Адаптация бизнеса к новым условиям рынка при помощи данных и аналитики: преимущества и недостатки данного метода повышения мобильности компании

XXI век стал веком информационных технологий. И не зря его так назвали, ведь в последнее время в современном мире постоянно возникают какие-то новые тренды и изобретения в IT-области, которые внедряют принципы цифровизации совершенно повсюду, будь это бизнес или какая-либо другая сфера деятельности человека. Инновационные решения современности позволяют генерировать огромные массивы данных, которые при правильной подаче, структурировании, а впоследствии применении могут стать очень ценным активом для любой производственной компании, увеличивая ее ключевые показатели производительности и прибыльности.

Например, этого можно добиться благодаря использованию созданного объема данных в целях оптимизации протекания рабочих процессов внутри организации, стимулирования новых инвестиционных потоков, а также узнавания неизвестных потребностей населения.

Но одного лишь большого количества данных вовсе недостаточно для того, чтобы начать высекать из полученных объемов информации полезные выгоды. Прежде чем собранные сведения стали по-настоящему ценными, их нужно предварительно прогнать через аналитические механизмы бизнеса. Тогда простые и малоценные наборы показателей и цифр станут не просто символами, а реально важными составляющими элементами при функционировании компании. Бизнес-аналитика включает в себя большое количество всевозможных инструментов для преобразования сырой информации в сухую и полезную, таким образом раскрывая весь потенциал полученных данных.

Выжимка сведений, содержащая в себе преимущественно полезные значения, может быть направлена не только с целью создания эффективных стратегий совершенствования бизнеса, но и быть применена для решения более масштабных задач, таких как достижения должного уровня адаптивных способностей для использования их по отношению к изменяющимся условиям рынка.

Откуда бизнес-аналитики достают большие объемы полезных данных: наиболее популярные источники данных для осуществления аналитических процессов

Современный мир со своим большим разнообразием информационно-технологических решений вынуждает бизнесменов прибегать к использованию инструментов для проведения аналитики. Однако недостаточно лишь применять методики вычислительного анализа для достижения таких масштабных целей, как повышения производительных показателей бизнеса, роста его конкурентоспособности и адаптивности к изменениям рынка. Помимо простого механического применения аналитических возможностей, необходимо еще хорошо понимать то, откуда преимущественно достаются потенциально полезные данные, а также разбираться во всех остальных популярных способах поиска информации извне или даже изнутри. Поэтому ниже будут представлены как внутренние, так и внешние источники сведений, обладающие наибольшей подходимостью и подверженностью к бизнес-аналитике в целом:

1. Интернет-ресурсы и соцсети. Из таких источников можно легко получать необходимые полезные сведения для планирования маркетинговых стратегий, ведь это позволит получать постоянные и актуальные данные о деятельности потенциальных потребителей в сети, узнавая таким образом их интересы, увлечения, предпочтения, отзывы и отношения к тому или иному бренду, типу продукции и пр. Причем сбор информации при помощи такого метода может осуществляться при помощи автоматизированных информационных систем, что экономит время и ресурсы.
2. Открытые источники сведений, информация от партнеров. Данные, полученные при помощи такого способа поиска информации, являются одной из составляющей частью общего массива аналитических процессов бизнеса. Чаще всего источники с открытым и свободным доступом к сведениям, пригодным к бизнес-аналитике, представляют собой различные форумы, на которых публикуются научные исследования и статистические материалы, а также общие базы данных, не имеющие ограниченного доступа. Кроме того, ценные массивы информации в рамках этого пункта могут поступать в компанию даже от партнеров, например, поставщиков продукции.
3. Интернет вещей. Аналитика для адаптации бизнеса применяется еще и на основании данных, сгенерированных при помощи инновационной технологии под названием IoT. Интернет вещей представляет собой один из методов организации объединения различных цифровых устройств для обеспечения возможности их сообщения друг с другом на неограниченной дистанции (при помощи вай-фай). Вследствие постоянного контакта между собой возникшая информация от взаимодействия оборудования, его отдельных элементов с другими приборами тоже может содержать в себе полезные для аналитики данные о состоянии, степени изношенности этих самых элементов системы и др. В ряде случаев удается немного узнавать и про потребительское поведение.
4. Системы компании, существующие и функционирующие непосредственно внутри нее. Эти системы путем взаимодействия с другими информационными системами, входящими в состав IT-инфраструктуры бизнеса, позволяют быстро доставать необходимые сведения из внутренних и самостоятельных баз данных компании для дальнейшей их аналитики (которая в дальнейшем поможет повысить показатели гибкости самого бизнеса и улучшить его способность к адаптации к рыночным изменениям). Кроме того, к ИТ-инфраструктуре предприятия также относятся ERP-системы, наделенные функциями осуществления операционных процессов. Следовательно, упомянутые в самом начале специализированные системы компании имеют возможность получать необходимые сведения о каждом шаге взаимодействия предприятия с клиентами и многое другое.

Таким образом, существует целый ряд источников информации, в которых удастся найти требуемые массивы данных для дальнейшего их подтверждения бизнес-аналитике. Как видно, ценные сведения можно получать отовсюду: из внутренних систем бизнеса или из внешних доступных баз данных. Но, несмотря на это, задачи вычислительного анализа удастся достичь, а значит, это позволит научить предприятие лучше адаптироваться под рыночные изменения и многочисленные другие внешние факторы. Все это говорит о том, что адаптация бизнеса с помощью данных — это не выдумка, а реальность.

С помощью каких инновационных технологий удастся организовать непрерывный сбор данных: распространенные способы получения сведений для аналитики

Чтобы организовать эффективное выполнение задач по сбору больших объемов данных, необходимо иметь две вещи: передовые инновационные технологии, которые помогут для выполнения такой работы, а также правильную стратегию по собиранию сведений. Так какие же современные информационно-технологические изобретения помогают при выполнении такой непростой задачи, как сбор информации, для последующей ее аналитики и адаптации бизнеса к рынку? Их можно выделить несколько. А именно:

1. Облачные сервисы. Это такие программные решения, которые позволяют обеспечивать гибкую и мобильную работу с информацией, прежде всего обработку и хранение сведений. В пределах таких информационных систем удастся совершать практические любые операции, связанные с масштабируемостью объемов данных. Кроме того, облачные хранилища имеют управленческие функции и способны таким образом направлять потоки сведений, позволяя бизнесу лучше адаптироваться под постоянно переменчивые объемы данных.
2. Внедрение принципа автоматизации в процессе получения информации. Для более быстрого и эффективного осуществления сбора огромных массивов данных в производственных компаниях часто используются специализированные автоматизированные информационные системы, которые позволяют добывать нужные сведения в тех или иных количествах из всевозможных источников в полностью автономном режиме. Стоит подметить, что такое программное обеспечение использует в процессе своей работы различные методы извлечения информации, например, веб-скрапинг (доставание необходимых сведений в результате обработки большого количества веб-ресурсов), технологию API (совокупность правил и методик по настройке надлежащего взаимодействия одного программного продукта с другим), системы автомониторинга (такое программное обеспечение, которое контролирует протекание бизнес-процессов, следит за работой оборудования, получает сведения о состоянии устройств и многом другом).
3. Технологические разработки Big Data. Главная их цель — осуществление работы с гигантскими массивами информации. Таким образом, вследствие внедрения такого программного обеспечения производственным компаниям удастся в значительной степени повысить эффективность своего взаимодействия с огромными потоками данных, что в первую очередь достигается за счет внедряемых инструментов системы, таких как Hadoop или Spark. Эти компоненты ПО обладают отлично оптимизированным функционалом, который обеспечивает довольно плавное и интенсивное протекание процессов обработки и анализа масштабных данных для изменения рыночных условий.

Таким образом, вытекает вывод, что данные и аналитика для бизнеса — это важнейшие аспекты, которые помогают формировать и узнавать полную картину того, как выглядят все бизнес-процессы и порядок функционирования предприятия в целом. Достигается это во многом за счет нахождения потенциально пригодных для дальнейшей аналитики источников данных, а также последующего использования передовых технологий для извлечения этих данных оттуда. Все это, а именно совокупность процессов получения информации, является первым этапом на пути долгого и сложного выполнения задачи под названием бизнес-аналитика. Однако полностью пренебрегать ею не стоит, ведь по ее результатам удастся достичь значимых преимуществ для компании, которые проявятся в виде повышения способности ее адаптации к рынку и роста важнейших показателей эффективности осуществления производства.

Какие этапы бизнес-аналитики следуют после выполнения сбора информации: структурирование и обработка аналитических данных

Следующими шагами на пути адаптации бизнеса с помощью аналитических данных являются структурирование и обработка массивов сведений. Их осуществление приблизит к конечной цели — получению из большого количества сырых материалов действительно полезную выжимку, состоящую из информации, в дальнейшем пригодной к аналитике и использованию ради выполнения благоприятных для задач. Однако после того, как автоматизированные информационные системы бизнеса сделают свое дело, а именно соберут гигантское количество данных с многочисленных источников, необходимо будет позаботиться о том, чтобы все полученные сведения можно было легко интерпретировать. Добиться этого удастся лишь при помощи визуализации — альтернативных вариантов попросту нет.

Так, процесс систематизации информации получится представить следующим образом:

1. Очистка данных. Чтобы дальнейший анализ собранной информации происходил более быстро и качественно, необходимо еще на самом первом этапе структуризации позаботиться об избавлении от мусорных сведений недостаточно полных и соответствующих теме и задачам материалов.
2. Внедрение сведений. Проще всего выполнять предстоящую работу с полученной информацией будет, если объединить их в пределах единого хранилища или базы данных. Таким образом, использование аналитических инструментов позволит достичь более точного результата, а сам процесс взаимодействия со сведениями станет в разы нагляднее и приятнее.
3. Создание структурированной организации данных. Еще сильнее облегчить процедуры обработки и систематического анализа удастся за счет придания очищенным, сокращенным и внедренным массивам информации понятного структурированного внешнего вида.

Стоит подметить, что одновременно с этим визуализация данных может подразумевать под собой и целый ряд других альтернативных способов придания информации наглядности. Визуализирование сведений хорошо тем, что оно позволяет из абсолютно одних и тех же массивов данных (но просто представленных немного в другом виде) доставать полезные методики, узнавать скрытые тенденции, лучше понимать закономерности и аномалии конкретной разбираемой ситуации.

Таким образом, в пределах процедуры визуализации происходит трансформирование внешнего вида данных из таблиц и отчетов в наглядные макеты и выжимки. Это позволяет облегчать процесс работы с одной и той же информацией, практически никак не изменяя ее содержимого, что дает возможность в дальнейшем удобно прогонять ее через различные инструменты бизнес-аналитики и использовать для планирования/принятия стратегических решений (например, с целью адаптации бизнеса к рынку и т. д.).

Касательно темы работы с аналитическими данными также будет полезно разобраться в том, а какими особенностями наделяется упомянутая выше визуализация. То есть по каким признакам удастся ее отличить от альтернативных методов интерпретации сложной информации (в бизнес-среде этих методов не так уж и много, поэтому визуализация практически во всех случаях — единственное рабочее решение). Так, получится выделить сразу ряд отличительных черт, характерных для визуализирования:

1. Аспект интерактивности. Этот пункт подразумевает, что при выполнении визуализации пользователи прибегают к использованию современных информационно-технологических решений, позволяющих интерпретировать сложные данные при помощи дополнительных интерактивных элементов. Таким образом, у людей, работающих с большими объемами информации, появляется возможность разнообразить свою довольно рутинную деятельность, сделав ее более комфортной, а главное, — результативной, поскольку визуализация помогает достигать более детального изучения представленных сведений за счет функций масштабирования графиков, выполнения запросов для получения конкретных показателей и т. д.
2. Инструменты интегрирования визуализации. Главная задача визуализирования данных — придача им понятной, удобной и наглядной внешности. То есть берется одна и та же информация, но предоставляется по-разному, например, в виде диаграмм, схем, графиков, интерактивных карт и дашбордов и пр. Это не только делает процесс аналитики сложных сведений более легким занятием, но и позволяет еще лучше структурировать информацию, что упрощает ее дальнейшее применение при разрабатывании стратегий воплощения решений, подготавливаемых на ее основе.
3. Воплощение решений в реальность, опираясь на отсортированные, суженные, обработанные, структурированные и визуализированные данные. Выше была подробно разобрана последовательность работы с аналитической информацией с момента ее сбора до этапа визуализирования. Сейчас пришло время сказать пару слов про окончательное применение проработанных сведений для достижения практической пользы. Также выяснилось, что благодаря визуализации данных они становятся более понятными и простыми в дальнейшем использовании. Завершающим этапом всей этой работы с массивами информации является составление на базе ее планов и проектов, которые станут фундаментом, на который будут опираться бизнесмены при принятии заключительных решений касательно чего-либо. Причем в большинстве случаев они оказываются верными и способными принести выгоду, ведь они придумываются не просто из головы, а на основе проанализированных фактов, то есть здесь четко прослеживается наличие обоснованности всех действий.

Таким образом, получится заявить, что на пути к адаптации бизнеса с помощью данных обязательным этапом считается проведение бизнес-аналитики, которая состоит из двух основных этапов: структурирования и визуализации полученной информации от всевозможных источников. Благодаря чему удается принимать обоснованные и гораздо более точные решения, которые с максимальной долей вероятности приведут к положительным изменениям в функционировании предприятия. Придание сухим сведениям структуры и наглядного внешнего вида делает их понятными и удобночитаемыми. А как следствие — эффективное принятие стратегически важных решений, приводящее к повышению адаптивных способностей бизнеса по отношению к изменениям рынка и не только.

Преимущества и недостатки использования аналитических данных с целью повышения адаптации бизнеса: коротко о главном

Исходя из сказанного выше, удастся четко ответить на вопрос: как данные помогают адаптировать бизнес. Ответ — крайне положительно. Ведь «кто владеет информацией, тот владеет миром» и применительно к бизнес-среде это выглядит исключительно также. Но теперь потребуется разобраться, а какими главными плюсами и минусами наделяются аналитические сведения, когда целью их применения становится рост гибкости бизнеса и степени его подстраиваемости под внешние факторы. Так вот, главные достоинства такого метода роста адаптивности компании:

1. Снижения рисков. Бизнес-аналитика, в результате которой удается получать те самые аналитические данные, позволяет минимизировать риски возникновения больших и грубых ошибок, которые могут обойтись компании довольно дорого.
2. Буст эффективности и производительности. Аналитические операции в конечном счете приносят вместе с собой всевозможные формы улучшения итогового результата деятельности бизнеса.
3. Принятие обоснованных решений. После анализа информации о той или иной ситуации принимать правильное и грамотное решение касательно чего-либо становится в разы проще.
4. Улучшение понимания того, как работают рыночные закономерности. Аналитические данные в нужное время рассказывают о главных событиях и изменениях на рынке, таких как появление новых тенденций, начало активного использования новейшей инновационной разработки или же что-то другое.
5. Качественное прогнозирование. Проанализировав большие объемы данных из всевозможных источников, удастся лучше подготовиться к грядущим изменениям.
6. Осознание того, насколько эффективным и производительным является текущая версия того или иного бизнеса. Аналитика выявляет слабые стороны функционирования компании, а также указывает на места, где необходимы улучшения.
7. Рост конкурентоспособности. Чем большими объемами информации владеет бизнес, тем проще ему бороться с соперниками в виде конкурентов.
8. Анализ изменчивости потребительского спроса. Аналитические данные позволят понять, от чего зависят колебания предпочтений клиентов, а также что требуется сделать, чтобы ловко под них подстроиться.

Это были перечислены главные преимущества получения и использования аналитических данных в процессе работы бизнеса. Теперь коротко о недостатках бизнес-аналитики:

1. Вероятные ошибки в прогнозе. После очистки данных разные специалисты могут усвоить и интерпретировать их по-своему, что приведет к неточностям и противоречиям.
2. Данные недостаточно точны. Регулярно при использовании данных, полученных в результате бизнес-аналитики, наблюдаются неточности и размывчатые показатели.
3. Шанс напороться на некорректную информацию. Поэтому нужно тщательно проверять данные на достоверность, прежде чем пустить их в дальнейший оборот.
4. Анализ включает выраженные субъективные стороны. Таким образом, качество проводимой ручной аналитики может серьезно разниться в зависимости от того, какого уровня квалификации сотрудник ее воплощает.
5. Вероятно, большие временные и трудовые затраты. Воплощение некоторых проектов имеет немаленькую себестоимость, а результат не всегда способен оправдать ожидания.

Таким образом, использование аналитики для рыночных изменений — неоднозначный метод дарования гибкости бизнесу с рядом нюансов. Подводя итог, удастся заявить, что роль данных адаптации бизнеса и правда велика. Ведь влияние данных на адаптацию бизнеса сильное, поскольку дальнейшее принятие стратегических решений с целью лучше подстроиться под рынок строится, в большей степени опираясь преимущественно на них.