Аналитика данных – сравнительно новая научная область, однако её будущее очень перспективно. Её огромная ценность и потенциал для совершенствования процесса принятия решений очевидны. Это искусство видеть суть и глубинные причины, выявлять закономерности и корреляции, а также получать новые знания из различных данных (структурированных и неструктурированных), применяя методы из разных областей, таких как математика, информатика, эконометрика, статистика, бизнес-аналитика и пр.
Вкратце эту сферу можно описать как процесс преобразования данных в скрытые закономерности, а скрытых закономерностей – в ценную информацию, которую можно использовать в работе.
Такие скрытые закономерности, например, помогают процессу принятия решений, укрепляя конкурентные преимущества компании, и обеспечивают долгосрочную устойчивость путём максимизации прибыли и лучшего понимания существующей клиентуры (анализ потребительского поведения и рынка). Это своего рода попытка отойти от традиционного эмпирического обоснования в сторону формализованного, научного способа мышления, основанного на данных и фактах.
В цифровом мире и экономике XXI века, в эпоху «больших данных», где всё подключено к интернету, огромные объёмы данных ежедневно становятся объектами обмена, хранения, обработки и анализа. Согласно IBM Research, каждый день создаётся 2,5 квинтиллионов байтов данных. Особый интерес вызывает тот факт, что 90% всех существующих данных были созданы за последние два года. Рост этого показателя обусловлен, прежде всего, стремительным развитием мобильных устройств, усовершенствованием сетевых возможностей и распространением социальных сетей. Как ожидается, этот объём данных вырастет в разы с созданием модели межмашинного обмена данных (M2M) или попросту интернета вещей (IoT), где все устройства, включая домашние бытовые приборы, будут подключены к интернету. В основе интернета вещей – анализ имеющихся данных с целью повышения эффективности, автоматизация путём сведения к минимуму человеческого вмешательства, потерь энергии и, наконец, эксплуатационных расходов.
Однако без профессиональных знаний и опыта, которые помогут преобразовать эти огромные объёмы данных в закономерности, «большие данные» ничего собой не представляют. Сегодня всё больше организаций и учреждений инвестируют в то, чтобы «разблокировать» потенциал хранимых ими данных и выявить в этих данных скрытые закономерности, которые помогут им в принятии решений. В настоящее время существуют многомиллиардные компании, чья бизнес-модель полностью основана на анализе данных. К ним относятся такие гиганты розничной торговли, как Amazon и еВay, развлекательная компания Netflix, а также Uber и др. Эта революционная система уже создана и внедряется во многих секторах, включая финансовые услуги (выявление мошенничества, оценка кредитоспособности, прогнозирование курса акций), гостинично-ресторанный сектор и автомобилестроение (прогнозирование спроса, комиссия за отмену, анализ рынка и сегментация клиентов), сферу здравоохранения (прогнозирование заболеваний), морское судоходство (оптимизация расхода топлива, оптимизация маршрутов и систем снабжения, оперативное управление, отслеживание грузов), страхование, телекоммуникации и пр.
Именно по этим причинам специализация по обработке и анализу данных считается наиболее привлекательной и одной из самых перспективных в XXI веке. Сегодня в данной сфере открываются широчайшие возможности, и организации борются за привлечение перспективных кандидатов, которые помогут им достойно конкурировать в контексте аналитики данных. Здесь стоит упомянуть, что рыночный спрос на таких специалистов намного выше предложения. Поэтому организации и предприятия вкладывают значительные ресурсы в обучение своих сотрудников в областях бизнес-аналитики, получения и обработки данных и активно нанимают специалистов в этой сфере.
Работа специалиста по аналитике призвана расширить возможности руководства и сотрудников той или иной компании принимать обоснованные и потенциально лучшие решения, а также направлять их действия, исходя из текущих тенденций. Это, в свою очередь, помогает в определении целей, продвижении передовых методов в области бизнес-аналитики и управления данными, превращает принятие решений в измеримый, основанный на данных процесс, а также способствует пересмотру стратегии и применению аналитических моделей в работе организации. Аналитик должен одновременно разбираться в различных областях (статистика, разработка программного обеспечения, машинное обучение, получение и обработка данных, визуализация данных) и в обязательном порядке владеть коммуникативными навыками. Важно, чтобы предприятия и организации, заинтересованные в успешной работе в области аналитики, продвигали «культуру данных» в рамках своей организации и инвестировали средства в обучение персонала в этой области.
Теодосис Мурузис
Директор лимассольского представительства CIIM
Этот адрес электронной почты защищён от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.
