Блог

Зростання кількості даних призвело до постійного розвитку інструментів та рішень в області аналітики. З появою таких технологій, як IoT, і покращенням обчислювальних можливостей систем, дані збільшуються, стають більш різноманітними й якісними. Статистика показує, що ми робимо 5 млрд пошукових запитів щодня. Також стало відомо, що кожен день ми відправляємо 500 млн твітів і 294 млрд листів, а також публікуємо 95 млн фотографій в Instagram. Крім того, один підключений автомобіль генерує близько 4 ТБ, в той час як переносні електронні пристрої вироблять 28 ПБ до 2020 року. Ми щодня створюємо 2,5 ЕБ даних, і, якщо здається, що це багато, то зверніть увагу на даний аналіз, який прогнозує, що в 2025 році ми будемо виробляти 463 EB.

У звіті глобального інституту McKinsey йдеться, що машинне навчання — практика використання алгоритмів, що дозволяють комп’ютерним системам вчитися на даних і виконувати задачі без ретельного програмування — знаходиться на передових позиціях аналітики. Зростаюче інвестування в обчислювальні кластери ще більше сприяє сплеску аналітики даних.

Згідно зі звітом SaS, 72% організацій отримують вигоду від аналітики, повідомляючи, що вона допомагає їм здобувати цінні практичні відомості. Респонденти дослідження відзначили інші переваги, такі як зменшення часу, що витрачається на підготовку даних, більш впевнене прийняття рішень, швидке отримання висновків тощо. В результаті, задіявши аналітичні ресурси, 60% підприємств стали більш інноваційними, а 66% значно поліпшили свої основні бізнес-операції.

Аналітика трансформує ринкові умови, оскільки бізнес-лідери використовують її для збільшення доходів, підвищення операційної ефективності, реагування на нові тенденції і поновлення маркетингової стратегії, – все, щоб забезпечити конкурентну перевагу.

Переміщення взаємодії з клієнтами в цифрову площину також приносить користь для продажів, маркетингу та розробки продуктів, і успіх таких компаній, як Uber і Spotify, тому підтвердження. Для них було простіше було створити нові бізнес-моделі з нуля, ніж переробляти існуючі.

Керівники підприємств можуть бути впевнені, що їх інвестиції в аналітичну платформу окупляться, оскільки, за підрахунками McKinsey, приріст продуктивності в організаціях, що інвестують, зростає приблизно на 6-8%. У перспективі це подвоїть інвестиції компаній впродовж десятиліття.

Але, усвідомивши могутність аналітики даних, як задіяти її потенціал? Очевидно, перехід до компанії, заснованої на даних, не може відбутися відразу. Першим кроком є ​​розробка конкретної стратегії. Бізнес-лідери повинні визначити слабкі місця і можливості своєї організації і встановити КПЕ для кожного з них. Це допоможе зосередитися на правильній мети і визначити, як аналітика даних може сприяти її досягненню.

Після впровадження аналітики в основну стратегію, наступним етапом буде розвиток інформаційної культури на підприємстві. Як зазначає Мурли Булусвар, головний науковий співробітник AIG: «Найбільша складність під час переходу від культури знань до культури навчання — від культури, яка в значній мірі залежить від евристики при прийнятті рішень, до культури, яка набагато об’єктивніша і заснована на даних, керується та використовує міць даних і технологій —це не вартість». Не менш важливо розвивати інфраструктуру даних і плекати необхідний талант в співробітниках.

Передові компанії, що знаються на аналізі даних, такі як Google, Netflix і Spotify, які вклали значні кошти в хмарний аналіз даних, змінили свою культуру і здатні адаптуватися до інновацій штучного інтелекту, — це компанії, які в повній мірі володіють досвідом і знаннями для успішної роботи з клієнтами . Їх процвітання свідчить, що необхідність інвестувати в аналітику даних незаперечна.