Анализ данных для бизнеса
Сегодня аналитика играет значимую роль в любом бизнесе, ведь она становится инструментом, который помогает не просто развить свой продукт, но и выстоять в конкурентной борьбе. Именно поэтому все крупные холдинги уже давно перешли с традиционных методов аналитики на современные способы работы с информацией.
Систематизация данных позволяет перенести большинство бизнес-процессов в одну плоскость, упрощая жизнь менеджеров и сотрудников, тем самым также повышая эффективность кампаний и снижая риск ошибочных решений.
Во многих отечественных фирмах существенная часть бюджета уходит на анализ данных. Эта цифра так или иначе меняется в зависимости от отрасли, общей направленности и сферы применения инструментов. Значимым спросом работа с данными пользуется у нацеленных на развитие фирм, особенно в сфере ритейла, телекоммуникаций и банковского дела.
Говоря об анализе данных, мы непременно сталкиваемся со стереотипами, не подтвержденными реальным опытом. Например о том, что заинтересованность во взаимодействии с данными — отличительная черта крупного бизнеса, хотя на самом деле значимую роль здесь играет не его размер, а маржинальность. Здесь можно обратить внимание на фэшн-сегмент и продавцов электроники, маржа которых равна 70% и 10% соответственно. Если в первом случае можно допускать ошибки с закупкой, ценой и уценкой и при этом не уйти в минус, то во втором необходима качественная работа с данными для снижения рисков.
«Три кита», служащие основанием для анализа – это экспертное мнение, эконометрика и ML-технологии. Каждый из них может снизить долю ошибок на 50%, 30% и 15% соответственно. При этом, например, эконометрические методы аналитики улучшают результаты, не требуя значительных вложений. Так линейная регрессия выявляет неочевидные факторы, оказывающие влияние на ту или иную метрику.
Здесь можно обратить внимание на фэшн-сегмент и продавцов электроники, маржа которых равна 70% и 10% соответственно. Если в первом случае можно допускать ошибки с закупкой, ценой и уценкой и при этом не уйти в минус, то во втором необходима качественная работа с данными для снижения рисков. «Три кита», служащие основанием для анализа – это экспертное мнение, эконометрика и ML-технологии. Каждый из них может снизить долю ошибок на 50%, 30% и 15% соответственно. При этом, например, эконометрические методы аналитики улучшают результаты, не требуя значительных вложений. Так линейная регрессия выявляет неочевидные факторы, оказывающие влияние на ту или иную метрику.
Для каждого холдинга, который решил перейти к анализу данных, для начала стоит ответить на вопрос о целесообразности использования data-driven подхода. «Умная» обработка данных – это средство, которое помогает справиться с конкретными задачами в том или ином бизнес-процессе. Первым шагом будет оценка процессов на предприятии, для этого нужно разобраться в их стоимости и сформулировать гипотезы по их улучшению. Если вы убедились, что нуждаетесь в аналитике, можно приступать к выбору инструментов. Между этими блоками существует последовательная связь, поэтому невозможно прибегать к одному уровню, минуя остальные. Это является наиболее распространенной ошибкой любого бизнеса при работе с данными. Разумеется, эксперименты – это важная часть, ведь смелые и актуальные тактики помогают развивать бизнес, но нарушение четкой последовательности в процессе перехода к data-drive может привести к убыткам.
Прогнозная аналитика позволяет предположить, что произойдет в будущем.
К описательной аналитике можно отнести разные BI-системы, отчетность, отслеживание отзывов и эмоционального состояния работников, все это поможет найти ответ на вопрос, что происходило в прошлом и происходит в настоящем.
И, наконец, цель ассистивной аналитики – ответить на вопрос «что нужно сделать, чтобы клиент принял нужное решение».
Предписательная аналитика даст ответ на вопрос о том, что нужно сделать.
К анализу данных требуется внимательный подход, при котором вы сможете получить из него максимум.
Также в анализе можно выделить фундаментальные принципы.
Исследование предприятия и его рассмотрение как системы;
Разбор протекающих процессов;
Принятие решений по поводу эффективности методов и процедур;
Выбор периодичности для обработки данных;
Агрегирование выводов анализа;
Оценка влияния выявленных показателей на бизнес в целом;
Сопоставление нынешнего и предыдущих анализов.
В отличие от многих других процессов, в обработке данных есть четкий порядок, который принято называть базовым циклом.
Первым делом необходимо утвердить рабочий план.
Далее происходит определение границ проекта, а также выявляются проблемы, требующие вмешательства.
После этого профессионалы в области data-driven находят первопричину этих проблем.
С помощью и поддержкой аналитиков команда приступает к разработке решений.
Одним из важных этапов считается непосредственное построение, тестирование и внедрение разработок, основанных на форкастинге данных.
Заключительным этапом выступает оценка после внедрения.
Рано или поздно перед компанией встает вопрос: стоит ли прибегать к самостоятельной работе с данными или целесообразнее будет обратиться за помощью к специалистам. Сам по себе анализ данных предполагает взаимодействие с огромным потоком информации, которая поступает из различных источников. На ее обработку может уйти немало времени и ресурсов, поэтому для большинства предприятий наиболее экономически выгодным решением будет привлечение внешних исполнителей, которые обеспечат грамотный синтез информации. У специалистов аутсорсинговых фирм могут найтись инновационные и креативные решения, которые помогут организации оставаться конкурентоспособной.
Интеллектуальный анализ и бизнес-аналитика
Говоря о работе с данными, стоит также развести эти два понятия. Несмотря на то, что очень часто их не разделяют, они служат для достижения разных целей. Основной задачей бизнес-аналитики считается поиск и визуализация информации, а интеллектуальная аналитика помогает принимать эффективные решения, способствующие развитию компании, на основе полученных данных. Первое будет полезно тем, кто хочет визуализировать будущую эффективность предприятия и управлять необработанными данными для прогнозирования и создания бизнес-событий. Второе — более современный способ, с его помощью вы сможете обозначить ориентиры на будущее и обеспечить эффективное функционирование организации. Основная систематизация данных предполагает их разделение на составные части; главная задача аналитики заключается в получении достоверной информации, которая помогает принимать не просто правильные, но и эффективные тактики для развития бизнеса. Экспертами условное разделение задач происходит на несколько групп.
При более детальном рассмотрении можно выделить следующий набор проблем, которые решает работа с данными:
Современные холдинги все больше прибегают к внедрению BI для обработки данных. Они несут в себе массу преимуществ для разных направлений, поэтому представляют интерес не только для крупных, но и для небольших организаций. На это также влияет появление на рынке доступных по стоимости предложений. Благодаря BI вы сможете принимать стратегические решения, которые помогут предприятию достигнуть успеха. Фактически у систем работы с данными есть несколько значимых плюсов.
Возможность увеличить доход благодаря своевременному запуску кампаний и заключению сделок.
Оптимизация ассортимента и точный выход на целевую аудиторию, что влечет за собой увеличение прибыльности.
Повышение показателя удовлетворенности клиентов за счет более качественных и выгодных предложений.
Обработка данных – придется как нельзя кстати для тех, кто хочет сэкономить; этому поспособствует оптимизация производства и совершенствование протекающих процессов.
Для более точной оценки перспектив обратимся к показателю ROI (return on investment), который позволяет разницу между экономическим эффектом от внедрения BI и инвестиций в него. Опыт взаимодействия с партнерами показывает, что такой сервис окупается в среднем в 2,5 раза.
За все время нахождения на рынке IT-технологий мы помогли десяткам партнеров достичь больших высот в реализации поставленных целей. В том числе наши специалисты имеют большой опыт в обработке данных. Мы предлагаем вам ознакомиться с успешно завершенными кейсами:
«Deco Systems» предлагает разнообразие продуктов для взаимодействия с данными и дальнейшего прогнозирования.
«Deco Systems» за время своего существования на рынке зарекомендовала себя, как надежный партнер, который поддерживает своих клиентов в реализации сложных задач по разработке заказного программного обеспечения. Одним из ключевых наших направлений является создание и интеграция качественных BI-систем для бизнес-аналитики и работе с данными.
Специалисты DecoSystems обладают экспертизой в самых передовых технологических практиках
Составление отчетности компании: подходы и рекомендации
Минусы работы с Big data
Финтех
Оставьте контактные данные и мы свяжемся с вами в ближайшее время
Отправить
Пн-Пт 09:00-18:00
Я даю свое согласие на обработку персональных данных
