Пять ключевых принципов успешного анализа данных

В сегодняшней бизнес-среде есть одна вещь, в которой нет недостатка – это данные. Но управлять этими данными и превращать их в точную информацию, полезную для принятия решений, гораздо сложнее. Сейчас эта проблема актуальна как никогда, поскольку компании стремятся внедрить решения искусственного интеллекта и генеративного искусственного интеллекта в свой бизнес — данные имеют решающее значение для успеха.

Проблема данных — это тема, которая постоянно присутствует в ежегодном отчете Nash Squared о цифровом лидерстве. Отчет за 2023 год показал, что только каждый четвертый цифровой лидер оценивает свою организацию как очень или чрезвычайно эффективную в использовании анализа данных для получения большего дохода. И это несмотря на то, что половина лидеров цифровых технологий рассматривают данные и аналитику как один из двух основных источников рентабельности инвестиций. В целом предприятиям постоянно приходится бороться за то, чтобы получить от данных ту ценность, которую они должны получать. Картина аналогична для малых, средних и крупных предприятий – хотя средние предприятия кажутся особенно стесненными, поскольку имеют значительные объемы данных, но не имеют сложных систем для их обработки, в которые некоторые из их более крупных коллег смогли инвестировать.

Итак, учитывая эти проблемы, как предприятия могут получить доступ к своим массивам данных и использовать их для максимизации производительности, производительности и понимания?

Вот пять ключевых принципов, которые мы считаем основополагающими для успеха.

1. Начните с невозможного. И работать оттуда

Выдающееся видение стратегии обработки данных должно определяться бизнесом, а не ИТ-отделом, поскольку в конечном итоге именно бизнес будет использовать данные. ИТ призваны сыграть решающую роль, но для того, чтобы стратегия действительно имела эффект, она должна исходить от людей, у которых нет предвзятых представлений о том, как она будет работать, насколько легко или сложно ее достичь, и – по крайней мере, на начальном этапе – о ее стоимости. Роль ИТ-специалистов заключается в обратном проектировании желаемого результата, а затем в работе с бизнесом для достижения баланса между мечтами и реальностью.

2. Чтобы стратегия данных работала, необходим «обмен ценностями».

Еще одним фундаментальным принципом является то, что люди в бизнесе должны быть «в игре» и иметь четкий стимул заставить данные работать. Если сбор, обработка и обновление данных не поможет владельцу бизнес-направления достичь своих целей и задач, это вряд ли произойдет. Именно тогда, когда происходит обмен ценностями – когда несколько частей бизнеса по-своему извлекают выгоду из определенных наборов данных – стратегия фактически будет воплощена в повседневной реальности. Это означает, что при планировании стратегии обработки данных важно учитывать, каковы приоритеты и потребности функций в рамках всего бизнеса, а также где и как они пересекаются, взаимосвязаны и взаимно усиливают друг друга. Это точки обмена ценностями, которые должны поддерживаться и реализовываться при проектировании архитектуры данных.

3. Данные — это больше, чем техническое задание: со многими вспомогательными функциями, которые должны быть правильными.

Ценность данных заключается в том, как они используются. Из этого следует, что успешная стратегия обработки данных требует сосредоточения внимания на эффективности и возможностях, которые ее окружают. Это должно быть поддержано управлением – наличием четких стандартов в отношении того, как данные управляются, хранятся и курируются. Должно быть четкое право собственности на данные, при этом соответствующие группы будут брать на себя ответственность за данные, входящие в их компетенцию. Также должна быть обеспечена достаточная поддержка и обучение, чтобы сотрудники обладали навыками, необходимыми для работы с данными. Во всем этом, возможно, ключевым моментом является внедрение культуры, ориентированной на данные – признание того, что данные имеют значение и что ответственность за бережное и правильное обращение с ними лежит на каждом. Когда данные обрабатываются таким образом каждый день во всем бизнесе, удивительно, какой преобразующий эффект они могут иметь.

4. Директор по цифровым технологиям как агент изменений, а не просто технический гуру

Излишне говорить, что роль и лидерство директора по цифровым технологиям (CDO) или другого ответственного технологического лидера имеют решающее значение. Слишком часто мы склонны видеть, что CDO назначаются или рассматриваются в качестве технических экспертов. Очевидно, что хорошие технические знания и опыт важны, но в то же время существует ИТ-команда, которую CDO может использовать для этого. Более важным, на наш взгляд, является то, что директор по цифровым технологиям способен работать в качестве агента перемен, который может помочь наладить связь между коммерческими/производительными аспектами бизнеса, данными и технологиями. Это тот скачок, который действительно стремятся совершить организации. Это также означает, что у CDO должна быть прямая связь с верхушкой. В идеальном мире они будут регулярно общаться напрямую с генеральным директором и/или советом директоров, а не через посредничество ИТ-директора или технического директора. В конце концов, им нужно это прямое воздействие для своих собственных целей: чтобы быть эффективными, им необходимо знать и участвовать во многих ключевых бизнес-решениях и проблемах.

5.ИИ делает качественные данные еще более важными

И еще есть ИИ. Огромный интерес к внедрению решений искусственного интеллекта (в том числе генеративного искусственного интеллекта) еще больше повышает важность качественных данных, поскольку без этого инвестиции в искусственный интеллект просто не будут работать. ИИ обладает огромным потенциалом, а растущий ажиотаж вокруг таких решений, как ChatGPT, снова поставил на повестку дня прогнозную аналитику и машинное обучение, но очень важно убедиться, что вы не пытаетесь бежать, прежде чем сможете ходить. Разработайте надежную стратегию и структуру данных, убедитесь, что они работают и дают бизнесу то, что ему нужно, а затем начните думать об ИИ. Решения на базе искусственного интеллекта могут помочь вам получить еще больше от ваших данных, но они также создают больше собственных данных, которые требуют обработки и хранения. Существует также риск размещения конфиденциальных данных в открытом доступе при использовании некоторых механизмов GenAI. Поэтому необходимы четкие политики использования, которые будут доведены до сведения всего бизнеса. Мы ожидаем, что рынок частных приложений GenAI (таких как Microsoft Co-Pilot или наш собственный BonBon) будет стремительно расти в ближайшие годы.

Давно говорят, что данные — это новая нефть. Конечно, данные — это то, что позволяет многим предприятиям продолжать работать в цифровом мире. Хотя получение правильных данных является общеизвестно сложной задачей (и немногие предприятия могут сказать, что они делают это абсолютно правильно), следуя разумным принципам и используя хорошие технические консультации, организации могут существенно изменить поток данных в бизнесе, что дает информацию для принятия решений. и способствует созданию более прибыльной и ориентированной на клиента организации.