Големи данни: какви грешки допускат компаниите, когато анализират големи данни?

Как големите данни променят пазарите

Данните бяха наречени „големи“, тъй като възможностите на познатите програми с удобен за потребителя интерфейс, като MS Excel, станаха недостатъчни за техния анализ. В резултат на това анализаторите започнаха да прибягват до програмиране. 

Основните цели на такъв анализ са да се сравнят различни канали за придобиване, продукти или отдели и да се изградят прогнози за комплексни показатели. Накратко, те помагат на компаниите да вземат информирани решения. 

Автоматизираните техники за машинно обучение произвеждат продукти, които се превръщат в „нечестно предимство“ в конкуренцията с конкурентите. Те ви позволяват да предоставите на клиентите ново ниво на обслужване или да намалите разходите в определени категории. 

В резултат компаниите за развитие печелят значителен пазарен дял. Старите бизнес модели на пазари, където се появява играч с „нечестно предимство“, постепенно отмират или стават много нишови. 

Благодарение на Big Data пазарите на таксита и туризма се трансформираха до неузнаваемост – това се забелязва в развитието на Uber и AirBnB. В такава ниша навлизането на пазара с класически бизнес (например друга таксиметрова услуга) е много трудно, дори ако основателите на новата компания знаят как да работят ефективно в рамките на остарелия бизнес модел. 

Подобна история се случи в сегмента на бързооборотните стоки (FMCG). Значителен пазарен дял се премести онлайн, зает от darkstores – нов складов формат за онлайн търговия.

Такива мащабни промени се случват в продължение на няколко години и принуждават всички играчи да се променят. От време на време те доказват както на компаниите, така и на инвеститорите, че Big Data не е „показ на стартиращ бизнес“. Методите за машинно обучение и анализът на данни са станали задължителни за основните играчи във всички индустрии. 

Какви грешки правят компаниите, когато анализират големи данни?

Както всеки друг инструмент, големите данни трябва да се използват разумно – в противен случай магията няма да се случи. Нека изброим основните грешки.

Бизнесът създаде екип за анализ на данни не за конкретни заявки, а „защото е необходимо“. Първо, компанията трябва да има въпрос, който може да бъде разрешен с помощта на Big Data (например какви функции липсват в новия продукт). Едва след това започнете да събирате екип, да наемате изпълнители или да използвате готови услуги. В противен случай вашият бизнес ще завърши с екип за установяване на факти, а не с инструмент за подобряване на показателите.

Освен това, когато целта на използването на данните не е ясна, много ненужни неща се озовават в колекцията. И няма да даде ценна информация за бизнес промени.

Не намерихме заинтересован топ мениджър. Вземането на решения, базирани на данни, изисква промяна в управленската култура и не е възможно, освен ако не е подкрепено от висшето ръководство. Трябва да има човек във висшето ръководство, който иска да взема решения въз основа на данни точно сега, лидер със силна визия. 

Започнахме да изграждаме екипа с анализатор, а не с инженер по данни. Ако никога преди не сте събирали или използвали данни, те вероятно са с лошо качество. Може би сами не разбирате, но новоназначеният анализатор ще каже, че просто няма с какво да работи. 

Малки неща като дублиращи се редове, различни потребителски идентификатори и неправилно прехвърляне на типове данни в колони могат да превърнат анализа в безсмислен и понякога вреден процес.

За да могат данните да помогнат при вземането на продуктови решения, първо трябва да организирате тяхното съхранение и редовно актуализиране с помощта на инженер по данни. След като е установил ETL процеси, анализаторът ще може да намери реални прозрения, без да се страхува да се натъкне на грешки и без да губи време за работа, различна от неговата.

Възложихме ключова работа с данни. Изпълнителят едва ли ще завърши работата на желаното ниво, дори ако компанията напише точните технически спецификации. Най-вероятно той няма да може да разбере спецификата на бизнеса на същото ниво като служителите на пълен работен ден. 

Data science е консултиране на бизнес за вземане на решения въз основа на събраната информация. Такъв консултант трябва да работи в компанията, да се потапя в процесите и да има влияние върху мениджърите. В края на краищата задачата на анализатора е бързо да отговаря на бизнес заявки и да помага при вземането на продуктови решения. Според мен работата с „вашия“ специалист ще бъде много по-ефективна от работата с изпълнител.

Защо компаниите правят грешки

Най-често причината за всички тези грешки е, че компаниите нямат култура на данни. Добрата новина е, че може да се развива и поддържа:

3. Задавайте по-често въпроса: „Защо правим Big Data?“ Отговорът трябва да е ясен за всеки служител във вашата компания. Ако не можете да го кажете просто, вие сте твърде объркан. Починете си и опитайте отново.
4. Потърсете резултати, като използвате наличните средства. Едва ли има бизнес, който идеално да отговаря на описанието на вземане на решения, базирани на данни. Няма смисъл да говорим за това „как бихме искали“. Направете възможното при сегашните условия. Вашите решения ще донесат резултати, дори и да се окажат несъвършени.
5. Важно е да се доверите на анализатора на данни. Инженерът изгражда тръбопровода, а анализаторът на данни съветва. Едва ли ще наемете консултант, на чието мнение не вярвате. Така че опитайте се да намерите анализатор, когото можете да слушате. 

За да обобщим: как да използваме ефективно Big Data през 2024 г

За да може компанията да увеличи ключовите показатели, следвайте следните принципи за работа с големи данни:

• Въз основа на заявката на компанията и визията на нейния лидер. Бизнесът има нужда от специалист, който намира нови и полезни решения, а не събира случайни и интересни факти.
• Започнете да наемате с инженер по данни. Необходимо е този специалист да събере и запази точно тези данни, които ще са необходими на компанията. В противен случай анализаторът няма да може да извърши анализа. Подготовката за работата и подобряването на качеството на данните е от съществено значение.
• Можете да възложите работа с данни само ако има опит в екипа , но няма ръце за създаване на вътрешни услуги (например система за табло). В този случай можете да съставите подробна техническа спецификация, така че изпълнителят да започне да изпълнява конкретни задачи.