Истории Давида и Голиафа уже много сотен лет, однако для маленьких компаний, сражающихся «за место под солнцем» с крупными конкурентами, она по-прежнему актуальна. Сегодня у малого и среднего бизнеса появилось новое оружие: интеллектуальный анализ данных (ИАД) или data mining.
Data mining: ключ к новым возможностям
Каждый день мы слышим новые истории успеха от предприятий, использующих интеллектуальный анализ данных. Полицейское управление Санта-Круз в Калифорнии анализирует события, происходившие в прошлом, для предсказания преступлений в будущем. Специалисты из сферы здравоохранения также прибегают к методам ИАД, чтобы спрогнозировать вспышки тех или иных заболеваний.
В своей новой книге «Проснись или умри» (англ. Wake Up Or Die) исполнительный директор маркетингового агентства Fresh Intelligence Коррин Сэндлер пишет, что компании могут найти конкурентное преимущество в своих собственных данных, а также в данных других людей.
«Это технология, которая преобразует исходные данные в актуальную и полезную информацию. Она является ключом к новым возможностям», — поясняет Сэндлер.
Data mining: путь к успеху
Data mining — далеко не новая тема. Крупные компании собирали и анализировали данные в течение многих десятилетий. Теперь же, утверждает г-жа Сэндлер, благодаря низкой стоимости технологий и более широкому доступу к данным, практиковать интеллектуальный анализ данных могут и небольшие организации.
Многие из них используют простые инструменты, вроде Microsoft Access или Excel, однако такие программные продукты, как LogiAnalytics, SAS или SPSS открывают перед пользователями гораздо большие возможности.
Крупная сеть ресторанов (пожелавшая остаться неназванной) провела анализ бизнес-данных с целью спрогнозировать рост цен на продукты питания, чтобы внести коррективы в меню. Проведенные исследования действительно оказались эффективными.
ИАД особенно выгоден компаниям, которые уже имеют определенный массив внутренних данных: информацию о продажах и взаимодействии с клиентами. В сочетании с внешними данными эта информация может стать двигателем прогресса для бизнеса, считает вице-президент по прогнозной аналитике компании Monster Жан-Поль Иссон. Конечно, Monster – далеко не маленькая организация, однако Иссон имел опыт развития ее канадского филиала в 2006 году — тогда там работали не более 200 человек.
Изучить конъюнктуру рынка в Канаде, где около полутора миллиона компаний работают в сфере продаж — задача не из простых, говорит Иссон. «97% из них насчитывают не более 20 сотрудников, — рассказывает он. — Вы не можете позволить себе оказаться где-то в хвосте».
Иссон использовал сочетание внутренних и макроэкономических данных, взятых из различных источников, включая Статистическое управления Канады. Провести анализ ему помогло программное обеспечение фирмы SAS. В результате прибыль компании только за первый год выросла на 27%.
С чего начать?
Такие показатели привлекательны для любого бизнеса. Но с чего начать? По словам доцента кафедры международного бизнеса и стратегии школы менеджмента Telfer при университете Оттавы Джонатана Калофа, отправной точкой должны стать два ключевых вопроса: что это и зачем это нужно? Компаниям необходимо сформулировать вопросы прежде чем приступить к поиску ответов.
Г-жа Сэндлер разбивает data mining на несколько этапов: сначала организация должна оценить объемы и характер внутренних данных. Следующий шаг — определить внешние источники информации, которые помогут найти ответы на бизнес-вопросы. Затем — создать дорожную карту, чтобы понять как и каким путем идти к намеченной цели, выбрать инструменты и убедиться, что все люди — на своих местах и выполняют необходимые функции.
«В этом процессе подготовка занимает гораздо больший отрезок времени, нежели сам анализ», — утверждает Арон Соломон, старший аналитик компании MaRS, которая помогает предпринимателям коммерциализировать свои инновации и предоставляет услуги по сбору данных.
По словам специалиста, цифры — это еще не все, самый важный этап — их интерпретация. Для этого нужно, в том числе, задействовать бизнес-интуицию и выносить некоторые вопросы на коллективное обсуждение.
В конечном итоге, успех интеллектуального анализа данных обуславливается умением заглянуть внутрь цифр. Поэтому работа информационных аналитиков так важна.
По материалам: Financial Post