6 предупреждающих знаков, что вашей команде по анализу данных необходимо обновление

Если вы еще не создали команду по науке о данных, которая может использовать огромные объемы данных для улучшения бизнеса, то вы упускаете одну из самых ценных возможностей цифровой эпохи. Большинство компаний, по сути, создали команды по науке о данных, но есть ключевые признаки того, что они не делают достаточно, чтобы успевать за изменениями в ландшафте данных. Вот шесть предупреждающих знаков, которые могут означать, что вам следует пересмотреть свой подход к науке о данных.

1. У вас еще нет директора по данным (CDO)

Поскольку активы данных становятся все более важными в большем количестве секторов организации, должность директора по данным (CDO) становится незаменимой. Опрос Gartner показал, что 57 процентов компаний теперь имеют официальную должность CDO в своих управленческих командах, и более 50 процентов этих CDO будут подчиняться генеральному директору в 2018 году, по сравнению с 40 процентами годом ранее. Директора по данным отвечают за создание культуры, основанной на данных, распространение информации о данных по различным направлениям бизнеса и поиск новых способов внедрения инноваций, где и как данные используются для улучшения бизнес-процессов, продуктов и услуг.

2. Вы не наняли эксперта по ИИ или машинному обучению

Искусственный интеллект и дисциплины машинного обучения усиливают роль науки о данных и аналитики больших данных. Forbes сообщает, что 70 процентов предприятий планируют внедрить ИИ в течение следующих 12 месяцев, что откроет новую эру в аналитике и управлении данными. Команды по работе с данными, которые не нанимают экспертов по ИИ, вскоре потеряют возможность участвовать в некоторых из крупнейших областей, в которых наука о данных может принести пользу: создание прогнозов в реальном времени для отделов маркетинга и продаж, оптимизация общих ИТ и других внутренних процессов и улучшение качества обслуживания клиентов в масштабе.

Освойте правильные инструменты ИИ для правильной работы!Программа аспирантуры Caltech в области ИИ и МОПрограмма изучения

3. Ваш генеральный директор думает, что «R» и «SAS» — это просто буквы в алфавите

Различные языки программирования и инструменты уже некоторое время расширяют область науки о данных, включая R и SAS, и вашим руководящим командам важно знать лексикон и понимать, какую роль они могут играть в достижении мастерства в науке о данных. Инструмент науки о данных SAS предназначен для расширения возможностей манипулирования данными/оптимизации и расширенных статистических концепций для решения реальных бизнес-задач и методов предиктивного моделирования. R — еще один ключевой язык программирования, который помогает специалистам по данным освоить исследование данных, визуализацию данных, предиктивную аналитику и описательную аналитику.

4. Вы не сможете легко превратить данные в идеи и решения

Ценность данных может быть оптимизирована только в том случае, если ваши специалисты по данным и инженеры могут применять необработанные данные для сбора информации и создания реальных бизнес-решений, которые масштабируются. Специалисты по данным часто могут определить тенденцию, но не могут эффективно построить и внедрить лучший процесс или бизнес-модель, которая использует полученные данные. Еще одна проблема заключается в масштабировании информации в жизнеспособное решение: исследование McKinsey показало, что только 8 процентов из 1000 респондентов с аналитическими инициативами, занимающимися эффективными методами масштабирования. Это приводит к тому, что некоторые организации переходят на аутсорсинг своих возможностей бизнес-аналитики. Прогнозируется, что рынок аналитики как услуги удвоится по мере того, как подписки на аналитику набирают обороты, и 66 процентов предприятий уже передают на аутсорсинг от 11 до 75 процентов своих приложений бизнес-аналитики. Аутсорсинг — один из трендовых вариантов. Повышение квалификации ваших команд по науке о данных — другой.

5. У вас нет облака данных

Облако уже произвело революцию во многих способах обработки данных и оптимизации операций компаниями. Cisco сообщает, что 94 процента рабочих нагрузок и вычислительных экземпляров будут обрабатываться облачными центрами обработки данных к 2021 году. Но тенденция переходит на следующую стадию с аналитикой данных, поскольку 50 процентов предприятий планируют принять стратегию «облачных вычислений» для аналитики больших данных. Стратегия «облачных вычислений» для больших данных и аналитики может помочь организациям открыть дверь к большему контролю затрат и большей гибкости с анализом, чем локальные системы.

6. Аналитические команды по-прежнему работают изолированно

Как и большинство бизнес-начинаний, наука о данных наиболее эффективна и продуктивна, когда команды сотрудничают в своей деятельности. Особенно с облачными аналитическими платформами компании могут использовать более сплоченный рабочий опыт между аналитическими командами, чтобы улучшить рентабельность инвестиций в их совместную деятельность и снизить совокупную стоимость владения (TCO) решений. Исследования показывают, что предприятия увидят как минимум 3-5-кратное увеличение TCO и рентабельность инвестиций в размере 171 процента от использования аналитики, которая предназначена для совместной работы. Преодоление разрыва между операционными разрозненными системами может оказать измеримое влияние на итоговые решения и результаты.

Поскольку область науки о данных достигает нового этапа в своем развитии, у организаций все еще достаточно времени, чтобы воспользоваться новейшими инструментами, технологиями и методами, чтобы оставаться конкурентоспособными. Воспользуйтесь этой возможностью, чтобы распознать такие предупреждающие знаки и подготовиться к процветанию в золотой век науки о данных.