Что такое анализ данных? Как он используется и каковы практические применения.

В первой части мы разобрали, что такое анализ данных, какие у него есть четыре основных типа и какие преимущества он даёт бизнесу — от обоснованных решений до управления рисками. Теперь поговорим о том, с какими трудностями компании обычно сталкиваются на пути к зрелой аналитике, какие стратегии помогают их преодолеть и как автоматизация с ИИ меняют саму работу с данными.

Но прежде чем анализировать данные о поведении клиентов, нужен источник этих данных — например, собственный сайт, который фиксирует переходы, заказы и поведение посетителей. Если сайта пока нет, у нас есть бесплатный курс «Сайт с нуля без вложений»: пошагово покажем, как собрать рабочий сайт самостоятельно, без бюджета на разработчиков.

Проблемы, связанные с анализом данных

Анализ данных даёт бизнесу заметные преимущества, но его полноценное и эффективное внедрение сопряжено с рядом трудностей. Вот самые распространённые проблемы, с которыми сталкиваются компании:

Качество и точность данных. Анализ данных будет успешным только тогда, когда исходные данные точны, чисты и релевантны. Поэтому поиск качественных источников данных — один из первых ключевых шагов в любом аналитическом проекте. Чтобы получать качественные данные, организациям важно учитывать релевантность и точность источников, возможные конфликты форматов данных, а также необходимые этапы подготовки и очистки информации перед анализом.

Интеграция данных и разрозненность систем. После того как источники данных — внутренние и внешние — определены, соответствующие наборы данных нужно собрать в едином хранилище, чтобы полностью раскрыть потенциал анализа. Интеграция таких наборов данных требует продуманной стратегии интеграции: ИТ-командам приходится выстраивать инфраструктуру, способную поддерживать интеграцию и все необходимые преобразования и очистку данных. В зависимости от структуры организации это может потребовать согласований с подразделениями, которые прежде вообще не занимались обменом данными.

Проблемы масштабируемости. Проекты по анализу данных бывают весьма ресурсоёмкими. ИТ-командам полезно заранее составить перечень отдельных компонентов конвейера обработки данных и распределить задачи — от интеграции, преобразования и консолидации данных до подключения к хранилищам и самому аналитическому приложению. Это масштабный процесс, требующий учитывать нагрузку на сеть в целом. В зависимости от конфигурации, ресурсоёмкая система способна создавать серьёзные трудности с масштабированием по мере роста объёма данных и запросов.

Конфиденциальность и безопасность данных. Само по себе аналитическое приложение обычно не несёт существенного риска для безопасности. Но когда все элементы системы взаимосвязаны, сам процесс анализа может создавать уязвимости — любая передача данных между средами сопряжена с рисками. На уровне пользователей необходим доступ на основе ролей, чтобы гарантировать сохранность чувствительных данных. Требования законодательства о защите персональных данных — в России это в первую очередь 152-ФЗ «О персональных данных» — добавляют компаниям дополнительный уровень ответственности за то, как именно обрабатывается информация о клиентах. Для всей организации важно иметь чёткие протоколы использования данных и базовые правила, чтобы у команды было единое понимание того, как обращаться с данными на каждом этапе. Правила и риски в этой области постоянно меняются, поэтому ИТ-командам приходится следить за актуальными требованиями и инструментами.

Дефицит квалифицированных кадров. Наука о данных — постоянно развивающаяся область. По мере роста спроса на анализ данных растёт и спрос на специалистов, а значит, лучших кандидатов часто нанимают быстро и на выгодных для них условиях. Такой дефицит кадров вынуждает компании стратегически подходить к формированию аналитической команды: стоит рассматривать обучение уже имеющихся сотрудников там, где это возможно, и подбирать инструменты, которые дают пользователям возможность работать с данными в режиме самообслуживания, без постоянной поддержки специалистов.

Если собрать все проблемы вместе, получится знакомая картина: слабое качество данных, ограниченный доступ к ним, невыразительные визуализации, вопросы конфиденциальности и безопасности, нехватка квалифицированных кадров, избыток разрозненных инструментов, высокие затраты, быстро меняющиеся технологии, сопротивление изменениям внутри команды и нечётко сформулированные цели проекта.

Кстати, о слабых визуализациях и разрозненных инструментах — часто эта проблема начинается ещё на этапе, когда у бизнеса просто нет своей цифровой площадки для сбора данных. Если вы только задумываетесь о переходе к data-driven подходу, начните с малого — соберите сайт для сбора первых данных о клиентах на нашем бесплатном курсе «Сайт с нуля без вложений»

Стратегии и решения в области анализа данных

Если вы хотите построить организацию, в большей степени ориентированную на данные, на рынке сегодня представлено множество аналитических решений. В конечном счёте, по-настоящему удачное решение должно быть инновационным, прогнозным, интуитивно понятным, самообучающимся и адаптивным.

Чтобы эффективно использовать данные во всех сферах бизнеса, стоит учитывать несколько важных моментов:

• Выбирайте платформу, которая объединяет возможности анализа и управления данными в одном месте. Такое решение проще внедрить, и оно быстрее приносит пользу бизнесу — в отличие от устаревших систем с разрозненными инструментами для отчётности, поиска, анализа и рекомендаций.
• Важно, чтобы платформа работала в облаке, но при этом могла обращаться к данным в локальной или гибридной инфраструктуре. Быстрый и удобный доступ к данным и аналитике позволяет каждому сотруднику компании получать нужные инсайты и принимать обоснованные решения.

Также стоит обратить внимание на несколько практик:

Комплексное аналитическое решение. Ищите систему, которая поддерживает весь аналитический процесс — от сбора данных до получения инсайтов и рекомендаций, — обеспечивая при этом безопасность, гибкость, надёжность и скорость работы.

Используйте все доступные данные. Выбирайте решение, которое даёт доступ и позволяет анализировать все доступные наборы данных — независимо от их размера и расположения, из приложений, устройств (включая датчики), сервисов и сторонних поставщиков интернета вещей, структурированные они или нет, локальные или облачные. Такой всесторонний обзор раскрывает полную ценность данных, помогая находить закономерности и инсайты для действительно обоснованных решений.

Повышение эффективности и интеграция данных. Хорошее аналитическое решение оптимизирует каждый этап работы с данными — это ускоряет обработку и анализ. Встроенные функции на основе машинного обучения ускоряют построение моделей. В идеале эффективность растёт на каждом этапе: от сбора данных до выявления закономерностей и принятия более обоснованных решений.

Единый источник достоверной информации. Чтобы получать надёжную аналитику и достоверные выводы, данные должны быть объединены в единый источник. Это обеспечивает согласованность и точность, а также единое представление о данных, метриках и выводах для всей команды.

Ускоренное получение инсайтов. Ищите решение с продвинутыми аналитическими возможностями — встроенным ИИ и машинным обучением, — которое способно упростить, ускорить и автоматизировать рутинные задачи, позволяя лицам, принимающим решения, получать более глубокие инсайты и быстрее действовать на их основе. В идеале система должна сама собирать и объединять данные из нескольких источников и предлагать новые наборы данных для анализа.

Аналитика в режиме самообслуживания. Чтобы полностью раскрыть потенциал аналитики как бизнес-инструмента, её нужно демократизировать — то есть выбрать решение, не требующее постоянной поддержки ИТ-специалистов. Любой сотрудник с нужными правами доступа должен иметь возможность им пользоваться. Хорошее аналитическое решение проектируется для самообслуживания — с интуитивными интерфейсами вроде «наведи и щёлкни» или «перетащи и отпусти», а также пошаговой навигацией, которая позволяет легко загружать, импортировать и анализировать данные с любой нужной точки зрения.

Лучшие решения для анализа данных позволяют находить, понимать, использовать и отслеживать данные в масштабах всей организации, опираясь на метаданные и бизнес-контекст. Это ускоряет получение результатов и упрощает поиск нужных данных для решения конкретных задач. Поиск данных, совместную работу и внутренние процессы можно улучшить за счёт пользовательских тегов, аннотаций и единого отраслевого глоссария терминов.

Визуализация данных. Аналитика способна дать детальную картину бизнес-среды — но чтобы полностью раскрыть этот потенциал, нужен инструмент, способный автоматически превращать данные в визуальные представления. Это помогает увидеть и понять закономерности, взаимосвязи и тренды, которые легко упустить в обычной таблице с числами. Такой подход также позволяет строить сводные данные для новых, неочевидных инсайтов — и благодаря продуманным инструментам сотрудникам не требуется специальная подготовка, чтобы этим пользоваться.

Мобильная аналитика. Сотрудникам часто нужен доступ к ключевой информации, даже когда они не за рабочим столом. Но не все решения для мобильной аналитики одинаково полезны — ищите такое, которое предлагает не только оповещения в реальном времени, но и расширенные функции, реально повышающие продуктивность команды в дороге: например, создание мобильных аналитических приложений с интерактивной визуализацией прямо с телефона или планшета, без необходимости писать код.

А прежде чем внедрять сложные BI-инструменты и мобильную аналитику, многим бизнесам полезно начать с базового шага — простого сайта, на котором уже можно тестировать сбор данных о посетителях. Наш бесплатный курс «Сайт с нуля без вложений» — хорошая отправная точка для такого старта.

Как автоматизация и искусственный интеллект трансформируют анализ данных

Автоматизация и перенос аналитических процессов в облако способны кардинально изменить подход компании к работе с данными. Например, современное аналитическое решение со встроенным ИИ и машинным обучением, интегрированное с автономным облачным хранилищем данных, которое умеет самостоятельно защищаться, исправляться и настраиваться, способно произвести настоящую революцию в принятии решений. При работе с таким решением большинство процессов можно автоматизировать, а данные — свободно поступать из множества приложений, платформ и облачных сервисов.

Выбирая современную интегрированную аналитическую платформу, компания получает воспроизводимое решение с продвинутыми аналитическими инструментами и мощными автоматизированными сервисами обработки данных. Это устраняет барьеры между разрозненными системами, объединяет данные в единый источник достоверной информации и ускоряет получение ценных инсайтов — что делает такое решение хорошей основой для принятия стратегических бизнес-решений.

Заключение

Сегодня миллионы электронных таблиц, созданных вручную, до сих пор используются в самых разных отраслях — от финансов до здравоохранения и экономики. При этом, по некоторым отраслевым оценкам, подавляющее большинство таких таблиц содержат ошибки, влияющие на итоговые результаты. Традиционные аналитические процессы также нередко приводят к задержкам в получении информации, необходимой для своевременных решений.

Автоматизация помогает решить многие из этих проблем. Но важно помнить: компании, которые действительно эффективно используют аналитику данных, не ограничиваются одними только инструментами. Они параллельно выстраивают культуру, основанную на данных, — среду, где решения принимаются на основе фактов, а не интуиции. Результат такого подхода — устойчивый рост, более высокая прибыльность и рост удовлетворённости клиентов.

Культура, основанная на данных, начинается с самых простых шагов — и часто первый из них - завести собственный сайт, который станет источником первых реальных данных о ваших клиентах. Если вы ещё не сделали этот шаг, начните с нашего бесплатного курса «Сайт с нуля без вложений».