Надежная стратегия аналитики данных необходима для повышения эффективности бизнеса. В 2023 году 41% российских компаний-респондентов «СберАналитики» увеличили заказы услуг дата-аналитики у внешних поставщиков по сравнению с 2022 годом. Респонденты отметили положительный эффект от дата-проектов: увеличение количества клиентов, оптимизацию системы закупок и успешность рекламных кампаний.
Согласно исследованию Marketsplash, данные и аналитика (D&A) повышают операционную эффективность организаций на 80%. С помощью дата-аналитики компании изучают потребности целевой аудитории и улучшают маркетинговые стратегии, находят новых поставщиков и контрагентов.
В этой статье мы рассмотрим дорожную карту построения стратегии аналитики данных: подробное руководство по всем этапам, лучшие практики и подходы, а также Q&A и разбор частых ошибок.
Аналитика данных и ее значение для компаний
В область дата-аналитики входят процессы сбора, анализа и интерпретации данных для получения полезной информации. D&A помогают организациям принимать решения на основе данных, оптимизировать процессы и улучшать качество обслуживания клиентов. Сильная стратегия анализа данных имеет большое значение для конкурентоспособности и роста компании.
Аналитика данных стала не просто инструментом, а важным активом. Структурированные данные помогают организациям выявлять новые тенденции, устранять малоэффективные процессы и прогнозировать потребности клиентов. D&A способствуют стратегическому планированию, позволяя компаниям адаптироваться к изменениям на рынке, внедряя инновации. Тщательно разработанная стратегия анализа big data позволяет добиться немедленных улучшений и долгосрочных изменений.
Преимущества стратегического подхода к аналитике данных
Комплексная стратегия дата-аналитики оптимизирует деятельность компании и формирует культуру инноваций. Рассмотрим ключевые преимущества D&A для бизнеса:
Улучшение процесса принятия решений: благодаря анализу данных организации быстро адаптируются к изменяющимся условиям, а руководители принимают более быстрые и точные решения.
Операционная эффективность: аналитика способствует рационализации операций, позволяя выявить неэффективность и предложить улучшения. Оптимизация ресурсов и процессов поможет сократить расходы и повысить производительность.
Конкурентное преимущество: понимание поведения клиентов, тенденций и потребностей рынка дает компаниям преимущество и стимулирует инновации.
Снижение рисков: область предиктивной аналитики прогнозирует риски. Выявляя потенциальные угрозы на ранней стадии, организации могут принять упреждающие меры для минимизации их воздействия.
Инновации: ИИ и МО способствуют инновациям, предоставляя данные для исследований, оптимизации существующих предложений, разработки новых продуктов и услуг.
Основные этапы дорожной карты
Построение успешной стратегии анализа данных и искусственного интеллекта требует структурированного поэтапного подхода. Разберем главные этапы реализации и совершенствования комплексной стратегии, начиная с выявления приоритетов компании и заканчивая постоянным развитием в ответ на появление новых технологий.
1. Создание стратегии видения данных и ИИ
Первым шагом в любом успешном начинании в области данных и искусственного интеллекта является разработка четкого видения и стратегии, которые соответствуют бизнес-целям и обеспечивают поддержку заинтересованных сторон.
Действия:
- Поймите приоритеты бизнеса и то, как данные могут их поддержать.
- Позиционируйте данные как ключевой актив для цифровой трансформации.
- Оптимизируйте инвестиционный портфель в области D&A и ИИ с учетом рисков, возможностей и доходности.
Результаты: концептуальные документы, презентации для заинтересованных сторон, стратегическая дорожная карта.
2. Создание операционной структуры
Следующий шаг — создание операционной модели, которая будет поддерживать ценность для бизнеса, грамотность в области данных и инфраструктуру для ИИ-технологий.
Действия:
- Прививайте грамотность в области данных во всей организации.
- Создавайте передовые аналитические возможности.
- Используйте ИИ и МО для повышения ценности бизнеса.
Результат: сбалансированная система, поддерживающая гибкость, управление и соответствие требованиям.
3. Формирование культуры и создание системы управления
Этот шаг направлен на создание структур управления, обеспечивающих ответственное использование данных и их соответствие бизнес-целям.
Действия:
- Оцените и повысьте уровень грамотности в области данных и ИИ.
- Создайте структуру управления, ориентированную на бизнес-результаты.
- Учтите этические и законодательные тенденции в практике управления.
Результаты: структура управления, этические политики в области искусственного интеллекта и рамки соответствия.
4. Управление стоимостью ИИ
Цель этого этапа — продемонстрировать ценность инвестиций в данные и ИИ, напрямую связав их с бизнес-результатами.
Действия:
- Интегрируйте D&A с цифровыми платформами для обеспечения гибкости в масштабах организации.
- Создайте приоритетный портфель инвестиций и отслеживайте его ценность.
- Донесите информацию о значении D&A до заинтересованных сторон, включая руководителей высшего звена.
Результаты: метрики, дашборды и отчеты об отслеживании ценности.
5. Доработка и прогресс
Последний этап направлен на постоянное совершенствование стратегии, ее адаптацию к изменениям в бизнес-среде и появление новых инструментов и возможностей.
Действия:
- Отслеживайте эффективность программы и проверяйте отзывы для ее доработки.
- Развивайте новые навыки и роли по мере развития стратегии.
- Пересмотрите стратегию с учетом новых тенденций, таких как генеративный ИИ, интернет вещей (IoT) и data fabric — это согласованная архитектура управления big data, обеспечивающая централизацию и управление данными в различных системах.
Результаты: обновленные дорожные карты, оценки зрелости и пересмотренные процессы.
CTA: Присоединяйтесь к команде ISsoft!
ISsoft — компания международного уровня, разработчик востребованных IT-решений для рынков США и Европы. ISsoft была основана в 2003 году как дочерняя IT-компания американской корпорации Coherent Solutions Inc. С тех пор ISsoft выросла до более 600 высококлассных специалистов — и это только в Беларуси. А ведь у нас работают офисы по всему миру! Присылайте свои резюме, вам понравится создавать софт с нами.
Краткое описание процесса составления дорожной карты
Каждый этап дорожной карты важен для интеграции аналитики и искусственного интеллекта в основу бизнес-стратегии. Разработанная как итеративная структура, дорожная карта поощряет непрерывное обучение и адаптацию в ответ на технологические достижения. В основе лежит четкое видение и стратегия, согласующие все усилия с приоритетами бизнеса. За ними следует операционная модель, создающая необходимые навыки и инфраструктуру для достижения стратегических целей.
Поэтапный, структурированный подход начинается с определения данных как ключевого трансформируемого актива, а затем переходит к развитию организационной грамотности и готовности к продвинутой аналитике. Ориентированная на данные культура создает долгосрочную ценность, которую подкрепляет этичное и ответственное использование. Большое значение имеет мониторинг воздействия, связывающий инвестиции в аналитику и ИИ непосредственно с бизнес-показателями. Наконец, постоянная доработка стратегии позволяет соответствовать новым технологиям и потребностями бизнеса.
Ключевые вопросы для разработки стратегии
Разработка эффективной стратегии в области ИИ, данных и аналитики начинается с основополагающих вопросов, которые уточняют масштаб инициативы, этапы, руководство и ожидаемые результаты. Ответы на эти вопросы помогут согласовать стратегию с бизнес-целями, обеспечить вовлечение заинтересованных сторон и установить четкие метрики для измерения успеха.
1. Какая сфера охвата инициативы — стратегическая, операционная или управленческая?
Стратегическая инициатива направлена на создание долгосрочной стоимости и преобразование бизнеса, а оперативная — на улучшение повседневных процессов для повышения эффективности. Управление направлено на обеспечение контроля над данными, соблюдение требований и этичное использование.
2. Какие основные этапы и виды деятельности в рамках инициативы по внедрению данных, аналитики и ИИ?
Реализация успешной инициативы в этой области требует структурированного подхода. Каждый этап, от обнаружения до оценки, крайне важен для согласования усилий с бизнес-целями.
- Обнаружение: определение стратегического направления и выявление бизнес-задач.
- Планирование: разработка дорожной карты и распределение ресурсов.
- Исполнение: реализация стратегии, обучение персонала и мониторинг прогресса.
- Управление: обеспечение соответствия данных и их этичного использования.
- Оценка: измерение результатов и доработка стратегии.
3. Какие руководители и команды должны быть задействованы?
Успешная реализация стратегии потребует сотрудничества между различными руководящими и техническими группами.
- Руководитель отделов данных и аналитики (CDAO): руководит разработкой стратегии и ее согласованием с бизнес-целями.
- Главный директор по информационным технологиям (CIO): сотрудничает с технологической инфраструктурой.
- Лидеры по управлению данными: определяют политику безопасности данных и соблюдения требований.
- Инженеры и программисты: создают системы и конвейеры данных.
4. Кто ваши заинтересованные стороны?
Определите внутренних заинтересованных лиц (команды и руководители), полагающихся на данные для принятия решений и оптимизации операций. Включите внешних заинтересованных лиц, на которых влияет стратегия аналитики данных или которые вносят в нее свой вклад. Чаще всего это могут быть клиенты, партнеры или регулирующие органы. Понимание ролей и интересов каждой заинтересованной стороны гарантирует, что их уникальные потребности будут учтены в стратегии.
5. Какие бизнес-результаты требуются для каждой заинтересованной стороны?
Определите целевые результаты для каждой группы. Например, руководители могут уделять первоочередное внимание росту доходов, а операционные команды ставить в приоритет оптимизацию процессов. Подобная согласованность позволяет каждой из заинтересованных сторон увидеть непосредственное влияние инициатив по работе с данными на достижение их целей, будь то экономия затрат, управление рисками или соблюдение нормативных требований.
6. Как стратегия D&A поможет достичь этих целей?
Идентифицируйте конкретные сценарии использования, инициативы и продукты, основанные на данных, которые непосредственно поддерживают цели каждой заинтересованной стороны. Например, предиктивная аналитика поможет отделам продаж лучше предугадывать потребности клиентов.
7. Какие ключевые показатели эффективности (KPI) будут измерять успех?
Установите KPI, отражающие как прогресс, так и результаты. Процент сотрудников, прошедших обучение работы с данными, или количество созданных автоматизированных отчетов могут быть показателями прогресса. Подобные KPI свидетельствуют об уровне внедрения и операционных изменениях в организации. Такие показатели, как рост доходов, сокращение затрат или оценка удовлетворенности клиентов, говорят о влиянии стратегии на достижение бизнес-целей.
Три подхода к D&A
Организации могут использовать дата-аналитику различными способами в зависимости от стратегических приоритетов. D&A могут работать как движущая сила инноваций, инструмент для поддержки бизнес-результатов или повышения доступности данных. Каждый подход играет свою роль в развитии компании.
D&A как инструмент
Такой подход нацелен на создание широких возможностей для заинтересованных сторон. Результатом будет постоянно действующая платформа, доступная в любое время всем сотрудникам организации.
Ключевые показатели успеха:
- доступность платформы,
- простота и скорость доступа к данным,
- время, затрачиваемое на интеграцию новых источников данных или API.
D&A как вспомогательное средство
Данный метод решает бизнес-задачи путем разработки специализированных решений. Главным результатом являются целевые улучшения бизнес-процессов.
Ключевые показатели успеха:
- Бизнес-показатели KPI, такие как повышение коэффициента конверсии, экономия затрат за счет предиктивного обслуживания или повышение эффективности выявления мошенничества.
- Четкая связь между инициативами D&A и бизнес-результатами.
D&A как драйвер
Подобный подход приводит к генерации новых бизнес-идей, выявлению альтернативных источников дохода и разработке дальновидных решений.
Ключевые показатели успеха:
- Доля усилий, дающих трансформационные идеи, в сравнении с оптимизацией или отсутствием идей.
- Новые доходы, полученные в результате инициатив D&A.
Лучшие практики стратегии анализа данных
Внедрение D&A стратегии помогает организациям использовать весь потенциал своих данных. Однако для успешного внедрения важно следовать лучшим практикам, которые соответствуют как бизнес-целям, так и технологическим достижениям.
Начинайте с малого, масштабируйте быстро: пилотные проекты демонстрируют ценность до полного развертывания.
Сотрудничество между отделами: привлекайте бизнес-подразделения, IT-отделы и команды по работе с данными для обеспечения целостного подхода.
Демократизация данных: сделайте данные доступными для всей организации, что простимулирует инновации.
Регулярный анализ и адаптация: постоянно совершенствуйте стратегию с учетом изменений в бизнесе и технологиях.
Возможности, связывающие стратегию данных с операциями
Для успешной реализации стратегии D&A необходимо соединить стратегическое видение с повседневной деятельностью. После того как определены «почему» и «что», организации должны сосредоточиться на «как», выбрав соответствующую операционную модель и оценив возможности, необходимые для реализации стратегии.
Тщательная оценка возможностей помогает выявить текущие сильные стороны и недостатки организации. Сюда входит оценка управления и навыков работы с данными. В качестве инструмента оценки подойдет Gartner IT Score. Более 2 000 контрольных показателей были разработаны для того, чтобы помочь IT-директорам расставить приоритеты и улучшить работу функций.
Исследование Gartner CDAO 2022 года показало, что низкая грамотность в области данных является основным препятствием на пути к успеху, что подчеркивает значение инвестиций в развитие навыков работы с данными.
Распространенные ошибки и способы их избежать
При реализации стратегии дата-аналитики организации часто сталкиваются с проблемами, которые могут подорвать успех данной инициативы. В этой главе приводятся популярные подводные камни и практические рекомендации по их предотвращению.
Подводный камень: отсутствие четких целей. Как избежать: начните с четких целей и регулярно проверяйте их соответствие
Подводный камень: недооценка качества данных. Как избежать: инвестируйте в управление данными и мониторинг их качества.
Подводный камень: игнорирование управления изменениями. Как избежать: разработайте надежный план управления изменениями с коммуникацией
Подводный камень: перегрузка стратегии. Как избежать: сосредоточьтесь на инициативах с высокой отдачей, обеспечивая постепенное повышение ценности.
Подводный камень: отсутствие квалифицированного персонала. Как избежать: инвестируйте в обучение или наймите квалифицированных специалистов по работе с данными
Подводный камень: плохое управление данными. Как избежать: внедрите четкие политики управления доступом и безопасностью.
Подводный камень: фокусировка на технологиях, а не на потребностях. Как избежать: убедитесь, что выбор технологий обусловлен потребностями бизнеса.
Подводный камень: неспособность к итерации и адаптации. Как избежать: регулярно обновляйте стратегию, чтобы оставаться в соответствии с развивающимися тенденциями.
Экспертиза ISsoft в дата-аналитике
Дата-инженеры ISsoft преобразуют неструктурированные данные различных форматов из множества источников в эффективную систему хранения. Это упрощает принятие взвешенных бизнес-решений.
Наши аналитики и инженеры изучают бизнес клиента для разработки индивидуальной дата-стратегии. Многолетний опыт ISsoft, подкрепленный современными технологиями, позволяет предоставлять широкий спектр D&A услуг. Обращайтесь, и мы поможем разработать эффективную дорожную карту стратегии данных.
Почему клиенты выбирают нас
- 17-летний опыт работы в дата-аналитике
- Разработка индивидуальных решений
- Точность данных для обоснованных решений
- 95% довольных клиентов.
