#BI

Вплив ШІ та машинного навчання на науку про дані

Основою всіх інновацій, прийнятих рішень та конкурентоспроможності бізнесу є дані. Сьогодні це нова «нафта», яка є величезною цінністю та здатна привести до успіху. Компанії з різних сфер діяльності продовжують збирати величезну кількість даних, що вимагає використання складних інструментів та методів для отримання цінної інформації.

Штучний інтелект та машинне навчання сприяли просуванню науки про дані. Ці технології допомагають фахівцям з даних проводити аналіз, будувати прогнози та виявляти тенденції, автоматизувати рутинні завдання тощо. Наука про дані у поєднанні зі ШІ та машинним навчанням формує майбутнє, засноване на даних. Розглянемо вплив ШІ та машинного навчання.

Неструктуровані дані в процесі досягнення бізнес-цілей

Сучасні компанії володіють великим обсягом даних. Приблизно 80% із них – це неструктуровані дані. Нині обсяг неструктурованих даних різко збільшується зі швидкістю 55 – 65% на рік. Такі дані можуть бути дуже корисними для досягнення бізнес-цілей. Тому варто звернути увагу на інструменти вивчення неструктурованих даних, що дозволить отримувати додаткову інформацію та використовувати її в процесі прийняття рішень.

Основні цілі використання неструктурованих даних

  1. Розробка продукту

За допомогою неструктурованих даних компанії можуть вивчити та проаналізувати настрої споживачів, звернення до служби підтримки, соціальні мережі тощо. Такий підхід дозволить компаніям знайти шляхи покращення своїх послуг та/або продуктів, що, зі свого боку, призведе до покращення показників ефективності;

  1. Продаж та маркетинг

Основна мета використання неструктурованих даних у маркетингу – визначення купівельної тенденції, сприйняття бренду, оцінка настроїв клієнтів. Аналіз повідомлень у соціальних мережах, обговорень на форумах та інших майданчиках допоможе оцінити ефективність продажу та маркетингу. Також неструктуровані дані корисні для алгоритмів, які використовуються у CRM-платформах. Предиктивна аналітика дозволяє отримувати висновки, з допомогою яких компанії можуть передбачити потреби клієнтів. У цьому випадку компанія отримує можливість запропонувати певний продукт саме в той час, коли він необхідний клієнту;

  1. Обслуговування клієнтів

Часто компанії обробляють звернення клієнтів за допомогою автоматизованих чат-ботів. Вони підтримують менеджерів з обслуговування клієнтів та направляють їхні запитання відповідним співробітникам, які допомагають вирішити проблему. Ця інформація може бути проаналізована для визначення настрою клієнтів. Також, це дозволяє виявити неробочі та неефективні функції. Ця інформація використовується для розробки нового продукту або вдосконалення старого.

3 кроки у використанні неструктурованих даних для BI:

  1. Визначення конкретної мети використання неструктурованих даних – з потреб компанії стає зрозуміло які саме дані необхідно збирати;
  2. Оптимізація джерел даних – насамперед необхідно створити загальну модель даних, щоб забезпечити надійність і якість даних незалежно від джерела;
  3. План та обслуговування програм обробки даних – важливо працювати з провайдерами, які спеціалізуються на високопродуктивних, високоякісних додатках та ресурсах для інтеграції даних.

Business Intelligence у сфері освіти

Головна ідея Business Intelligence (BI) полягає у перетворенні необроблених даних у корисні ідеї. Дані стали невід’ємною частиною будь-якої сфери діяльності, а їх збір, обробка та аналіз – ключовим елементом у процесі успішного розвитку підприємств та організацій. Дані можуть принести користь не тільки комерційним організаціям. Наприклад, медичні установи використовують дані для встановлення більш точного діагнозу та призначення ефективного лікування. Сфера освіти досить складно сприймає підхід, що базується на даних, дотримуючись класичних підходів до навчання. Проте, грамотне використання даних допомагає виявити корисну інформацію, яка здатна максимізувати ефективність процесу навчання. Наприклад, BI-інструменти можуть оптимізувати процес прийому учнів до школи, створення розкладу занять, підвищення рівня успішності учнів тощо.

Business Intelligence являє собою певні методи та інструменти для збору та аналізу необроблених даних, а також їх трансформації в корисні ідеї. Основне завдання – оптимізувати операційні процеси та покращити існуючі моделі. BI та штучний інтелект є основними технологіями, які спрямовані на покращення освітнього процесу. BI дозволяє отримувати доступ до даних та складати звіти. Це, зі свого боку, надає можливість користувачам досліджувати дані та отримувати інформацію про попередні тенденції.

Освітні установи зберігають дуже багато даних. Наприклад, таблиці оцінок, результати тестів, загальні оцінки тощо – це необроблені дані, які можуть бути корисними в процесі розробки нової моделі. Це, зі свого боку, дозволяє розвивати культуру прийняття рішень з урахуванням даних. Проте, найчастіше освітні установи не розуміють, які дані вони зберігають і як ефективно їх можна використовувати. Дані про зарахування до школи, записи та результати іспитів та інші дані можна використовувати для покращення складання навчального плану та виявлення тенденцій.

Така велика кількість необроблених даних потребує правильного підходу до управління ними. Для зберігання даних доцільно використовувати сховище даних, що дозволяє забезпечити оперативну та ефективну обробку складних наборів даних. Однак, завжди варто пам’ятати про заходи безпеки, щоб запобігти витоку даних та використання їх у шахрайських цілях.

Дані є цінністю у разі ефективної роботи з ними. Просто велика кількість даних не дає жодної вигоди. Тому важливо забезпечити правильний процес збирання, зберігання, обробки та аналізу даних. Складання звітів дослідження та надання отриманої інформації у зрозумілій візуальній формі здатне звернути увагу керівництва. Це дозволяє внести корективи до існуючих моделей або розробити нові для забезпечення більш ефективного процесу навчання.

Використання BI-інструментів допомагає ефективніше використовувати наявні ресурси (час, робоча сила). Це сприяє покращенню академічної успішності. Наприклад, аналіз даних з метою визначення успішності вчителів та учнів з конкретних предметів тощо. Адміністратори школи також можуть приймати рішення на основі даних, використовуючи інструменти BI.

Для покращення видимості даних та їх візуалізації важливо використовувати концепцію сховищ даних. Вони дозволяють централізувати зібрані дані в одному місці та розробити модель з метою більш точної інформації. Ще одним важливим елементом у процесі роботи з даними є візуалізація. Легко подавати та сприймати інформацію у простій та зрозумілій формі. Це сприяє утвердженню ідей та/або прийняттю ефективних рішень на основі чіткого та зрозумілого подання даних, де не виникає зайвих питань.

Бізнес-аналітика для стартапів

Основним допоміжним елементом у досягненні успіху та домінуючих позицій на ринку є релевантні дані. Коректну роботу з ними та отримання максимальної користі забезпечує бізнес-аналітика.

Бізнес-аналітика є комплексом знань, технологій та практик, які використовуються для дослідження даних і продуктивності компанії. Її основною метою є отримання необхідної інформації для ухвалення рішень на основі даних. Бізнес-аналітика може бути ефективною не лише для великих компаній, які давно запровадили її у всі робочі процеси, а й для стартапів. Багато стартапів успішно використовують бізнес-аналітику для досягнення успіху у майбутньому. Мета бізнес-аналітики у цьому випадку полягає у визначенні корисних наборів даних, робота з якими призведе до збільшення продуктивності, ефективності та доходу. Також, бізнес-аналітика надає можливість скласти точний прогноз, передбачити майбутні події, пов’язані з діями та поведінкою споживачів, тенденціями ринку, створювати більш ефективні процеси тощо. Цей інструмент використовується для аналізу даних з різних джерел: хмарні програми, CRM, соціальні мережі тощо.

Використання бізнес-аналітики стартапами для досягнення успіху:

  1. Пріоритетність бізнес-аналітики

Частою помилкою дрібних компаній є думка, що через невеликий обсяг даних аналітика їм не потрібна. Проте, бізнес-аналітика може бути корисною вже на перших етапах. Доцільно одразу почати збирати дані та розробляти стратегію аналітики. Насправді стартапи володіють досить великою кількістю даних (файли, електронні листи, виклики, дані сервера, сторонні дані, дані соціальних мереж тощо). Такі типи даних часто не беруть до уваги, але вони можуть сильно вплинути на процес прийняття рішень.

  1. Культура даних

Дані – це мислення. Це культурний перехід від прийняття рішень з урахуванням інтуїції до прийняття рішень з урахуванням даних. Звіт Harvard Business Review показав, що 99% керівників компаній намагаються перейти до культури, що базується на даних. Створення культури даних у компанії є ключовим чинником її успіху.

  1. Вибір правильної технології

Практично всі дані знаходяться у хмарі, тому аналітична платформа також має бути тут. Існує безліч постачальників, які пропонують інструменти аналітики «в хмарі». Проте, можливості у кожного різні. Важливо підібрати аналітичну платформу з урахуванням новітніх хмарних технологій, яка буде відповідати всім вимогам та запитам певної компанії.

  1. Штучний інтелект

На даний момент штучний інтелект не потребує складних маніпуляцій чи окремої команди спеціалістів для введення його у робочі процеси. Найновіші платформи бізнес-аналітики можуть автоматично використовувати можливості машинного навчання, не вимагаючи кодування і великих витрат. За допомогою інструмента можливе розпізнавання тексту, виявлення об’єктів на фотографіях, аналіз настроїв тощо.

  1. Аналітика – це не лише графіки

Багато користувачів розглядають бізнес-аналітику лише у вигляді діаграм, графіків та звітів. Однак, сучасні платформи бізнес-аналітики – це набагато більше, ніж просто візуалізація. Вона включає весь конвеєр даних. Деякі платформи поєднують збір та перетворення даних з аналітикою, візуалізацією та машинним навчанням. Таке комплексне рішення є ефективнішим у процесі роботи з даними.

  1. Збір усіх даних

Отримати повну картину можна у разі аналізу всіх даних. Аналітична платформа повинна приймати та обробляти всі дані, у тому числі напівструктуровані та неструктуровані джерела (наприклад, NoSQL, файли, електронні листи, аудіо, відео, соціальні мережі та багато іншого). Такий підхід допоможе приймати обґрунтовані та ефективні рішення на основі даних.

  1. Інфраструктура

Важливо враховувати вартість всієї інфраструктури компанії (база даних, сховище даних, сервери тощо). Дані елементи можуть досить швидко збільшуватися, що може бути дорожче, ніж ціна платформи. Хмарні або безсерверні аналітичні платформи можуть запускати служби та функції лише у разі потреби. Це дозволяє заощадити кошти за допомогою об’єднання сховища даних у єдиний репозиторій.

  1. Використання функцій бізнес-аналітики

Немає необхідності вкладати великі суми одночасно. Доцільно починати зі збору даних та автоматизації, та зі зростанням підключати візуалізацію та розширені функції.

  1. Зворотній зв’язок

Доцільно призначити спеціаліста в кожному відділі компанії, який даватиме зворотній зв’язок щодо використання даних та аналітики. Кожен користувач повинен мати можливість використовувати дані та проводити подальший аналіз для виконання своїх завдань та прийняття рішень.

  1. Аналітика самообслуговування

Аналітика самообслуговування надає користувачам інструменти та можливості для вирішення різних питань та оперативного пошуку необхідної інформації.

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.

Ефективність застосування BI у системі освіти

Business Intelligence (BI) можна визначити, як набір процесів, метою яких є перетворення необроблених даних на корисні ідеї. Сфера навчання досить пасивно взаємодіє з BI, пояснюючи це відсутністю актуальності. Проте, класичні підходи до навчання вже втрачають свою ефективність. Виникає потреба у рішенні, заснованому на даних. Швидке та ефективне занурення у дані може виявити корисну інформацію, яка здатна максимізувати ефективність навчання. Певні BI-інструменти та процеси можуть стати корисними у процесі прийняття учнів до школи, оптимізації розкладу занять, підвищення успішності учнів тощо.

Збір даних, їх аналіз та перетворення на корисні ідеї є основними завданнями Business Intelligence. За допомогою цього інструменту відбувається оптимізація операційних потоків та покращення існуючих моделей. Крім штучного інтелекту, BI є одним із основних інструментів, який здатний покращити сферу освіти.

Використання сховищ даних у системі освіти

Освітні інститути та системи мають велику кількість релевантних даних (різні результати успішності, таблиці оцінок, результати тестів, загальні оцінки тощо). Такі дані є корисними для розробки нової та більш ефективної моделі, а також розвитку культури прийняття рішень на основі даних. Але некоректне зберігання цих даних може призвести до недостатнього або непрофесійного використання. У більшості випадків ключові зацікавлені люди з освітньої сфери не розуміють значення даних, які вони зберігають, та з якими цілями їх можна використовувати. Це можна пояснити неорганізованим та децентралізованим збором даних. Для зручного та ефективного зберігання даних рекомендується використовувати сховище даних. Це дозволить організаціям отримати відповідні носії для зберігання даних, що підвищить швидкість та ефективність обробки складних набором даних. В результаті запису про зарахування, результати іспитів та інша інформація буде доступна користувачам за лічені секунди. Однак, завжди варто пам’ятати про питання безпеки та захисту даних, щоб уникнути несанкціонованого їх використання.

Звітність та прозорість даних у сфері освіти

Для якісної роботи та виявлення нових ідей крім власне необроблених даних необхідно запровадження принципів аналізу. Досить легко донести важливість інформації та доцільність певної ідеї за допомогою візуально зрозумілої та привабливої форми. Використання сховищ даних передбачає збирання всіх необхідних даних в одному місці. Це підвищує ефективність процесів бізнес-аналітики та дозволяє створювати точні дашборди. За допомогою таких дашбордів легко отримати інформацію про певні системи освіти (школи, університети, коледжі тощо). У результаті це дозволить проаналізувати успішність учнів цих установ і покращити її.

Прийняття рішень на основі даних

Організація процесів бізнес-аналітики з використанням якісних даних допоможе більш ефективно розподіляти ресурси (час, робочу силу тощо). Аналіз даних може виявити які вчителі змогли підвищити успішність учнів з конкретного предмета. Також адміністрація освітньої установи отримує можливість приймати більш обґрунтовані рішення на основі даних. Такі процеси, хоч і незначною мірою, але покращують академічну успішність.

Для покращення видимості даних та отримання чіткого подання поточної ситуації необхідно використовувати концепцію сховища даних. Вони дозволяють централізувати зібрані дані в одному місці для більш зручного та ефективного аналізу.

Важливість процесу очищення даних

Очищенням даних є процес виявлення, виправлення чи видалення пошкоджених чи неточних записів із наборів записів, таблиць, баз даних з метою визначення неповних, неправильних, неточних, нерелевантних частин даних.

Дослідження, проведені Harvard Business Review, показали, що вартість неточних даних становить 3,1 трильйона доларів. Близько 80% робочого часу фахівців з даних Forbes йде на збір, очищення та підготовку даних. І лише 20% їхнього часу залишається безпосередньо на аналіз даних. Щодня компанії генерують величезну кількість даних, що, зі свого боку, збільшує вартість невірних даних.

Не всі компанії використовують сховища даних та системи управління майстер-даними. Такий підхід виключає можливість забезпечувати точність даних, що підвищує ризик ухвалити некоректне рішення на основі неправильних даних. Проте, все більше власників все ж розуміє цінність якісних даних та високу вартість виправлення помилок з ними. Це підвищує їхню зацікавленість у впровадженні рішень для безперервного очищення даних.

Досить часто фахівці з даних та аналітики мають стислий термін виконання своїх завдань. Намагання встигнути за термінами призводить до неможливості забезпечення якості даних. Надходження неякісних даних у систему має сильний вплив на всі операції (наприклад, дослідження ринку та його можливостей, аналітика, планування та прогнозування, розрахунок ефективності, підтримка клієнтів тощо). Також неякісні дані можуть спричинити переповнення системи. Це, зі свого боку, може стати причиною неможливості провести пошук необхідної інформації у базі даних, оцінку ринку, попиту та інших важливих операцій.

Частою причиною недосягнення поставлених цілей з продажу та доходів є використання некоректних та застарілих даних. Дані є ключовою складовою успішної роботи аналітиків та бізнесу в цілому. Надлишкові завдання та ручна перевірка даних забирає багато часу та знижує продуктивність.

Клієнти – це основне джерело існування будь-якого бізнесу. Єдине, що хоче кожен клієнт – це отримати продукт чи послугу, що повністю відповідає його потребам та очікуванням. Бізнес-аналітика спрямована на обробку даних про клієнтів, виявлення потреб, аналіз поведінки тощо з метою збільшення рівня лояльності клієнтів. Однак досягти цього, використовуючи недостовірну інформацію про своїх клієнтів, дуже складно. В результаті це призводить до зворотного ефекту – зниження лояльності та задоволеності споживачів.

Запобігти цій ситуації можливо за допомогою впровадження рішення для очищення даних. Це необхідний етап для успішної бізнес-діяльності з урахуванням генерування величезної кількості даних.

Отже, 3 складових успішної роботи з даними:

Business Intelligence and Data Management

Безперервне зростання обсягу даних, яке наразі спостерігається у цифровому світі, робить інструменти бізнес-аналітики ще більш витонченими. BI включає різні програми, інструменти та процеси, які використовуються для аналізу даних та їх представлення з метою допомогти прийняти більш ефективні бізнес-рішення. Кінцевою метою використання BI може бути збільшення доходу, підвищення ефективності операційної діяльності, підвищення рівня задоволеності клієнтів тощо. Залежно від типу даних та кінцевих бізнес-цілей можливі різні сценарії використання BI. Такий підхід допоможе досягти та утримувати конкурентну перевагу в умовах динамічного розвитку ринку. Незалежно від масштабу компанії та сфери її діяльності, основною метою BI є надання повних та достовірних даних для прийняття обґрунтованих та ефективних рішень, щоб підвищити загальну продуктивність.

Управління даних (Data Management) являє собою BI-підмножину і включає безліч різних додатків. Управління даними включає процеси збору даних, забезпечення їх точності, інтеграції різних даних і управління ними з урахуванням цілей бізнесу. Ефективність управління даними є ключовою складовою у досягненні успіху будь-якого BI-рішення.

Концептуальне зародження BI відбулося у 1950-х роках. Зараз цей інструмент широко використовується не тільки великими корпораціями. На даний момент відкривається безліч стартапів, які також є користувачами BI. Постачальники BI-рішень швидко зорієнтувалися і оперативно модифікували своє програмне забезпечення для задоволення цієї категорії споживачів.

Варто відзначити, що BI професійний інструмент, але наразі вже не надто складний у використанні. Поява хмари та SaaS трансформувала бізнес-аналітику на більш доступне програмне забезпечення. Також, завдяки розвитку SaaS та хмарних технологій BI-інструменти та управління даними стали більш практичними та доступними для кінцевих користувачів.

Управління даними має значну перевагу для BI. Розвиток, модифікація та витонченість BI-інструментів залежить від безперервного зростання потоку даних у сучасному цифровому світі. Це дозволяє легко моделювати дані та працювати з ними, що, у свою чергу, надає організації конкурентну перевагу.

Переваги використання неструктурованих даних

Зі зростанням обсягу корпоративних даних паралельно зростає обсяг неструктурованих даних. Їхній обсяг щорічно збільшується зі швидкістю від 55 до 65%. Ігноруючи такі дані, компанії не отримують певних знань і не використовують їх для аналітики, що автоматично не дозволяє використовувати всі існуючі можливості. Проте, дуже важливо знати, як правильно використовувати неструктуровані дані, щоб досягти поставлених бізнес-цілей.

Користь неструктурованих даних:

  1. Розробка товару. За допомогою неструктурованих даних є можливість вивчити настрої та потреби користувачів, проаналізувати запити, що надходять до служби підтримки чи соціальних мереж. Такий підхід дозволяє покращити послугу чи продукт;
  2. Продажі та маркетинг. В даному випадку неструктуровані дані використовують для виявлення купівельних тенденцій та сприйняття бренду клієнтами. Перевагою таких даних є можливість оцінити настрої споживачів. Вивчення повідомлень у соціальних мережах, обговорень на форумах, звернень до служби підтримки тощо допомагають збільшити ефективність продажу та маркетингової стратегії. Використання неструктурованих даних алгоритмами CRM дозволяє проводити прогнозну аналітику та наперед знати бажання споживача. Так, співробітники відділу продажів зможуть вчасно запропонувати необхідний споживачеві продукт чи послугу;
  3. Обслуговування клієнтів. Автоматизовані чат-боти дозволяють надсилати запити клієнтів відповідним співробітникам для оперативного вирішення проблеми. Потім проводиться аналіз цих питань, як було зазначено вище. Це дозволяє не тільки дізнатися настрої та побажання споживачів, але й виявити ефективні та неефективні функції продукту чи послуги. Це, зі свого боку, дозволяє вдосконалити продукт чи послугу.

Використання неструктурованих даних для BI передбачає 3 основні кроки:

  1. Визначити мету використання неструктурованих даних. Необхідно чітко розуміти, які проблеми необхідно закрити за допомогою зовнішніх даних та як саме вони використовуватимуться;
  2. Оптимізувати джерела даних. Для створення набору достовірних даних потрібно створити загальну модель даних. Оскільки неструктуровані дані витягуються з різних джерел і в різних форматах, гарантувати узгодженість і надійність даних можна за допомогою створених потоків якісних даних;
  3. Створити план та модернізувати програми обробки даних. Варто співпрацювати з постачальниками високопродуктивних та високоякісних додатків та ресурсів для інтеграції даних. Ключовим питанням є визначення внутрішнього інтерфейсу та методів підключення джерел даних.

Основні шляхи покращення сервісу обслуговування клієнтів за допомогою BI

Найбільшою цінністю будь-якого бізнесу є клієнти та рівень їхньої лояльності. Здобути лояльність клієнтів можна за допомогою високого рівня обслуговування клієнтів. Це те, що запам’ятовується і те, що змушує клієнта приходити знову і знову. Нещодавній стрес, викликаний пандемією, змусив організації різко змінити свою політику, перевести весь бізнес в онлайн і навчитися підтримувати рівень клієнтського сервісу вже в мережі. Підтримка своїх клієнтів у складні часи призводить до збереження постійних клієнтів та лояльності у довгостроковій перспективі. На даний момент ринок дуже динамічний, на який впливають різні зовнішні фактори та зміни. У таких умовах явна перевага матиме клієнтоорієнтовані компанії, які можуть приймати рішення на основі даних. У цьому може допомогти Business Intelligence.

BI є незамінним інструментом у процесі прийняття рішень та ведення ефективної бізнес-діяльності. Він дозволяє об’єднати кілька джерел даних, збирати та аналізувати дані для вирішення поставлених завдань. Основні завдання, які покриває BI – надання, аналіз та розуміння поточного стану, виявлення закономірностей, тенденцій, змін та можливість оперативно відреагувати на них.

Основні способи покращення сервісу обслуговування клієнтів за допомогою BI:

  1. Створення єдиного джерела достовірних даних. Зазвичай компанії отримують дані із різних джерел даних (ERP, CRM, сайт, соцмережі тощо). Маючи кілька джерел досить складно зрозуміти, що і де відбувається. BI об’єднує всі джерела даних у єдину інформаційну панель та надає користувачеві повну інформацію про взаємодію компанії з клієнтами в одному місці;
  2. Отримання інформації в режимі реального часу. Раніше на проведення аналітики даних витрачалися години, а в деяких випадках навіть дні. Рішення, прийняті на вже «застарілих» даних, є неефективними. Це, зі свого боку, негативно впливало на конкурентоспроможність компанії. BI-інструменти дозволяють проводити аналіз даних у режимі реального часу, передаючи потокові дані із різних джерел на дашборд. Користувач має можливість швидко аналізувати, робити висновки та швидко реагувати на поведінку клієнтів;
  3. Прийняття обґрунтованих рішень. BI дозволяє використовувати правдиві дані в процесі прийняття рішень, що позбавляє будь-яких неточностей та здогадів. Дашборд показує, які канали найбільш успішні з точки зору конвертації клієнтів, що дозволяє адаптувати стратегію та внести зміни для максимізації ROI. Наприклад, можна визначити ефективність PPC-кампаній та публікацій у соцмережах та, якщо необхідно, перенаправити бюджет;
  4. Багатоканальність. Клієнти в сучасних умовах передбачають можливість зв’язатися з компанією будь-яким зручним способом та у будь-який момент часу для швидкого вирішення їхніх проблеми. Довге обговорення в чаті, потім необхідність передзвонити та передати запит іншому фахівцю без передачі інформації від клієнта може дуже негативно вплинути на клієнта. За даними досліджень, 89% клієнтів роздратовані необхідністю повторювати свою проблему кожному новому спеціалісту зі служби підтримки. Багатоканальна персоналізація може збільшити дохід від 5 до 15%. BI надає аналітику по всіх каналах для отримання повного та детального шляху клієнта;
  5. Зменшення відтоку клієнтів. Важливо аналізувати та визначати швидкість, з якою клієнт припиняє використання продукту чи послуги. Відтік клієнтів має безпосередній вплив на успіх та прибутковість компанії. Це також пояснюється досить дорогою заміною чи поверненням клієнтів. За допомогою BI-дашборду можна виявити та усунути проблемні ділянки, вжити відповідних заходів, щоб уникнути втрати клієнтів. Наприклад, для служби підтримки важливо визначити заявки, які потребують більше часу для вирішення проблеми. Це дає можливість з’ясувати причину, правильно відреагувати, залучити більше спеціалістів та ресурсів тощо.

 

GoUp Chat