Сегодня, в быстроизменяющихся условиях жизни, как никогда важно понимать причины происходящих изменений и следствия, к которым эти изменения приводят.
Понимание происходящих процессов позволит адаптироваться к изменениям и получить весомое преимущество перед теми, кто происходящие в мире изменения считает несущественными или же и вовсе предпочитает их не замечать.
Чтобы понять суть тех или иных явлений их нужно проанализировать. Для этого изучаемое явление нужно рассмотреть детально, выявить составляющие, их свойства, изучить закономерности.
Например, люди не могли понять такое явление как ветер пока не выяснили, что главным фактором влияния на ветер является атмосферное давление. В процессе наблюдений было замечено, что ветер представляет собой движения воздушных масс из области высокого давления в область, где давление ниже, и чем выше разность давлений, тем сильнее ветер.
Не удивительно что аналитику полюбил бизнес, особенно крупный бизнес. Ведь в бизнесе очень важно понимать «откуда ветер дует» — цена ошибок бывает слишком высока, а аналитика позволяет достигать понимания процессов вне зависимости от субъективных мнений, частного опыта и предрассудков. Только объективная информация может быть основой для принятия стратегических решений.
Всё что приносит пользу бизнесу получает финансовые и интеллектуальные ресурсы для дальнейшего усовершенствования и развития. Сегодня бизнес-аналитика — это дисциплина на стыке высшей математики, статистики, эконометрики и информационных технологий. Кроме того, бизнес аналитика — это не просто сбор, анализ данных и обнаружение закономерностей, но и понимание сути бизнес процессов.
В настоящее время крупный бизнес вовсю пользуется преимуществом, которое предоставляет им наука о данных (Data science). Кроме того, что они сами генерируют огромное количество данных, они дополнительно приобретают данные у операторов сотовой связи, социальных сетей, поисковых сервисов. В результате корпорациям известны привычки их целевой аудитории, маршруты передвижения, предпочтения при выборе тех или иных товаров/услуг, а также потребительская мотивация. Малому и среднему бизнесу конкурировать с ними всё сложнее.
Уверен, что для повышения конкурентоспособности малому и среднему бизнесу следует инвестировать в аналитику данных, брать на вооружение алгоритмы машинного обучения и другие возможности информационных технологий, ведь каждая компания генерирует собственные данные: финансовые показатели, сведения о кадрах и управлении персоналом, производственные показатели, данные продаж, движения товаров, проведённые маркетинговые мероприятия, их результативность и конечно же клиентская база, в которой тоже полно данных, таких как возраст, семейное положение, уровень доходов, дата первого обращения, частота обращений, любимый сегмент товаров, приоритетный способ доставки, способ оплаты, размер одежды, активность в социальных сетях, и прочее. Может пригодиться любая признаковая информация об объектах исследования.
Если Вам интересно узнать больше о аналитике данных, ставьте лайк, подписывайтесь, впереди много интересных публикаций.
