Big Data и AI: нужны ли технологии вашему бизнесу и как их внедрить

Моделируем ситуацию: вы — управленец/владелец бизнеса и отовсюду слышите информацию о важности работы с данными и автоматизации, но как применить это к своему предприятию и с чего начать не знаете.  

По данным исследования MicroStrategy 94% респондентов считают данные и аналитику важными составляющими развития и цифровой трансформации компании. Технологии Big Data помогают принимать управленческие решения и даже автоматизировать этот процесс, ведь многие программы искусственного интеллекта строятся на работе с большим объемом информации.  

Как понять, что бизнесу уже сейчас нужно автоматизировать работу с данными? 

1. Вы отправляете множество писем, а затем ждете несколько дней, чтобы получить необходимые данные.

2. Ваши сотрудники жалуются, что тратят время на повторяющиеся, не требующие внимания рутинные задачи.

3. Информация теряется с уходом сотрудников.

4. Управлять разрозненными технологиями становится сложнее.

5. «Я забыл», «Я запутался», «Я думал эта информация не нужна», — качество работы с данными страдает из-за человеческого фактора.  

С вышеперечисленными проблемами сталкивается каждый бизнес. 62,5% респондентов исследования New Vantage заявили, что их организация понимает важность работы с информацией и уже утвердила должность директора по данным (CDO). А 97,2% организаций, участвовавших в исследовании, инвестировали в инициативы в области Big Data и искусственного интеллекта. Если вам знакомы проблемы работы с данными, то стоит задуматься о внедрении соответствующего ПО. 

С чего начать?

1. Определите какую задачу вы хотите решить с помощью сбора данных: для чего они вам нужны.

2. Начните собирать данные, даже если не определились с целью. Когда задача будет ясна, в программу придется загрузить информацию для анализа. И чем больше ее будет, тем лучше.

3. Выберете платформу для работы с данными. На начальном этапе для этого совершенно не нужно внедрять софт и тратить на это большие суммы. Можно использовать привычный всем Google Диск и даже мессенджеры. Благодаря хранению информации о принятии решений в чатах вы можете проследить свою логику и сделать выводы в дальнейшем. Допустим, вы решили предоставить клиенту скидку в размере 15% сейчас, для того, чтоб подкрепить его лояльность и заработать на нем в будущем. Зафиксировав эти данные в чате, вы можете понять были ли правы, а если таких примеров соберется несколько, то на их основе можно строить аналитику для принятия дальнейших решений. В этом плане хорошо помогает Slack, мессенджер для корпоративной коммуникации. В нем чаты разбиты по темам и можно легко и быстро найти необходимые данные. А главное система полностью экспортируемая, что в дальнейшем поможет автоматизировать процессы. 

Казалось бы, систематизирование данных поможет решить множество проблем и принимать решения опираясь на факты, а не интуицию. Но на практике дела обстоят иначе. По данным исследования MicroStrategy на первом месте среди барьеров использования данных для анализа стоят вопросы конфиденциальности и безопасности (43%), за ними следует ограниченный доступ к данным и аналитике. Не сильно отстают причины, связанные с недостатком талантов (27%) и обучения сотрудников (27%). Также 25% респондентов отмечают, что барьером улучшения эффективности аналитики является использование решений, которые слишком сложны для работы в масштабах организации. 

Как видим, главная трудность внедрения предиктивной аналитики и работы с данными на предприятии — человеческий фактор и тут мы снова возвращаемся к вопросу автоматизации. Если анализировать информацию и принимать решение нужно быстро и с минимальными затратами, то стоит переходить на системы автоматизации. Но тут также возникают трудности: 

Сотрудники сопротивляются инновациям 

Таксисты не любят Uber, банки не любят криптовалюту. Инновации с трудом проникают в мир, ведь никто не хочет выходить из собственной зоны комфорта. И это логично, перестройка процесса работы занимает много ресурсов. Из-за того, что сотрудники не понимают смысла внедрения новшеств, они просто этого не делают.  

Что делать?

Донесите до сотрудников, что внедрение систем автоматизации облегчит их деятельность, а не наоборот. Также, выберите ответственного за внедрение технологий – это поможет контролировать процесс и придаст ему важности.  

Нужно реорганизовать структуру компании 

При внедрении систем автоматизации обязанности некоторых сотрудников выполняются без человеческого участия. Иногда это касается одного человека, а иногда и отдела. Необходимо реорганизовать всю систему компании. 

Что делать?

Предложите сотруднику выполнять другие обязанности, которые не может программа. При желании учиться и расти, сотрудник будет готов взяться за новую более интересную работу.  

Необходимость изменить принципы ведения бизнеса

При внедрении автоматизированных системы, руководители могут получать актуальную и достоверную информацию о деятельности компании напрямую и без задержек. Однако, не все руководители привыкли принимать управленческие решения опираясь на сухую информацию без выводов специалиста. 

Что делать?

Если возникают проблемы с анализом данных, предоставленных системой, то нужно обратиться за помощью к сотруднику соответствующего отдела.  

Путь автоматизации работы с данными долог и тернист. От решения внедрить новую систему и перестроить бизнес-процессы до налаженной работы проходят месяцы. Поэтому стоит уже сейчас задуматься о внедрении новых технологий в ваш бизнес, ведь принимать решения нужно всё быстрее, а для оперативного анализа остается меньше времени. Сотрудник, выполняющий эти обязанности, должен постоянно быть в курсе событий и аккумулировать множество данных. Для человека это просто невозможно, и если мы продолжим полагаться на него, то начнем терять: деньги, время и силы. Оставьте ценный человеческий ресурс для решения креативных задач, а работу с данными положите на релевантное ПО и будет вам счастье!