Цифровизация на основе данных: российский бизнес идет в аналитику
К таким выводам пришли эксперты IDC и Hitachi Vantara по итогам масштабного исследования «Аналитика больших данных как инструмент бизнес-инноваций». Уже 78% российских компаний отмечают значительный рост объема данных, а это значит, что в скором времени ни один бизнес-процесс не сможет работать без качественного анализа информации. И чем быстрее компании это поймут, тем успешнее они станут на новом цифровом рынке.
Еще несколько лет назад цифровая трансформация считалась сложным и ресурсозатратным процессом, реализация которого нужна далеко не каждой компании. Сегодня все изменилось. Вслед за разговорами о цифровых преобразованиях в крупных компаниях появились стратегии и весьма успешно реализованные проекты. Стремительное развитие технологической составляющей в работе ведущих предприятий и первые успехи цифровизации заставили и российский бизнес обратить внимание на необходимость внедрения новых технологий. Один из факторов, подчеркивающих эту тенденцию, – наличие цифровых преобразований в разных индустриях: от телекома и финансового сектора до розничной торговли и государственного сегмента. Увеличение количества цифровых процессов в бизнесе актуально для российских реалий: например, как показало исследование, более 80% российских компаний из числа опрошенных имеют стратегию цифровой трансформации.
При этом со временем термин «цифровая трансформация» эволюционирует. Изначально под ним понималось использование новых технологий, при этом конечные цели определялись бизнес-структурами недостаточно четко. Впоследствии основной целью цифровизации стало повышение эффективности компании за счет оптимизации и автоматизации существующих бизнес-процессов.
При этом на первый план при реализации стратегии цифровой трансформации выходит аналитика данных. По словам директора по исследованиям компании IDC Елены Семеновской, «сейчас цифровой трансформации можно дать еще одно определение: это изменение бизнес-процессов, в основе которых лежит аналитика данных».
Данных становится больше
Современные компании имеют огромное количество данных, в которых «сокрыта» ценная информация о внутренней и внешней работе. Однако основным источником этих данных становятся не внешние ресурсы, как было принято думать раньше: например, социальные сети, форумы, новостные ленты. Их анализируют только 17% компаний. Источником данных являются в большинстве случаев внутренние процессы компании: всевозможные почтовые переписки, презентации, архивы, оцифровка документов, работа таких систем, как ERP, CRM, SCM, HR, ECM и так далее. Таким образом, скорость роста данных обеспечивается в том числе за счет цифровых каналов взаимодействия между сотрудниками и партнерами.
Развитие технологий ведет к тому, что хранение всех этих данных становится относительно недорогим, в связи с чем встает вопрос о том, как их максимально полно использовать. «Все кругом говорят о том, что данные – это новая валюта, новая нефть, новый источник дохода, – рассказывает Елена Семеновская. – Но никому не нужен анализ данных ради анализа данных. Он нужен для того, чтобы получить дополнительную прибыль, или вывести новые услуги на рынок, или сократить расходы. Самое важное в этом контексте – поставить верные бизнес-задачи, решить которые и поможет аналитика данных».
А что анализируют?
Основное направление, в которое инвестируют российские компании, это анализ транзакционных данных – то есть данных, относящихся к бизнес-операциям. Типичный пример – банковские операции, счета за использование услуг, накладные к отгрузке. 61% компаний из числа опрошенных говорят, что они используют эти данные для прогнозирования, оптимизации бизнес-процессов, уточнений по бэкофисным операциям.
«Причин, по которым компании уделяют так много внимания анализу транзакционных данных, несколько, – считает Максим Аннюк, руководитель направления «Аналитика больших данных и интернет вещей» в Hitachi Vantara. – Во-первых, компании уже накопили достаточное количество таких данных вследствие использования транзакционных систем. Они уже используются и анализируются для составления различной отчетности, как внутренней, так и внешней. Расширение аналитических возможностей в таком сценарии выглядит логично и обоснованно. Во-вторых, основная задача применения аналитики больших данных в компаниях сегодня – это повышение эффективности. Она решается именно за счет анализа внутренних транзакционных процессов. Наладив эту работу, легче переходить к более комплексным аналитическим задачам с привлечением различных источников информации».
На втором месте стоит клиентская аналитика, и инвестиции в это направление очень быстро набирают обороты. По данным исследования IDC и Hitachi Vantara, 52% компаний из числа опрошенных уделяют клиентской аналитике большое внимание. Одной из основных задач здесь является персонализация предложений и создание уникального пользовательского опыта. Запрос на это объясняется тем, что в условиях снижения покупательской способности населения в России компаниям необходимо продавать не просто товар, а те положительные эмоции, которые связаны с его приобретением.
На третьем месте – потоковая аналитика, ее актуальность отмечают 51% компаний. Это связано с тем, что российские промышленные предприятия начинают постепенное использование решений интернета вещей, например, получая данные с камер в режиме реального времени. Эти данные становятся еще одним источником в применении аналитики больших данных. При этом конкретно анализом данных из устройства интернета вещей занимаются 30% из числа опрошенных компаний.
Как правило, компании используют собранную информацию для целей аналитического планирования. Это указывает на наличие долгосрочных планов по цифровизации и включение аналитики данных в повседневную работу. Почти 60% респондентов отметили, что они учитывают операции по данным именно для этого. Однако в цифровых процессах не следует забывать о необходимости бизнес-сценария и вовлеченности бизнеса в эти явления. Бизнес-сценарий важен для понимания того, какие данные надо собирать и анализировать, и какой результат хочет получить компания. Так, например, важность обоснования бизнес-сценария и показателей возврата инвестиций отметили 37% участников исследования.
Главная задача – интеграция. И простота
Сегодня для российских компаний очень актуальна задача интеграции анализа транзакционных систем с другими источниками данных. Они наполняют имеющиеся транзакционные данные новыми характеристиками, в результате чего те становятся более точными, более релевантными. У них появляется контекст, что хорошо для построения выводов. Поэтому для успешной работы аналитики данных важно использовать больше открытых данных, отмечают эксперты: в этом случае она будет приносить больше пользы и вскроет более глубокие инстайты. «Пока что эти дополнительные источники найти не так просто, их готовы предоставлять далеко не все, кто располагает такими источниками данных, – считает Максим Аннюк. – Хотя потребность в данных открывает новые направления деятельности для ряда компаний. Например, есть телеком-операторы, которые уже начали монетизировать имеющиеся у них данные – они предоставляют их для анализа в качестве дополнительного источника данных другим компаниям».
Помимо этого, для эффективного анализа данных необходимо объединить источники и представить их на единой платформе пользователям, которые будут извлекать из них ценную информацию. Единая платформа должна значительно сократить время на подготовку данных к анализу, давать аналитикам данных возможность работать с готовыми наборами данных (datasets), обеспечивать рост пользователей аналитических решений в компании. За счет доступа к единому набору данных должно улучшиться взаимодействие между различными подразделениями внутри компании и с партнерами. Вследствие расширения цифрового взаимодействия стоит ожидать и ускорение цифровой трансформации. Необходимость единой точки доступа к информации, которую можно использовать для внутренних и внешних аналитических задач, отметили и участники исследования IDC и Hitachi Vantara.
Существующие на рынке решения позволяют добавлять новые источники информации, но 71% компаний отмечают, что не могут подключать новые источники без привлечения ИТ–специалистов. Существующая архитектура решений требует частичного привлечения ИТ-специалистов в 57% компаний; значительного – в 34% компаний. При этом в 2% компаний действующая на данный момент архитектура решений в принципе не позволяет подключать новые источники информации.
При выборе решения для анализа данных компании в первую очередь руководствуются вопросами простоты внедрения и использования, а также стоимостью. Если переходить на технологический уровень, становится ясно, что для современных компаний очень важно, чтобы решение могло работать без привлечения дополнительных экспертов, чтобы конфигурация, кастомизация этого решения были относительно легкими, чтобы решение хорошо интегрировалось с транзакционными системами. Это связано с тем, что в компаниях становится все больше не совсем технических специалистов, а бизнес-пользователей, которым нужна аналитика данных. «Людей, которые работают с информацией, так называемых knowledge workers, бизнес-аналитиков, становится все больше, – считает Елена Семеновская. – Даже обычные сотрудники call-центров сталкиваются с тем, что должны обрабатывать все большее количество информации при общении с клиентами. Можно ожидать, что в дальнейшем эта тенденция будет только усиливаться, и простые решения, которые представители бизнеса могут использовать без привлечения IT-специалистов, будут становиться все популярнее».
Со временем информации для анализа будет становиться все больше, в том числе потому, что появятся новые источники данных, например, в результате процессов машинного взаимодействия. Поэтому уже сейчас компаниям стоит остановиться на избирательном сборе меньшей по объему, но более ценной для бизнеса информации. Оптимальное количество данных для хранения можно определить, исходя из задач в каждой конкретной бизнес-ситуации. Поскольку в будущем разнообразные решения будут все чаще приниматься при помощи алгоритмов, в основе которых обязательно будет аналитика больших данных, основная цель, стоящая сегодня перед компаниями, такова: собрать надежные данные и научиться руководствоваться реальными бизнес-задачами.
