Эпоха «больших данных» и аналитики данных должна была упростить нашу жизнь и сделать бизнес более эффективным. Однако для большинства компаний и их сотрудников это создало стрессовую, дорогостоящую и сложную среду.
В результате директора по данным (CDO) оказываются под растущим давлением со стороны генеральных и финансовых директоров, которые справедливо задают вопросы о рентабельности инвестиций (ROI) и о том, может ли бизнес извлечь выгоду из данных. Это ставит CDO в затруднительное положение, поскольку они отстаивают огромные инвестиции в управление данными только для того, чтобы сделать данные пригодными для использования. Они должны быть экономичными и в то же время приносить результаты.
Что создало проблему?
Корень проблемы в том, что большинству организаций не хватает четкого понимания своих ресурсов данных и внутренних экосистем данных. Сегодняшний ландшафт данных усложняется сложной и фрагментированной средой поставщика решений для обработки данных, в которой отсутствуют стандарты, в сочетании с чрезмерным спросом на различные инструменты обработки данных. Следовательно, многие корпоративные клиенты не понимают, почему они совершают определенные покупки, когда речь идет о продуктах данных. Им обещают простоту, но в итоге получается еще одна разрозненная система, которой необходимо управлять и поддерживать, что делает ее неустойчивой.
Данные повреждены, и это огромная проблема для организаций. Они тратят большие деньги на данные, но не используют их должным образом и не получают результатов. В сегодняшних сильно фрагментированных экосистемах данных предприятия должны управлять несколькими решениями, требующими единого подхода, а также собственными инструментами и специализированным персоналом. Распространите каждое из этих точечных решений на любое количество отделов или функций в данном предприятии, и сложность, не говоря уже о стоимости, возрастет.
Многие компании вложили значительные суммы денег в управление данными, но в итоге у них остается мало данных, пригодных для принятия решений. Проблема еще больше усугубляется появлением «теневых ИТ-операций», когда данные дублируются, что еще больше увеличивает разрастание. Племенные, отдел за отделом знания об управлении данными таким образом, чтобы информация не распространялась по всему предприятию. Это приводит к тому, что компании имеют только аналитические панели, а их инициативы в области искусственного интеллекта и машинного обучения, скорее всего, будут основаны на эвристических моделях, которые могут помочь или не помочь в принятии решений. В конечном итоге данные остаются разрозненными, и компаниям не удается достичь целевой рентабельности инвестиций.
Итак, как нам решить проблему?
Для решения этих проблем компаниям необходимо применять целостный подход к управлению данными. Вместо того, чтобы управлять многоточечными решениями в разных отделах, им необходимо использовать единый подход к управлению своими ресурсами данных. Это поможет им избежать сложностей и затрат, связанных с управлением несколькими решениями для данных.
Компании также должны инвестировать в централизованную платформу управления данными, которая может помочь им лучше понять свои ресурсы данных и свои внутренние экосистемы данных. Это поможет им более эффективно управлять своими данными и гарантировать, что их данные можно использовать и принимать меры.
Компании должны иметь четкое представление о ценности, которую могут предоставить их данные. Им следует избегать покупки информационных продуктов без полного понимания ценности, которую эти продукты могут предоставить. Вместо этого им следует инвестировать в продукты данных, которые соответствуют их бизнес-целям и могут принести реальную пользу их операциям.
Кроме того, компаниям необходимо уделять первоочередное внимание управлению данными, чтобы их данные были точными, надежными и безопасными. Им необходимо установить четкие политики управления данными, чтобы помочь им поддерживать качество данных, обеспечивать безопасность данных и обеспечивать соблюдение нормативных требований.
Компании должны уделять приоритетное внимание сотрудничеству и обмену знаниями в области управления данными. Они должны способствовать развитию культуры принятия решений на основе данных, при которой каждый сотрудник организации может получить доступ к данным, необходимым для принятия обоснованных решений. Это поможет компаниям более эффективно использовать свои ресурсы данных и обеспечить максимальную отдачу от своих данных.
В заключение, хотя большие данные и аналитика могут способствовать принятию взвешенных решений, многим компаниям не удается достичь желаемых результатов. Фрагментированная среда поставщика решений для обработки данных, отсутствие стандартов данных и перепроданность различных инструментов обработки данных — все это усложняет и увеличивает стоимость управления данными.
Компаниям необходимо применять целостный подход к управлению данными, инвестируя в централизованную платформу управления данными, уделяя приоритетное внимание управлению данными и способствуя сотрудничеству и обмену знаниями в области управления данными. Поступая таким образом, они могут быть уверены, что получают максимальную отдачу от своих данных и что они принимают хорошо обоснованные решения, которые могут помочь им достичь своих бизнес-целей.
Итак, каков путь к рентабельности инвестиций?
Чтобы добиться рентабельности данных, предприятия должны интегрировать данные в свою повседневную деятельность. Данные могут представлять реальную ценность только в том случае, если взаимодействие с ними становится таким же простым, как использование таких инструментов, как Facebook, Slack и Twitter.
Для этого требуется новый подход. Данные должны быть упрощены как для бизнес-пользователей, так и для технических специалистов, начиная с оптимизации сложных инфраструктур данных в рамках новой модели операционной системы (ОС). Модель ОС представляет собой смену парадигмы, основанную на операционализации данных без нарушения основного бизнеса. Это также способствует более всестороннему управлению и большей наблюдаемости за жизненным циклом данных, а также обеспечивает новый вид преобразования, который позволяет предприятиям обращаться с «данными как с программным обеспечением».
Цель должна состоять в том, чтобы достичь состояния, в котором данные можно легко обнаруживать, понимать и манипулировать ими, предоставляя предприятиям возможность взаимодействовать с ними через API и другие инструменты, помогающие получать ценную информацию. Это упрощает жизнь инженерам данных, специалистам по данным и аналитикам, одновременно предоставляя инструменты, необходимые бизнес-пользователям для принятия обоснованных решений.
Полностью изменяя способы работы организаций и взаимодействия с данными, этот новый подход может повысить эффективность и радикально упростить инфраструктуру данных, повысив грамотность данных за считанные недели. Без накладных расходов на большие группы аналитиков компании могут определять свои собственные показатели, ключевые показатели эффективности и продукты данных с меньшими затратами. Data OS может улучшить жизнь CDO и финансовых специалистов, предоставляя бизнес-пользователям самостоятельный доступ к данным, а также гарантии и контроль, необходимые для принятия решений, которым они могут доверять.
В конечном счете, подход «Data OS» обеспечивает эффективность. Организации могут радикально упростить свои инфраструктуры данных, повысив грамотность данных за считанные недели. Без накладных расходов на большие аналитические группы компании могут работать совершенно по-другому, определяя свои собственные показатели, ключевые показатели эффективности и продукты данных с меньшими затратами.
Data OS может улучшить жизнь CDO и финансовых специалистов, предоставляя бизнес-пользователям самостоятельный доступ к данным, а также гарантии и контроль, необходимые им для принятия решений, которым они могут доверять. Когда данные на предприятии «сломаны», новое будущее — в виде ОС данных — может создать значительную ценность для бизнеса и решить ряд дорогостоящих проблем.
