любому набору данных, открывая новые возможности и источники для ученых. Исследователи намного легче могут получить доступ к данным переписи и другим данным для создания более масштабной и точной картины здоровья населения и социальных наук.

  1. Оптимизация производительности оборудования и устройств

Аналитика больших данных позволяет создать более умное и автономное оборудование. Технологии для работы с большими данные используются для управления беспилотным автомобилем, оптимизации производительности компьютеров и хранилищ данных.

  1. Повышение уровня безопасности и улучшения системы правопорядка

Большие данные широко применяются в данной сфере. Так, агентство национальной безопасности США (NSA), анализируя большие данные имеет возможность предотвратить террористические операции. Аналитика больших данных также используется для обнаружения и предотвращения кибератак, для поимки преступников, прогнозирования преступной деятельности, обнаружения мошеннических транзакций.

  1. Улучшение городов и стран

Для улучшения многих аспектов жизни городов и стран используются большие данные. Например, оптимизировать трафик, анализируя состояние дорожного движения в режиме реального времени. Также аналитика больших данных используется для превращения города в «умный» город, где объединяются транспортная инфраструктура и коммунальные процессы.

  1. Финансовые рынки

Большие данные находят широкое применение в сфере высокочастотного трейдинга. Принятие решений происходит посредством использования алгоритмов больших данных. Продажа акций осуществляется с помощью алгоритмов обработки больших данных, учитывающие сигналы из социальных сетей, новостных сайтов. Это позволяет продавать и покупать акции в считанные секунды.

Аналитика данных улучшает эффективность сайта

Успешный бизнес основывается на информации. Качество и своевременность информации – ключ к эффективной и результативной деятельности. Данные и их аналитика дает бизнесу множество возможностей: поставить правильные цели и достичь максимально точного результата, составить прогнозы, определить тенденции, разработать/скорректировать стратегию, определить возможные риски и предотвратить/минимизировать их последствия.

Помимо всего прочего, аналитика также важна для определения эффективности сайта компании. Работа с данными относительно эффективности сайта и маркетинговой стратегии, полученными из разных источников, дает возможность менеджменту определить способность компании оправдать ожидания.

Проверка посещаемости сайта, сравнительный анализ с сайтами конкурентов предоставляет четкую картину развития бизнеса в Интернете. Отсутствие данной информации и онлайн-стратегии значительно усложняет ведение бизнеса.

Рассмотрим несколько причин важности аналитики в мире управления бизнесом:

Целевая аудитория редко бывает стабильной и предсказуемой. Её анализ критически важен для разработки и корректирования стратегии, составления планов и целей компании. Такой анализ может содержать информацию о возрастных категориях пользователей, их предпочтениях, платформах, которые они используют для просмотра веб-страниц. Отслеживание поведения онлайн-пользователей дает возможность своевременно определить различные изменения, новые тенденции и оперативно реагировать на них. Это в свою очередь оптимизирует маркетинговую стратегию компании и приводит к эффективной деятельности.

Существует множество показателей, определив которые можно точно сказать, насколько эффективна работа сайта. Например, высокий показатель отказа означает наличие «чего-то» на главной странице сайта, что мешает пользователям переходить дальше на другие страницы сайта. Причины могут быть разные: слишком много информации на главной странице, продолжительное время загрузки страницы. Также причина может крыться в неправильном маркетинге – запрос пользователя не соответствует информационному контенту сайта. С помощью аналитики можно выявить все причины, устранить их и настроить корректный и эффективный маркетинг.

Неизвестность и неожиданность всегда провоцирует стресс и разочарование. Незнание и непонимание как действовать и куда двигаться дальше может стать большой проблемой владельцев бизнеса. Неудачи и поражения могут случиться при наличии стратегии и владении всей информацией. Однако, понимание причин почему случилось то или иное событие минимизирует уровень стресса и дает возможность определить альтернативные пути развития. Суть аналитики заключается в предоставлении всех необходимых инструментов для создания эффективной маркетинговой и оптимизационной стратегии.

Аналитика является основным инструментов управления современным бизнесом. Внедрение и использование аналитических инструментов дает возможность понимать бизнес, отслеживать причинно-следственные связи и оптимизировать деятельность компании.

Инновации, которые трансформировали бизнес-аналитику

Один из самых частых вопросов, которые задуют себе владельцы бизнеса – «Как быть конкурентоспособным и превзойти конкурентов?». Еще пару лет назад основными параметрами, которые использовались для получения конкурентного преимущества, были цена, дизайн и реклама. Сейчас же они не являются единственными. Понимание клиента, его потребностей, готовности и способности платить – основные факторы, определяющие конкурентное преимущество. Ответить на все эти вопросы помогут данные и бизнес-аналитика, роль которых важна, как никогда. Выход 3 поколения BI дал возможность предоставить инструменты аналитики каждому бизнес-пользователю и раскрыть всю ценность данных. Причиной формирования текущего сценария бизнес-аналитики стали инновации.

Рассмотрим основные из них:

  1. Технологические сдвиги

Вернемся в начало 2000 годов. Появление большого количества пользователей спровоцировало появление бóльшего количества данных. Такая ситуация привела к покупке высокопроизводительных настольных ПК с CPU серверами, которые имели бóльшую память и напрямую подключенное хранилище. В качестве точки проектирования первые 2 поколения имели стек, ориентированный на обработку данных. В отличие от своих предшественников 3 поколение движется к стеку, ориентированному на сеть. Первые важные технологические сдвиги начали появляться в период консолидации крупных поставщиков: IBM и Oracle. Ранние BI-решения чаще устанавливались на настольные ПК и развернуть в глобальном масштабе корпоративные программные продукты было достаточно сложно. Со временем основной проектной точкой стал Интернет. В результате была разработана архитектура на интернет-основе, предлагающая простой процесс установки и более быстрые варианты развертывания.

  1. Данные о данных

Понимая, что аналитика является функцией всего предприятия и не ограничивается только настольными ПК, поставщики стремились разработать продукты с надлежащим управлением и безопасностью с учетом вовлечения всего предприятия. Продукты были построены на уровне метаданных, а репозиторий метаданных хранит и управляет ними.

Типы метаданных:

  1. Сторителлинг с данными

Более ранние BI-решения применяли инструменты, сфокусированные только на отчеты и дашборды. Однако, развитие архитектуры послужило функциональному развитию решений бизнес-аналитики. Квалифицированному специалисту не составит труда сделать очевидные выводы, просмотрев определенный набор данных. Но это же нельзя сказать про каждого бизнес-участника. Информация только в виде графиков и таблиц не всегда полностью понятна для пользователя. Для исчерпывающего понимания смысла данных были разработаны решения, позволяющие использовать технику сторителлинга.

GoUp Chat