decor
decor

Бізнес-аналітика: як зробити Big Data корисною для компанії

< Назад
Бізнес-аналітика: як зробити Big Data корисною для компанії

14.01.2021

Фахівець з роботи комп’ютерних мереж пояснив, які перепони можуть зустріти компанії на шляху аналізу даних та назвав способи ефективно використовувати бізнес-аналітику. 

Нині аналітика даних – невід’ємна частина роботи не лише великих організацій. Підприємства, органи влади, колективи дедалі частіше переносять свою діяльність у цифрові простори. Так збирається величезна кількість даних, що дає можливість краще розуміти особливості стейкголдерів.

“Незважаючи на те, що наслідки цієї міграції для безпеки важко сприймати легковажно, потенціал перетворень, що змінюють, також величезний. Дійсно, сучасні споживачі вимагають високоперсоналізованого досвіду. І це не та тенденція, яка скоро зникне”, стверджують у McKinsey and Company.

“Правильна платформа бізнес-аналітики (Business Intelligence, BI) може допомогти вам розкрити потужність даних, які ви збираєте, не піддаючи вас пасткам управління. Однак багато організацій стикаються з перешкодами при прийнятті повномасштабного рішення з BI”, – зазначає менеджер з безпеки мереж Еван Морріс у своєму дописі для CircleID.  

Він називає п’ять перешкод, з якими можна зіткнутися під час запровадження бізнес-аналітики, та шляхи, як їх подолати.

Обмеження доступності даних

Доступність інформації на різних платформах – ключ до отримання цінності від неї, пише він. Зараз до багатьох платформ BI можна отримати доступ зі значної кількості пристроїв. Утім, каже Морріс, доведеться співпрацювати з усіма керівниками вашої організації, а також з постачальниками, щоб переконатися, що рішення добре поєднується з вашими цілями, і не створює нових вразливих з точки зору безпеки місць.

“Більше того, легкий доступ може призвести до неправильних рішень. Тому переконайтесь, що ви задали такі стандарти аналітики, що вони слугують вказівками для складання звітності”, – радить експерт.

Погана якість даних

Аналітика даних дає настільки хороші висновки, наскільки хорошою є вхідна інформація.  

“Незважаючи на те, що у бізнесу є чимало даних, не всі вони актуальні або якісні. Два приклади проблем, пов’язаних з даними, з якими ви зіткнетесь: релеванта big data “захована” глибоко у ваших системах; аналітичні звіти дають заплутані результати, що гальмують прогрес”, – розповідає він.

За словами Морріса, рішення цих питань – у впровадженні ефективної програми управління якістю даних. Він рекомендує почати з того, що керівники бізнесу визначать свої цілі та пов’яжуть їх з даними, які збираються. “Оцініть свої дані на цілісність, унікальність, обґрунтованість, точність та послідовність. Наприклад, елемент даних, який неодноразово з’являється у ваших наборах даних, не є унікальним, навіть якщо вона може бути валідним”.

Фахівець рекомендує встановити процеси, які визначають неунікальні елементи big data та очищають їх. Якщо цього не зробити, попереджає він, отримані звіти перебільшать цей елемент даних і призведуть до неправильних висновків. 

Очікування високих витрат

“Поговоріть з будь-яким менеджером про впровадження BI, і перше, що ви почуєте: “Це, мабуть, занадто дорого”, – пише експерт. Він пояснює, що чимало середніх підприємств дивляться на інфраструктуру бізнес-аналітики корпорацій і вважають, що їм знадобиться така ж кількість сховищ даних, фахівців з ІТ-інфраструктури, армія дата-аналітиків “та головний біль, пов’язаний із забезпеченням безпеки всіх потоків даних”.

Утім, пише він, такий обсяг інвестицій був, мабуть, необхідний лише на початку запровадження BI. Нині ж платформи бізнес-аналітики демократизували аналіз даних для організацій будь-якого розміру. Ці інструменти допоможуть вам вивчити слабкі сторони вашої організації та збільшити рентабельність інвестицій, переконаний Морріс.

Внутрішній опір 

Більшість проєктів бізнес-аналітики сприймаються доброзичливо, але не завжди – по всій організації. Тому, радить фахівець, перед “пілотом” застосування дата-аналітики у компанії, варто залучити ключових стейкголдерів у організації. Цей етап також повинен правильно визначити показники ефективності. “Багато організацій вимірюють показники марнославства, які дозволяють почуватись добре, але не дають жодного розуміння. Кінцевою метою BI має стати демократизація даних у компанії”, – наголошує Морріс.

З огляду на це, він рекомендує залучати до пілотного проєкту як бізнес-менеджерів, так і технічних фахівців. “Попросіть їх узгодити спільні цілі. Ця вправа допоможе усунути будь-які бар’єри між двома функціями”, – пише він.

Рух без стратегії

Визначення чіткої стратегії BI – складне завданням. Більшість компаній вважають, що BI – просто засіб прийняття рішень для певних бізнес-підрозділів.

“Пов’язання цілей вашої BI-програми з найважливішими результатами, яких бажає досягти ваша компанія, – чудовий спосіб узгодити кожен аспект діяльності вашої компанії з бізнес-аналітикою. Цей підхід також допоможе вам уникнути вимірювання неправильних KPI”, – резюмує Морріс.

< Назад