Традиционные методы анализа данных больше не работают

Около трети руководителей считают, что их компании используют данные неэффективно. Устаревшие методики анализа не только не способствуют росту компании, но и снижают ее конкурентоспособность. В эпоху цифровой экономики технологии обработки больших данных, искусственный интеллект и машинное обучение становятся стратегически важными ресурсами для бизнеса. Но при этом человеческий капитал продолжает играть важнейшую роль.

Цифровая пропасть: от электронных таблиц к инсайтам

В марте 2017 г. Dun & Bradstreet и Forbes Insights изучили текущие масштабы использования аналитики в бизнесе. Они опросили более 300 руководителей компаний из Северной Америки, Великобритании и Ирландии, работающих в разных сферах экономики. Выяснилось, что 27% топ-менеджеров считают, что в их компаниях существует так называемая цифровая пропасть – разрыв между реальными навыками использования данных и требованиями, которые выдвигает рынок.

«Респонденты утверждают, что цифровая пропасть становится серьезным препятствием, когда дело доходит до предложения конкретных вариантов использования данных», – рассказывают эксперты Forbes, – Кроме того, аналитики отметили растущую потребность компаний в лучших методах анализа данных: 19% опрошенных признались, что применяют только базовые модели данных и регрессии, а 23% все еще используют электронные таблицы в качестве основного инструмента аналитики».

27% топ-менеджеров считают, что в их компаниях существует цифровая пропасть – разрыв между реальными навыками использования данных и требованиями, которые выдвигает рынок

Сегодня проблема анализа данных гораздо серьезнее, чем может показаться на первый взгляд. В эпоху цифровой трансформации устаревшие методы не способны дать стратегически важную информацию для бизнеса, что впоследствии становится вопросом не столько развития, сколько выживания компании. «Граница, разделяющая в цифровом мире проигравших и победителей, проходит на уровне данных, – считает Юрий Скачков, генеральный директор Hitachi Vantara в России и СНГ. – Сегодня данные и их анализ становятся ядром любой ИТ-стратегии и бизнес-платформы. Для того чтобы оставаться конкурентоспособными, компании должны научиться мыслить глобально и быстро масштабироваться – технологии больших данных, интернета вещей и машинного обучения являются лучшим ресурсом для этого».

Уже сейчас бизнес учится снижать свои расходы и наращивать прибыль, используя предиктивную аналитику. Например, планирование предупредительных ремонтов, исходя из данных, получаемых с помощью сенсоров и датчиков непосредственно от оборудования, помогает экономить промышленным предприятиям сотни тысяч долларов в год. «Ни одна компания не сможет оставаться конкурентоспособной в условиях цифровой экономики, если в основе ее бизнес-модели не лежат данные», – уверен Юрий Скачков.

Роль человека в цифровую эпоху

Анализируя результаты исследования, эксперты Forbes также признали, что помимо технологий ключевым фактором успеха цифрового предприятия являются люди. Именно человеческий капитал большинство респондентов отметили как главный ресурс при формировании бизнес-модели, основанной на данных. Причем речь идет не только о специалистах в области науки о данных (data science) и машинного обучения – ответственность за внедрение новых методов также ложится на топ-менеджеров, включая руководителей предприятий.