Не только крупные игроки, такие, как Google или Amazon, могут извлекать выгоду из кажущегося необозримым потенциала «больших данных». Малый и средний бизнес также может использовать мощь своих данных. На практике, однако, представители таких компаний совсем этого не делают.
Профессор Аксель Поллерес (Axel Polleres), академический директор программы MBA Digital Transformation & Data Science в WU Executive Academy, рассказывает, как малые и средние предприятия могут использовать большие данные в своих интересах даже без большого бюджета и целого отдела сотрудников.
«Кто будет добывать золото из данных?» — статья с таким заголовком вышла в Zeit Online еще в 2013 году. С тех пор число золотодобытчиков неуклонно растет: среди них и цифровые гиганты Facebook и Google, стоящие у самых истоков сбора и обработки данных, и нестабильные стартапы, дестабилизирующие рынки через свои платформы. У корпораций и органов власти есть целые отделы, которые анализируют потоки данных клиентов и граждан.
Большие данные важны не только для крупного бизнеса
Большие данные важны не только для всевластных и крутых, говорит профессор Аксель Поллерес, руководитель Institute for Information Business в WU Vienna. В эпоху интернета данные являются ценным ресурсом и потенциальным ключом к успеху компаний практически во всех отраслях, и особенно для малого и среднего бизнеса. Термин «большие данные» часто не соотносят с небольшими компаниями, но, как говорит профессор Поллерес, «все относительно. Малые предприятия также обладают данными, которые они не используют, либо потому, что они слишком велики для обработки, либо по другим причинам, не связанным с технологиями». Большие данные отличаются не столько гигантским размером, сколько «динамичностью, многозадачностью, сложностью».
Используйте огромный потенциал ваших данных
Малый и средний бизнес часто не обращает внимание на обширный экономический потенциал своих данных. Игнорируя столь ценный ресурс, они проигрывают своим конкурентам. Аксель Поллерес выделил пять наиболее важных пунктов в работе с большими данными для малого бизнеса.
- Сбор данных для определенной цели
Несмотря на то, что данные компаний могут быть существенными, они очень редко систематически обрабатываются. «К сожалению, это особенно заметно в отношении малого и среднего бизнеса. Нет смысла случайным образом собирать данные для применения в будущем, если у вас нет плана по их использованию и нет надлежащей обработки», — заявляет Аксель Поллерес. Как следствие – «беспорядок внутри, беспорядок снаружи» — некачественные базовые данные нельзя использовать для качественных прогнозов и анализов. «Важно четко определить критерии качества и цель сбора данных в начале», — советует Поллерес. Для эксперта WU решающее значение имеют целенаправленный сбор и адекватная обработка данных. Для малого бизнеса это означает, что на ключевой должности должен быть, по крайней мере, один, а в идеале и несколько сотрудников, обладающих навыками управления данными. В противном случае компания не сможет использовать данные систематически и в своих интересах.
- Данные важны везде
Отслеживание поведения клиентов в интернете и социальных сетях является очень ценным маркетинговым инструментом, благодаря которому компании лучше понимают своих клиентов, разрабатывают новые услуги и оптимизируют ценообразование. Такой подход может быть весьма эффективным для малого и среднего бизнеса, когда речь идет о разработке новых стратегий в условиях конкуренции. В то же время правовые аспекты, а также технологические возможности остаются неопределенными факторами. Речь идет не только о персональных данных клиентов — вопросе, который часто поднимается в дискуссиях о защите данных. Большие наборы данных важны в областях, выходящих за рамки маркетинга и продаж, и могут также использоваться для производства, обработки и оптимизации процессов в любой бизнес-сфере, чтобы избежать простоев и узких мест или просто для экономии времени. Машинные данные могут, например, предотвратить сбой в работе оборудования в будущем. Малому и среднему бизнесу, однако, будет полезно сосредоточиться не только на больших данных: «умные данные», которые структурируют данные компании и делают их легкоприменимыми, являются ценным компонентом и, скорее всего, будут содержать важную информацию — например, опыт взаимодействия сотрудника с оборудованием.
- Больший упор на владение децентрализованными данными
То, что стартапы дестабилизируют целые отрасли, давно перестало быть секретом. Общеизвестно и то, что компании могут использовать данные о клиентах, рабочих процессах или цепочке создания стоимости для получения преимущества перед конкурентами: «Нас интересуют разрушительные бизнес-модели с данными, для обработки, анализа и интерпретации которых применяются инновационные методы, не похожие ни на что другое». Эти модели могут поставить под угрозу и малый бизнес, добавляет Поллерес.
«Мы видели, как разрушительные бизнес-модели проникают на рынки, предлагая новые для целых отраслей приложения и системы. Однако на самом деле они собирают данные, получая конкурентное преимущество и, возможно, даже контроль над этими доменами», — предупреждает Поллерес. Он советует малым и средним предприятиям стать независимыми от разработчиков инновационных приложений: «Имеет смысл объединять усилия с другими компаниями во всех отраслях для совместной разработки приложений, например, фермеры могут создать приложение для сбора данных об обработке земель». В этой модели компании сохранят контроль над собственными данными. Как оказалось, такие децентрализованные системы более устойчивы. Создание более точных прогнозов на основе большего количества данных, которые могут быть использованы для тренировки искусственного интеллекта, например, алгоритмов, требует сотрудничества с другими компаниями. Открытые данные, подход, при котором происходит обмен данными для создания взаимной выгоды, имеет больше плюсов, чем принято считать. «В розничной торговле сначала можно поделиться информацией о часах открытия или другими данными», — говорит Поллерес. Австрийское правительство в своем отчете представило результаты по разработке стратегического плана по внедрению искусственного интеллекта. Компаниям рекомендуется создавать платформы с использованием искусственного интеллекта и центры данных для того, чтобы обмениваться между собой информацией и сотрудничать.
- Повсеместное повышение квалификации
Самая востребованная новая профессия — это специалист по обработке и анализу данных. Эти эксперты занимаются вопросами структуры, анализа и интерпретации потоков данных. Но они не единственные, кто должен обладать таким ноу-хау. Техногигант Google требует, чтобы все его сотрудники имели базовые знания о данных и IT. Как рекомендует Аксель Поллерес, малые и средние компании должны иметь в штате несколько сотрудников-экспертов по работе с данными. «Важно уметь выходить за рамки собственного опыта. Все сотрудники должны иметь базовые знания и навыки обработки данных». Эти навыки обязательны в принятии правильных решений в маркетинге и продажах, а также на руководящих должностях. «В нашей короткой программе Data Science участники узнают, как определить качество данных, как анализировать большие потоки данных, а также какие инструменты использовать для настройки механизмов передачи данных и процессов данных», — говорит Поллерес и добавляет: «Любые меры по повышению компетентности в сфере обработки данных и диджитализации, безусловно, должны начинаться со среднего и высшего руководства, поскольку трансформация в компанию, работа которой основывается на обработке данных, почти всегда зависит от корпоративной культуры, преподносимой руководством. Особенно это касается малого и среднего бизнеса».
- Не бояться реакции клиентов
Малый бизнес часто неохотно использует данные для управления и оптимизации работы с клиентами. Негативные реакции клиентов вызывают озабоченность, но, как объясняет Аксель Поллерес, «клиенты не против использования их данных, они беспокоятся о злоупотреблении конфиденциальными данными». Именно поэтому крайне важно быть в курсе правовых условий, вида сбора данных и цели их использования, а также «уметь информировать клиентов о том, как используются их данные в любой конкретный момент времени. Если и использовать искуственный интеллект, то нужно уметь объяснять, для чего».
До 15 июня 2020 года у Вас есть возможность подать заявку на стипендию по программе MBA Digital Transformation & Data Science.
Стипендия позволит сократить стоимость обучения на 35%.
