Зачем нужна аналитика В наши неспокойные времена любому из нас полезно уметь объяснить, зачем мы нужны работодателю и чем полезны для его бизнеса. Актуально это и для аналитики данных, которая, на первый взгляд, не кажется бизнес-критичной функцией. Краткая памятка, зачем нужна и чем полезна аналитика данных. Отчетность Первое, что приходит в голову, когда говорим про аналитику данных. Собственнику и топам полезно знать в деталях, какой перформанс имеет компания и отдельные ее подразделения. Еще полезнее, когда отчетность доступна не в экселе по запросу через 1-2 дня, а в любой момент в закладке в браузере. Что требуется для отчетности: – Понимание ключевых метрик бизнеса. Знать, куда и на что смотреть. – Процессы по сбору и презентации данных. Хранилище данных и BI. – Мониторинг качества данных. Смотрим на реальное положение вещей и верим в то, что видим. Оптимизация процессов Перформанс сотрудников на местах заметно растет, если снабдить их релевантными и своевременными данными по их бизнес-процессам. Работать по наитию и на опыте хорошо, но еще лучше если экспертиза и опыт сотрудников дополняются актуальной картиной положения дел в удобной форме. Кроме того, всегда есть риск, что «я всегда так делаю» в какой-то момент сломается, и бизнес потеряет деньги. Важно не упустить этот момент. Требуется: – Доменная аналитика в вашей области деятельности – Аналитики, способные говорить на одном языке со специалистами в области – Система мотивации, поощряющая сотрудников пользоваться данными для закрытия их KPI. Высокие цели + инструменты их достигнуть. Данные как актив Tesla стоит столько, сколько она стоит во многом потому что у них самый большой датасет для автопилота. У них есть данные, как ведет себя автомобиль, и что видят его камеры-сенсоры в разных странах, в разное время года и дня, в городе и селе, на трассе и на проселке, в пустыне и на крайнем севере. Как только мир понял, что авто будущего это не только электро- но еще и автопилотная, ценность накопленных за 10 лет данных забустила цену компании. Другой пример. Стартап по ДНК-тестам кошек. Была идея продукта, который принимает мазок изо рта любимого питомца и выдает хозяину набор рекомендаций по здоровью – все как у людей. Сам продукт на окупаемость не вышел. Но стартап продали очень дорого, так как только у них (!) есть большая БД ДНК домашних кошек. Данные могут дорого стоить. Данные могут растить вашу ценность и капитализацию вашей компании. Подумайте, какие данные могут быть значимыми в вашей отрасли. Какие тренды есть у вас и какие датасеты понадобятся вам и вашим партнерам завтра. А хранить данные не слишком дорого. Например в облачном S3.