USD:  26.11  26.37   EUR:  29.08  29.72  

Data-мир: семь ошибок при работе с большими данными

15.03.2017 09:17
Как эффективно использовать Big Data анализ для развития вашего бизнеса
Data-мир: семь ошибок при работе с большими данными
Фото - iStock/Global Images Ukraine

В эпоху цифровой трансформации и постоянного развития технологий компании рано или поздно сталкиваются с проблемами, связанными с автоматизацией бизнеса, обработкой больших массивов данных и последующим внедрением на их основе новых технологий. Как эффективно использовать большие данные для развития вашего бизнеса?

На одной из панелей киевской конференции Kyiv Data Spring Дмитрий Билаш и Дмитрий Плешаков, партнеры в компании-интеграторе data-решений Septa agency, рассказали о семи "смертных грехах" при работе с большими данными, которые мешают компаниям и тормозят процесс развития.

LIGA.net выбрала самое интересное из их выступления.

Лень

Скорее всего, у вас в работе уже есть некоторый массив данных, на основе которого вы можете проанализировать работу вашей компании. Это может быть информация из Google Analytics (бесплатный сервис для создания детальной статистики посетителей веб-сайтов), история продаж и отношения с клиентами в CRM-системе (системе управления взаимоотношениями с клиентами), DMP, Dynamic creative optimization. Проблема в том, что во всем этом сложно разобраться, и очень часто эти данные не принимают во внимание. Почему? Многих они пугают: в компаниях не только не знают, как их обрабатывать, но и как потом применять в работе. В такой ситуации бизнес часто абстрагируется и не делает никаких попыток изучить что-то новое.

Зачастую именно лень - первая и основная преграда на пути к data-трансформации компании. Если у вас в штате нет аналитика, никто ничего не анализирует. Получается, что данные формально есть, но они не приносят никакой пользы. И рано или поздно такая ситуация может сыграть с вами злую шутку.

Что делать?

  • делегировать работу с данными профессионалам;
  • обучить персонал работе с данными.

Заниженная самооценка

Некоторые компании считают, что работа с данными - достаточно затратный процесс, и его могут себе позволить только большие корпорации. Главная отговорка менеджеров таких компаний - "нам еще рано". Поэтому они очень часто остаются в стороне инноваций, в то время как более уверенные в себе конкуренты проводят успешную data-трансформацию и оказываются "в дамках". Важно понимать, что технические решения не такие уж и дорогие, но самое главное - не бояться их оперативно внедрять.

Что делать?

  • отбирайте данные с первого дня работы компании. Много современных решений для data-driven бизнеса (DMP, CRM, Microsoft power BI) доступны и просты во внедрении. А некоторые из них ориентированы на малый и средний бизнес;
  • главное - начните с самого простого уже завтра.

Неправильная интерпретация данных

Не делайте поспешных выводов, поскольку сами по себе данные ничего не стоят. Ценны те выводы, которые компания получает в результате обработки данных. Вы должны не только собрать полезную информацию, но и корректно ее проанализировать. Какими бы важными и качественными ни были данные, при их неправильной интерпретации они будут работать не в вашу пользу.

Что делать?

  • в вашей команде должны работать профильные специалисты;
  • постоянно проводите фактчекинг и не принимайте поспешных решений;
  • не фокусируйтесь на чем-то одном, старайтесь видеть общую картину; 
  • отслеживайте долгосрочные тенденции.

Спешка

Важно понимать, что данные - это забег на длинную дистанцию, а data-трансформация компании - это инвестиция в развитие вашего бизнеса.

Есть этапы, без которых data-трансформация компании невозможна. Именно на них уходит много времени, и с этим нужно смириться:

  • создание инфраструктуры;
  • сбор data-сета;
  • поиск значимых инсайтов;
  • внедрение решений на основе данных.

Настройтесь и не ждите быстрых результатов. Ощутить отдачу от вложений в data-инфраструктуру и специалистов вы сможете примерно через год. Основной риск - необъективная и поспешная оценка результатов.

Что делать?

  • научитесь воспринимать вложения в данные как среднесрочную инвестицию в развитие вашего бизнеса;
  • оценивайте data-проекты в перспективе от одного года;
  • составьте план возврата инвестиций на несколько лет;
  • разработайте четкую систему промежуточных KPI для data-трансформации.
Читайте также: Спорьте на здоровье. Чем полезны и опасны конфликты на работе

Отсутствие воли к изменениям

Вы считаете, что ваша компания уже data-driven. Процесс работы с данными идет вовсю: у вас в штате есть специальные сотрудники, которые не только активно их собирают и обрабатывают, но и анализируют, строят гипотезы и делают выводы. Но когда дело доходит до внедрения изменений - процесс останавливается. Аналитические отчеты остаются невостребованными, а бизнес работает привычным способом.

Работая с данными, вы должны быть готовы к тому, что придется часто и серьезно меняться. Открывать слабые места в бизнес-процессах - главная задача аналитики. Но во всем этом есть большой пряник - анализ данных показывает возможности и перспективы дальнейшего развития вашего бизнеса.

Для того чтобы меняться, нужно действовать, а для этого очень часто необходима воля руководителя компании.

Что делать?

  • демократизировать процесс принятия решений - нельзя быть data-driven и бюрократизированной компанией одновременно;
  • у вас должен быть ресурс не только для работы с данными, но и для изменений бизнеса в будущем.

Ограниченный доступ к данным внутри компании

Очень часто в компании данные доступны только избранным сотрудникам. Сколько времени вам нужно, чтобы получить необходимый отчет или справку? Для эффективной работы важно иметь доступ к данным в реальном времени. Каждый руководитель должен понять, что данные - не прерогатива узкого круга лиц. Каждый сотрудник, который принимает решения в вашей компании, в любой момент должен иметь к ним доступ.

Быть data-driven - данные для всех, а не для избранных.

Последствия:

  • увеличивается время принятия решений;
  • растет нагрузка на аналитический отдел;
  • данные используются только для решения глобальных вопросов;
  • сотрудники не понимают, какие реальные результаты их деятельности.

Что делать?

  • внедрить систему для визуализации данных Business intelligence и открыть к ней общий доступ;
  • внедрить анализ данных как обязательный шаг в каждом бизнес-процессе. У ваших сотрудников должна выработаться привычка постоянно к ним обращаться.

Читайте также: Зачем Украине плохие СМИ и когда их убьют соцсети

Излишняя вера в данные

Когда руководитель или собственник бизнеса видит первые результаты data-трансформации, он поддается искушениям. Он начинает думать, как уволить всех сотрудников за ненадобностью и заменить их роботами.

Это большое заблуждение. Сегодня реальность совсем другая. Насколько хороши бы ни были данные и выводы из них, они лишь точка отсчета для дальнейшей работы. Они помогают найти проблему или направление для развития бизнеса. А решать эту проблему и настраивать работу компании предстоит именно людям. Крупные корпорации строят свои стратегии с учетом человеческого ресурса.

Эра искусственного интеллекта еще не так близко, как всем кажется. Сейчас именно ваша команда определяет, насколько результативной будет data-трансформация компании. Важно делать коллаборацию: машина анализирует, человек прогнозирует.

Что делать?

  • правильно формулируйте задания аналитическому отделу;
  • доверяйте машинам собирать информацию, систематизировать и анализировать ее;
  • принятие решений и генерирование идей доверяйте людям. 
Подписывайтесь на аккаунт Самообразование на ЛІГА.net в Facebook: все самые интересные события и материалы о саморазвитии в одной ленте

Татьяна Павлушенко
ЛIГАБiзнесIнформ
Информационное агентство
www.liga.net
Выбор редакции
Новости партнеров