Как выжать ДЕНЬГИ из ваших ДАННЫХ?

Статья о проблеме данных сегодня, BIG DATA и аналитике. Три шага, которые необходимо сделать бизнесу, чтобы получить реальную пользу от своих данных.

Автор: Шевчук Светлана, Генеральный директор компании АНАЛИТИКА ПЛЮС.

Проблема данных сейчас одна из основных проблем, с которой сталкиваются компании.

Данным вообще стали уделять очень большое внимание. На форуме в Давосе в 2012 г. данные были названы новой формой валюты. Председатель совета директоров компании Google утверждает, что, когда речь идет о данных, «люди даже приблизительно не готовы к той революции, которая произойдет».

Такое возросшее внимание к проблеме данных объясняется довольно просто. Развитие интернета и появление огромного количества различных устройств привели к тому, что люди стали производить много отчетов и данных, наверно, даже слишком много, и объемы данных растут в геометрической прогрессии. Компаниям же, чтобы быть успешными, нужно их анализировать. Примеров можно привести очень много. Возьмем, например, электронную почту. Со стороны потребителя все очень просто. Но с стороны компаний, предлагающих такой сервис, все гораздо сложнее. Есть много вопросов, на которые нужно отвечать, чтобы компания могла развиваться. Почему люди в возрасте 18-25 лет предпочитают почту на сайте Х, а люди в возрасте 25-40 лет предпочитают почту на сайте У? Какой функционал предлагает Х, которого нет у У? Какой фактор оказывается решающим при выборе электронной почты? Вопросы можно задавать самые разные. А, главное, их нужно задавать и отвечать на них, чтобы быть успешными.

Именно благодаря возросшему вниманию к проблеме данных, аналитика становится одним из ключевых процессов в компаниях. Люди стали понимать всю ценность и мощь, которую несут в себе данные. Именно аналитика меняет процесс принятия решений, делая этот процесс более быстрым, а сами решения более правильными. Раньше деятельность компании была результатом взвешенных, но все же субъективных решений руководства. Главы компаний принимали решения, во многом, основываясь на интуиции и своем опыте. Сейчас же благодаря мощной аналитике решения становятся более объективными, так как принимаются на основе данных, то есть, по сути, фактов. Хотя, конечно, ум, опыт и интуиция руководства тоже должны играть большую роль.

Интересно наблюдать за тем, кто проявляет спрос на рынке инструментов для бизнес-анализа. Было довольно ожидаемо, что у крупных компаний проблема анализа данных станет одной из ключевых. Но реальность такова, что феномен Big Data имеет место быть практически во всех компаниях, вне зависимости от их размера. Разница лишь в масштабах этого явления. Для кого-то Big Data – это 500 гигабайт данных, а для кого-то это 500 терабайт.

Для создания мощной и эффективной аналитики в компании необходимо сделать три очень важных выбора. Нужно выбрать систему, в которую будут поступать все данные, нужно выбрать подходящие вам аналитические инструменты, и, конечно, необходимы человеческие ресурсы.

Шаг 1. Система хранения данных

Выбор системы хранения данных – довольно сложный, так как на этом рынке сейчас происходят серьезные изменения. Простые базы данных больше не справляются с тем объемом информации, который ежедневно поступает в компанию. Поэтому все больше и больше предприятий внедряют хранилища данных. Сама идея хранилищ данных не нова – их внедряют на протяжении уже многих лет. Однако если раньше эти хранилища были необходимы лишь крупным компаниям, и позволить себе их могли только крупные компании, сейчас из-за возросшего объема данных и снизившейся цены, хранилища данных приобретают компании абсолютно разных размеров.

Крупнейшим игрокам рынка, таким, как Oracle, SAS, SAP и т.д., оказывают достойную конкуренцию новые игроки, чья популярность становится все больше. К таким можно отнести Teradata, HP Vertica, Greenplum, Netezza.

Возьмем, например, HP Vertica. Инновационность этой системы заключается в том, что это — хранилище данных колоночного типа. Раньше все хранилища данных были представлены в виде таблиц, и когда пользователь делал запрос, хранилище выгружало всю строку, вне зависимости от того, нужны ли все данные из строки или нет. Колоночные хранилища данных в свою очередь выгружают лишь те данные, которые нужны пользователю. Естественно, что благодаря такой архитектуре, производительность хранилищ данных колоночного типа заметно выше, и работать с ними проще. Более того, Vertica дешевле многих своих конкурентов. Малому и среднему бизнесу может быть интересно, что поставка этого хранилища данных, в случае, если объем ваших данных менее одного терабайта, осуществляется бесплатно.

Шаг 2. Инструмент для анализа данных

На рынке инструментов анализа наблюдаются те же изменения – изменение состава игроков, а именно появление новых вендоров, и снижение цен на предлагаемые решения. Несколько лет назад появились новые, легкие решения в сфере бизнес-аналитики, как, например, Tableau Software, QlikView, MicroStrategy, Spotfire, которые не отстают от традиционных лидеров рынка и становятся с каждым годом все более популярными.

Основная причина этой популярности – их инновационность, в какой-то степени даже революция. Эти решения очень просты в использовании, что позволяет работать с ними практически любому сотруднику компании, а не только специально подготовленным IT-специалистам. В результате анализом данных могут заниматься люди, которые, может, и не понимают всю техническую составляющую данных, зато понимают практический аспект их использования. Они знают, что, когда и зачем нужно анализировать. Это существенно ускоряет процесс принятия решения, и, что, наверно, еще более важно, повышает качество этого процесса.

Следующее отличие таких решений от своих более опытных и мощных конкурентов — это внедрение. Внедрение традиционных решений в сфере BI всегда было очень долгим, сложным и дорогим процессом. IT-специалистам приходилось «вручную» осуществлять интеграцию существующих систем и новых. Так как новые решения в большинстве своем коробочные, процесса интеграции как такового нет. Они напрямую подключаются к базам или хранилищам данных, и аналитики уже сразу могут начинать работу. При этом важно, что в таком случае аналитика происходит в режиме реального времени, и все данные внутри таких решений обновляются по мере того, как данные поступают в компанию.

Более того, новые инструменты предлагают мощную визуализацию данных, что тоже, по сути, является прорывом. Визуализация делает информацию более доступной. Психологи уже давно доказали, что информация, которая представлена визуально, усваивается человеком лучше. Благодаря визуализации отчетов, эти отчеты становятся понятными не только для самих составителей отчетностей отделов, но и для других сотрудников и руководства.

Шаг 3. Человеческие ресурсы.

Говоря же о человеческих ресурсах, необходимо отметить серьезно возросший спрос на аналитиков. Согласно данным Harvard Business Review, спрос на аналитиков возрос в 150 раз.

При этом аналитик сегодня отличается от того, что мы понимали под словом аналитик несколько лет назад. Конечно, важность навыков и знаний в математике, статистике, программировании все еще невозможно переоценить. Но аналитик сегодня должен быть в какой-то мере и экономистом, то есть разбираться в основах бизнеса. Ведь работа с цифрами без понимания того, о чем эти цифры и зачем так нужен их анализ, вряд ли представляет особую полезность. Аналитик должен быть любопытным, хотеть и уметь решать бизнес-задачи. И, конечно, важно, чтобы целью аналитика было не просто выполнять свою работу, а помогать своей компании.

Эти три шага помогут вам развить эффективную аналитику в вашей компании, но, безусловно, этого недостаточно. Последним и самым важным шагом является применение результатов аналитики.

Информация, полученная в ходе аналитики, должна повлечь за собой изменения в компании. Так, например, если вы провели серьезный анализ данных о последней рекламной кампании, итогом обязательно должны стать какие-то изменения в следующей. Если вы провели анализ эффективности работы сотрудников, что-то должно измениться в HR-департаменте. При это анализ сам подскажет вам, какие именно действия нужно предпринять, будь то увольнением некоторых сотрудников, приемом новых, повышением или понижением зарплаты, разработкой новой системы оплаты труда и премирования, а, может, даже и что-то неожиданное, как покупка новых столов, смена цвета формы и т.д.

Люди, которые собираются всерьез заняться аналитикой, должны быть готовы и должны хотеть изменений в том, как функционирует бизнес, как работают менеджеры, как принимаются решения, и даже в политике компании. Если же вы не готовы к серьезным изменениям, не стоит начинать заниматься аналитикой.

Мы, компания АНАЛИТИКА ПЛЮС, предлагаем нашим клиентам следующий ответ на вопрос «Как выжать ДЕНЬГИ из ваших ДАННЫХ?»:

Шаг 1. Система хранения данных. Наш ответ — HP Vertica. Это аналитическое хранилище данных, которое характеризуют, пожалуй, 2 важных особенности – экстремальная производительность и простота использования. Подробнее про HP Vertica.

Шаг 2. Инструмент для анализа данных. Наш ответ — Tableau Software. По мнению компании Gartner Tableau – безусловный лидер на рынке BI-инструментов в 2014 году. Вся информация о решении Tableau.

Шаг 3. Человеческие ресурсы. Наш ответ – наши обучающие мероприятия.

АНАЛИТИКА ПЛЮС — официальный партнер Tableau Software и HP в России. Мы предлагаем и внедряем IT-решения для анализа данных. Мы продвигаем на рынке новые, яркие, интересные продукты, лидирующие в своем сегменте. Наши Клиенты получают возможность смотреть на свой бизнес, выявлять причины и действовать. Вместе с нами уже сделали свой выбор такие лидирующие компании, как YOTA Networks, МегаФон, ОТП Банк, AVITO.ru, Wildberries и другие.

В заключение хотелось бы привести слова Тима Мак Гуайера из McKinsey&Company, который сказал, что все внимание к проблеме аналитики и big data для анализа больших данных объясняется тем, что именно аналитика «в конце концов, определит проигравших и победителей, которые будут двигаться дальше». Сегодня очень многое указывает, что все действительно будет именно так. И вряд ли кто-то хочет оказаться среди проигравших.

НАМ ДОВЕРЯЮТ:

«Компания АНАЛИТИКА ПЛЮС, пожалуй, лучший партнер в России по внедрению BI-решений Tableau». Наталья Любимова, руководитель проектов, YOTA Networks

НАШИ ПЛЮСЫ:
ПРОСТЫЕ решения. Высокая СКОРОСТЬ. Значимый РЕЗУЛЬТАТ.

Все Новости на Facebook