Невозможно отрицать тот факт, что цифровые технологии сегодня являются основной движущей силой, ведущей деловой мир навстречу будущему. И вполне естественно предположить, что управляет и формирует цифровой ландшафт один очень специфический и очень важный его аспект - данные.
Именно по этой причине подход компаний к обработке данных полностью изменился. Теперь данные стали невероятно важной частью цифровой трансформации организации. На самом деле, данные - это основной ингредиент, на котором компании строят свой цифровой ландшафт.
Но каков результат подобных изменений? В общем случае, это привело к тому, что огромные массивы данных поступают со всех сторон - это данные клиентов, информация о пользователях в интернет, данные граждан с государственных сервисов. И пока подобный сбор информации кажется полезным, он будет продолжаться. По правде говоря, огромные массивы данных - сырые и необработанные - это всего лишь бесполезная куча данных. Она не может дать ценную информацию, не может помочь компаниям сделать выводы и принять правильные решения.
Именно тут находится отправная точка для data intelligence подхода.
Но что такое data intelligence? И почему так много разговоров о цифровой трансформации и цифровой зрелости крутится вокруг этой ключевой фразы? Что такого особенного в data intelligence, что делает его таким уникальным и значительным?
Что такое data intelligence?
Прежде чем начать рассуждать о пользе - плюсах и минусах - данного подхода, давайте поймём какой смысл вкладывается в понятие data intelligence.
Data intelligence - это ответственное управление данными. Компания Колибра (Collibra), вывела свою формулу, описывающую термин data intelligence - это создание внутри организации возможностей для правильной интерпретации данных и правильного их использования (understand and use your data in the right way).
Ответственное управление данными - это комплексный подход, позволяющий объединить правильные данные, инсайты и алгоритмы для создания чего-то потрясающего. В конечном итоге это позволит всем пользователям данных оптимизировать процессы, внедрять инновации и монетизировать свои данные.
Другими словами data intelligence - это уникальный набор процессов, технологий и инструментов, используемых для управления данными с целью анализа, описания и понимания своих данных с максимальной отдачей для компании.
Для небольших компаний подход data intelligence может быть внедрен на простых инструментах, позволяющих сравнивать и анализировать небольшие наборы данных. Большие компании, обладающие огромными массивами данных, нуждаются в специализированных инструментах анализа и моделирования, включающие ML и AI технологии, а также в инструментах распознавания и описания данных, таких как дата-каталоги, бизнес-глоссарии и т.п. В любом случае масштаб внедряемых и используемых инструментов зависит от целей и цифровой стратегии компании.
Первоочередная задача data intelligence - помочь описать и наполнить бизнес-контекстом данные компании, чтобы сделать их ценным, заслуживающим доверия инструментом анализа, позволяющим понять и реализовать свои конкурентные преимущества, учесть их в стратегии развития и получить дополнительную выгоду в будущем.
Достоверные данные и высокое качество данных
Дальновидные компании давно используют в основе своей стратегии цифровизации data intelligence подход.
Когда дело касается данных, каждая компания должна следовать одному основному правилу: ваши данные полезны только в том случае, если вы можете доверять их качеству. Некорректные данные могут привести к принятию неверных бизнес-решений, предоставить вам ложную или недостоверную информацию, а также сформировать рекомендации, которые не применимы к текущим условиям. Плохие или некачественные данные - это те, которые не соответствуют критериям качества данных.
Надежная система управления данными может помочь вам контролировать качество ваших данных, предоставит информацию о происхождении и структуре данных в режиме реального времени, гарантирует надежность источников данных, и поможет отслеживать, как эти данные меняются с течением времени, предоставляя подробную информацию о их качестве.
Расширяем возможности, чтобы стать data-driven
Первоклассная платформа для анализа данных должна учитывать интересы пользователей данных. Когда вы инвестируете в высококачественную платформу, систему или процесс анализа данных, вы должны параллельно внедрять инструменты, позволяющие сделать данные проще, доступнее и понятнее для ваших пользователей. Это означает, что полноценная система управления и анализа данных позволит вашим пользователям использовать, анализировать и понимать данные лучше, чем когда-либо прежде. Инструменты, позволяющие поддерживать высокое качество ваших данных, позволят превратить вашу компанию в data-driven организацию.
Организации должны помнить, что Data intelligence - это проблема людей и процессов; интеллект - это фундаментальная человеческая характеристика, и поэтому нам нужны стратегия и процессы, которые стимулируют обмен знаниями и сотрудничество. На вопрос как правильно организовать такую базу знаний и внедрить в своей организации data intelligence и data-driven подходы, отвечает область знаний Data Governance.
*Адаптация статьи: "What is data intelligence?", Apr 6, 2022, Collibra
Перейти в канал в Telegram: https://t.me/datagovernance4all