Данные и аналитика становятся ключевыми составляющими успеха в деловой деятельности. Консультационная фирма Gartner прогнозирует ( https://www.gartner.com/smarterwithgartner/why-data-and-analytics-are-key-to-digital-transformation/ ), что в течение следующих двух лет 90% бизнес-стратегий будут включать как данные, так и аналитика в качестве своих важнейших компонентов.
Управляющий директор по информационным технологиям компании Pace Harmon Рахул Сингх (Rahul Singh, http://www.paceharmon.com/our-leadership-team/rahul-singh.html ) считает, что «в основе большинства усилий по цифровой трансформации лежит именно способность анализировать огромные объемы структурированных и неструктурированных данных с целью извлечения знаний и понимания сущностных причин и взаимосвязей, часто в режиме реального времени - поскольку такое понимание, полученное посредством анализа больших данных, используется в качестве движущей силы перевода в электронно-цифровой вид и автоматизации рабочих процессов» (см. https://enterprisersproject.com/article/2020/8/how-big-data-aids-digital-transformation ).
По словам Сингха, «сочетание данных интернета вещей (IoT), возможностей аналитики больших данных и цифровой трансформации позволяет компаниям не только приспосабливаться в режиме почти реального времени к потребностям клиентов, но также и прогнозировать поведение своих клиентов в будущем».
Цифровая трансформация - это инструмент, который коммерческие организации могут использовать для того, чтобы сделать возможным получение аналитической информации на основе данных. Есть четыре области, в которых коммерческие компании, согласно оценке, данной специализирующейся на деловой аналитике американской фирмой Qlik (см. https://www.qlik.com/us/-/media/files/resource-library/global-us/register/ebooks/eb-top-4-roi-areas-for-data-driven-transformation-en.pdf ), могут окупить свои инвестиции в более качественные данные и аналитику:
- Более глубокое понимание клиентов - Профиль потребностей пользователей и соответствующих тенденций может помочь коммерческим организациям «настроить» уровень обслуживания клиентов, продукты и цепочки поставок таким образом, чтобы обеспечить удовлетворение этих потребностей;
- Переконструированные процессы - Выявление и замена рабочих процессов с целью достижения большей эффективности, снижения затрат и организации более быстрых циклов;
- Выявление новые деловых возможностей - Данные могут быть использованы для определения тенденций и помощи коммерческим организациям в расстановке приоритетов и принятии стратегических решений;
- Разработка оптимизированных стратегий - данные могут помочь коммерческим организациям в моделировании возможных сценариев с целью определения тех их них, которые позволяют максимизировать потенциальные выгоды и минимизировать риски.
Дик Вейсингер (Dick Weisinger)
Мой комментарий: Это, в общем-то, достаточно типичное похвальное слово данным, большим данным и аналитике. В то же время я всё чаще задумываюсь о том, почему мы в таком контексте всё время говорим о данных, а не об информации, представленной в форме, удобной для машинной обработки?
В международном сообществе существуют две трактовки понятия «данные». Если следовать той из них, согласно которой данные являются представлением информации (т.е. данные являются подмножеством осмысленной информации) – то всё вроде бы и ничего.
Но существует другая популярная трактовка, нашедшая отражение в многочисленных определениях стандартов ИСО и наших ГОСТов, согласно которой данные – это просто некие коды, которые становятся информацией лишь тогда, когда им тем или иным образом придаётся смысл (т.е. информация является подмножеством данных). В таком случае понятие «аналитика данных» вообще оказывается бессмысленным! :)
Источник: блог компании Formtek
https://formtek.com/blog/digital-transformation-data-and-analytics-are-essential-elements/
Комментариев нет:
Отправить комментарий