Большинство компаний стремятся использовать все преимущества больших данных. Исследование, проведенное специалистами Массачусетского технологического института показало, что компании, которые организуют свою деятельность, основываясь на big data, на 6% производительнее и успешнее, чем конкуренты. В масштабах крупных корпораций эти цифры эквивалентны миллионам долларов.

Ричард Джойс (Richard Joyce), старший аналитик компании Forrester, занимающейся исследованиями рынка, сообщил, что для типичной компании из списка Fortune 1000 открытие доступа к данным дополнительно на 10% повлечет за собой увеличение доходов на 65 миллионов долларов. В Forrester убеждены, что бизнес, использующий преимущества больших данных, увеличивает доходность в среднем на 30% в год.

Несмотря на преимущества big data, поддерживать корпоративную культуру при использовании этой технологии довольно непросто. В доказательство тому NewVantage Partners приводят результаты исследования, которое показало, что 72% руководителей высшего звена не могут сформировать культуру управления данными в компаниях, хотя и пытаются это сделать. На сегодняшний день процент участников рынка, эффективно использующих большие данные снизился: для сравнения, в 2017 году он составлял 37%, а в 2019 – 31%. Цифровая регрессия свидетельствует о том, что сегодня ставки делаются не на массовость, а на качество – если фирма не в состоянии правильно использовать технологии больших данных, она от них откажется либо попытается построить процесс их использования иначе.

Уместно будет сравнить технологию биг дата на предприятии со смартфоном. Так, потеряв телефон, человек лишится большого количества важной информации. Компания так же уязвима – что если доступ к данным будет утерян не на день, а на недели или месяцы?

Сегодня большинство фирм – крупных и средних – располагают множеством данных, но их присутствие не означает, что на них активно полагаются для принятия решений. Если корпоративная культура использования информации не сформирована, её необходимо создавать искусственно. К сожалению, несмотря на все маркетинговые инструменты, такую культуру невозможно приобрести или произвести, её нужно систематически формировать. Таким образом, руководители, возлагающие большие надежды на современные технологии, будут разочарованы отсутствием быстрого результата. Причем, основными трудностями в управлении данными (как показало исследование) становится не управление технологиями (7,5% опрошенных отметили это как проблему), а управление людьми (62,5%) и процессами (30%).

Чтобы создать эффективную рабочую среду, ориентированную на big data, аналитики рекомендуют сосредоточить внимание на четырех принципах:

  1. Изменение восприятия сотрудников.
    Разрушение привычных шаблонов коллективного мышления – одна из самых сложных задач для руководства компании. Специалисты рекомендуют управляющим подавать личный пример освоения современных технологий, презентовать сравнительные характеристики использования больших данных на предприятии (диаграммы, графики, выдержки из финансовых отчетов и т.д), экспериментировать. Примером тому может служить компания Amazon, одной из первых применившая «умные» технологии для развития и продвижения.
  2. Закрепление навыков и знаний по big data.
    Обязательно прохождение базового обучения для сотрудников, работающих с базами данных и всех, кто использует эту информацию; формирование аналитического ресурса в компании (специалисты в области аналитики и эксперты по данным).
  3. Создание единой системы использования big data.
    Подразумевает установление единых рабочих параметров для всей компании, автоматизацию процессов (например, очистка от ненужной информации, формирование отчетности).
  4. Защита информации.
    Обеспечение безопасности, конфиденциальности, постоянная связь аналитических инструментов с бизнес-стратегией – вот залог эффективного использования big data в любой компании.

 

Читайте также:

Как Netflix использует big data для подбора контента и улучшения взаимодействия с пользователем

Исследование Micron Technology – как решить проблему медленного обучения ИИ

Комментарии