В данной статье рассмотрим 10 плюсов и минусов аналитики данных.
Аналитика данных – это процесс изучения и анализа наборов данных с целью получения выводов о содержащейся в них информации.
Методы анализа данных позволяют выявить закономерности в необработанных данных и извлечь из них ценные сведения. Аналитика данных помогает компаниям в режиме реального времени получать информацию о:
- Продажах
- Маркетинге
- Финансах
- Разработке продуктов
- и многом другом.
Она позволяет командам внутри компаний сотрудничать и добиваться лучших результатов. Она полезна для анализа прошлых результатов деятельности и оптимизации будущих бизнес-процессов.
Аналитика помогает компаниям получить конкурентное преимущество.
Существует ряд преимуществ и ограничений аналитики данных, и в этой статье мы рассмотрим 5 основных плюсов и минусов аналитики данных. Зная о них, организации могут предпринять действия по использованию преимуществ и модификации методов работы для преодоления ограничений.
UniwexSoft — разрабатываем уникальные сайты, smart-контракты, мобильные приложения в сфере Blockchain, собираем IT-отделы под ключ для реализации вашего проекта, заменим CTO или сильно облегчим ему жизнь.
Если вам нужен сайт, мобильное приложение, NFT маркетплейс или крипто игра, напишите нам.
Преимущества и недостатки аналитики данных
Рассмотрим плюсы и минусы аналитики данных.
Плюсы аналитики данных
Аналитика данных помогает организации принимать более эффективные решения
Зачастую решения в организациях принимаются скорее на основе интуиции, чем на основе фактов и данных. Одной из причин этого может быть отсутствие доступа к качественным данным, которые могут помочь в принятии решений.
Аналитика помогает преобразовать имеющиеся данные в ценную информацию для руководителей, что позволяет принимать более эффективные решения. Это может стать источником конкурентных преимуществ, если будет приниматься меньше неверных решений, поскольку неверные решения могут негативно повлиять на ряд сфер, включая рост и прибыльность компании.
Повышение эффективности работы
Аналитика позволяет быстро анализировать большие объемы данных и отображать их в сформулированном виде для достижения конкретных целей организации. Она способствует формированию культуры эффективности и командной работы, позволяя руководителям делиться с сотрудниками информацией, полученной в результате аналитической работы.
Становятся очевидными пробелы и области улучшения в компании, и можно предпринять действия для повышения общей эффективности работы, тем самым увеличивая производительность труда.
Аналитика позволяет быть в курсе изменений в поведении клиентов
В современном мире у клиентов есть большой выбор.
Если организации не учитывают желания и ожидания клиентов, то вскоре они могут оказаться на дне. Клиенты склонны менять свое мнение, поскольку в эпоху цифровизации они постоянно сталкиваются с новой информацией.
При наличии огромного количества данных о клиентах организациям практически невозможно разобраться во всех изменениях в данных о восприятии клиентов без использования возможностей аналитики. Аналитика позволяет понять, как мыслит ваш целевой рынок и есть ли какие-либо изменения. Таким образом, осведомленность об изменениях в поведении клиентов может дать компаниям решающее преимущество, позволяющее им быстрее реагировать на изменения рынка.
Персонализация продуктов и услуг
Прошли те времена, когда компания могла продавать клиентам стандартный набор продуктов и услуг.
Клиентам нужны продукты и услуги, способные удовлетворить их индивидуальные потребности.
Аналитика может помочь компаниям отслеживать, какой вид услуг, продуктов или контента предпочитает клиент, и затем показывать рекомендации в соответствии с его предпочтениями. Например, в социальных сетях мы обычно видим то, что нам нравится, и все это стало возможным благодаря сбору данных и аналитике, которую проводят компании.
Аналитика данных помогает предоставлять целевые услуги клиентам, исходя из их индивидуальных потребностей.
Повышение качества продуктов и услуг
Аналитика данных позволяет повысить качество обслуживания пользователей за счет обнаружения и исправления ошибок или отказа от выполнения задач, не приносящих дополнительной ценности.
Например, самообучающиеся системы могут использовать данные для понимания того, как клиенты взаимодействуют с инструментами, и вносить соответствующие изменения для улучшения пользовательского опыта.
Кроме того, аналитика данных может помочь в автоматизированной очистке данных и повышении их качества, что в итоге принесет пользу как клиентам, так и организациям.
Недостатки аналитики данных
С плюсами аналитики данных покончили, пора заняться минусами:
Отсутствие согласованности действий внутри команд
В организации существует несогласованность между различными командами или отделами.
Анализом данных могут заниматься отдельные члены команды, а результаты анализа могут быть доведены до сведения ограниченного круга руководителей. Однако результаты анализа, полученные этими командами, либо не представляют особой ценности, либо оказывают ограниченное влияние на показатели организации.
Это может быть связано с “силовым” методом работы, когда каждая команда использует только свои существующие процессы, не связанные с другими подразделениями. Команда аналитиков должна быть сосредоточена на ответах на правильные вопросы для бизнеса, а результаты, полученные командами аналитиков, должны быть должным образом доведены до сведения нужных сотрудников, чтобы стимулировать их к правильным действиям и поведению, чтобы они могли оказать положительное влияние на организацию.
Отсутствие приверженности и терпения
Аналитические решения внедрять несложно, однако они требуют больших затрат, и окупаемость инвестиций наступает не сразу. Особенно если имеющиеся данные недоступны, может потребоваться время на внедрение процессов и процедур для начала сбора данных.
По своей природе аналитические модели повышают точность с течением времени и требуют самоотдачи для внедрения решения. Поскольку бизнес-пользователи не видят результатов сразу, они иногда теряют интерес, что приводит к потере доверия и отказу от использования моделей.
Когда организация принимает решение о внедрении методов анализа данных, необходимо создать механизм обратной связи и понять, что работает, а что нет, и предпринять корректирующие действия, чтобы исправить то, что сломалось. Без такой замкнутой системы высшее руководство может решить, что аналитика не работает или не имеет большой ценности, и отказаться от всей затеи.
Низкое качество данных
Одним из самых серьезных ограничений аналитики данных является отсутствие доступа к качественным данным. Вполне возможно, что компании уже имеют доступ к большому количеству данных, но вопрос в том, есть ли у них именно те данные, которые им нужны?
Необходим подход “сверху вниз“, при котором сначала должны быть известны вопросы бизнеса, на которые необходимо ответить, а затем можно определить, какие данные требуются для ответа на эти вопросы. В некоторых случаях данные, собранные по историческим причинам, могут оказаться непригодными для ответа на вопросы, которые мы задаем сегодня.
В других случаях, даже если у нас есть правильные метрики, по которым мы собираем данные, качество сбора данных может быть низким. Бывают случаи, когда адекватные данные недоступны или отсутствуют для проведения надлежащей аналитики. Как говорится, “мусор в мусор“.
Если качество данных низкое, то и решения, принимаемые на их основе, будут некачественными. Следовательно, прежде чем эффективно использовать данные в организациях, необходимо принять меры по улучшению их качества.
Проблемы конфиденциальности
Иногда сбор данных может нарушить неприкосновенность частной жизни клиентов, поскольку их информация о покупках, онлайновых операциях и подписках доступна компаниям, услугами которых они пользуются. Некоторые компании могут обмениваться этими данными с другими компаниями для получения взаимной выгоды.
Некоторые собранные данные могут быть использованы против человека, страны или общества. Организациям следует внимательно относиться к тому, какие данные они собирают у клиентов, и обеспечивать их безопасность и конфиденциальность. Необходимо собирать только те данные, которые необходимы для анализа, а если есть конфиденциальные данные, то их необходимо анонимизировать, чтобы обеспечить защиту конфиденциальной информации.
Нарушение конфиденциальности данных может привести к потере доверия клиентов к организации, что может негативно сказаться на ее деятельности.
Сложность и необъективность
Некоторые инструменты аналитики, разрабатываемые компаниями, больше похожи на модель “черного ящика“. Что находится внутри “черного ящика“, неясно, или логика, которую использует система для обучения на основе данных и создания модели, не очень очевидна.
Например, нейросетевая модель, которая на основе различных сценариев решает, кому следует выдать кредит, а кому отказать. Использование этих инструментов может быть простым, но логика принятия решений не понятна никому в компании.
Если компании не проявляют осторожности и для обучения модели используется набор данных низкого качества, то в решениях, принимаемых этими системами, могут присутствовать скрытые предубеждения, которые могут быть не очевидны, и организации могут нарушать закон, дискриминируя по расовому, гендерному, половому, возрастному признакам и т.д.
Вывод из статьи Плюсы и минусы аналитики данных: 10 за и против
Аналитика данных является мощным инструментом, обладающим рядом преимуществ, таких как способность принимать более эффективные решения, повышение эффективности работы, адаптация под изменения в поведении клиентов, персонализация и улучшение качества продуктов и услуг.
Однако существуют и определенные недостатки, включая отсутствие согласованности внутри команд, недостаток приверженности и терпения, низкое качество данных, проблемы конфиденциальности, а также сложность и необъективность в анализе. В итоге, несмотря на многие положительные стороны, аналитика данных имеет и свои ограничения, которые необходимо учитывать при её применении.
Статья переведена на русский язык компанией UniwexSoft.
UniwexSoft — разрабатываем уникальные сайты, smart-контракты, мобильные приложения в сфере Blockchain, собираем IT-отделы под ключ для реализации вашего проекта, заменим CTO или сильно облегчим ему жизнь.
Если вам нужен сайт, мобильное приложение, NFT маркетплейс или крипто игра, напишите нам.
