Коректна робота з даними виводить бізнес на лідируючі позиції. Впровадження інновацій, які пов’язані з даними, в операційні бізнес-процеси забезпечує отримання актуальної інформації з усіх напрямків підприємства, що сприяє ефективнішій діяльності. У період 4-ї промислової революції дані є паливом для Штучного Інтелекту, машинного навчання, роботизації, Інтернету речей тощо. За прогнозами до 2025 року хвиля цифрової трансформації досягне 3,7 трильйона доларів США.

Власне самі дані не представляють ніякої цінності. Вони набувають її при правильному робочому підході: наявність стратегії роботи з даними, навичок роботи з ними, процес управління та інфраструктура, що включає програмне забезпечення та технічні інструменти для збору, зберігання, обробки та передачі даних.

Хоча інфраструктура є важливим елементом процесу роботи з даними, починати саме з інфраструктури не зовсім правильно. Інвестувати кошти в пристрої, програми, платформи та сервіси, які забезпечать ефективну роботу з даними, рано чи пізно доведеться. Але розпочати роботу варто з визначення цілей та розробки стратегії, адаптації інструментів до стратегії, проблем та бізнес-питань.

Збільшення прагнення отримувати користь від даних та зростання попиту на технічні засоби, що дозволяють це, ринок постачальників платформ та рішень значно розширився. Така ситуація дозволила знизити вхідний бар’єр для роботи з передовими технологіями та аналітичними рішеннями. Деякі з таких пропозицій називають «інфраструктура як послуга». Щоб вибрати цільовий з великої кількості запропонованих продуктів, необхідно провести низку досліджень, розуміти бізнес-потреби та визначити питання, на які необхідно отримати відповідь за допомогою впровадження нового продукту.

Ключові функції, які має забезпечувати інфраструктура:

1. Збір даних. Введення внутрішніх даних (дані про транзакції, відгуки клієнтів, дані різних відділів) та зовнішніх даних (дані із соціальних мереж, загальнодоступних джерел, придбані сторонні дані) у стек інфраструктури. Також має забезпечуватися процес збирання потокових даних у режимі реального часу, що потребує надійної інфраструктури збору.
2. Зберігання даних. Залежно від рівня конфіденційності даних їх можна зберігати локально у власному сховищі або у хмарі. Постачальники хмарних сховищ забезпечують вільний доступ до даних для користувачів з будь-якої точки. Це також скорочує початкові витрати на налаштування власних серверів, енергію та безпеку.
3. Обробка та аналіз даних. На цьому етапі починається робота з машинним навчанням, комп’ютерним зором, обробкою мови, нейронними мережами тощо. Основне завдання – знайти рішення для підготовки та очищення даних, побудови аналітичних моделей та отримання цінної інформації з непереробленої.
4. Отримання інформації та поширення її бізнес-користувачам. На цьому етапі відбувається візуалізація даних та створення звітів. за допомогою яких бізнес-користувачі можуть приймати рішення, обмінюватися інформацією, підвищувати ефективність внутрішніх процесів, створювати вдосконалені продукти або послуги.