Чем сильнее в мире ИТ ажиотаж по поводу новшества, тем больше о нем неверных представлений, и аналитика не исключение. Методы аналитики, одного из самых «модных» направлений в современных ИТ, могут принести существенные преимущества бизнесу, но заблуждения способны помешать оперативно реализовать возможности, которые могли бы пойти на пользу как самой компании, так и ее клиентам.

При разработке и расширении стратегии в области аналитики организациям стоит иметь в виду распространенные мифы. Перечислим 12 таких мифов.

Миф № 1. Аналитика требует немалых инвестиций

В наше время любой технологический проект проходит через фильтр финансовой оценки. «Во что это нам обойдется?» — один из первых вопросов, который получают ИТ- и бизнес-руководители, когда предлагают начать проект или внедрить новый инструмент.

Принято считать, что аналитика данных — внедрение непременно дорогостоящее, а потому доступное только организациям с солидными бюджетами и внутренними ресурсами. Однако не все инициативы в этой области требуют значительных инвестиций.

Сегодня существует масса инструментов — с открытым кодом и не только, — с помощью которых вы сможете быстро увидеть преимущества аналитики. Однако для этого понадобится хорошее знание структуры внутренних источников данных и понимание задачи, которую требуется решить. К тому же пробные внедрения сегодня значительно упростились благодаря облачным сервисам.

Современная аналитика основана на облачных системах и средах обработки больших данных, которые по своей природе гораздо менее дорогостоящие, чем традиционные хранилища данных. Кроме того, данные и аналитика обычно применяются ради трех задач: повышения КПД процессов, увеличения выручки и прогнозного управления рисками. Поэтому в целом внедрение аналитики обеспечивает значительные экономические преимущества любой компании.

Миф № 2. Для аналитики требуются большие данные

В представлении многих концепции больших данных и аналитики идут рука об руку. Считается, что организациям, прежде чем осваивать аналитику, нужно собрать колоссальные объемы данных, чтобы получать полезные для бизнеса знания, улучшать процессы принятия решений и т. д.

Разумеется, преимущества анализа больших данных сегодня хорошо известны, и компании с соответствующими ресурсами действительно могут получить ощутимое конкурентное преимущество за счет использования информационных хранилищ в рамках аналитических инициатив. Однако представление о том, что большие данные обязательны для аналитики, неверно.

Зачастую в компаниях стараются сохранять как можно больше данных, пребывая в уверенности, что это необходимо. Но полагать, что чем больше данных, тем лучше, а остальное — дело техники, является ошибкой.

Для аналитики требуются не максимально большие объемы данных, а данные определенного рода. Сотрудникам прежде всего необходима информация, относящаяся к их должности, которая поможет в принятии решений и улучшении результатов. Нужно не гнаться за большим объемом данных, а уточнить, какие именно данные нужны бизнес-пользователям и в какой форме они должны быть представлены.

Для предоставления доступа ко всему объему информации во множестве форматов, может потребоваться чрезмерно сложный проект, который будет лишь сдерживать освоение аналитики. Поэтому необходимо выяснить, какие именно данные важны и как представить информацию в наиболее доступной для пользователей форме.

Миф № 3. Аналитика исключает присущую людям предвзятость

Принципы работы автоматизированных систем таковы, что ошибки из-за предубеждений им, казалось бы, не должны быть свойственны. По мнению некоторых, аналитика и машинное обучение устраняют предвзятость, присущую людям, но это, увы, не так. Технологии...

Это не вся статья. Полная версия доступна только подписчикам журнала. Пожалуйста, авторизуйтесь либо оформите подписку.
Купить номер с этой статьей в PDF