5 вопросов, которые следует задать себе перед запуском аналитического проекта

A sad Caucasian businessman with question mark over his head showing that he is in a big trouble. . A contemporary style with pastel palette, soft blue tinted background. Vector flat design illustration. Horizontal layout with text space in right side.

В условиях экономического кризиса и растущей конкуренции удерживать позиции на рынке среднему и даже крупному бизнесу очень непросто.

Руководители стараются оптимизировать затраты, совершенствуют маркетинговые стратегии и ищут новые пути решения проблем.

Многие возлагают надежды на аналитические проекты и рассматривают возможность внедрения технологий Big Data.

Большие данные или Big Data (BD) — совокупность аналитических подходов и технологий, позволяющих обрабатывать и извлекать полезные для бизнеса знания из больших объемов разрозненных данных.

Понятие “большие” в этом случае совершенно субъективно: в зависимости от масштаба бизнеса, данных может быть как 10 гигабайт, так и 10 терабайт. Поэтому более уместно характеризовать их не как “большие”, а как “постоянно растущие” – именно в этом заключается основная идея BD.

Тем временем десятки компаний тратят годы, выделяют огромные бюджеты на не окупающие себя проекты. Дело в том, что зачастую руководители принимают решение о внедрении Big Data слишком поспешно, не оценив готовность бизнеса к масштабным трансформациям.

Мы составили список из 5 вопросов, которые помогут понять, готова ли ваша компания стать data-driven.

1. Есть ли у вас бизнес-кейс?

Пожалуй, самая большая ошибка руководителей при внедрении аналитики — непонимание или незнание конечной цели:

Какую проблему призван решить проект Big Data? (например, проблему недостачи товаров на складе)

Какова реальная выгода от реализации проекта? (например, сокращение недостачи на 5% сэкономит компании N тысяч/миллионов долларов).

Релевантны ли ваши данные?

Важно понять, какие данные и из каких источников вы получаете. Способны ли они решить поставленную задачу?

Например, достаточно ли информации поступает со склада, чтобы справиться с проблемой недостачи: регистрируются ли в электронной системе (допустим, в 1C) расходные и приходные накладные, перемещения по складу, возвратные ордеры и т.д?

3. Где и в каком формате вы храните данные?

Вне зависимости от типа данных, с которыми вы работаете (структурированные или неструктурированные), они должны храниться в одном месте и иметь единый формат. Для этого необходимо интегрировать данные в информационную систему компании. Подробнее об интеграции данных читайте здесь.

4. Есть ли у вас алгоритмы для анализа?

После того, как вы определили конечную цель, подобрали релевантные источники и создали единое хранилище данных, вам предстоит выбрать или разработать собственный алгоритм для их анализа. Типичные проблемы можно решать с помощью готового ПО. Если же стоящая перед вами задача нестандартна, придется обратиться за помощью к специалистам (штатным или внештатным – зависит от обстоятельств, целей и возможностей компании).

5. Вы протестировали свой проект?

Даже на этом этапе не стоит спешить приступать к глобальной реализации проекта. Попробуйте построить его прототип, протестировать задумку в миниатюрных масштабах. Если все сделано правильно, даже тестовый проект должен дать видимый результат.

Автор публикации

не в сети 1 месяц

Мария

Комментарии: 0Публикации: 6Регистрация: 01-03-2017

Вам также может понравиться

Добавить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован.

закрыть

Поделиться

Отправить на почту
закрыть

Вход

закрыть

Регистрация

+ =
Авторизация
*
*

Login form protected by Login LockDown.


Регистрация
*
*
*
*
Генерация пароля