Данные на подъеме — Данные как стратегический ресурс организаций
Понимание использования и ценности данных как стратегического элемента компании
Фраза «данные — это новая нефть» звучит во всех организациях и отраслях. Ценность данных стала предметом внимания многих руководителей высшего звена и менеджеров высшего звена, и с тех пор компании начали собирать как можно больше данных. Тем не менее, речь идет не только о сборе и структурировании данных, но и о визуализации и интерпретации данных для поддержки принятия решений на основе фактов.
Index
Наука о данных как создатель ценности
Данные стали фундаментальным стратегическим элементом организаций. В ближайшем будущем для организации будет практически невозможно вести бизнес, если она не будет полностью или хотя бы частично ориентирована на данные. Стратегический шаг заключается в том, чтобы рассматривать данные как ключевую стратегию бизнеса, а не как чисто технический вопрос. Организации, принявшие этот подход, доказывают, что он работает, весьма успешны и чаще всего очень прибыльны.
Больше нет сомнений в том, что наука о данных обладает потенциалом для создания стоимости, новых потоков доходов и конкурентных преимуществ. В конце концов, любая компания, которая сумеет извлечь ценность из своих данных и повысить эффективность своей работы с помощью анализа данных, будет единственной компанией, имеющей доступ к этой конкретной информации. Следовательно, она сохранит преимущество перед своими конкурентами, даже если они скопируют ее продукцию или наймут ее сотрудников.
Сила данных, используемых в мире бизнеса, показывает, что это не просто технические возможности.
Это скорее фундаментальный вопрос управленческой повестки дня, который влияет на множество аспектов жизни компании. Причина проста: наука о данных может повысить ценность компании различными способами, особенно в трех ключевых областях:
1. Улучшение операционной деятельности
Во-первых, данные могут помочь улучшить операционную эффективность, позволяя компании делать больше с меньшими затратами. С помощью данных можно извлечь максимально возможную ценность из имеющихся ресурсов, рационализируя затраты, что позволяет повысить эффективность работы.
2. Дополнительные потоки доходов
Во-вторых, данные можно использовать для создания дополнительных источников дохода. Многие компании создали новые продукты на основе аналитики данных или монетизировали свои данные, продавая их третьим лицам.
3. Получение конкурентных преимуществ
И в-третьих, как отмечалось выше, если компания способна адекватно инвестировать время, усилия и ресурсы в науку о данных, она может получить дополнительные конкурентные преимущества за счет внедрения алгоритмов машинного обучения, которые становятся все более эффективными по мере обучения на основе данных.
Операционная эффективность
Существует два возможных подхода к повышению операционной эффективности: снижение затрат или увеличение доходов, получаемых от основной деятельности компании.
В области человеческих ресурсов аналитика может предсказать, когда ценные специалисты вот-вот уволятся — проблема, которая обычно не обнаруживается, пока не становится слишком поздно. Поскольку основные расходы компании на управление персоналом связаны именно с этой ситуацией, способность предвидеть увольнение и предложить решение до того, как сотрудник достигнет переломного момента, приведет к повышению эффективности.
Аналогичная ситуация существует и в сфере маркетинга, где одной из главных трудностей является определение оптимального маркетинг-микса для повышения эффективности инвестиций. Науку о данных можно использовать для поиска оптимальной комбинации и ее изменения в зависимости от внешних условий. Такой подход позволит увеличить объем продаж компании и при этом держать под контролем бюджет отдела маркетинга.
Еще один отличный пример — компания UPS. Эта транспортная компания использует науку о данных и передовые географические алгоритмы для оптимизации маршрутов доставки и предиктивного обслуживания автопарка. Вместо того чтобы ждать, пока автомобиль сломается, а затем проводить незапланированные ремонтные работы, UPS использует алгоритмы для прогнозирования вероятности происшествий. В результате компания может планировать техническое обслуживание автопарка в периоды низкой нагрузки.
Трансформация бизнеса
Путь компании в области науки о данных начинается с мониторинга. Сделав этот шаг, она способна извлекать знания, которые затем может внедрять в свою деятельность. Наиболее продвинутые компании в итоге преобразуют весь свой бизнес, чтобы сохранить конкурентное преимущество на основе данных.
Рекомендации по продуктам — это еще один шаг в эволюции науки о данных. Этот подход не создает больше ценности для основного бизнеса, но он позволяет организации предложить другой продукт — продукт данных — на основе имеющихся данных. Это последний рубеж в освоении науки о данных, и он подразумевает новый этап трансформации бизнеса.
Еще одним хорошим примером является подразделение аэронавтики компании General Electric. В начале 1980-х годов это подразделение занималось исключительно продажей двигателей, и его отношения с клиентами не шли дальше этого. Встраивая датчики в свои двигатели, GE смогла собирать данные и перейти от транзакционных отношений с клиентами к контрактным, основанным на соглашениях об уровне обслуживания. Поскольку GE знала вероятность поломки или неправильной работы того или иного материала, а также затраты, связанные с такими инцидентами, продажа товара служила способом разделить риск с клиентом, тем самым снижая общую стоимость владения. Более того, информационная асимметрия между GE и заказчиком ставила поставщика в более выгодное положение на переговорах.
Другой пример — телекоммуникационная компания Telefónica, которая по закону обязана хранить всю информацию и данные, предоставленные смарт-устройствами, в течение пяти лет. Выполнение этого требования повлекло за собой расходы, неразрывно связанные с основной деятельностью компании. Однако в конечном итоге Telefónica осознала ценность собранной информации, что побудило ее создать компанию под названием Smart Steps. То, что начиналось как структурные расходы, в итоге превратилось в совершенно новый бизнес.
Таким образом, тенденция заключается в сборе, структурировании, стандартизации и преобразовании данных, выборе наиболее подходящей модели и, самое главное, в разработке визуализаций, способствующих принятию более эффективных и ценных решений.
Так когда же вы начнете преобразовывать свой бизнес и внедрять стратегию работы с данными?
Комментарии закрыты.