Системный подход к внедрению аналитики данных
Сейчас вопрос состоит уже не в том, следует ли вашему предприятию использовать возможности анализа данных, а в том, как вы применяете этот мощный инструмент для улучшения обслуживания клиентов и повышения эффективности работы.
За последние несколько лет динамика рынка значительно ускорилась и существенно изменилась. Чтобы оставаться конкурентоспособными на рынке, компании должны иметь доступ к данным практически в режиме реального времени. Чтобы достичь этой цели, нужны мощные системы сбора, анализа и отчетности. Однако проблема заключается в том, что многие компании еще не до конца осознали ценность аналитики данных. Руководители организаций имеют доступ к огромному количеству данных, но не умеют пользоваться инструментами и возможностями для их правильной обработки.
Согласно исследованию, проведенному компанией Horváth (международная независимая консалтинговая компания), 70% управленцев и директоров считают, что создание отчетов, содержащих большое количество данных, требует слишком много усилий. Зачастую пишется множество отчетов, из которых впоследствии руководители компаний должны вычленить нужную информацию, позволяющую принять те или иные обоснованные решения. Данные опроса Horváth подтверждаются исследованием американской консалтинговой компании Gartner, согласно которому менее половины (44%) руководителей подразделений, занимающихся анализом данных, заявили, что их команда «эффективно приносит пользу своей организации». «Паралич анализа» становится все более серьезной проблемой по мере роста объема данных, разобраться в которых не представляется возможным.
Наука о данных, бизнес-аналитика и аналитика стали неотъемлемой частью повседневного процесса принятия решений. Новые технологии сбора и анализа данных, использующие искусственный интеллект, а также машинное обучение и обработку естественного языка для помощи в интерпретации и визуализации информации, являются ключевыми факторами успеха.
Использование стратегического подхода для анализа данных
Понимание ценности данных требует от руководителей стратегического подхода к внедрению аналитики данных в структуру информационных технологий предприятия. Это предполагает совместную работу руководителей высшего звена над составлением схемы всего процесса (включая роли, обязанности, задачи и цели) внедрения аналитики данных в отчетность организации.
Чтобы правильно начать этот процесс, следует ответить на следующие четыре вопроса:
- Как технология анализа данных может изменить инвестиционный портфель бизнеса?
- Как оптимизировать процессы, отчетность и принятие решений?
- Как автоматизировать деятельность?
- Как оцифровать существующие и будущие данные, чтобы они стали более доступными и удобными для использования?
Сконцентрировав усилия на этих четырех рычагах, можно снизить затраты на отчетность до 30% при одновременном повышении ее качества. Для того, чтобы достичь эту цель, необходимо заранее продумывать то, как будут реализованы все процессы: от сбора данных до их анализа и составления отчетности. Эти этапы должны включать в себя: определение источников данных, ключевых показателей эффективности, сбор и проверку данных, их анализ и представление результатов в осмысленном и понятном формате. Действия, которые не добавляют эффективности процессу, должны быть исключены или автоматизированы. Это позволит сократить время и ресурсы, необходимые для составления отчетности, а в результате получить более точную сводку за короткий срок. Для того, чтобы реализовать все эти действия, понадобится изучить и начать использовать различные программы и инструменты, созданные для упрощения процесса взаимодействия с данными.
Не забывайте про кибербезопасность
При разработке и внедрении процесса анализа данных, необходимо учитывать технические возможности компании в области кибербезопасности, использовать программы защиты и протоколы, способные обеспечить сохранность конфиденциальных данных. Предприятия становится все более взаимосвязанным, что повышает риск утечки данных. Одна ошибка, вашей компании или стороннего поставщика, может привести к значительным финансовым потерям и утрате доверия клиентов. Для эффективного противодействия киберугрозам и поддержания конкурентных преимуществ необходима интегрированная система управления рисками и контроля, встроенная в общую программу безопасности.
Компания Horváth рекомендует организациям, приступающим к изменениям или усовершенствованиям в области анализа данных, в качестве отправной точки проводить оценку кибербезопасности (CSA) своей программы анализа данных. Это позволит получить представление об управлении процессами и средствах контроля, связанных с данными, а также определить, какие ресурсы необходимы в первую очередь. CSA — это адаптируемый анализ пробелов и оценка рисков, позволяющая ответить на наиболее актуальные вопросы, связанные с существующей в компании стратегией и программой кибербезопасности. К таким вопросам можно отнести:
- Каково текущее состояние организации безопасности в вашей компании?
- Какие элементы должны быть рассмотрены в рамках стратегии и организации кибербезопасности?
- Каковы текущие и будущие потребности в обучении и повышении осведомленности?
- Каковы самые большие риски в области кибербезопасности и как можно улучшить средства контроля для снижения этих рисков?
- На чем сосредотачивают свои усилия ваши конкуренты и каково положение вашей компании в сравнении с ними?
В заключение следует отметить следующее: времена заполненных вручную электронных таблиц Excel давно прошли. Руководителям компаний требуется своевременная, точная и оперативная информация для принятия решений. Стратегия системного анализа данных позволит в конечном итоге повысить эффективность и прибыль организации, сохранить ее конкурентоспособность. Компании, которые смогут использовать все преимущества аналитики данных, займут более выгодное положение на рынке и смогут лучше удовлетворять потребности своих клиентов и других заинтересованных сторон.
