#dataanalytics

Data Science для фінансових компаній

Основа будь-якого бізнесу – це інформація. На даний момент існує велика кількість різних методів аналізу даних, які використовуються компаніями для автоматизації та досягнення максимальної ефективності. Фінансові компанії, які надають фінансові послуги та послуги для управління фінансовими процесами, не є винятком. Вони володіють та обробляють величезну кількість даних, які потребують якісного управління та високого рівня захисту. Наука про дані відіграє ключову роль в організації цих та інших процесів.

  1. Виявлення та запобігання шахрайству

Ключовим показником успішності фінансової організації є безпека коштів та даних клієнтів. Це досить складний і трудомісткий процес. Важливо використовувати не лише технології, які допоможуть блокувати шахрайські дії, а й технології, які зможуть виявити підозрілу активність на ранній стадії та оцінити ситуацію. Такі технології необхідно регулярно моніторити та оновлювати.

Величезна кількість транзакцій та процесів не дозволяє вручну відстежити підозрілу активність. Проте, Data Science є чудовим інструментом у цій ситуації. Він дає змогу створити алгоритм самостійного аналізу певних дій, що дозволить автоматизувати процес виявлення. Також варто відзначити, що технологія здатна самонавчатися. Обробка більшої кількості даних сприяє отриманню більшого досвіду та знань. Виявлення підроблених документів, копії фінансових операцій та рахунків, підозрілих дій, запобігання шахрайству можливе завдяки Data Science.

  1. Оцінка та управління ризиками

Машинне навчання та штучний інтелект, у тому числі допомагають провести оцінку фінансових ризиків та безпеки. Нові моделі машинного навчання дозволяють більш ефективно проводити аналіз ризиків та керувати ними.

Конкуренти, органи влади, інвестори та інші учасники можуть нести певні ризики для бізнеса. Будь-яка ситуація має бути розв’язана з урахуванням розуміння ризиків, потенційних втрат та можливостей зростання. Цей процес вимагає аналізу великої кількості оброблених та необроблених даних.

Складні самонавчальні алгоритми Data Science у цьому разі будуть максимально корисні. Вони проводять оцінку даних з метою аналізу ризиків, дозволяючи компаніям створювати надійну модель подальшого розвитку.

  1. Управління даними клієнта

Найціннішим ресурсом будь-якої компанії є дані, якість управління якими має вирішальне значення. Така велика кількість даних, якими володіють фінансові компанії, доцільно обробляти автоматично. Швидкий та ефективний аналіз неструктурованих даних забезпечить ШІ.

  1. Персоналізація

Дохід сучасного бізнесу залежить від точності вгадування потреб клієнтів. Чим краще компанія вгадає бажання клієнта – тим вищий шанс отримати більший дохід. Для фінансових компаній це працює так само. Клієнти охочіше будуть користуватися послугами компанії або банку, який має пропозицію саме для них з урахуванням їхнього доходу, потреб та певної ситуації.

Data Science дозволяє відстежити поведінку користувачів та надає повну картину. Бізнес отримує можливість приймати більш обґрунтовані рішення, а клієнт отримує унікальну та персоналізовану пропозицію.

  1. Аналітика

Збір та аналіз даних – це 2 ключових процеса. Сучасні технології дозволяють ефективно обробляти великі обсяги даних різного типу. Це дозволяє відстежити зміни даних та внести редагування з метою запобігання ризикам. Наприклад, аналіз даних про клієнтів відкриває нові можливості, дозволяючи відреагувати на інтерес клієнта та побудувати якісну маркетингову кампанію.

Робота з даними та навчання команди

Сучасним світом керують дані. Кожна людина та компанія щодня генерує величезну кількість даних. І якщо людина може не замислюватися про дані та їх використання, то компанії не можуть прогаяти таку можливість. Сучасний бізнес є активним користувачем даних у своїй повсякденній рутині. Виходячи з поставлених завдань, проводиться аналіз різних показників та будуються прогнози. Це дозволяє компаніям відійти від підходу «наосліп» і діяти, спираючись на реальні та достовірні дані.

Сучасні інструменти аналітики досить прості у використанні, що дозволяє будь-якому співробітнику компанії виконувати певний набір функцій. Однак, для більш якісної та повноцінної роботи з даними необхідне навчання та регулярне підвищення кваліфікації. Повна залученість та зацікавленість команди може гарантувати успіх та високий загальний результат.

Керівники компаній часто стикаються з опором співробітників навчатися чомусь новому у сфері даних. Нижче кілька рекомендацій, які допоможуть подолати опір та вирішити основні проблеми при реалізації процесу навчання та підвищення кваліфікації.

  1. Подолання опору

Опір співробітників проходити навчання є однією з основних проблем. Тут варто глянути на проблему очима маркетолога – тобто зробити навчання таким, щоб його захотіли пройти. Правильна популяризація навчання один із найважливіших елементів залучення співробітників. Залучення лідерів компанії, які зможуть наголосити на цінності придбання навичок роботи з даними, стане вагомим аргументом. Проте, варто акцентувати увагу не тільки на кінцевому результаті та користі компанії, а й на можливостях кожного співробітника – тобто кар’єрних успіхах команди.

  1. «Простота» даних

Основна причина опору співробітників – це страх нового та уявлення роботи з даними, як щось максимально складне та незрозуміле. Насамперед необхідно доступно пояснити чому робота з даними така важлива для кожного співробітника та для компанії в цілому. Крім цього, машинне навчання, штучний інтелект та наука про дані породжують страх «непотрібності» співробітників. Керівникам варто пояснити, що впровадження даних технологій не передбачає скорочення команди, а навпаки, автоматизацію деяких функцій для оптимізації, спрощення та покращення роботи співробітника. Якісне використання даних – це ключ до прийняття ефективних рішень у масштабах однієї позиції в компанії, а отже, однієї команди та всієї компанії. Кожен співробітник – це шестерня, від якої залежить успішна та безперервна робота всього механізму компанії.

  1. Розуміння використання даних

Використання даних має бути зрозумілим співробітникам. Кожен співробітник повинен розуміти для чого він використовує дані: яка його конкретна мета, яка мета компанії, для покращення яких бізнес-процесів тощо. Така прозорість і розуміння дозволить співробітникам почуватися більш впевнено та правильно представляти дані на обговореннях результатів.

Бізнес-аналітика у сфері охорони здоров’я та фармацевтики

Бізнес-аналітика має велике значення у процесі життєдіяльності бізнесу, допомагаючи компаніям приймати обґрунтовані та ефективні рішення. Незалежно від сфери діяльності компанії, бізнес-аналітика є її невід’ємною складовою. У сфері охорони здоров’я та фармацевтики аналітика має вирішальне значення для збереження конкурентних позицій компанії на ринку. Медичні та фармацевтичні компанії мають велику кількість даних, які вимагають грамотного зберігання, обробки та аналізу. Це, зі свого боку, дозволяє бачити реальну інформацію від пацієнтів, регулюючих органів, конкурентів тощо. Основна мета бізнес-аналітики у цій сфері – розширити можливості у процесі прийняття рішень, розробляти і впроваджувати інновації, призначені рятувати життя людей.

Як саме бізнес-аналітика допомагає компаніям у сфері фармацевтики та охорони здоров’я:

На даний момент спостерігається стрімке збільшення вартості запуску нових ліків. Також, термін дії патентів на ліки, що вже існують і користуються попитом, спливає. У зв’язку з цим актуальним стає прискорення процесу розробки нових ліків. У цьому випадку аналітика дозволить отримати максимум користі з великих наборів даних, публікацій, наукової інформації, а також дозволить скласти прогнози та ухвалити рішення;

Використання технології великих даних у сфері охорони здоров’я та фармацевтики сприяє зниженню витрат та підвищенню ефективності. Це можливо завдяки збільшенню швидкості проведення клінічних випробувань, аналізу та визначення великої кількості точок даних (історичні дані, дані моніторингу пацієнтів, демографічні дані тощо). Якісне вивчення результатів клінічних випробувань надає можливість підвищити ефективність діагностики захворювань;

Сучасний світ складається із даних. Це призводить до складнощів процесу їхньої обробки. Аналітика великих даних допомагає вирішити цю проблему шляхом об’єднання даних із різних джерел (медичні записи, медичні датчики, геномне секвенування тощо). Це дозволяє виявити закономірності та створювати ліки для пацієнта на основі його індивідуальних потреб;

Якісна робота з даними сприяє кращому розумінню ринку, проаналізувати роботу торгових представників, провести аналіз маркетингових каналів і на основі цих даних приймати рішення. Дані у сфері охорони здоров’я та фармацевтики зростають у геометричній прогресії. У цій ситуації важливо мати сучасні технології для обробки та аналізу даних, а також прогнозування майбутніх тенденцій, використовуючи історичні тенденції та дані.

Кожна компанія має свої власні запити та потреби, які необхідно закрити за допомогою даних. Однак, існують основні вимоги для ефективного результату роботи з даними:

  1. Структурування даних

Підвищення ефективності можливе за допомогою коректної організації, управління та зберігання даних. У сфері охорони здоров’я та фармацевтики вони використовуються з будь-якою метою: оцінка ліків, їхнє майбутнє використання, їхній потенціал на ринку, фінансування клінічних досліджень тощо. Структурування даних забезпечує якісний процес організації, обробки, вилучення та зберігання даних для ефективної роботи з ними.

  1. Збір даних

Алгоритми та методи моделювання допомагають виявляти закономірності та взаємозв’язки даних. Це, зі свого боку, дозволяє складати більш точні прогнози у дослідженнях, розробці, маркетингу, клінічних випробуваннях тощо. Використання інструментів кластеризації, асоціативної сегментації та класифікації даних сприяє покращенню якості методів розробки та доставки ліків.

  1. Штучний інтелект та машинне навчання

Ці інструменти застосовуються з метою керування великим обсягом даних. Компанії у сфері фармацевтики та охорони здоров’я використовують ШІ та машинне навчання для більш легкого пошуку ліків.

  1. Візуалізація

Для простоти сприйняття та розуміння даних, тенденцій та закономірностей інформація подається у графічному форматі. Візуалізація даних допомагає аналітикам та клініцистам виявляти закономірності та взаємозв’язки та оперативно приймати обґрунтовані рішення.

Безумовно робота з даними потребує певних навичок та підготовки. На даний момент існує безліч онлайн-порталів, які пропонують навчальні програми. Однак, для вибору програми важливо розуміти дані, якими володіє компанія, потреби та цілі компанії, а також завдання, які мають вирішити співробітники за допомогою даних.

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.

Основні тренди 2022 року у сфері аналізу даних та бізнес-аналітики

Незамінним інструментом сучасного бізнесу є дані. Вони використовуються у бізнесі повсюдно: від підтримки самого процесу прийняття рішення до модернізації та вдосконалення продукту чи послуги. 2021 рік був роком досягнень у галузі бізнес-аналітики та аналізу даних. Метою було надати компаніям кастомне рішення, засноване на різних технологічних підходах, для максимально ефективного використання даних. Враховуючи динамічні темпи розвитку цієї сфери, у 2022 році очікуються нові рішення. Розглянемо основні тенденції розвитку сфери бізнес-аналітики та аналізу даних.

  1. Фабрика даних та гібридна хмара

Фабрика даних (Data Fabric) – це цільна концептуальна архітектура управління інформацією, що надає повний та гнучкий доступ до роботи з нею. Особливістю фабрик даних є використання підходів та інструментів Штучного Інтелекту, великих даних та машинного навчання з метою організувати оптимальні алгоритми управління даними.

Остання розробка Qlik є прикладом такої концепції. Qlik Forts призначений для підключення всіх даних незалежно від їхнього місцезнаходження у хмарі. Компанії, що використовують різні приватні та загальнодоступні хмарні платформи, мають можливість легко з’єднати їх та використовувати всі дані для ефективного робочого процесу. До того ж, аналітичні дані доступні для користувачів в будь-якій точці світу. У 2022 році розвиток та виведення аналітичних рішень на новий рівень.

  1. Автоматизація та Машинне навчання

У цей час більшість алгоритмів машинного навчання, що часто використовуються, добре і налагоджено виконують свої функції. Фахівці зі свого боку намагаються вдосконалити розробки та зробити їх ще меншими, швидшими та ефективнішими. Наступний рік буде присвячений розробці платформ та інструментів, які можуть використовуватись будь-яким користувачем для автоматизації будь-яких завдань.

  1. Малі дані

Для вирішення проблеми масштабування, яка була згадана у попередньому пункті, варто почати із зміни мети ШІ та машинного навчання. Доцільно обробляти лише найважливіші дані, інакше кажучи, перейти до малих даних. Однак це не означає, що великі дані втрачають свою цінність – вони будуть необхідні завжди. Наразі вже можна спостерігати успіхи реалізації підходу «малих даних» у безпілотних автомобілях для швидкого реагування на потенційну ДТП. У 2022 очікується поява нових ідей з ефективним використанням малих даних.

  1. Від SaaS до iPaaS

Одним із трендів наступного року буде SaaS (програмне забезпечення як послуга). Однак у 2022 році будуть деякі зміни, а саме iPaaS. Інструмент є хмарним рішенням з можливістю легкого масштабування та інтеграції великих обсягів даних. Gartner дає таке визначення iPaaS – це набір хмарних сервісів, які дозволяють розробляти, виконувати та обслуговувати інтеграційні потоки, що сполучають будь-які комбінації локальних та хмарних сервісів, процесів, додатків та даних всередині однієї або кількох організацій. Мета кожної компанії – уникнути втрати даних та розрізненості інформації між відділами та платформами. Наступного року очікується прорив у цій галузі.

  1. Планування та прогнозування

Ще в 2020 році прогнозувалося зростання ринку прогнозної аналітики на 20% протягом 5 років. Наразі аналітика стає доступнішою для користувачів. За допомогою платформ бізнес-аналітики від Qlik є можливість легко інтегрувати прогнозну аналітику в CRM, ERP тощо. У 2022 році та наступні роки ця область активно розвиватиметься, що значно покращить процеси планування та прогнозування.

  1. Інформаційна грамотність

Заключним пунктом у списку тенденцій є інформаційна грамотність. Процес впровадження та коректного використання всіх технологій та інновацій неможливий без знань. Сучасні компанії, які прагнуть динамічного розвитку, повинні подумати про якісне навчання своєї команди. Особливої ​​уваги вимагають кінцеві користувачі, які часто ухвалюють рішення на основі даних.

Qlik оптимізує роботу HR-спеціалістів

Люди є основним ресурсом для успіху будь-якого бізнесу. Основним завданням HR-фахівців є максимізувати цінність цього ресурсу за допомогою глибокого розуміння ефективності персоналу та прогнозування впливу змін.

Аналітика ніколи не була основним інструментом спеціалістів з управління персоналом. Проте, вони володіють великою кількістю даних, які можна використовувати для розробки бізнес-стратегії та прийняття рішень. Кадрова аналітика Qlik дозволяє ефективно використовувати дані, приймати в команду відповідних певним вимогам людей, забезпечувати сприятливий клімат та умови роботи для особистого розвитку співробітника та процвітання бізнесу в цілому.

Залучення талантів

Сучасний бізнес потребує сучасних підходів у всьому, зокрема у процесі підбору персоналу. Аналітика Qlik сприяє модернізації та автоматизації процесу залучення талантів. Це дозволяє:

Навчання та розвиток

Ще одним завданням HR-фахівців є забезпечення умов розвитку кожного учасника команди. За допомогою аналітики Qlik вони можуть вирішити такі завдання:

За допомогою інструментів Qlik HR-фахівці мають можливість об’єднати дані з LMS, системи управління ефективністю та інших джерел даних про співробітників для відтворення цілісної картини продуктивності. Це дозволяє:

DataLabs є сертифікованим партнером Qlik. Високий рівень компетенції команди та індивідуальний підхід дозволяє знайти рішення в будь-якій ситуації. Отримати додаткову інформацію щодо проєкту можна шляхом заповнення форми за посиланням.

Попередній #fridaypost “Qlik допомагає IT-спеціалістам виконувати свою місію”

Основні шляхи монетизації корпоративних даних

Хоча дані є основним активом сучасного бізнесу, питання про їхню монетизацію залишається актуальним. Власники та керівники бізнесу чітко розуміють, що дані – це ключ до ефективної діяльності та успіху в цілому. Однак, вони не мають уявлення які можливості монетизації існують.

Розглянемо 3 основні варіанти монетизації даних для підвищення ефективності бізнесу.

  1. Прозорість і розуміння

Перший спосіб монетизації даних – використовувати їх для кращого розуміння ринку, тенденцій, поведінки та потреб клієнта. Дані є ключовим інструментом для визначення поточних і майбутніх бажань клієнта.

Регулярна робота з даними про клієнта допомагає створювати більш релевантні, якісні та персоналізовані продукти та послуги. Клієнт отримує бажаний продукт – бізнес збільшує свій прибуток.

Результатом такого підходу є вибудовування довгострокових відносин з клієнтами, встановлення їхньої лояльності, що, зі свого боку, збільшує довічну цінність кожного клієнта.

  1. Скорочення витрат

Будь-яка компанія прагне збільшити дохід і скоротити витрати. Дані можуть використовуватися для: оптимізації бізнес-процесів, автоматизації робочих місць за допомогою ШІ, скорочення транспортних, логістичних, тимчасових і фінансових витрат, оптимізації маркетингових витрат та ін. Важливо дослідити дані, якими володіє компанія. Це допоможе точно зрозуміти, як і для чого можна використовувати їх аби оптимізувати всі процеси, витрати та збільшити прибуток.

  1. Оренда та продаж даних

Продаж або передача в оренду даних може бути відмінним варіантом монетизації. Унікальність або важкодоступність даних буде перевагою у цьому випадку. Дані є самостійним активом підприємства, вартість яких включається до загальної вартості компанії при її продажу.

Для реалізації такого способу монетизації необхідно відповісти на декілька запитань:

Ґрунтуючись на відповідях та ідеях, можна скласти ефективну стратегію монетизації.

Цей метод можуть використовувати компанії різного профілю. Наприклад, американська машинобудівна компанія John Deere створила інтелектуальну систему ведення сільського господарства. Таким чином, система збирає дані про погоду, клімат, стан ґрунту для формування рекомендацій фермерам що і коли краще висаджувати, які добрива використовувати та ін. Щорічний дохід компанії від продажу даних фермерам становить близько 1 млрд доларів.

Ще одним прикладом використання такого методу монетизації є американська корпорація фінансових послуг Visa. Компанія займається продажем даних роздрібному бізнесу, який потребує інформацію про моделі купівельної поведінки. Роздрібні компанії не завжди можуть побачити всю купівельну історію свого клієнта, що робить неможливим отримати коректне уявлення про купівельну поведінку. Visa, володіючи цією цінною інформацією, продає її компаніям і отримує додатковий дохід у розмірі понад 1 млрд доларів на рік.

Вплив BI на ефективність компанії

Донедавна BI-додатки в основному використовувалися тільки ІТ-фахівцями. З розвитком технологій бізнес-аналітика стала основним інструментом багатьох бізнес-користувачів з різних сфер діяльності.

Основним завданням бізнес-аналітики є отримання важливих фактів із структурованих і неструктурованих даних та їхня трансформація у цілісну інформацію, що дозволяє приймати ефективні бізнес-рішення, підвищувати продуктивність та оптимізувати операційну діяльність організації.

Бізнес-аналітика являє собою технологічний процес, який шляхом сканування даних і вилучення з них фактів допомагає власникам бізнесу, керівникам та іншим бізнес-користувачам бачити чітку картину поточної ситуації, аналізувати і розробляти відповідний план дій. Завдяки цьому інструменту компанії мають можливість збирати інформацію з внутрішніх бізнес-структур і зовнішніх джерел, що дозволяє покращити внутрішню бізнес-структуру, виявити тенденції ринку та визначити проблемні місця.

Широкі інформаційні ресурси, які надає бізнес-аналітика, надають компаніям можливість швидше досягати поставлених цілей. Будь-яка взаємодія з клієнтами (голосові повідомлення, відгуки, спілкування в чаті або за допомогою електронної пошти) може бути ретельно проаналізована для вилучення інформації про потреби клієнтів, технічні труднощі, з якими вони стикаються, їхню реакцію на акції, купівельну спроможність та інше. Такий аналіз сприяє покращенню всіх бізнес-показників.

Якісний процес прийняття ефективних бізнес-рішень забезпечується бізнес-аналітикою. Основні бізнес-сфери впливу бізнес-аналітики в рамках компанії:

  1. Підвищення продуктивності бізнесу

Команда бізнес-аналітиків займається вилученням та інтерпретацією даних за допомогою BI-додатків. Таким чином менеджмент компанії може сфокусуватися на управлінні важливими ресурсами та робочою силою. Результатом такого підходу є економія фінансових і часових витрат та оптимізація продуктивності бізнесу.

  1. Вилучення критично важливої ​​інформації

BI забезпечує бізнес-користувачам можливість отримувати важливі дані, аналізуючи взаємодії з клієнтами, а також візуалізувати їх у зручній та зрозумілій формі. Інструмент гарантує надання докладних і достовірних звітів всім бізнес-користувачам.

  1. Доступність інформації

Впроваджуючи бізнес-аналітику в робочий процес, компанії отримують доступ до всіх необхідних для прийняття рішень даних. Такий доступ користувачі можуть отримати у будь-який час.

  1. Рентабельність інвестицій

Основними перевагами бізнес-аналітики є можливість скорочення витрат, збільшення виручки і підвищення маржі. Це допомагає покращити показник окупності вкладених інвестицій. Також BI допомагає покращити такі показники, як продуктивність співробітників, якість прийняття рішень, рівень задоволеності клієнтів, ефективність бізнес-процесів та ін.

  1. Звітність у режимі реального часу

Якісний звіт, побудований на достовірної інформації, забезпечує менеджменту компанії чітке розуміння та можливість оцінити бізнес-процеси. Надаючи звіти по критично важливих даних (поточні та історичні), а також про майбутні тенденції, потреби клієнтів, компанії мають можливість вести ефективну діяльність.

6 найпоширеніших помилок при розробці стратегії управління даними

Будь-яка компанія незалежно від масштабу потребує стратегії управління даними. Тільки дані здатні дати бізнесу відповіді на всі питання, покращити оперативну діяльність і збільшити прибуток. Однак, неефективна стратегія позбавляє компанію можливості використовувати весь потенціал. Далі 6 найпоширеніших помилок при розробці стратегії даних.

  1. Використовувати застарілу стратегію

Світ швидко трансформується. Бізнес-стратегія повинна повністю відповідати вимогам 4 промислової революції. Стратегія управління даними зі свого боку повинна підтримувати бізнес-стратегію, а також бути актуальною у сучасному світі. Інвестиції у застарілу стратегію не мають ніякого сенсу. Вони не ведуть до результату, а також сприяють недоцільним витратам грошей і ресурсів.

  1. Ігнорувати бізнес-цілі і завдання

Не всі існуючі способи аналізу даних важливі та ефективні для досягнення бізнес-мети конкретної компанії. Багато компаній розробляють стратегію управління даними, спираючись на цікаві кейси. Однак, вони не беруть до уваги власні інтереси. Важливо визначити цілі та завдання, з’ясувати шляхи використання даних для їхнього досягнення і тільки після цього вже починати розробку стратегії.

  1. Не визначати показники успіху

Як можна визначити, наскільки успішна або безуспішна стратегія? – визначити KPI. Тільки визначивши ключові показники ефективності, можна коректно відстежити та проаналізувати прогрес. Будь-яка ініціатива в області даних повинна мати економічне обґрунтування з відповідними KPI.

  1. Концентруватися тільки на технічних витратах

Впровадження стратегії з обробки даних тягне за собою технічні витрати. Проте, не варто забувати, що зміни необхідні у культурі компанії. Кожен учасник команди повинен спиратися на дані кожного разу, коли приймає рішення. Для цього необхідно організувати процес навчання зі збору правильних даних, оцінки їхньої якості та аналізу.

  1. Враховувати тільки структуровані дані

На цей час дані надходять у різних формах – фотографії, звукозаписи, текстові файли і багато іншого. Стратегія управління даними повинна враховувати структуровані і неструктуровані дані для отримання коректних відомостей. Не варто ігнорувати зовнішні джерела даних з репозиторіїв, урядів і брокерів даних, оскільки вони також можуть бути корисними.

  1. Не враховувати етику, конфіденційність та юридичну сторону даних

Будь-який проєкт даних повинен починатися із визначення аспектів етичного та конфіденційного використання даних. Споживачі повинні бути впевнені у конфіденційності використання їхніх даних, а також отримувати користь від цього.

Коректна стратегія управління даними є ключовим елементом у процесі досягнення бізнес-цілей. Вона повинна ґрунтуватися на 3 – 5 сценаріях використання. Варіанти використання для кожного бізнесу будуть різні, проте, всі вони повинні відповідати бізнес-стратегії.

Основні рівні аналітики в процесі автоматизації

Цінність даних полягає в аналізі та висновках. Аналітика даних допомагає побачити актуальну ситуацію, робити правильні висновки та приймати рішення, які приведуть до більш ефективної діяльності та зростання бізнесу.

Розглянемо приклад з машиною. Найчастіше ми не замислюємося про те, як вона влаштована та працює, але знаємо, що машина може виходити з ладу. Визначити причини та запобігти їх можна за допомогою аналізу. Досить зібрати 2 набори даних: перший, який показує робочий процес машини та другий – час, коли машина виходить з ладу. Цей аналіз допоможе побачити які дії призводять до несправності та виявити варіанти запобігання повторення ситуації в майбутньому.

Описова аналітика

Фахівці з даних схильні називати аналітику, яка зазначена у прикладі вище «описовою». Результатом такого виду аналітики є опис того, «що?», «коли?» і «чому?» сталося. Однак, він не пропонує можливі варіанти вирішення проблеми та запобігання повторень в майбутньому.

На цей час аналітика, яку проводять сучасні компанії, здебільшого має описовий характер. Фахівці отримують доступ до повного обсягу інформації у вигляді графіків, діаграм, таблиць, звітів, які показують кількість повторень певної події. Це може бути взаємодія з клієнтом, механічний збій, продажі та ін. Далі завдання фахівця проаналізувати всю інформацію і розробити план дій.

Гарним прикладом описової аналітики є Google Analytics. Цей інструмент відмінно візуалізує показники відвідуваності сайту, його завантаженості, поведінку користувачів на сайті та багато іншого. Описова аналітика дійсно може бути корисним інструментом, якщо її використовувати стратегічно.

Прогнозна аналітика

Метою багатьох компаній, які впроваджують технології штучного інтелекту та машинного навчання є можливість проведення прогнозної аналітики.

Ідея прогнозної аналітики полягає в аналізі даних про те, що вже відбулося та складанні прогнозів – варіантів можливих подій в майбутньому. Повернемося до прикладу з машиною. Є дані про неполадки з машиною в період з січня по березень. Проходження алгоритму прогнозування надає інформацію про те, як і коли машина може вийти з ладу в майбутньому.

Результатом прогнозної аналітики є набір ймовірностей, які не дають 100% впевненості, що то чи інша подія відбудиться у майбутньому. Проте, маючи таку інформацію, є можливість підготуватися, перевірити наявність запчастин для ремонту та розробити «план Б».

Прогнозна аналітика також активно використовується банками та кредиторами для оцінювання ризиків. За допомогою аналітики банківські фахівці отримують оцінку ймовірності виплат певного заявника та можуть зіставити її з порогами ризику.

Донедавна  лише прогресивні та ресурсні компанії могли собі дозволити впровадити аналітичні технології та оцінити отриману вигоду. Наразі ці ж прогресивні компанії переходять на «рекомендаційна аналітику».

Рекомендаційна аналітика

Отже, прогнозна аналітика дає відповідь на питання «що може статися», але не відповідає на питання «що робити для отримання оптимального результату?». Наступним кроком в аналізі є рекомендаційна аналітика.

Система прогнозної аналітики надає ряд можливих результатів. Це може бути ефективним у випадку, коли фахівець точно знає ефективне рішення. Наприклад, вибрати певну дію для підвищення рівня продажів або збільшення середньої вартості окремого продажу. Проте, якщо метою є збільшення доходу в цілому – необхідна інформація про найефективніший комплекс дій. Тут може допомогти рекомендаційна аналітика.

Розглянемо автономні транспортні засоби як приклад. Автомобіль повинен «знати», що найшвидший шлях з поворотом ліворуч/праворуч може подовжиться за рахунок інтенсивного руху в певний відрізок часу. В цьому випадку необхідно обрати оптимальний варіант і «прописати» його комп’ютеру, який керує автомобілем.

З рекомендаційною аналітикою людина, яка керує машиною, може знати не тільки причини несправності, але й найкращий спосіб мінімізувати такі ситуації.

Ці 3 рівня аналітики є основними в процесі автоматизації. Донедавна передові технології прогнозної та рекомендаційної аналітики були надто дорогі для більшості компаній. Наразі з’являється велика кількість аналітичних інструментів і платформ, які можуть собі дозволити невеликі організації. Поступове проходження рівнів аналітики сприяє успішній цифровій трансформації.

GoUp Chat