Как расширенная аналитика изменит мир бизнеса?

Расширенная аналитика была признана компанией Gartner главной тенденцией 2019 года в области информационных и аналитических технологий. В связи с этим лидеры рынка уже начинают инвестировать в эту растущую отрасль. По прогнозам, мировой рынок расширенной аналитики достигнет 29,86 млрд. долларов к 2025 году.

Расширенная аналитика – будущий “мейнстрим” в области технологий

Ежегодно Gartner, одна из ведущих компаний в области маркетинговых исследований в мире, публикует график “хайпа”, на котором они отмечают каждую из новых технологий на определенной точке этапа их развития. Тем самым они показывают, какие технологии набирают популярность. 

Gartner Hype Cycle за июль 2017 года
Gartner Hype Cycle за июль 2017 года

В июле компания опубликовала отчет за 2017 год. В докладе была представлена новая концепция под названием “Расширенный анализ” (“Augmented Data Discovery”). По утверждению компании, именно за этой технология кроется “будущее анализа данных” и новые стандарты роста бизнеса.

Но что же такое расширенная аналитика и что делает ее такой горячей тенденцией? Давайте разбираться.

В отчете Gartner определяет расширенную аналитику как:

…подход, автоматизирующий процесс анализа данных с помощью машинного обучения и обработки естественного языка, за которым следует очередная волна изменений на рынке данных и аналитики.

В современном быстро меняющемся деловом мире умение извлекать максимальную пользу из данных — острая необходимость. Это позволяет оставаться конкурентоспособными и быть в курсе волатильности рынка.

Компании уже давно пытаются использовать науку о данных для создания более качественных продуктов и охвата своей целевой аудитории. Основные игроки вроде Booking.com и PepsiCo нанимают команды аналитиков для сбора и анализа данных. Малый и средний бизнес также использует свои данные для получения конкурентных преимуществ.

О том, что данные решают многие проблемы мира бизнеса, известно уже давно. Однако проблема заключается в том, что сами по себе данные бесполезны и смысл состоит только в их углубленном анализе. 

Чтобы данные приносили пользу, нужно последовательно пройти через ряд этапов:

  1. Сбор данных из нескольких источников
  2. “Очистка данных” (подготовка их к анализу)
  3. Проведение анализа
  4. Интерпретация результатов анализа
  5. Использование полученного результата для выработки плана действий 

Однако для реализации каждого из этих этапов нужно нанимать специалистов. Тут возникает сразу несколько проблем:

Во-первых, хороших аналитиков мало и их услуги чрезвычайно дороги.

Во-вторых, какими бы хорошими ни были специалисты, они не являются экспертами в бизнесе.
Это означает, что руководителям необходимо тесно сотрудничать с учеными-аналитиками, чтобы убедиться, что их результаты действительно имеют деловой смысл.

В-третьих, на практике ученые тратят более 80% своего времени на простые механические действия, такие как сбор и очистка данных. Это оставляет меньше  времени для реального анализа. 

Таким образом, типичный ученый-аналитик обрабатывает лишь небольшую часть (возможно, 10%) ваших данных, которые, по его мнению, обладают наибольшим потенциалом. А значит, шанс, что вы упускаете ценные идеи, которые могут быть критически важными для вашего бизнеса, очень велик.

Поэтому почти все малые и средние предприятия  всё еще находятся на ранних стадиях внедрения аналитики, несмотря на сильное желание использовать данные. 

Чем здесь поможет расширенная аналитика?

Расширенная аналитика использует возможности искусственного интеллекта и машинного обучения. Благодаря этому она может решать сложные задачи по обработке, агрегированию и визуализации данных. Также за счет автоматического генерирования информации уменьшается зависимость компании от ученых, занимающихся обработкой данных.

Все это дает возможность автоматически просматривать данные компании, очищать их, анализировать и преобразовывать их в практические шаги для руководителей или маркетологов без какого-либо надзора со стороны технического специалиста.

Augmented analytics will be available
Малые и средние предприятия смогут самостоятельно анализировать данные

Каким образом расширенный анализ изменит бизнес?

#1 Более быстрый доступ к данным

В условиях гонки — кто быстрее принимает эффективные бизнес-решения — предприятия напоминают двигатели, в которых данные играют роль топлива. Автоматизация части процесса анализа данных позволит ускоренными темпами обеспечивать рост компании.

Gartner считает, что к 2020 году более 40% задач в области информатики будет автоматизировано. Это позволит ученым тратить меньше времени на повторяющиеся задачи и больше времени на стратегический анализ и принятие решений. То есть отпадет необходимость заниматься механической работой, процессы ускоряться, а человеческий фактор будет стремиться к нулю.

#2 возможность увидеть ситуацию с разных сторон

Сегодня большая часть данных компаний хранится на нескольких различных платформах. Это не только неэффективно, но и мешает бизнесу принимать обоснованные решения. Мы должны смотреть не на то, как каждая часть двигателя работает по отдельности, а на то, как все это работает вместе.

Интегрирование точек сбора данных в быструю систему отчетности позволит отслеживать весь путь клиента на одной платформе, начиная от показателей, связанных с приобретением, заканчивая способами удержания клиента.

Это также позволяет добиться большей слаженности работы в рамках всей организации.

#3 доступность для малых и средних предприятий  

Расширенная аналитика сделает данные доступными. То есть небольшие компании, не имеющие средств для найма специалистов-аналитиков (средняя заработная плата которых составляет 90 000 долларов США), также смогут получать пользу от своих данных.

Благодаря усовершенствованной аналитике каждый, от руководителя до маркетолога, сможет принимать основанные на данных решения, не прибегая к услугам дорогостоящих профессионалов.

Это открывает перед небольшими предприятиями существенные возможности для роста.

Таким образом,  расширенная аналитика установит новый стандарт для роста бизнеса. Те, кто начинает использовать эту технологию на ранних этапах, получат преимущество, которое дает быстрый доступ к агрегированным данным.

Источник:  https://medium.com/analytics-for-humans/augmented-analytics-demystified-326e227ef68f 

Комментарии

mood_bad
  • Пока нет коментариев.
  • chat
    Добавить комментарий

    Клифф — это момент времени, после которого работник получает право на опцион или акции

    Для основного кофаундера можно предусмотреть долю 30-50%. Это позволит ему иметь большую мотивацию для развития общего дела

    Для ключевого сотрудника, профессионала, который стоит у истоков - до 3-10%, на условиях вестинга 2-4 года. Нагрузка - минимум 24 часа в неделю

    Для обычного сотрудника - 1-2%, на условиях вестинга 2-4 года. Минимальная нагрузка до момента начала перехода на фултайм и получения рыночной ЗП - 16-24 часа в неделю

    Для адвайзера или эксперта, который уделяет не менее 4 часов в неделю на помощю проекту - 1%, вестинг 2 года минимум

    Для фрилансера, можно выделить 0.001% за каждый условный час работы. Если разработка MVP займет 1 неделю, 40 часов - фрилансеру можно предложить 0.04% компании