A school for leaders who want change

Learn first

KMBS latest news in real time

For the latest KMBS events and news, visit KMBS Live at the top right corner of the screen

Open kmbs live
15.04.2020
1503
5min
People. Leadership and management. Culture
[EN] Чимало менеджерів хочуть працювати з аналітикою даних, але не знають, з чого починати. Вони часто чують, що дані — це справжнє золото, тому потрібно його «видобувати». Але як це робити?

[EN] Автор: Рональд Хайсман, професор Erasmus School of Economics [Нідерланди], викладач kmbs, партнер компанії Modex Analytics Якщо ввести у браузері словосполучення «аналітика даних», то він покаже безліч зображень, які насправді нічого не пояснюють. Аналітика даних використовується скрізь, але схоже, що кожен має власне визначення цього терміну. Спілкування з людьми з ІТ-сфери також не дуже допомагає, тому що вони дивляться на дані з точки зору технологій, а не бізнесу. Досить часто люди пояснюють аналітику даних за допомогою картинки з пірамідою: знизу знаходяться дані, потім – інформація, ще вище – знання, а на верхівці - мудрість. Якщо чесно, я і сам її використовував, доки не усвідомив, що вона може транслювати помилкове значення аналітики даних. Ця картинка спрямовує нас рухатися знизу вгору, від даних до мудрості. Складається помилкове враження, що ви повинні почати з даних: з IT, «озер даних», інформаційного сховища, інфраструктури даних та управління даними. Все це — величезна інвестиція, як часу, так і ресурсів. Я спостерігав, як компанії діють таким чином: починають з того, що вкладають мільйони та роки у створення такого фундаменту. Але що потім? Для керівників (я маю на увазі не IT-менеджерів) це означає, що дані вже є, тому ми повинні їх якось використовувати. Проте коли у тебе є тільки дані, дуже складно вирішити – яким має бути наступний крок. Як саме отримати з цих даних інформацію? Зрештою, ми створюємо красиві дошки й звіти, але це не наближає нас до знань чи мудрості.  

Аналітика даних повинна починатися не з ІТ, а з бізнес-викликів

  Крім того, складається враження, що компанія зібрала всі внутрішні дані в одному «озері» (data lake). Але «великі дані» змінюються, а чимало бізнес-завдань потребують зовнішніх даних для пошуку відповідей на складні запитання. Більш того, кожне запитання потребує власного набору унікальних даних. Таким чином, ця піраміда скоріше розкриває ІТ-аспект аналітики даних, аніж допомагає менеджерам почати використовувати дані для вирішення бізнес-завдань. Ця піраміда – про вплив на IT. Вона здається логічною: потрібно побудувати міцну базу, а потім рухатися догори. Проте одночасно з цієї піраміди випливає, що мудрість менша за дані. Мені подобається дивитися на цей малюнок інакше, адже дані ніколи не можуть бути важливішими за мудрість. Завдяки мудрості компанія може зростати, впроваджувати інновації, ставати більш стійкою. Тому я пропоную перевернути піраміду. Ця піраміда – про вплив на бізнес. Вплив мудрості на бізнес – надзвичайно великий. Більше мудрості - означає інноваційність, зростання та стійкість (як фінансову, так і екологічну). У цій піраміді мудрість найбільша і займає найвище місце. Саме так, на мою думку, менеджер повинен дивитися на аналітику даних. Це допомагає зрозуміти, з чого починати. Треба йти згори вниз. Яка мудрість нам потрібна? Яке бізнес-завдання, який виклик стоїть перед нами? Збільшити частку ринку? Забезпечити підтримку інновацій? Потім - рухатися нижче. Які знання нам необхідні для цього? Яка інформація нам потрібна? І, нарешті, чи можемо ми зібрати дані, які забезпечать нам цю інформацію? Чи існують такі дані всередині компанії? Якщо ні – можна шукати їх поза межами свого бізнесу. Саме такий малюнок допомагає менеджерам побачити аналітику даних з їхньої точки зору. Аналітика даних повинна починатися не з ІТ, а з бізнес-викликів. Оригінал статті англійською можна знайти тут

kmbs live
05.09.2024 at 18:00
Новий подкаст: "Менеджмент: стилі управління" ...
19.08.2024 at 16:40
Новий подкаст: "Продажі: стратегічні зміни, кейс Balbek Bureau" ...
31.07.2024 at 14:00
Human capital: finding and developing a team ...
23.07.2024 at 12:00
Economic engineering as a driver of economic growth ...
16.07.2024 at 12:00
Lean methodology | Serhiy Komberyanov ...
15.07.2024 at 17:00
MBA preview: Business analytics as a tool for strategic management in business ...
05.07.2024 at 18:00
Systems thinking: causes and consequences ...
01.07.2024 at 17:00
CONVOCATION-2024 ...