USD - 59.09   0.45    EUR - 67.5   0.19

Как бизнесу сэкономить, используя данные

 •  Среда, 07.06.2017, 18:11

С каждым днем значимость данных для бизнеса растет. Многие известные компании сегодня строят свой бизнес исключительно вокруг данных и очень успешны. Весь мир смотрит на них. Как компании научиться использовать данные, чтобы экономить, рассказал Павел Лихницкий, генеральный директор компании DIS Group.


В мире больших данных

Сегодня увеличение прибыльности имеющихся активов (в том числе, данных) и уменьшение расходов на их обработку, становится важнейшей задачей бизнеса. Большие данные подразумевают большой объем сложноструктурированной информации, анализ и обработка которой обычными методами является нетривиальной задачей. Отсюда вытекает потребность эффективного использования активов компании с помощью качественных и проверенных инструментов. Так как данные — это важнейшая ценность бизнеса, часто затраты на такие инструменты высоки, но оправдываются в короткие сроки прибыльными результатами.

Данные — это важнейшая ценность бизнеса.

Множество сервисов от банковского обслуживания, выбора очередного фильма и до заказа такси базируются на анализе данных, и мы уже не представляем себе жизнь без этих сервисов. Как жить и работать без смартфона и без нескольких десятков приложений, которые каждый день что-либо подсказывают нам? Все это строится вокруг данных.

10 изменений, которые принесет финтех через 5 лет

Возьмем телекоммуникационный сектор, где данных о клиенте достаточно, чтобы сделать ему определенное выгодное маркетинговое предложение имеющимися инструментами. Здесь даже не нужно обращаться в специализированные агентства, так как бизнес сам может проанализировать нужную информацию в реальном времени и сделать наиболее подходящее предложение, сэкономив на расходах и получив прибыль.

На нашем рынке наблюдается повышенный интерес клиентов к вопросам централизованного управления данными и цифровой трансформации бизнеса. Здесь можно подчеркнуть решения в области Data Governance. Активный спрос на технологии, обеспечивающие customer centricity и omni-channel, наблюдается со стороны бизнеса, где большая роль отводится клиентским данным, например, в финансовых организациях, компаниях розничной торговли.

По замкнутому кругу

Любая аналитика опирается на данные. А с этими данными вечно случаются какие-нибудь неприятности: какая-то часть теряется, какая-то не соответствует нужному формату, какие-то данные не успели обработаться вовремя, содержат ошибки, что-то дублируется, что-то противоречит друг другу, какие-то данные просто невозможно разобрать и т. д. И надо сказать, что сами данные и требования по работе с ними становятся с каждым днем все более комплексными: новые форматы, новые источники, неструктурированные данные, необходимость работать с потоковыми данными, постоянно растущие объемы и требования к скорости обработки, необходимость находить и идентифицировать интересующие субъекты в условиях неполной, ограниченной информации.

Все это приводит к тому, что задача построения достоверной аналитики осложняется, а вопрос, насколько можно доверять этим данным и принимать на их основе важные решения, все более актуальным.

Вместо того, чтобы заниматься анализом, много времени тратится на всевозможные перегрузки, на очистку данных, на приведение этих данных к какому-то адекватному для анализа виду.

Другой вопрос, который неизменно возникает: как быстро бизнес-пользователь может получить новые данные, новый анализ. Мы хотим работать с новой информацией очень быстро. Но оказывается, что в подавляющем большинстве случаев это непростая и, главное, длинная история. Сначала пытаемся объяснить, какие данные нужны, заводим всевозможные заявки, ждем получения доступа, одобрения службы безопасности и т. д. Потом время тратится на то, чтобы выгрузить эти данные из источника, разобраться с их форматами, а все чаще и чаще это какие-то сложно структурированные данные в экзотических форматах. Вместо того, чтобы заниматься анализом, много времени тратится на всевозможные перегрузки, на очистку данных, на приведение этих данных к какому-то адекватному для анализа виду. Потом при попытке сопоставить эти данные с уже имеющейся информацией выясняется, что часть данных задублирована и требует дополнительной обработки и т. д., что коды не бьются между собой, и уже невозможно просто наложить новые данные на имеющиеся. Потратив на все это слишком много времени (еще с привлечением IT-специалистов), в конце концов, в подавляющем большинстве случаев бизнес понимает, что получено не совсем то, что требуется и все начинается по новой. Новые требования, заявки, ожидание…

Для роста и заработка

Как же бизнесу экономить, используя данные? Есть большое количество кейсов, например, проактивное отслеживание состояния оборудования и его поддержание в рабочем состоянии или выбор и тестирование более дешевых и эффективных каналов для маркетинга, т. е. снижение стоимости привлечения новых клиентов и т. д. Но вопрос использования данных для бизнеса — это далеко не только про экономию. Это про конкурентные позиции бизнеса и стратегическое преимущество на рынке. Ведь данные помогут не только экономить, но и привлекать и удерживать клиентов, обеспечивать более высокую доходность, контролировать риски, обеспечивать более высокий уровень качества предоставляемых услуг и т. д. и т. п.

Зачем бизнесу капитализировать интеллектуальную собственность?

Выбор платформы для управления данными и ее оценка зависит от того, решаете ли вы какую-то отдельную задачу или закладываете основу для всего бизнеса для реализации стратегии повсеместного использования и монетизации данных. В первом случае требования к системе диктуются спецификой решаемой задачи. Во втором — нужно учитывать более широкий круг требований. Платформа должна быть одинаково эффективна при решении самых различных задач, связанных с управлением данными, включая работу в гибридной среде (on-premise + cloud), функциональность (включая интеграцию, качество данных, управление мастер-данными, управления жизненным циклом данных и т. д.), различные режимы работы (включая потоковую обработку), открытые интерфейсы и сервис-ориентированную архитектуру для масштабирования системы и встраивания ее в инфраструктуру и бизнес-процессы компании и т. д. И конечно это блок Data Governanсe, который позволяет не просто номинально заниматься обработкой данных, а включить данные в реальные бизнес-процессы компании.

Если говорить об экономии и величине, в которой ее выразить, то как ни банально звучит, речь идет о деньгах, успешности, темпах роста и масштабирования вашего бизнеса. Если у вас есть правильная основа, и вы можете обеспечить лучший сервис своим клиентам и уникальную ценность для них, то вы будете не просто экономить, а расти и зарабатывать.

Какие бы задачи бизнес не решал с помощью анализа данных, выбор правильной платформы является решающим. Можно сократить время внедрения проектов, сократить затраты на разработку и поддержку, но самое главное — теперь можно быть уверенным в своих данных, а значит и в отчетах, и, конечно, в тех решениях, которые на их основе принимаются. Выбор проверенных вендоров обеспечения качества и обработки данных — залог успеха любого бизнеса.

Чаще всего читают:

5 статьбогатым Wowworks стоимость работ В каких художников вкладывать деньги Владельцы ателье о деятельности Где хранить деньги дома? Деньги привлечь Доля сырья в ВВП России 2016 Домашний собутыльник по вызову цены Доминикана цены на туры 2015 Жизнь в Греции 2016 Заработать деньги в электричке Как встретить гостей в кафе? Как отстоять права валютных ипотечников? Как работает siri? Китайский язык перспективы Купить удостоверение трубочиста Магазин у дома как выжить Нужны ли бухгалтера Облигации Общественная детская комната для игр Подтверждение источника происхождения денежных средств Почему билеты на поезд дорожают? Реестр обманутых дольщиков Россия искусственный кризис Самые востребованные ит специалисты Сообщить о зарубежных счетах в налоговую Стоит ли покупать франк Страх системы альпениста цены У какой криптовалюты есть будущее Чек лист для Инвесторов

Павел Лихницкий

1 Статья

генеральный директор компании DIS Group

Последние статьи

Добавить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован.

You may use these HTML tags and attributes: <a href="" title=""> <abbr title=""> <acronym title=""> <b> <blockquote cite=""> <cite> <code> <del datetime=""> <em> <i> <q cite=""> <s> <strike> <strong>

Чтобы оставить комментарий, необходимо авторизоваться через
или ввести "Имя" и "Email" в форме комментариев.

*

Наверх

Спасибо!