Спрятанная экономика данных

Важность данных для бизнеса растёт. Данные всё чаще воспринимаются как ценный ресурс, к которому компании должны легко получать доступ.
В то же время многие компании пытаются сориентироваться в огромном количестве данных, которые они собирают и производят. Для создания ценности, а не сложности, из этого «потопа» данных, компании должны думать о данных, как об основе для создания цифровых товаров и сервисов, а не как о побочном продукте основных бизнес-процессов.

Пол Сондеррегер считает, что все компании должны быть сфокусированы на данных, избегая ситуации, когда данные похоронены в разрозненных информационных колодцах. Для этого организациям необходимо основываться на подходящих технологиях. Например, автономные базы данных позволяют сократить найм технического персонала для сортировки потоков данных.

Итак, внутренние данные отсортированы. Далее компании должны понять, откуда берётся спрос. На сегодняшний день большинство компаний обладают спрятанной экономикой данных внутри их экосистем – в первую очередь это касается данных, которые они производят самостоятельно. Компании должны переосмыслить свои стратегии и выработать модели, которые позволят извлечь ценность из данных. Эта ценность берётся, например, из инсайтов, которые в свою очередь являются продуктами применения технологий bigdata и анализа данных, а также технологий искусственного интеллекта. Многие компании поймут, что ценность может быть создана за счёт использования их данных другими организациями.

Пол предлагает компаниям сосредоточиться на трёх ключевых аспектах для того, чтобы вскрыть спрятанную экономику данных: ликвидность, продуктивность данных и безопасность данных. "Вам как бы хочется, чтобы данные меняли своё представление. Данные сами по себе не обладают реальной ценностью. Данные могут только генерировать ценность или снижать издержки, когда они применены в процессе или при принятии решения.» Перечисленные выше активности, добавляющие ценность должны осуществляться внутри рамок комплаенса и управления рисками. Поскольку нормативные требования к данным всё чаще позволяют защитить всех стейкхолдеров.

Андрей Хагью предостерегает от скоропалительных заключений, и объясняет, что обучение/развитие на основе данных позволяет создать конкурентную позицию для компаний только при выполнении семи условий.
Два из этих условия являются критическими:

Каждое из этих условий позволяет уравнять правила игры для малых и средних компаний. Условия позволяют получить доступ к огромному объёму данных, снижая входной порог для выстраивания бизнеса на основе данных.

"Если вы найдёте наборы данных, которые вы можете купить – используйте такие возможности для тренировки ваших алгоритмов; если вы используете нескольких своих клиентов для получения новаторский инсайтов – вы в деле», объясняет Хагью. Такой простой подход к использованию данных и обучению на них – был бы невозможен, если бы для него требовалось, чтобы все были исследователями данных (data scientists) для интерпретации результатов обработки данных. Хорошо, что существуют инструменты с интуитивным пользовательским интерфейсом и серьёзными возможностями по визуализации данных, в которых машинное обучение делает всю тяжёлую работу для создания креативных инсайтов, которые могут быть использованы лидерами бизнеса. Если вы стараетесь сделать ещё один шаг в работе с «потопом» данных, инструменты, например такие как облачные аналитические платформы, позволят обеспечить вам повсеместный доступ ко всем типам данных и источникам, будь это устаревший мейнфрейм или современное веб-приложение.

Источник: https://eiuperspectives.economist.com/technology-innovation/hidden-data-economy-companies-need-get-serious-about-managing-and-leveraging-data