Великі дані: шум чи цінність? Сьогодні всі розуміють, що пра | Open kmbs
Великі дані: шум чи цінність?
Сьогодні всі розуміють, що працювати з даними потрібно. Деякі компанії вже навіть спробували збирати big data й розчарувалися. Чому так стається? Що потрібно, аби аналітика великих даних стала дієвим інструментом для прийняття управлінських рішень? І в який бік рухається цей напрям? Про це розповів Євген Пенцак, керівник програми Master in Business Analytics and Finance kmbs.
Які компанії зараз працюють з аналітикою великих даних?
Євген Пенцак: Колись тільки великі компанії могли дозволити собі найняти дата-сайнтистів. Про цю ситуацію казали: «велика рибка їла малу», тобто великі бізнеси отримували дані й працювали більш ефективно. Та поступово ситуація змінювалася і перетворилася на таку: «швидка рибка їсть повільну».
Взагалі великий і малий бізнес в Україні можна порівняти з великими й малими кораблями. У маленьких немає коштів на автоматизовану навігаційну систему чи тримати фахівців, які будуть здійснювати інтуїтивну навігацію – тому вони найбільш вразливі до ризиків сильного шторму. А великі кораблі мають це робити, проте нерідко є занадто лінивими. Вони звикли до старих правил гри, а світ зараз стрімко змінюється. Екосистемний підхід, платформенний підхід дозволяють гравцям швидко переорієнтовуватися, формувати нові екосистеми з новими правилами, в яких стара навігація не працює.
Тепер картина неоднозначна: можна швидко піти у бізнес-аналітику, розчаруватися й закинути її. Робота з великими даними має відповідати на певні управлінські запитання, наприклад, як збільшити виручку чи кількість заходів на сайт тощо. Питання в тому – як конвертувати бізнес-запит у технічне завдання для дата-сайнтистів? Зараз це є найскладнішим у роботі з великими даними. Тому значна частина компаній, які швидко увійшли у сферу big data, чимало інвестували у техніку та дата-сайнтистів, зараз зупинилися: вони не бачать суттєвих результатів і відчувають розчарування.
Отже, зараз потрібен поступальний рух. Я б описав це так: «голодна рибка може з’їсти й велику рибку». Тобто навіть не дуже велика компанія, якщо формуватиме багато гіпотез і задаватиме собі багато запитань, зможе перевершити великих гравців. Але ці запитання мають походити не від машини, а від людини, яка розуміє і мову бізнесу, і мову аналітики.
Повну статтю можна прочитати на сайті OPEN.kmbs.ua
