Компании, умеющие собирать, анализировать и монетизировать данные, получают огромные конкурентные преимущества. Работа с данными позволяет создавать новые продукты, услуги, бизнес-модели.
Данные часто называют «нефтью XXI века». Так же как нефть была самым ценным ресурсом XX века, данные становятся важнейшим активом сегодня. Компании, умеющие собирать, анализировать и монетизировать данные, получают огромные конкурентные преимущества. Работа с данными позволяет создавать новые продукты, услуги, бизнес-модели. Анализ больших объемов информации открывает возможности, которых раньше не было — как переработка нефти когда-то позволила создать множество новых материалов и продуктов. Данные, как и нефть, нуждаются в обработке. Сырые данные, как и сырая нефть, мало чего стоят сами по себе. Чтобы извлечь из них ценность, данные нужно «очистить», структурировать, проанализировать и превратить в полезную информацию, инсайты и решения. Ценные, качественные, полные данные — ограниченный ресурс, как и нефтяные месторождения. Доступ к данным и возможности по их сбору распределены неравномерно, что создает «богатых» и «бедных» в новой data-driven-экономике.
Для современного бизнеса критически важно научиться грамотно управлять данными, ведь они помогают лучше понимать клиентов, их потребности и поведение. Это позволяет создавать более персонализированные продукты и услуги, повышать лояльность и прибыль. Анализ данных улучшает принятие решений, помогает оптимизировать бизнес-процессы, снижать издержки, находить новые возможности для роста. Данные — источник конкурентного преимущества. Компании, которые могут извлекать ценные инсайты из данных, опережают конкурентов, не обладающих такими возможностями. Некачественные данные приводят к ошибочным решениям и потерям. Бизнес должен обеспечивать сбор данных высокого качества и поддерживать их актуальность.
Большие данные — серьезные вызовы
С особой ответственностью к работе с данными должны подходить те компании, оперирующие большими объемами информации, получаемой из множества источников, в числе которых «умные» датчики и устройства IoT. После ухода из России зарубежных ИТ-вендоров задачи по работе с данными легли на плечи российских ИТ-компаний и самих заказчиков. Какие вызовы стоят сегодня перед ними? «После ухода мировых вендоров российские компании столкнулись с нехваткой платформ по работе с данными. Когда мы начинали создание собственной DataOps Platform, на рынке не было ни единого продукта, отвечающего нашим требованиям к платформе для работы с большими объемами данных. Скажем, у кого-то есть хранилище, но нет визуализации BI. У кого-то — есть визуализация, но доступна она только в облаке и так далее», — комментирует Наджим Мохаммад, руководитель направления платформ данных компании МТС Digital.
«Новый подход и фактически новая философия и основной вызов — эти новые технологий пока недешевы, — говорит Наталья Данковцева, технический директор компании «Русатом Инфраструктурные решения» (ГК «Росатом»). — Внедрение такого подхода конкурирует с возможностью продолжать использование информационных систем в текущей редакции, в которые уже были инвестированы деньги, и просто подождать. Поэтому основной вызов — это по большому счету услышать, что существует столь непростой, пока инновационный и довольно экспертоемкий путь. И да, он означает, что текущие системы будут подлежать модернизации и потребуют инвестиций. Второй серьезный вызов — смена парадгмы с автоматизации текущих процессов на качественно новые принципы управления на основе данных у представителей региональных органов Минцифры, привычные реляционные подходы должны претерпеть изменения».
Артем Гришковский (Tops BI (ГК «НКК»))
Данные существуют вне зависимости от той или иной технологии. Есть три самые большие проблемы с этими данными. Первая — научиться их собирать без серьезных затрат и инвестиций (минимальный ручной труд). Вторая — научиться их систематизировать (разрозненность данных, их корневой системы — справочников, отсутствие понимания единого информационного поля организации — онтологии). Наконец, третья — алгоритмы получения нового знания, информации на этих данных — зачем и кому они нужны и как их использовать.
Сергей Карпович, заместитель руководителя направления «Т1 Искусственный Интеллект» ГК T1, считает, что в эпоху цифровизации важно не просто уметь собирать данные, но и правильно применять их для повышения эффективности процессов...
