Введение
Перед аналитиками данных сегодня стоят сложные проблемы. Только представьте, сколько данных создается каждый день в организациях: от данных о транзакциях в традиционной базе данных и данных телеметрии из используемых служб до сигналов, получаемых из различных источников, таких как социальные сети.
Например, предприятия розничной торговли в настоящее время собирают и хранят огромные объемы данных для отслеживания просмотренных и приобретенных товаров, посещенных страниц на сайте, отделов, в которых были куплены товары, покупательских привычек и многого другого.
Данные и информация являются наиболее важным стратегическим активом предприятия, поэтому задача понимания и использования данных для положительной трансформации бизнеса крайне актуальна. Компании продолжают испытывать трудности на пути к осмысленному и эффективному использованию данных, что ограничивает их возможности.
Розничная компания должна иметь возможность использовать большие объемы данных с пользой для себя. Сюда относится:
- отслеживание запасов;
- определение покупательских привычек;
- выявление тенденций и закономерностей;
- предоставление рекомендаций по покупкам;
- определение оптимальных цен;
- обнаружение и предотвращение мошенничества.
Вас также могут интересовать ежедневные и ежемесячные закономерности в продажах. Еще одной стандартной возможностью является подневное, понедельное и помесячное сравнение. С его помощью можно узнать, например, как изменился объем продаж по сравнению с показателями за ту же неделю прошлого года.
Раскрыть потенциал данных можно лишь путем извлечения ценной информации из них. В современном деловом мире, характеризующемся высокой степенью конкуренции и динамичности, создание отчетов, содержащих полезную информацию, позволяет руководителям принимать важные решения. Эффективность бизнес-решений зависит от точности информации. Чем быстрее компания может принимать точные решения, тем более конкурентоспособна она на рынке. Без анализа трудно понять, что несут в себе данные.
Однако самих по себе данных недостаточно. Необходимо иметь возможность обрабатывать их, чтобы вносить корректировки в деятельность предприятия. Это может быть перераспределение ресурсов согласно спросу или определение момента, когда следует сменить курс, если кампания не имеет успеха. Именно в таких случаях нужен анализ данных.
Базовая задача, стоящая перед современными компаниями, заключается в понимании и использовании данных таким образом, чтобы они могли положительно повлиять на бизнес-показатели. Необходимо иметь возможность обращаться к данным, чтобы принимать более обоснованные бизнес-решения. Помимо этого, при просмотре метрик важно ясно понимать их смысл.
Это может казаться невероятно сложным, но на самом деле ничего невозможного в этом нет. Для получения ценной информации сначала следует привлечь специалистов по работе с данными, например инженеров данных и специалистов по обработке и анализу данных. Ваши усилия должны быть совместными.
Для раскрытия потенциала данных также необходимо сформировать в организации соответствующую культуру. Помимо самого извлечения ценной информации из данных, важно также и то, кому она будет предоставляться. Сотрудники должны знать, где можно получить информацию. Она должна быть интегрирована в повседневные взаимодействия.
Преодоление этих трудностей и проблем — задача аналитиков данных, которые в конечном итоге помогают предприятиям получать ценные сведения и раскрывать скрытый потенциал данных. Далее вы узнаете, как можно применять аналитические навыки, чтобы перейти от простого использования отчетов к извлечению ценных сведений и формированию культуры данных с целью трансформировать деятельность организации.