Организации внедряют модель совместной аналитики, чтобы задействовать весь потенциал своих сотрудников и улучшить обмен данными и принятие решений посредством совместной работы.
Рост удаленной работы и усилия по демократизации науки о данных заставляют организации рассматривать модель совместной аналитики, которая улучшает сотрудничество в процессе принятия решений.
Пока еще рано, когда организации решают некоторые проблемы совместного использования данных, безопасности и рабочих процессов совместной аналитики. Тем не менее, популярные аналитические инструменты поддерживают улучшенные функции совместной работы, и предприятия начинают связывать точки между источниками данных, аналитическими инструментами и платформами для совместной работы.
«Чтобы быть действительно управляемой данными, организация должна использовать знания, точки зрения и цели всех своих сотрудников, а не только тех, кто обладает навыками моделирования данных или техническими навыками», — сказал Эрик Мадариага, директор по маркетингу в CData Software.
Организации могут получить полезную информацию о своем бизнесе, только используя опыт заинтересованных сторон в своих данных.
«Фирмы, которые получают наибольшую выгоду от принятия решений на основе данных, внедрили совместную аналитику и культивировали открытую культуру, основанную на данных», — сказал Мадариага.
Что такое модель совместной аналитики?
Модель совместной аналитики изменяет способ, которым организации подходят к своим инициативам в области бизнес-аналитики, открывая доступ к анализу данных и принятию решений большему количеству участников до того, как процесс завершится. Это позволяет организациям делать больше, чем просто реагировать на то, что уже произошло.
«Традиционный подход к бизнес-аналитике слишком часто сообщает о том, что произошло, а не о том, что происходит или может произойти», — сказал Сатья Сачдева, вице-президент по аналитике и данным в Sogeti, входящей в Capgemini.
Это может позволить организациям заглянуть в будущее с помощью прогнозной и предписывающей аналитики . Прогнозная и предписывающая аналитика — это передовые методы, которые объединяют данные со всего предприятия. Совместная аналитика может помочь организациям оптимизировать бизнес-функции, открывать новые бизнес-модели и создавать новые продукты и услуги для монетизации данных.
Предиктивная аналитика пытается предсказать, что произошло, на основе моделей, обученных на прошлых данных. Предписывающая аналитика делает еще один шаг вперед, чтобы рекомендовать действия. Это может быть как просто механизм рекомендаций по продукту, так и сложный план цепочки поставок с учетом новых обстоятельств.
Жизненно важным аспектом обеих дисциплин является использование большего количества контекстных данных, чем требуется для традиционной BI. Различные типы экспертов предметной области могут обеспечить понимание соответствующего контекста для различных аспектов модели.
Например, лучший механизм рекомендаций может включать сотрудничество между экспертами по маркетингу продуктов, представителями службы поддержки клиентов, специалистами по данным и экспертами по пользовательскому интерфейсу. Инструменты совместной аналитики могут помочь оптимизировать общение между разными экспертами, чтобы каждый человек мог сосредоточиться на важных деталях, не увязая в форматах файлов, схемах данных и других деталях.
«Сотрудничество в сфере аналитики — это возможность для организаций и бизнес-пользователей совместно извлекать информацию и предпринимать действия для улучшения бизнес-результатов», — сказал Сачдева.
Типы совместной аналитики
Одним из наиболее важных методов совместной аналитики является создание центра компетенций в области бизнес-аналитики. По словам Сачдева, это может облегчить сотрудничество между ИТ-отделом, управлением организационными изменениями и бизнес-подразделениями для популяризации аналитики, стимулирования инноваций, отслеживания результатов и постоянного расширения аналитических возможностей. Некоторые примеры совместной работы в области аналитики включают следующее:
- Сотрудничество между ИТ-специалистами и бизнес-пользователями для обнаружения новых наборов данных, вариантов использования и определения требований.
- Визуальное сотрудничество для моделирования данных и идей между различными бизнес-функциями, такими как дизайн продукта, продажи, маркетинг и обслуживание, чтобы найти возможности монетизации данных для новых продуктов и услуг.
- Совместные рабочие процессы между бизнес-пользователями для сохранения и повторного использования наборов данных и идей.
- Чаты и комментарии между различными группами пользователей, чтобы оставлять комментарии, задавать вопросы и аннотировать различные аспекты аналитики.
Как организации могут использовать модель совместной аналитики?
Благодаря совместной аналитике компании смогут перейти от своего традиционного подхода, ориентированного на точную отчетность, к принятию важных стратегических и операционных решений.
Это становится все более важным , поскольку события «черного лебедя» — случайные или неожиданные инциденты с широкими последствиями — становятся все более частыми. Например, совсем недавно всем организациям пришлось быстро адаптироваться к последствиям пандемии COVID-19.
Модель совместной аналитики может помочь организациям адаптироваться к этим ситуациям, вовлекая в процесс больше членов организации на ранних этапах. Анализ проводится не только в конце, после разработки информационных панелей и отчетов. Наоборот, этот подход позволяет принимать решения раньше, чем это было возможно раньше, потому что информация более доступна и распространяется на протяжении всего процесса.
«Немногие бизнес-решения принимаются независимо, и чем больше сотрудничества может иметь место на протяжении жизненного цикла аналитики, тем лучше принятие решений на основе данных», — сказала Элиф Тутук, вице-президент по инновациям и дизайну в Qlik.
Совместная аналитика представляет собой спектр глубины и широты сотрудничества. С одной стороны, организации могут облегчить конечным пользователям создание аналитических продуктов и обмен ими. С другой стороны, совместная аналитика может упростить менеджерам, сотрудникам и пользователям возможность опираться на идеи друг друга.
«Благодаря совместному подходу организация может по-настоящему управлять данными, так как данные легче передаются между отделами, и разные команды могут использовать их в своих интересах», — сказал Мацей Завадзински, генеральный директор Piwik Pro.
Затем идеи каждого отдела передаются друг другу, чтобы другие части организации могли извлечь из них пользу. Например, сотрудники могут придать контекст данным и аналитике, добавляя в отчеты программные примечания к определенным датам, например, когда были внесены существенные изменения на веб-сайт или запущена новая кампания. Это позволяет всем в организации лучше понимать изменения в данных.
Например, правительство Нидерландов использует Piwik для мониторинга и оптимизации производительности своих веб-сайтов с учетом различных видов знаний. Используя модель совместной аналитики, совет директоров оценивает общую производительность страницы, а копирайтеры используют данные для оптимизации контента.
Варианты инструментов для совместной работы
Все основные аналитические платформы добавляют различные возможности для облегчения совместной аналитики. У Qlik есть крупная инициатива, ориентированная на активный интеллект , который сочетает в себе конвейер данных в реальном времени с возможностями аналитики, ориентированной на действия, которые помогают принимать немедленные меры. Qlik Sense опирается на это с помощью интеллектуальных предупреждений, совместной работы и встроенной аналитики, чтобы помочь людям совершенствовать автоматические триггеры и ответы.
Tableau улучшает возможности совместной работы в области аналитики с помощью таких функций, как инструмент «коллекции», упрощающий создание аналитического контента, позволяя пользователям выбирать контент и легко делиться им с коллегами. Он также демократизирует аналитику с помощью обработки естественного языка (NLP) с помощью таких предложений, как «Спросите данные» и «Объясните данные», предоставляя аналитику менее искушенным пользователям. Его последняя версия поддерживает более тесную интеграцию с платформой Salesforce, которая направлена на оптимизацию разработки аналитики и обмена информацией. Например, недавно компания добавила новую интеграцию, чтобы помочь людям совместно работать над аналитикой устойчивого развития в облаке Salesforce NetZero.
Microsoft Goals — это новый инструмент, который помогает командам контролировать показатели и делиться процессом аналитических проектов. А ThoughtSpot использует NLP, чтобы упростить обмен и поиск аналитики в организации с помощью простых поисковых запросов.
Остерегайтесь проблем с безопасностью совместной работы
В будущем организации хотели бы получить такую же возможность опираться на результаты работы друг друга, как они это делают с различными типами платформ для повышения производительности и совместной работы над контентом. Платформы для совместной работы над контентом начинают реализовывать некоторые богатые возможности совместной работы и связывания , предусмотренные оригинальным мемексом.
Но совместная аналитика должна бороться с более тонкими проблемами безопасности данных. Некоторые из наиболее ценных аналитических данных организации основаны на данных, которые нуждаются в защите от мошеннических сотрудников, хакеров и небрежности. Предприятиям также приходится бороться с такими правилами, как HIPAA, GDPR и CCPA.
«Для компаний важно найти надлежащий баланс защитных и ограничительных политик кибербезопасности при разработке своих стратегий совместной работы в области аналитики», — сказал Сачдева.
Эти политики могут, казалось бы, препятствовать совместным усилиям, если применять их широко, но они также могут помочь предотвратить проблемы с безопасностью данных, которые быстро возникают при предоставлении нескольким сторонам доступа к конфиденциальным данным.
По словам Сачдева, некоторые организации обращаются к политикам безопасности на основе ролей, чтобы упростить управление совместной аналитикой. Эта защита позволяет только необходимым бизнес-пользователям иметь доступ к базовым наборам данных, чтобы предотвратить потенциальные нарушения.
По словам Завадзински, более крупные организации также могут предоставлять доступ через инфраструктуру единого входа. Эта политика упрощает вход пользователей в систему и снижает риск того, что учетная запись будет забыта во время увольнения сотрудника.
