Как бизнесу сэкономить, используя данные

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.

[simlink]IT-рынок в 2017 годуBig Data. Под давлением информационной лавины[/simlink]