Опрос, проведенный компанией Gartner, свидетельствует: большинство крупных компаний (91%) так и не достигли «трансформационного» уровня зрелости при использовании данных и аналитики, несмотря на то что эти направления являются для ИТ-директоров инвестиционно приоритетными.

«Большинству организаций следует внимательнее относиться к данным и аналитике, учитывая те потенциальные преимуществ, которые они открывают, — подчеркнул вице-президент Gartner по исследованиям Ник Хойдекер. — Организации, достигшие трансформационного уровня зрелости, лучше интегрируются с партнерами и поставщиками, им проще использовать передовые прогнозные и предписывающие формы анализа и они имеют гораздо больше шансов повысить свою конкурентоспособность».

Авторы исследования попросили респондентов оценить свои организации с точки зрения использования данных и аналитики по пяти уровням зрелости, предложенным Gartner. В итоге 60% опрошенных отнесли себя к трем нижним уровням.

Большинство респондентов причислили себя к третьему (34%) или четвертому (31%) уровню. 21% опрошенных считают, что их организация находится на втором уровне, а 5% — что на самом низшем, первом уровне. И только 9% организаций, по мнению их сотрудников, относятся к высшему, пятому уровню, позволяющему добиться наибольших преимуществ в процессе трансформации.

Опрос показал, что большинство общих бизнес-проблем, с которыми сталкиваются организации при использовании данных и аналитики, связано с необходимостью повышения эффективности процессов; этот фактор к числу трех главных отнесли 54% респондентов. На втором месте находятся развитие клиентских навыков и разработка новых продуктов. Об этом упомянул 31%.

Несмотря на большое внимание, уделяемое передовым формам анализа, 64% организаций по-прежнему считают критически важными приложениями, с точки зрения данных и аналитики, средства корпоративной отчетности и инструментальные панели. При этом традиционные источники данных — транзакции и журналы — продолжают доминировать. Впрочем, 46% организаций сообщили, что используют внешние данные.

«Новыми технологиями, такими как машинное обучение и искусственный интеллект, очень легко увлечься, — заметил Хойдекер. — Но традиционным формам аналитики в организациях по-прежнему отводится важное место, и в ближайшем будущем ситуация вряд ли изменится».

Купить номер с этой статьей в PDF