6 тенденций в анализе данных и их применение в бизнесе

Это также показывает, что анализ данных уже хорошо развит во многих компаниях. Обобщим следующие шесть тенденций в этой области:

1. Визуализация

Самый лучший анализ данных бесполезен, если его интерпретация терпит неудачу. Одной из задач является преобразование данных в конкретные рекомендации к действию. Распространение этой информации по всей компании через публичное облако, ее «демократизация» и упрощение для понимания не менее важны.

Понятно, почему: цель, ориентированная на данные, может быть достигнута только в том случае, если не только специалисты по данным или маркетологи в компании понимают ценность и важность анализа данных. Вся компания должна иметь и продвигать грамотность в отношении данных. Визуализация данных может очень помочь в этом.

2. Аналитика по запросу и в реальном времени

Анализ данных, рекомендации и вытекающие из них меры все чаще выполняются в кратчайшие сроки, в идеале даже в режиме реального времени. Не только визуализация помогает с быстрой интерпретацией данных. Даже на информационных панелях, в которых консолидированы все операционные данные, релевантные данные компании всегда доступны по запросу и могут быть переданы всем операционным отделам или внешним заинтересованным сторонам или быстро преобразованы в отчеты.

3. Маленькие данные вместо больших

В течение многих лет компании — ключевое слово Big Data — занимались только сбором данных. Следующий шаг был в первую очередь связан с обработкой агрегированных данных с точки зрения бизнес-понимания. Тем временем растет осознание того, что искусственный интеллект (ИИ) и интеллектуальная аналитика бесполезны, если процессы оценки основаны на «нечистых» данных. Компании, которые осознают ценность данных знают, что данные требуют дополнительных усилий для их обслуживания. Однако усилия и ответственность, которые компании несут в результате владения данными, часто недооцениваются.

Плохие данные, такие как устаревшие, неточные и неполные данные, снижают качество выводов, полученных в результате анализа данных, тем самым создавая дополнительную работу.

4. Рассказывание историй на основе данных с помощью ИИ

Данные не имеют большого значения, если выводы, полученные из них, плохо реализованы. Вот где пригодится рассказывание историй на основе данных: эта коммуникативная концепция переводит абстрактные данные в яркие истории и, таким образом, может доносить тенденции до сотрудников способом, выходящим за рамки простых оценок и визуализаций. Лица, принимающие решения, и аналитики могут использовать истории данных, чтобы выделить важные тенденции, изменения, ключевые показатели эффективности и показатели, чтобы ускорить процессы принятия решений на основе данных и четко увидеть, какие следующие шаги могут быть логичными.

Рассказывание историй на основе данных с помощью ИИ может использовать целостный анализ данных для автоматического создания историй из данных.

5. Анализ данных становится все более и более ориентированным на командную работу и бизнес

Аналитика данных все больше становится дисциплиной, выходящей далеко за рамки чистой науки о данных, то есть простого сбора и обработки данных. На этом фоне процессы анализа данных объединяют все большее количество ролей и специалистов. Конечно, аналитики данных все еще имеют свое место в этой структуре. Однако они все чаще работают с заинтересованными сторонами бизнеса, которые определяют, какие данные действительно важны и должны использоваться.

Стратеги данных также играют важную роль в этом процессе, работая с архитекторами данных, чтобы решить, какие варианты использования имеют отношение к анализу. Дата-инженеры приводят необходимые данные в соответствующий формат.

6. Анализ данных на тестовом стенде: насколько хорошо работают прогнозы?

Если прогнозы на основе анализа данных не соответствуют действительности, анализ данных подвергается проверке. Помимо методологии анализа, одной из причин таких отклонений может быть недостаточное качество данных из-за неполных, избыточных или устаревших данных. Прогнозы, основанные на неверных данных, могут не только повести корпоративных стратегов в неверном направлении, но и привести к огромным затратам.

Поэтому для компаний важно не только фундаментально поддерживать анализ данных и ориентированность на данные, но и критически ставить под сомнение качество данных, если в прогнозах есть заметные отклонения.