Ключ к инновациям, основанным на данных
Данные стали одним из самых важных инструментов в наши дни: цифровая трансформация бизнеса возвестила о новой эре представления об успешности.
Если предприятия планируют использовать данные для инноваций, они должны начать с вопроса о том, как они планируют регулировать и управлять использованием данных. В связи с ужесточением правил конфиденциальности данных, важно помнить, что потребители уже не так легко поддаются влиянию, как раньше. В Азиатско-Тихоокеанском регионе 60% потребителей обеспокоены отсутствием конфиденциальности данных. Таким образом, предприятия должны обеспечить надлежащее управление данными, чтобы завоевать доверие клиентов. (Из интервью Хелены Ниммо, IT директора, компания Endava).
Один из способов сделать это — сосредоточиться на собственных данных, а не на сторонних. Это гарантирует, что клиенты хорошо осведомлены о том, как их данные собираются и используются, а не эксплуатируются, когда компания продает или покупает их. Там, где таланты и прибыльность становятся всё более важными факторами, использование данных для повышения эффективности поможет организациям лучше ориентироваться в этом океане неопределённости. Использование данных помогает автоматизировать рутинные задачи, высвобождая и оптимизируя рабочие процессы для сотрудников, а более точная аналитика позволяет бизнесу иметь более точный обзор своей прибыли и лучше распределять ресурсы. Факты, основанные на данных, помогают компаниям устранять уязвимости в работе и снижать неэффективность. Таким образом, аналитика и аналитическое принятие решений становятся ключевыми в инновациях, основанных на данных, которые можно использовать для повышения эффективности бизнес-процессов, качества обслуживания клиентов и пользователей и сокращения оттока.
Стратегии данных — это аналитические вершины, необходимые в наши дни в каждой сфере бизнеса. Хотя это, безусловно, звучит правдоподобно, это не означает, что стратегия не важна. Ключом к успеху в бизнесе является создание организационной культуры, которая понимает и уважает данные.
Архитектура данных используется для обеспечения надлежащего управления данными и их соответствия бизнес-потребностям. Она состоит из трёх ключевых элементов, первым из которых являются метаданные, то есть «маркировка» объектов данных. Второй элемент определяет отношения между объектами данных, имея чёткое представление о том, какие объекты данных являются «родителями» и как другие объекты данных связаны с ними. Поскольку отношения «многие ко многим» развиваются с течением времени, жизненно важно обновлять и понимать карту отношений. Последним элементом является поток данных, то есть перемещение данных через систему, позволяющее предприятиям видеть, как объекты данных связаны друг с другом и развиваются в процессах. Это похоже на картографирование большой реки, первоначальных притоков, других входов и выходов, а также дельты по мере того, как река впадает в море.
Настоящее управление данными приходит только после создания организационной культуры уважения к данным и полного понимания созданной архитектуры данных. Организации связаны законодательством о данных, которое различается в зависимости от юрисдикции, и такое регулирование может решать, какие данные могут быть переданы, объединены и использованы в коммерческих целях. Учитывая, что многие компании в настоящее время используют глобальные платформы программного обеспечения как услуги (SaaS) для хранения данных, которые легко доступны практически из любого места, крайне важно понимать, как эти правила влияют на использование данных в организации. На самом деле, обычно устанавливается внутренний уровень управления данными, чтобы гарантировать, что сотрудники могут получить доступ только к тем данным, которые необходимы для их работы.
Определение и настройка хорошо продуманного использования всех трёх «столпов» поможет организациям гарантировать, что их стратегия работы с данными построена на принципиальном и прочном фундаменте. Понимание, полученное на основе данных, которые строго регулируются, способствует укреплению доверия и надёжности среди клиентов и других заинтересованных сторон в долгосрочной перспективе, помогая компаниям более эффективно достигать своих бизнес-целей.
Существует множество способов использования аналитики для повышения эффективности бизнеса. Во-первых, такие модели, необходимые для инноваций, основанных на данных, будут уделять больше внимания науке о данных. Это, в свою очередь, способствует дальнейшим инновациям и более широкому использованию прогнозной аналитики, что позволяет чаще анализировать эффективность бизнеса. Чтобы выявить пробелы и слабые места в процессах, предприятия также могут комбинировать данные с автоматизацией без необходимости вмешательства человека. Аналитика данных также может помочь предприятиям принимать более обоснованные решения в отношении продуктов или услуг, которые больше не являются достаточно прибыльными. Эти идеи можно использовать для оценки спроса на новые продукты, рынки и клиентов, что позволяет предприятиям внедрять инновации с повышенными шансами на успех в бизнесе.
Когда речь идёт о долговечности и производительности конструкции, бизнес-модель имеет первостепенное значение для поддержки ценностного предложения организации. Но важно, чтобы компания изначально понимала ключевые факторы, лежащие в основе их ценностного предложения. После определения чётких целей и движущих сил, организации могут точно согласовать свои данные путём сравнительного анализа, удаляя выбросы, где это необходимо. На этом этапе важно полностью понимать как процесс сравнительного анализа, так и движущие силы, которые имеют значение при сравнении одной организации с другой. Это служит проверкой реальности и позволяет компаниям сосредоточиться на ряде данных, а не на одной точке.
Крайне важно развернуть стандартные отраслевые модели безопасности для доступа к данным, придерживаться нормативных процессов и внимательно следить за операционными показателями. Компании могут и должны рассмотреть вопрос о привлечении надёжного технологического партнёра, который присутствует на каждом этапе пути. Это поможет обеспечить успешную и гибкую доставку безопасных технологических стеков там, где это необходимо. Применяя комплексный подход, организации могут гарантировать как качество, так и надёжность данных.
По мере того, как данные развиваются и трансформируются, ИТ-руководители обязаны обеспечить их глубокое понимание, независимо от того, как данные генерируются или используются. Данные, оставленные на собственных устройствах, могут стать ошибочными, и для поддержания их актуальности требуется постоянное внимание.
Данные должны быть осмысленными. Такое понимание даёт возможность гарантировать, что бизнес-решения принимаются на основе последовательного и актуального анализа. Стратегические решения на основе данных — это преимущество, помогающее ориентироваться в мутных водах. Компании должны рассматривать данные как преимущество, необходимое для выявления и улучшения бизнес-процессов, чтобы обеспечить конкурентное преимущество. Особенно когда речь идёт об использовании данных для алгоритмов прогнозирования. Это очень помогает в управлении ресурсами и настройке операций, повышая эффективность бизнеса.
Будучи частью ландшафта, который становится всё более автоматизированным, сбор и генерация данных всё чаще выполняются машинами, а не только человеческим вводом. Это приводит к большему количеству «точных данных» или данных, которые поддаются количественному определению и могут быть определены с помощью чисел. Часто передовая аналитика, этика данных, предвзятость и законодательство заставляют нас смотреть на корпоративный успех через разные призмы. Тем не менее, данные не изменились. На самом деле, использование данных, сгенерированных машинами, сделало наборы данных более фактическими, что обеспечило организациям большую прозрачность.
Организации должны уделить время правильному пониманию и проектированию своих систем, применяя итеративную линзу к своей стратегии цифрового ускорения, чтобы раскрыть весь потенциал данных. Итеративный подход и пошаговое развитие технологической инфраструктуры вместо того, чтобы браться за все сразу, обеспечат долгосрочную перспективу.
Подписывайтесь на журнал «Вестник ГЛОНАСС» и навигационный Telegram-канал