Сьогодні компанії здатні збирати, обробляти та аналізувати велику кількість різноманітних даних. З одного боку, великі дані дають бізнесу кращу інформацію та дозволяють їм приймати більш обґрунтовані стратегічні рішення. З іншого боку, управління великими даними створює нові проблеми та при неправильному використанні завдає більше шкоди, ніж користі.
У цій статті висвітлюються ключові проблеми пов’язані з великими даними та обговорюються можливі рішення цих проблем.
Погано оцінена економічна ефективність
Великі дані – це новий тренд у світі бізнесу. І схоже, що всі організації, включаючи середні та малі компанії, хочуть ним скористатися.
Досить часто організації сліпо слідують цьому тренду – вони вибирають великі дані, не маючи чіткого розуміння того, скільки їм це буде коштувати та чи можуть вони собі це дозволити. Вони витрачають багато грошей на впровадження великих даних, але в кінцевому підсумку вони не отримують очікуваної віддачі від своїх інвестицій.
Як можна вирішити цю проблему?
Правда полягає в тому, що вам не потрібно впроваджувати великі дані лише тому, що це роблять інші компанії. Перш ніж приймати рішення, слід розглянути плюси та мінуси. По-перше, ви повинні відповісти на питання: «Яку користь принесуть великі дані моїй компанії?». По-друге, ви повинні оцінити витрати на створення великих даних:
-
Ціна програмного забезпечення, яке ви будете використовувати для керування та аналізу даних
-
Вартість зберігання даних
-
Заробітна плата інженерів з обробки даних
-
Інші супутні витрати
Бізнес це про заробіток грошей. Тому вам слід порівняти оцінені витрати на включення великих даних із прогнозованим прибутком. Якщо ви не впевнені, що використання великих даних допоможе вашій компанії заробляти більше грошей у довгостроковій перспективі, вам слід відмовитися від цього.
Дефіцит спеціалістів, як працюють з даними, аналітиків та інженерів
Великі дані є відносно новою галуззю, але вона швидко розвивається. За статистикою, 71% компаній (середніх та великих) наразі використовують аналітику великих даних або планують це зробити.
Проблема в тому, що на ринку праці не вистачає спеціалістів з аналізу даних, щоб задовольнити зростаючу потребу. Сьогодні кількість вакансій, пов’язаних із наукою про дані, втричі перевищує кількість тих, хто шукає роботу. Це означає, що компанії жорстоко конкурують, намагаючись залучити найкращі таланти.
Як можна вирішити цю проблему?
Компанії не повинні витрачати свої ресурси на підбір експертів із досвідом роботи понад 7 років. Професіоналів, які відповідають цій вимозі, не так багато.
Організації повинні зосередитися на залученні молодих спеціалістів, які вже завершили кілька великих проєктів. Вони мають базовий досвід і з ентузіазмом ставляться до нових складних завдань.
Великим компаніям також варто розглянути можливість навчання своїх нинішніх працівників. Дешевше та легше навчити члена команди новим навичкам, ніж шукати та наймати спеціаліста з даних на конкурентному ринку.
Відсутність культури, заснованої на даних
Інженери з обробки даних — не єдині командні гравці, які повинні добре володіти основними поняттями. Кожен, хто працює в компанії, повинен знати, що таке масивні дані, чому ними потрібно керувати і як це приносить користь бізнесу. Інакше управління великими даними не працюватиме ефективно – співробітники, ймовірно, забудуть створити резервну копію важливих даних або неправильно використають сховище бази даних.
Іншими словами, якщо ви хочете використовувати всі переваги бізнес-даних, вам потрібно створити культуру, засновану на даних. Ви повинні не тільки найняти інженера-програміста та архітектора даних, але й заохочувати всіх у вашій команді отримати знання в цій галузі.
Як можна вирішити цю проблему?
Компанії можуть організовувати для своїх співробітників семінари та майстер-класи з великих даних. Семінари можуть проводити топ-менеджери, спеціалісти з даних або запрошені доповідачі. Вони можуть відбуватися онлайн або офлайн, залежно від потреб компанії та уподобань співробітників.
Фото Campaign Creators на Unsplash
Наявність «поганих даних»
Коли справа доходить до управління великими даними, аналітики стикаються з проблемами визначення та виключення так званих «поганих даних» з бази даних. Погані дані – це будь-які повторювані, відсутні, неточні дані або дані, які надходять із застарілих та ненадійних джерел. Якщо погані дані не виявити завчасно, це може спричинити неточність в аналізі даних і призвести до неправильних стратегічних рішень. Кожен неправильний запис у базі даних може коштувати компанії від кількох доларів до кількох сотень або навіть тисяч доларів.
Як можна вирішити цю проблему?
Щоб вирішити цю проблему великих даних, компанії повинні вибрати та використовувати правильні інструменти та програмне забезпечення. Використовуючи передові технології, компанії можуть покращити процеси збору, агрегації та аналізу даних та в кінцевому підсумку досягти кращих результатів. Якщо компанія не може знайти рішення, яке відповідає її потребам, їй слід скористатися консультаційними послугами, щоб отримати професійну консультацію.
Обмежений доступ
Деякі топ-менеджери та керівники команд помилково вважають, що вони єдині люди, які повинні використовувати аналітику даних. Але насправді було б розумніше ділитися даними з більш широкою командою та зацікавленими сторонами. Це чудовий спосіб переконатися, що кожен працівник має однаковий погляд на бізнес, і вся команда працює над єдиною ціллю.
Крім того, обмін даними вважається ефективним інструментом для полегшення прийняття рішень «знизу вгору». Це покращує комунікацію та дає всім працівникам право голосу у стратегічному плануванні компанії.
Як можна вирішити цю проблему?
Менеджери повинні проаналізувати всі наявні дані та визначити ті, які приносять найбільшу користь для розвитку компанії. Відповідна інформація має бути об’єднана та розміщена в одному документі, наприклад, у звіті чи презентації PowerPoint. Найважливіші дані мають бути виділені та візуалізовані.
Крім того, варто підкреслити, що дані повинні бути представлені в простій та лаконічній формі. Наприклад, якщо ви збираєтеся поділитися звітом з командою маркетингу, командою управління продуктом та командою підтримки клієнтів, вам слід написати звіт мовою, яку зрозуміють ті, хто не є спеціалістами з обробки даних.
Підведення підсумків
Великі дані характеризуються великим обсягом, швидкістю, різноманітністю та правдивістю, тому не дивно, що вони створюють численні проблеми для бізнесу. Хороша новина полягає в тому, що компанії можуть подолати ці проблеми, вибравши правильну стратегію.
Ви хочете зробити свою компанію більш орієнтовану на дані? Інвестуйте в ефективні інструменти управління даними та навчання співробітників. Це дозволить отримати конкурентну перевагу та досягти видатних результатів у довгостроковій перспективі.