Пять вопросов, которые помогут компании наладить работу с данными

Большие данные и искусственный интеллект открывают огромные возможности для бизнеса. Как не сбиться с верного пути дата-трансформации? Для быстрого внедрения новых идей и решений требуется хорошо продуманная стратегия работы с данными. Именно она будет описывать, какие данные, каким образом и с какой целью будут собираться и обрабатываться в компании. Есть пять ключевых вопросов, на которые стоит ответить топ-менеджеру при разработке и внедрении стратегии работы с данными.

1. Как привить в компании культуру работы с данными?

Культура работы с данными и управления ими всегда начинается с поддержки на самом высшем уровне. Именно «старшие товарищи» должны показать сотрудникам важность работы с данными. Именно они своими инвестициями в инструменты и ресурсы дают возможность сотрудникам осознать значимость вопроса и реализовать потенциал накопленных данных.

Топ-менеджеры должны стать дата-евангелистами новой культуры: рассказать о преимуществах работы с данными и стимулировать изменения в рабочем поведении, способствовать применению data driven (то есть основанных на данных — прим. ред.) подходов при принятии бизнес-решений. Например, проводить рабочие совещания по-новому и наглядно демонстрировать, как сотрудники могут использовать инструменты искусственного интеллекта для анализа данных в своей работе.

Обязательно внедряйте аналитику данных в рабочий процесс даже на простейших рабочих задачах. Это позволит показать команде, насколько эффективнее принимать решения на основе объективных данных.

2. Как научиться доверять качеству данных?

Под «качеством данных» подразумевается сочетание таких характеристик, как полнота данных, их точность, отсутствие предвзятости при отборе, актуальность и своевременность по отношению к тем выводам, которые мы пытаемся получить от обработки данных.

Готов ли сотрудник или департамент использовать данные для принятия решений, напрямую зависит от уровня доверия к данным. Чтобы доверие росло, важно гарантировать качество данных. Для этого, прежде всего, нужно установить понятные критерии качества на этапах сбора, хранения, предоставления и передачи. Назначенные в компании «владельцы данных» должны следить за их качеством. Сочетание четкого распределения ответственности и постоянный мониторинг, а также максимальная автоматизация решений для измерения достоверности и различных параметров данных помогут регулярно подтверждать качество информации и установить доверие бизнес-пользователей к ней.

3. Как использовать инновации в платформах для работы с данными?

Культура и качество данных важны для построения надежной дата-стратегии. А инновации в корпоративных ИТ-платформах необходимы, чтобы эта стратегия как можно более успешно развивалась. Привлекая новые источники данных, диверсифицируя технологии и применяя новые технические подходы, вы сможете получить гораздо более четкие, близкие к реальному времени «инсайты» из данных в масштабах всего предприятия.

Где компании могут найти новые источники данных для внедрения инноваций? Сегодня часто рекомендуют использовать источники так называемых «dark-данных», которые ранее по каким-то причинам оставались нетронутыми. Например, производители могут использовать изображения с камер и видео для оценки тех или иных параметров на производственной линии.

4. Как использовать облачные сервисы для платформ с данными?

Многие организации выбирают облачные решения. Часто в числе аргументов звучит оптимизация затрат на инфраструктуру. Однако в том, что касается работы с данными, следует смотреть через призму показателей time-to-data («время на получение данных»), time-to-analysis («время на анализ») и, в конечном счете, time-to-market («время на вывод решения на рынок»). Для этого необходимо думать о том, как извлекать практическую пользу из анализа массивов данных в новых ИТ-средах и новыми способами.

Большинство компаний начинают этот путь с сотрудничества с одним облачным провайдером, однако на практике высокую эффективность ИТ-среды для работы с данными и ИИ обеспечивают ресурсы нескольких разных игроков. Поэтому важно с самого начала разработать эффективную мультиоблачную стратегию, чтобы впоследствии иметь необходимый уровень гибкости и модульности для перехода к серьезным задачам масштабирования.

5. Как обеспечить этичное использование данных?

Очень важно четко определить ответственность за этичное использование данных и иметь специальную команду для создания правильной политики управления и контроля по всей цепочке поставки данных. Например, при рассмотрении вопроса о вводе и перемещении данных из источника в зону хранения платформы данных необходимо продумать, какой природы эти данные, и обеспечить все необходимые разрешения и защиту или меры предотвращающие возможные искажения или предвзятость.