Сьогодні бізнес перебуває на етапі цифрової трансформації, який вимагає від менеджменту швидкої реакції на технологічні тренди та перегляду бізнес-процесів. До основних трендів можна віднести: штучний інтелект, віртуальна та доповнена реальність, хмарні рішення, big data та ін.
Аналітика, поза конкуренцією, є одним з основних трендів. Розвиток технологій сприяв збільшенню кількості даних. 90% світових даних було створено за останні 2 роки, а інвестиції в Big Data склали $180 млрд. Згідно з дослідженнями BARC, підприємства, які використовують big data, збільшили свій прибуток на 8% й зменшили витрати на 10%. Також були відзначені такі переваги:
- зростання ефективності стратегічних рішень (69% опитаних відзначили цей факт);
- покращення контроля операційної діяльності (54%);
- покращення розуміння своїх клієнтів (52%).
Багато компаній вже перейшли на цифрові технології та генерують декілька гігабайтів даних про клієнтів. Такі гравці, як Facebook, Amazon, Google активно працюють з big data й віддають пріоритет якості обслуговування клієнтів, тим самим зміцнюють свої позиції.
Крім того, аналітика є фундаментом для інших технологій. Наприклад, системи штучного інтелекту навчаються на основі аналітики.
Розуміння аналізу даних та принципу визначення їхньої точності дає можливість прийняти обґрунтовані та ефективні бізнес-рішення, які призведуть до зросту та просуванню компанії. Всі бізнес-рішення повинні бути підкріплені точними цифрами та фактами, які відповідатимуть цілям компанії.
Але, незважаючи на високі показники, існують компанії, які поки що не розуміють як можна почати трансформацію та отримувати користь від інвестицій в цей сектор.
Трансформація компанії в компанію, яка керується даними – це довготривалий процес, який потребує інвестицій та виконання наступних кроків:
- Робота з командою. Команда є головним інструментом, завдяки якому досягається успіх компанії. Тому, наскільки кожен її учасник буде знати і розуміти які цілі стоять перед компанією і які дані необхідно для цього збирати та аналізувати, залежитиме якість і достовірність інформації.
- Визначення цілей. Перед тим, як почати виконувати збір та аналіз даних необхідно визначити кінцеву бізнес-ціль. Коли є одна мета – всі зусилля команди спрямовані на її досягнення.
- Робота з правильними даними. Не всі дані будуть однаково корисні бізнесу. Із величезної кількості даних потрібно визначити ті, які принесуть користь в досягненні мети. Для компаній-початківців цей етап повинен стати ключовим.
- Правильні питання. За допомогою аналітичних питань і їх обговорення з командою можна сфокусувати свою увагу на типі даних і визначити які саме дані потрібні.
- Аналіз. Для вилучення корисної інформації після отримання відповідей, необхідно провести аналіз. В результаті цього з’являється можливість скласти звіт, на підставі якого прийматимуться рішення.
Ми вже розглянули роль кваліфікованого персоналу і потужних інструментів, і це не найважливіші фактори. Найбільш важливим є автоматизація завдань, щоб дані можна було відправляти аналітикам без затримки. Використання машинного навчання і штучного інтелекту для розробки моделі прогнозного аналізу також значно зміцнить ІТ-інфраструктуру компанії, оскільки вона одночасно допомагає захиститися від відомих програм-вимагачів і прогнозує нові. Все це прискорює процес дотримання вимог регламенту і завойовує довіру клієнтів.
