CC BY
27С.М. Науменко
РОЛЬ БОЛЬШИХ ДАННЫХ В ЦИФРОВОЙ ТРАНСФОРМАЦИИ
В статье рассматриваются аспекты и роли управления большими данными в цифровой трансформации и анализируется место этой технологии среди трансформационных технологий.
Ключевые слова: Большие данные, интеллектуальный анализ данных, трансформационные технологии, цифровые трансформации.
Цифровая трансформация - это кардинальное изменение в деятельности организации или страны, ориентированной на трансформационные технологии. Облачные вычисления, мобильные приложения, социальные сети, виртуальная и дополненная реальность, анализ данных, искусственный интеллект и блок-чейн являются одними из самых важных типов трансформационных технологий. Цифровое преобразование организации означает создание новых организационных возможностей, которые могут гарантировать успех организации в цифровую эпоху. В цифровом бизнесе нам нужна стратегия цифровой трансформации, чтобы создать приятный опыт для заинтересованных сторон, особенно для создания цифрового клиентского опыта.
Большие данные - одно из громких слов, появившихся в течение последних лет. Это может быть пугающей концепцией для компаний, которые не понимают и не знают, как использовать возможности аналитики больших данных для цифровой трансформации своей организации. Большие данные — это большой объем данных, собираемых организациями каждый день. Большие данные характеризуются огромным объемом, разнообразием и сложностью, что затрудняет обработку с использованием традиционных методов управления данными. По этой причине большие данные требуют новых и инновационных методов обработки данных.
Аналитика, большие данные и их обработка помогают организациям извлекать из них полезную информацию, которую они могут использовать для принятия маркетинговых и бизнес-решений, проходя полную цифровую трансформацию. Цифровая трансформация помогла компаниям приспособиться к изменениям и оставаться конкурентоспособными во все более цифровом мире. Ценность больших данных в цифровой трансформации обусловлена способностью организации объединять усилия по обеспечению оцифровки и автоматизации бизнес-операций.
Аналитика больших данных также позволяет предприятиям иметь подробную информацию о конкретных или различных группах клиентов. Это может быть информация о том, что они делают на вашем веб-сайте, что они покупают, как часто они это покупают и покупают ли они аналогичные продукты в будущем.
Цифровая трансформация — это интеграция цифровых технологий во все сферы бизнеса, ведущая к фундаментальным изменениям в методах работы предприятия. Девяносто процентов компаний ведут бизнес в облаке. Но настоящая цифровая трансформация — это нечто гораздо большее, и она действительно может трансформировать всю организацию, создавая технологическую основу для преобразования этих услуг и данных в полезную информацию, которая может улучшить практически каждый аспект организации. Это преобразование затрагивает все уровни организации и сводит воедино данные из всех областей для более эффективной совместной работы. Перенос данных в общедоступную, частную или гибридную облачную среду снижает эксплуатационные расходы, включая затраты на оборудование и программное обеспечение, одновременно освобождая членов команды для работы над другими проектами.
Большинство компаний собирают горы данных о клиентах, но реальная выгода заключается в оптимизации этих данных для аналитики, которая может продвинуть бизнес вперед. Данные могут быть ключом к пониманию потребностей клиентов. Лучше понимая своих клиентов и их потребности, вы можете создать бизнес-стратегию, ориентированную на клиента. Наличие надлежащих технологических инструментов, работающих вместе, может упростить рабочий процесс и повысить производительность. Автоматизация многих задач, выполняемых вручную, и интеграция данных по всей организации позволяет членам группы работать более эффективно.
Одной из самых больших проблем использования больших данных и аналитики данных является сама информация. Многие предприятия собирают гораздо больше данных, чем им нужно. По мере увеличения объема и увеличения типа собираемых предприятиями данных возрастает и сложность анализа этих данных. Таким образом, предприятия должны ограничивать типы данных, которые являются для них наиболее полезными, и содействовать сокращению объема собираемых данных.
© С.М. Науменко, 2023.
По мере того, как все больше компаний осознают ценность следования этой формуле, растет спрос на сотрудников, обладающих навыками анализа данных. Это одна из причин, по которой навыки работы с данными и их анализа пользуются большим спросом. При постановке целей важно быть как можно более конкретным. Предприятие может ставить цели, такие как снижение эксплуатационных расходов и удержание клиентов, и то, и другое помогает улучшить конечный результат. Как только определились цели, следует сосредоточиться на сборе наборов данных, которые помогут достичь этих целей. Например, если есть необходимость привлечь новых клиентов, имеет смысл сосредоточиться на данных, поступающих с платформы социальных сетей и каналов продаж, потому что именно эти данные, скорее всего, скажут об эффективности стратегий привлечения клиентов.
Большие данные и аналитика данных могут препятствовать цифровому преобразованию в некоторых случаях. Это часто происходит в организациях, где данные не управляются должным образом. Чтобы увидеть ценность продвинутой аналитики и моделей машинного обучения, данные, поступающие в эти системы, должны быть надежными. По этой причине очень важно не только собирать правильные данные, но и управлять ими таким образом, чтобы они не были «загрязнены» данными из несвязанных источников. В том случае, если данным можно доверять в первую очередь, организации могут получить максимальную отдачу от использования этих данных.
Сегодня предприятия сталкиваются с цифровой трансформацией и станут неактуальными до тех пор, пока они не добьются успеха. Но цифровая трансформация является дорогостоящей и сложной. Чтобы добиться успеха в цифровой трансформации, в нее должен быть вовлечен весь бизнес. Чтобы в полной мере воспользоваться возможностями, которые могут предложить цифровые технологии, необходимо перепроектировать, а затем внедрить бизнес-модели, виды деятельности и процессы.
Цифровая трансформация происходит очень медленно, и вероятность провала выше вероятности успеха в пять раз, и на это есть причины, в виде многочисленных препятствий на пути изменения старых бизнес-моделей. У цифровой трансформации есть и другая сторона. Исследования в области цифрового менеджмента показывают, что успешные организации в области цифровой трансформации относятся к регионам по всему миру и не ограничиваются американскими и китайскими высокотехнологичными компаниями. Инвестиции организаций в цифровые таланты отличают успешные организации от других остальных. Эти организации создают технологическую платформу, интегрированную комбинацию цифровых возможностей, которая обеспечивает гибкость, скорость и делает их лидерами в других бизнес-возможностях. Эти организации могут внедрять инновации, когда речь заходит о цифровых продуктах и новых бизнес-моделях, и благодаря обучению и интеграции они могут создавать новые цифровые возможности и предприятия.
В то время как предприятиям необходимо нанять аналитика данных, чтобы разобраться в огромном объеме собранных данных, малым предприятиям, которые собирают небольшие объемы данных, или тем, кто не может позволить себе нанять аналитика данных, не обязательно идти этим путем. Существует множество инструментов и платформ, позволяющих предпринимателям собирать данные, сегментировать их, управлять ими и организовывать их так, чтобы специалисты могли понимать и работать с ними. Кроме того, эти инструменты могут помочь владельцам малого бизнеса увидеть влияние решений, которые они принимают, используя эти данные, а также текущие тенденции и прогнозы. Когда у бизнеса есть инструменты для анализа больших или малых наборов данных, либо с помощью инструментов, либо с помощью цифрового аналитика, компания может добиться больших успехов в своей цифровой трансформации. Эта цифровая трансформация может быть использована для получения конкурентного преимущества в любой сфере.
Библиографический список:
1.Chen J., Jiang Q., Wang Y., Tang J. Study of Data Analysis Model Based on Big Data Technology // IEEE International Conference on Big Data Analysis (ICBDA). - 2016.
2.Philip Chen C.L., Chun-Yang Z. Data-intensive Applications, Challenges, Techniques and Technologies: A Survey on Big Data // Information Sciences. - 2014.
3.Longbing C. Data Science: A Comprehensive Overview // ACM Comput. Surv. - 2017.
НАУМЕНКО СТЕПАН МАКСИМОВИЧ - бакалавр, Санкт-Петербургский государственный экономический университет, Россия.
