Важность данных в глобальной экономике
Важность данных как производственных ресурсов универсальна в сегодняшней взаимосвязанной глобальной экономике. Причина этого в том, что ее обработка и анализ облегчает бизнесу выполнение рутинных операций и принятие решений. Именно это делает бизнес успешным и помогает окружающей среде и потребителям получать выгоду от новых продуктов и услуг (van Knippenberg et al., 2015, стр. 649). Организации собирают данные, чтобы помочь в принятии стратегических решений, но когда данные собираются на постоянной основе, это может быстро привести к огромному озеру данных. Чем больше информации хранит компания, тем выше затраты на хранение данных. С таким огромным набором данных может быть сложно хранить и анализировать информацию. Это повлияет на способность компании конкурировать, поскольку оценка данных станет более сложной задачей, что потребует инновационных подходов к максимизации ценности собранных данных путем сосредоточения внимания только на информации, которая необходима для поиска решений.
Взрыв данных
Поскольку люди постоянно хранят данные при использовании компьютеров, это привело к явлению, известному как «взрыв данных», при котором объем данных, хранящихся в этих системах, увеличивается с экспоненциальной скоростью. По мере роста объемов данных появляются многочисленные характеристики массовых данных, включая хаос, неизвестность, разнообразие и сложность (Zhu et al., 2009, стр. 147). Чем более глобализирована компания, тем больше данных она может собирать и хранить. Фундаментальная проблема для организаций заключается в том, что они не знают, как извлекать полезную информацию из таких огромных объемов данных, и эта проблема усугубляется растущей сложностью самих данных (Marr, 2016). Смартфон, например, может выполнять все те же функции, что и компьютер, включая хранение письменного и видеоконтента, мультимедийных файлов и GPS-координат, а также возможность совершать и принимать телефонные звонки. Распространение данных из-за увеличения количества устройств, подключенных к Интернету, называется «взрывом данных» (Mabry, 2011, стр. 159). Вся информация имеет срок годности, по истечении которого она становится бесполезной и подлежит выбрасыванию. Хранение данных стоит дорого; поэтому предприятиям не следует копить ее, а вместо этого подумать о том, как извлечь из нее полезную информацию (Marr, 2016).
Роль аналитики в достижении устойчивого конкурентного преимущества
Компании, которые использовали инновационные технологии, такие как Danone (отношения с клиентами), Otis Elevator (профилактическое обслуживание) и American Hospital Supply (онлайн-заказы), со временем добились значительного увеличения доходов и престижа своих основателей. Эти востребованные приложения собирали и использовали данные новыми способами, удивляя пользователей и улучшая бизнес-процессы (Davenport, 2006, стр. 98). Они взяли технологию из дополнительного ресурса и превратили ее в смертоносное оружие. Компании с прочной технологической базой, такие как Google, Amazon и Facebook*, также занимают высокие позиции, поскольку они разработали инновационные способы использования потока данных (Marr, 2016). Если другие предприятия не найдут собственных способов обуздать распространение данных, они не выживут в обозримом будущем. Когда предприятия перегружены информацией, они упускают из виду то, что важно, не могут эффективно сотрудничать и рискуют внести несоответствия в свою деятельность (Zhu et al., 2009, стр. 149).
Аналитические конкуренты изучают каждый шаг, сделанный клиентами. Они учитывают потребности клиентов, их готовность платить и воспринимаемую ценность продукта. Доступ к проницательной аналитике имеет решающее значение для любого бизнеса, стремящегося оставаться конкурентоспособным на современном рынке. Чтобы оставаться впереди конкурентов, компании инвестируют в программное обеспечение, которое дает им явное преимущество. Программное обеспечение этого типа может анализировать послужной список компании и давать руководителям свежий взгляд на то, как повысить качество принятия стратегических решений (Marr, 2016). Информация, обрабатываемая этими приложениями, показывает компаниям не только то, какие продукты и услуги нужны их клиентам, но и то, сколько они готовы за них платить, а также покупательские модели клиентов и стимулы, побуждающие их приобретать продукт или услугу. В результате бизнес-аналитика дает конкурентам преимущество, показывая, как лучше всего обслуживать клиентов (Davenport, 2006).
Компании, которые успешно конкурируют в аналитике, часто отклоняются от нормы во многих отношениях, в том числе в подходах к управлению и способах найма новых сотрудников. Когда дело доходит до аналитики, не все предприятия были такими же успешными, как другие. Самые сильные конкуренты в области аналитики имеют общие черты, такие как корпоративный подход, в котором бизнес-функции возлагаются на специализированное руководство, а высшее руководство лоббирует количественный подход к бизнесу. Компании, которые используют бизнес-аналитику, чтобы воспользоваться преимуществами новых технологий, как правило, быстро адаптируются. Аналитика данных использовалась как британским подразделением потребительских карт и кредитов Barclays Bank, так и подразделением Dell для точной настройки маркетинга соответствующих продуктов для международного рынка. В отличие от Dell, которая сосредоточилась на том, чтобы сделать свою рекламу более эффективной, основная цель Barclay состояла в том, чтобы привлечь как можно более качественных клиентов (Davenport, 2006).
Заключение
Данные играют решающую роль в принятии стратегических решений в любом бизнесе. Чтобы избежать взрыва данных, предприятия должны вернуться к интеллектуальному подходу к данным, когда они собирают только те данные, которые необходимы для их целей. Использование программного обеспечения для сбора и анализа данных о потребительских моделях дает предприятиям преимущество в удовлетворении потребностей, желаний и готовности своих клиентов платить за товары и услуги. Это и есть бизнес-аналитика. У самых сильных противников аналитики есть три общих характеристики: они активно используют моделирование и оптимизацию; они принимают корпоративную стратегию; и они пользуются поддержкой высшего руководства.
Ссылки
Давенпорт, Т (2006). Конкуренция в аналитике. Гарвардский обзор бизнеса. 84. 98-107, 134.
Мабри, PL (2011). Осмысление взрыва данных. Американский журнал профилактической медицины.
Марр, Б (2016). Перегрузка больших данных: почему большинство компаний не справляются со взрывным ростом данных.
ван Книппенберг, Д., Хаас, М.Р., и Джордж, Г (2015). От редакции: Информация, внимание и принятие решений. Журнал Академии управления, 58 (3), 649–657.
Чжу, Ю., Чжун, Н., Сюн, Ю (2009). Взрыв данных, природа данных и датаология. В: Чжун Н., Ли К., Лу С., Чен Л (ред.) Информатика мозга. BI 2009. Конспект лекций по информатике (2023), том 5819. Springer, Берлин, Гейдельберг.
*Запрещена в России
