Дмитрий Грязнов: Бизнес должен ставить задачу ИТ-службе, а не наоборот

Как окупить вложения в проекты Big Data? С чего начать? Эти и другие вопросы мы адресовали CEO Dell Украина Дмитрию Грязнову.

— Дмитрий, как Вы считаете, готов ли отечественный бизнес к внедрению решений Big Data?

— Это вопрос аналитической зрелости. Я думаю, что относительная готовность рынка довольно низкая. Безусловно, есть компании, внедрившие аналитические технологии, но это скорее исключение, чем правило, так как культура работы с данными у нас все еще отстает. Западный мир очень давно понял, что данные являются валютой, и эффективная работа с ними открывает очень многие двери.

— С какими трудностями может столкнуться компания при внедрении аналитических технологий?

— Трудности очевидны: процесс может оказаться дорогостоящим и не принести ожидаемого успеха. Прежде чем начинать это непростое путешествие нужно определиться, чего мы хотим достичь, какие метрики являются ключевыми.

Умозрительно цель ясна — да, из данных можно получить некие сведения, позволяющие принять правильные решения. Но основные риски связаны с тем, чтобы не попасться на ажиотаж вокруг темы Big Data. Также необходимо помнить — фрагментарный подход, отсутствие стратегии приводят к непроизводительным затратам.

— Вы сказали, что процесс может оказаться дорогостоящим…Как посчитать реальную пользу от вложений в проекты с использованием больших данных? И в чем ее измерить?

— Если изначально вы правильно поставите цели и определите пресловутый KPI, то сумеете оценить возникшую разницу. Иногда она может быть не такой, как вы хотели, или вовсе отрицательной. Как правило, это последствия фрагментарного подхода, отсутствия стратегии. Поэтому важно понимать, что вы собираетесь мерить, каковы показатели на текущий момент. Компания Dell помогает разобраться в таких вопросах, разработать целостный подход. Мы имеем большой опыт в этой сфере, так как данные — наш профиль.

— Если я правильно понимаю, для каждой компании подход и метрики индивидуальны?

— Абсолютно верно. Дело в том, что начальная точка разная для разных компаний. Очень важным элементом является оценка окружения, в котором находится организация. Конечная цель (если речь идет о бизнесе) — это увеличение прибыльности, успешность. Подходы могут отличаться, несмотря на то, что основные шаги одинаковы.

— Можете перечислить эти шаги?

— Первое — достижение взаимопонимания между бизнесом и ИТ-службой. Бизнес должен ставить задачу ИТ, а не наоборот. Второе — построение грамотной ИТ-стратегии, позволяющей масштабировать решения, платформы, бизнес-структуры. Здесь важно учитывать изменяющиеся требования. Если в таких условиях вы выбрали немасшабируемый, негибки путь,  придется привносить дополнительные элементы, что приведет к удорожанию проекта.  

Третье — способность высвободить внутри компании интеллектуальные ресурсы и обеспечить их необходимыми данными, так как конечные решения принимают люди, а не машины.Системы помогают в этом, дают некие модели. Если у бизнес-команд есть доступ к целостным и многообразным данным, вероятность принятия правильного решения гораздо выше.

— Давайте поговорим об интеллектуальных ресурсах. Что и в каких случаях для компании лучше — нанимать внешних консультантов или создавать собственный Data Science отдел?

— Я абсолютно уверен, что в полной изоляции от рынка, от решений, работающих в этой области, компания не может воплотить успешный проект. Дело в том, что люди, занимающиеся проблематикой Big Data, уже допустили некоторые ошибки и сделали определенные выводы, то есть прошли этот путь до вас. В теории project-менеджмента всегда есть команда, находящаяся на стороне заказчика и на стороне консультанта. То есть процесс должен быть двунаправленный. Глубина вовлечения тех или иных консультантов может варьироваться, но обойтись своими силами здесь невозможно. При правильном подходе нужно использовать тестовый гибрид и вообще лучшее, что есть на рынке на данный момент. Это могут обеспечить компании, которые давно и систематически работают в этой области.

— По Вашим наблюдениям, какие отрасли сейчас лидируют по использованию Big Data?

— Безусловно, финансовая отрасль должна быть этим обеспокоена, поскольку объем данных очень большой, и эффективная аналитика может дать новое дыхание финансовым рынкам и банкам. Ситуация сегодня сложная, времена меняются, постоянно появляются новые услуги и сервисы небанковского характера, что создает серьезную угрозу для традиционного банковского бизнеса.

Но я бы не ограничивался конкретной отраслью. Заниматься аналитикой может любая отрасль, располагающая большим объемом данных. Конечно же, это ритейл — зная то, как мы покупаем, как это связано с какими-то внешними факторами, магазины могут более взвешено делать предложения. Это и агропромышленный сектор — анализировать можно все: вредителей, почву, погодные условия  и т.д. Так что применять аналитику может любая компания, накопившая определенное количество данных, фиксирующая транзакции или другие события.

— Над какими перспективными направлениями сейчас работает компания Dell?

— Безусловно, мы работаем на гребне технологий. Big Data является частью нашей глобальной стратегии. Мы обладаем технологиями эффективной аналитики (например, продукт Dell Statistica), управления данными и рядом других инновационных технологий: инфраструктурными решениями, аппаратным обеспечением. То есть это целостная картина технологий и продуктов, с помощью которых заказчики могут воплотить проекты Big Data и, самое главное, быть в этом успешными.

Лариса Шурига, DataReview

Добавить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован.

закрыть

Поделиться

Отправить на почту
закрыть

Вход

закрыть

Регистрация

+ =