Блог

Повернутися до всіх статей

Дані та аналітика для розвитку бізнесу

||

Визначальним фактором у досягненні успіху чи невдачі у бізнесі дедалі частіше стають дані та ефективність взаємодії з ними. На цей момент інформацію можна отримати з різних джерел за допомогою доступних технологій для її вилучення. Сьогодні ми спостерігаємо перехід від «інтуїтивної» моделі ухвалення рішень до бізнес-моделі, де всі рішення приймаються на основі достовірних даних. Така тенденція охопить усі галузі у 2023 році та наступних роках. Це логічно, оскільки такий підхід додає більше впевненості у правильності прийнятих рішень та діях.

Світ даних та аналітики дуже динамічний, де постійно з’являються нові технології для більш швидкого та точного доступу до інформації. Нові тенденції сприяють розгляду способів використання їх у бізнесі та у суспільстві в цілому.

Найбільш важливі тенденції використання даних та аналітики з метою розвитку бізнесу у 2023 році:

  1. Демократизація даних

Розширення можливостей роботи з даними для всіх учасників команди є однією з найважливіших тенденцій цього року. Під демократизацією даних розуміють забезпечення покращеного доступу до даних для кожного члена команди з метою виконання обов’язків та завдань. Крім доступу до даних, необхідно організувати процес навчання для набуття необхідних знань та навичок. Це допоможе якісно використовувати дані, робити правильні висновки та виявляти нові ідеї та можливості. Зі свого боку, це передбачає нові форми доповненої роботи (передача додатками, інструментами та пристроями інтелектуальних ідей кожному співробітнику для отримання кращих результатів).

Розуміння клієнтів, розробка якісного продукту та послуги, оптимізація внутрішніх операцій, скорочення витрат можливі за допомогою даних. Дедалі більше компаній розуміють це. Однак, можливість працювати з даними та приймати рішення на основі них повинна бути доступна для всіх відділів компанії та всього персоналу (технічного та нетехнічного).

Як приклад можна навести використання юристами інструментів обробки природної мови (NLP) для сканування сторінок документів. Або ж використання продавцями-консультантами ручних терміналів для отримання доступу до історії покупок в режимі реального часу, що дозволить їм краще рекомендувати продукти та робити додаткові продажі. Дослідження інституту McKinsey показало, що компанії, які надають розширений доступ для своїх співробітників, підтверджують позитивний вплив аналітики на дохід.

  1. Штучний інтелект

Найбільший вплив на життєдіяльність бізнесу та життя в цілому в майбутньому матиме штучний інтелект. Основними його завданнями будуть покращення точності прогнозів, скорочення часу, необхідного на повсякденну та повторювану роботу (збір, очищення даних тощо), надання користувачам більше можливостей діяти, ґрунтуючись на дані, незалежно від ролей та технічних знань.

ШІ націлений зробити процеси аналізу даних та отримання цінної інформації більш швидкими та зрозумілими, використовуючи програмні алгоритми. Сьогодні у бізнесі найчастіше використовуються принципи машинного навчання та технології ШІ. Вони включають NLP, що дозволяє комп’ютерам розуміти людську мову та спілкуватися з нами, комп’ютерний зір для розуміння та обробки візуальної інформації за допомогою камер, генеративний ШІ для створення текстів, зображення, звуків та відео.

  1. Хмара та Data-as-a-Service (DaaS)

Робота технології Data-as-a-Service реалізується завдяки хмарі. Компанії мають доступ до джерел даних, зібраних та оброблених третіми сторонами через хмарні послуги. Оплата таких послуг відбувається по факту використання послуг або підписки. В результаті, у компаній немає необхідності створювати власні дорогі системи збору та зберігання даних для багатьох типів додатків. Крім цього, DaaS-провайдери пропонують інструменти для аналітики як послугу.

  1. Дані в режимі реального часу

Працюючи з даними для пошуку нових рішень та ідей, критично важливо розуміти актуальну ситуацію, тобто те, що відбувається безпосередньо зараз. Застарілі дані (вчора, минулого тижня тощо) не приносять у цьому випадку жодної користі. Саме дані у режимі реального часу є цінним джерелом інформації для бізнесу.

Робота з такими даними передбачає складнішу інфраструктуру даних та аналітику, що відповідно збільшує обсяг витрат. Проте, отримання можливості діяти «тут і зараз» на основі даних (аналіз даних про відвідування сайту, визначення кращих пропозицій та акцій для кожного клієнта, відстеження транзакцій та багато іншого) є сильною перевагою. Facebook аналізує сотні гігабайт даних за секунду для різних варіантів використання, зокрема показ реклами, запобігання фальшивим новинам тощо. У національному парку Південної Африки проводиться аналіз відеозаписів у режимі реального часу з метою виявлення браконьєрів.

  1. Регулювання та управління даними

Уряди багатьох країн беруть до уваги питання безпеки даних. Приймаються закони з метою регулювання використання персональних та інших типів даних. На даний момент існують такі регламенти захисту даних: GDPR (Європа), PIPEDA (Канада), PIPL (Китай). За прогнозами Gartner, у найближчому майбутньому 65% населення світу буде охоплено правилами, схожими на GDPR.

Це торкнеться кожної компанії незалежно від її локації. Їхні внутрішні процеси обробки та зберігання даних повинні будуть певним чином задокументовані. Також це означає, що компаніям доведеться пройти перевірку наскільки вони знають і розуміють якою інформацією вони володіють, які дані збирають і зберігають, і з якою метою вони використовуються. Безперечно, це може стати додатковою роботою. Однак у довгостроковій перспективі стане перевагою. Довіряючи свої дані компанії, клієнтам важливо бути впевненими у їхній безпеці. Зі свого боку, компанії можуть використовувати дані клієнтів для вдосконалення своїх продуктів або послуг, а також розробки нових з урахуванням актуальних потреб клієнтів.

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