Управление основанное на данных что относится
Управление решениями на основе данных (DDDM)
На заре вычислительной техники обычно требовался специалист с большим опытом в области технологий, чтобы добывать данные для получения информации, поскольку этому человеку было необходимо понять, как работают базы данных и хранилища данных.
Если менеджер на стороне бизнеса организации хотел просматривать данные на детальном уровне, он должен был обратиться в отдел информационных технологий (IT) и запросить отчет. Затем кто-то из ИТ-отдела создаст отчет и запланирует его периодическую работу. Поскольку процесс был сложным, специальные отчеты, также известные как разовые отчеты, не приветствовались.
Сегодня инструментам бизнес-аналитики часто требуется очень небольшая поддержка со стороны ИТ-отдела. Бизнес-менеджеры могут настраивать информационные панели для отображения данных, которые они хотят видеть, и запускать пользовательские отчеты на лету. Изменения в том, как данные можно добывать и визуализировать, позволяют руководителям предприятий, не имеющим технологического опыта, иметь возможность работать с инструментами аналитики и принимать решения на основе данных.
Управление решениями, основанное на данных, обычно используется для получения конкурентного преимущества. Исследование, проведенное Центром цифрового бизнеса Массачусетского технологического института, показало, что организации, в основе которых лежит принятие решений на основе данных, имели на 4% более высокие показатели производительности и на 6% более высокие прибыли. Однако объединить огромные объемы информации из разных областей бизнеса и объединить ее для получения действенных данных в режиме реального времени легче сказать, чем сделать. Ошибки могут закрасться в процессы анализа данных на любой стадии проекта, и при их возникновении могут возникнуть серьезные проблемы.
Data Driven-подход
Data Driven-подход — это способ принимать управленческие решения, основываясь на больших данных. Его используют для построения бизнес-модели или маркетинговой стратегии, при составлении плана продаж, в программировании и даже в дизайне.
Для каждой сферы выбирают конкретный тип информации, например данные о покупках, геолокации мобильных устройств, количестве поисковых запросов по теме. При поиске помещения под новую кофейню владелец может проанализировать трафик людей на улицах и выбрать место с наибольшей проходимостью.
Полное название этого подхода — Data Driven Decision Making (DDDM), то есть информационно обоснованные решения (или data driven decisions). Он стал альтернативой устаревшему подходу HiPPO (Highest Paid Person’s Opinion) — принятию решений на основе мнения руководства. Проблема этого подхода в том, что руководитель или менеджер не могут быть объективными и компетентными во всех вопросах и знать все особенности аудитории.
Melbourne Business School проводила исследование того, как компании в 46 странах используют аналитику, и выяснилось, что только 6% из них могут считаться лидерами в этом направлении. Это тот бизнес, в котором проработана аналитическая стратегия и в нее включены все подразделения, высший менеджмент принимает решения исключительно на основе данных, а также в реальном времени мониторится ситуация на рынке.
Еще 49% компаний отнесли к категории «Исследователи», так как они частично используют данные для принятия решений, но не до конца развили инфраструктуру для полноценного Data Driven. Остальные компании отнесли к «Подражателям» и «Отстающим», так как они используют данные только в одной конкретной области или не развивают аналитику вообще.
Data Driven-подход полезен на разных этапах развития:
Например, агентство RUSFAIR GROUP проводит исследования для запуска новых продуктов на рынке электронной коммерции в Китае. Они делают анализ инфополя бренда и конкурентов, затем — анализ потенциальных площадок, исследование аудитории в WeChat — самом популярном социальном приложении в Китае, Douyin — китайском аналоге TikTok и других социальных сетях. Такие исследования позволяют определить объем необходимых инвестиций и грамотно выбрать площадки для продвижения.
Фитнес-клуб в Перми через 7 месяцев после открытия поставил перед собой задачу выйти в лидеры рынка. Для доработки продающей концепции маркетологи изучили опыт конкурентов в городе, собрали данные о том, почему люди не ходят в фитнес-клубы, что их удерживает и почему бросают занятия. В результате изменений, основанных на данных, клуб увеличил выручку в два раза.
Альфа Банк в прошлом году проанализировал всю воронку продаж и поведение клиентов, которые в итоге подали заявку на карту и получили ее на руки. На основе этих данных рекламу стали таргетировать на пользователей, которые с наибольшей вероятностью заинтересуются продуктом, благодаря чему число заявок выросло в 1,6 раза.
Решения на основе данных
Для использования Data Driven-подхода требуются навыки работы с аналитикой. Во-первых, нужно уметь считывать данные из таблиц, графиков и диаграмм, потому что иначе даже на основе самых верных данных можно сделать неверные выводы. Во-вторых, нужно критически относиться к самим данным и задавать аналитику правильные вопросы:
Управление на основе данных включает в себя три подготовительных шага:
Недостатки Data Driven-подхода
Как стать Data Driven-компанией
Data Driven-организация корректно собирает, проверяет и обрабатывает данные и использует их на пользу бизнеса. Такие компании имеют отлаженный механизм работы с данными, в котором все сотрудники четко понимают задачи: data-аналитик собирает данные, отдел маркетинга умеет ставить четкое ТЗ на сбор конкретной информации, а руководство соотносит это с бизнес-целью.
Мария Михеева, продуктовый аналитик AliExpress, считает, что организация Data Driven-подхода затрагивает такие аспекты работы компании, как миссия, идеология и обучение сотрудников. Но в основе подхода все-таки лежат качественные данные — достоверные и очищенные от лишней информации, ненужной компании. На этих данных как раз выстраивается data-менеджмент. Кроме них, есть другие важные аспекты:
Главный критерий успеха в Data Driven-подходе — понимание сотрудниками компании того, зачем нужны данные. Поэтому работу над этой управленческой стратегией стоит начинать с внутреннего PR, презентации и обучения.
В каких профессиях используется Data Driven-подход
Менеджмент
Управление на основе данных — одна из причин роста компаний. Оно помогает оптимизировать расходы, повысить клиентоориентированность, отслеживать изменения на рынке и, как результат, увеличить прибыль. Пока полноценно такой подход реализуют только крупные игроки уровня Google, так как внедрение культуры Data Driven в компании — это ресурсозатратный процесс, который не всем по карману.
Маркетинг
Data Driven-маркетинг позволяет продвигать продукт на ту аудиторию, которой он интересен, что значительно сокращает рекламные расходы. Этим инструментом пользуются, например, маркетплейсы, которые собирают информацию об истории поиска своих клиентов, их покупках и интересах, чтобы предлагать им нужные категории товаров.
Веб-разработка
Разработчики опираются на данные взаимодействия пользователей и сервиса, чтобы зацепить и удержать пользователя. Например, в одной из компаний исследовали, как внутри приложения влияет на вовлечение пользователей лента, предлагающая контент на основе машинного обучения.
Кейсы компаний, которые реализуют Data Driven-подход
Управление
Управление на основе данных позволило компании «Сибур» перестроить работу отделов и избавиться от принципа «глубокого колодца», когда специалисты имеют доступ только к информации, необходимой для выполнения их обязанностей. Автоматизация отделов происходила разрозненно, большой пласт информации скрывали, мотивируя это коммерческой тайной, поэтому у менеджмента разных сегментов было недостаточно данных для анализа работы предприятия.
Внедрение Data Driven-подхода позволило открыть доступ к 80% ранее скрытой информации, сотрудники начали самостоятельно проверять гипотезы на данных, составлять интерактивные дашборды. С помощью бизнес-симуляторов компания начала моделировать различные ситуации на рынке и рассчитывать целесообразность инвестиций или запуска новых продуктов.
Разработка маркетинговых продуктов
На туристическом рынке технологию Data Driven используют, чтобы продвигать путешествия на ту аудиторию, у которой есть интерес к направлению, а также отслеживать реальную эффективность рекламы. Например, если человек интересовался турами в Испанию, смотрел билеты или отели, то он обязательно увидит таргетированную рекламу.
Анализ аудитории
Сбербанк уже несколько лет использует Data Driven для анализа поведения заемщиков. Интерактивная анкета, которую использует банк для сбора информации, позволяет выявить один из важных психологических параметров — уравновешенность или импульсивность клиента. Для банка это важно, так как рассудительные люди являются более добросовестными заемщиками, чем импульсивные. Вопросы в анкете для заемщиков помогают определить уровень финансовой грамотности, их стабильность, опыт работы и трезвое восприятие своего финансового положения.
Получите реальные знание и навыки, необходимые для работы. Обучение на основе практики и помощь в трудоустройстве. Скидка 45% по промокоду BLOG.
Управление компанией на основе данных
В статье «Почему внедрение ERP-систем не приносит пользы бизнесу» мы определили, что ценность ERP-систем состоит в том, что они позволяют менеджерам получать информацию, основываясь на которой они могут принимать решения. Такой процесс называется управлением на основе данных
Ключевым понятием управления на основе данных является аналитическая цепочка ценности. Это сквозной процесс, в результате которого и появляется ценность для бизнеса.
Рассмотрим каждый пункт.
Обработка и хранение полученных данных осуществляются средствами бизнес-приложений и различных СУБД. Это могут быть как конфигурации, построенные на платформе 1С, использующие СУБД, так и обычный Excel.
Формирование отчётов – это и есть создание информационного продукта первой переработки. Например, получение информации об объёмах продаж по периодам или производстве товаров. Важно понимать, что отчёт — это ретроспективный инструмент и отвечает на вопрос «что произошло?».
После отчёта должен быть проведён анализ, который ответит на вопрос, почему произошло именно это и даст рекомендации о дальнейших действиях. Управленец, получив отчёты и результаты анализа примет на их основании решение, которое и принесёт компании ценность. Но разве нельзя принимать решения без отчётов и результатов анализа? Можно, но это сродни движению вслепую: возможно, повезёт и интуиция не подведёт…
В современной западной практике бизнеса не принято основываясь на интуиции принимать решения, стоимость ошибки которых исчисляется миллионами долларов. Поэтому внедряется управление на основе данных. Что оно из себя представляет? Как правило, повседневная деятельность компании (бизнес-процессы, происходящие в ней) имеет повторяющийся характер. Получив накопленные измеримые показатели этих процессов (среднее время, стоимость, количество задействованных сотрудников и т.д.), можно отследить, как то или иное воздействие (управленческое решение) влияет на результат. Воздействие должно так же быть измеримым (увеличение финансирования на 20%, переналадка 2 линий на выпуск продукции-лидера продаж). Понимание степени влияния управленческого воздействия на выходной результат процесса и есть необходимое условие для управления на основе данных. Важно обращать внимание и на связи между показателями различных бизнес-процессов, так как они не всегда бывают изолированными. Например, компания запускает рекламу, в результате чего растут продажи, но растёт и маркетинговый бюджет. Поэтому, принимая решение о запуске рекламной кампании, нужно чётко понимать по каким показателям будет оцениваться её эффективность. Она может поднять продажи на 1 млн руб. при этом стоя в два раза больше. И если компания не будет всё это измерять, то при принятии решения о продолжении рекламной кампании, директор по маркетингу будет руководствоваться исключительно своей интуицией и совершенно не факт, что он получит от неё верную подсказку.
Таким образом цепочка аналитической ценности реализуется через управленческое решение и результат анализа его реализации. Надо сказать, что это всё-таки не высший пилотаж. К высшему пилотажу управления на основе данных можно отнести прогнозирование событий, в том числе с помощью нейросетей и машинного обучения. Однако на практике такая деятельность встречается в очень немногих компаниях, в основном позволить себе такое могут IT-гиганты. В обычных компаниях максимум строятся модели в Excel. Забавно выглядят эти модели в компаниях, не имеющих минимальной рабочей системы отчётов.
Откуда берутся отчёты, и кто отвечает за их формирование? Здесь сервис предоставляет IT служба. Она должна обеспечить работоспособность и доступность информационных систем, находящихся в зоне её ответственности, для получения отчётов о состоянии бизнеса и событиях, происходящих в нём, будь то складской остаток, приходы товаров или финансовый результат. А вот анализ на основе отчётов должен осуществлять функциональный аналитик, например, маркетолог-аналитик.
Как же внедрить управление на основе данных в компании?
Первый этап – описать бизнес-процессы компании, формализовав входы, выходы и алгоритмы трансформации.
Второй этап – определить критерии измерения совместно с менеджерами.
Третий этап – определить, как эти данные будут получены компанией в форме отчётов. На этом план минимум выполнен.
Четвёртый этап – предоставить информацию аналитикам и получить выводы.
Пятый – обеспечить принятие решений только при наличии аналитических выводов.
Шестой – принятые решения также должны оцениваться на основе данных.
Управление данными
Data management
Управление данными это процесс, связанный с накоплением, организацией, запоминанием, обновлением, хранением данных и поиском информации.
Содержание
Управление данными (англ. data management) — процесс, связанный с накоплением, организацией, запоминанием, обновлением, хранением данных и поиском информации.
К управлению данными относятся
Отдельная статья TAdviser посвящена самому понятию «Данные».
Разделение функций между Data Governance и Data Management
Подобно тому, как аудитор контролирует финансовые процессы, но фактически не осуществляет финансовое управление, руководство данными обеспечивает надлежащее управление данными без непосредственного выполнения управления данными.
Управление данными представляет собой неотъемлемое разделение обязанностей между надзором и исполнением
2020: Aruba: организациям Европы, Ближнего Востока и Африки недостаточно инструментов для работы с данными
21 мая 2020 года стало известно о том, что согласно отчету Aruba, компании Hewlett Packard Enterprise, организации сталкиваются с проблемой получения выгоды из данных, так как системы перезагружены из-за растущего количества запросов.
Отчет Data to Decisions: A Rulebook to Unlock the Power of your Data описывает шесть шагов, которые помогут организациям лучше управлять своими данными. Ключевые темы отчета:
Для того, чтобы повысить квалификацию и расширить базу знаний в работе с данными, организациям следует сосредоточиться на повышении квалификации сотрудников, обладающих глубокими отраслевыми знаниями, нанять директора по обработке и анализу данных (Chief Data Officer), а также создать группы по управлению данными, в состав которых будут входить специалисты, принимающие решения по всем ключевым бизнес-задачам, что обеспечит отражение их потребностей в стратегии по работе и управлению данными.
В докладе содержится ряд рекомендаций по повышению уровня безопасности, такие как: классифицировать данные в соответствии с различными уровнями риска, разработать план действий в случае утечки данных, а также обучать сотрудников на основе практических сценариев для повышения осведомленности об угрозах.
2019: Ключевые вопросы и ошибки в управлении данными
Актуальность темы управления данными (Data Governance) растет с каждым годом. Действительно, необходимость организации процессов, направленных на повышение эффективности сбора, обработки, хранения и использования данных как ценного актива, уже очевидна практически всем компаниям. Много сказано о том, какие преимущества приносят компании правильно выстроенные процессы управления данными, и многие организации уже начали внедрение этой инициативы. При этом организации часто допускают похожие ошибки, которые негативно влияют на темпы внедрения и эффективность создаваемых процессов управления данными. О том, какие это ошибки, как их избежать и на какие вопросы организация должна найти ответы в процессе внедрения Data Governance, [http://www.tadviser.ru/a/498875 в материале, подготовленном для TAdviser, рассказывает Светлана Бова, Chief Data Officer банка ВТБ].
2016: Эффективное управление данными увеличивает продажи в 3 раза
В среднем, почти 25% данных по клиентам содержать неточности. Среди наиболее распространенных ошибок:
Согласно исследованию Experian, компании полагают, что могли бы увеличить продажи почти на 29% при наличии точных клиентских данных.
Согласно оценкам, в 2012 г. каждый день создавался впечатляющий объем данных –2,5 квинтильона байтов – и это в то время, когда мобильная связь, согласно оценкам, охватила 61% населения земного шара. Если исходить из того, что к 2017 г. эта цифра возрастет до 70%, становится очевидно, что объем данных в ближайшие годы будет расти экспоненциально.
Такой «взрывной» рост данных является вызовом для компаний. Как отметили 84% респондентов, их организация в настоящее время считает данные неотъемлемым компонентом бизнес-стратегии. В связи с этим 82% компаний в ближайшие пять лет планируют принять на работу специалистов по данным. Как установило предыдущее исследование Experian, сегодня растет значимость директора по данным (CDO), который развивает работу с данными в рамках стратегической деятельности компании, обеспечивая улучшение финансовых результатов.
Управление данными также усложняется из-за растущих объемов информации и изменений в использовании каналов связи. По словам 39% респондентов (против 10% в прошлом году), их организация имеет 50 или более баз контактов. Кроме того, использование социальных сетей за последние 12 месяцев выросло на 81%.
75% опрошенных в этом году в ходе исследования Experian назвали электронную почту каналом связи, наиболее широко используемым для целей маркетинга. При этом 73% этой группы могут привести пример негативного влияния неточных данных на бизнес. Плохое качество данных об электронных адресах влечет за собой не только снижение выручки, но и такие бизнес-проблемы, как плохое обслуживание клиентов, невозможность осуществления коммуникации с абонентами и бесполезные расходы.
97% организаций стремятся видеть клиента в целом, поэтому на передний план выходит эффективное использование данных, позволяющих рассматривать каждого клиента как отдельную личность, со своими индивидуальными особенностями, и разрабатывать коммерческие предложения с учетом особых потребностей каждого такого клиента.
В качестве преимуществ, связанных с таким целостным пониманием клиента, были названы рост лояльности, увеличение объема продаж и возможность стратегического принятия решений. Поэтому коммерческие компании признают важность точных знаний о клиентах и их влияние на финансовые результаты организации.
2013: Специфика финансовых организаций
В декабре 2013 года Qlik (QlikTech) обнародовала результаты исследования, которое показало: несмотря на то, что после мирового финансового кризиса управление данными приобрело особое значение, более чем две трети (63%) руководителей финансовых компаний не считают необходимым рассматривать этот вопрос на уровне высшего руководства.
Согласно исследованию, проведенному для QlikTech аналитической компанией Lepus, треть (31%) финансовых учреждений не распределили роли и зоны ответственности в области управления данными, несмотря на то, что многие факторы в бизнесе свидетельствуют о необходимости управления данными в финансовой сфере.
Помимо беспрецедентного увеличения объема ежедневно обрабатываемых данных, в действие введено множество нормативно-правовых актов, связанных с управлением данными – таких как закон Сарбейнза-Оксли, Правило 17а-4 Комиссии по ценным бумагам США, стандарты Базель III и Solvency II, а также принципы Базельского комитета по банковскому надзору BCBS 239 (агрегирование данных о рисках). В ответ на это финансовые учреждения должны были сформировать общие подходы в вопросах архитектуры и моделирования данных; решение этой задачи и обеспечивает управление данными.
Исследование было направлено на изучение программ управления данными в банках Европы, Северной Америки и стран Азиатско-Тихоокеанского региона. Оно показало необходимость рассматривать данные вопросы и принимать за них ответственность на уровне высшего руководства, чтобы обеспечить соответствие инфраструктур управления данными целям бизнеса.
Это тем более важно с учетом того, что исследование выявило множество бизнес-факторов, способствующих реализации программ по управлению данными, а также ряд важнейших функций в структуре управления. Существование такого бизнес-фактора, как необходимость обеспечивать нормативно-правовое соответствие и снижение правовых рисков, признали 94% руководителей банков. Следующими по значимости были названы обеспечение согласованности данных в масштабах всего учреждения (88%) и повышение открытости и прозрачности финансовых данных и информации (63%).
Однако основная функция инфраструктуры управления данными для разных банков-участников исследования в значительной степени различается. 44% респондентов одной из двух главных функций назвали снижение рисков, а другой – реализацию выгоды для бизнеса, однако лишь 13% считают первичной функцией инфраструктуры управления данными обеспечение нормативного соответствия.
- сколько денег можно брать в самолет за границу без декларации
- питание при цистите у женщин что можно что нельзя