Предприятия буквально утопают в нагромождениях данных, и чтобы управлять ими, необходимо задействовать контекстный интеллект, сообщает на портале Information Age Джейми Хаттон, технический директор Quantex, поставщика интегрированной платформы для анализа разрозненной информации.
Успешному бизнесу необходима эффективная стратегия работы с данными. Хотя некоторые организации могут эффективно управлять, хранить и интегрировать данные, большинство из них не в состоянии осмыслить контекст, необходимый для принятия точных решений на основе данных. Поскольку данные генерируются с беспрецедентной скоростью, они становятся все более изолированными, и из них все труднее извлечь смысл. Многие компании сосредоточены на сборе данных, но если у них нет возможности получить от этого выгоду, то увеличение количества данных может привести к еще большим проблемам. Точные бизнес-решения могут быть приняты только в том случае, если контекст данных понятен в полном объеме. Именно контекст в конечном итоге раскрывает истинную ценность данных.
Разрыв в принятии решений на основе данных и как его преодолеть
Чтобы рассчитывать на то, что клиент купит товар, ритейлеру необходимо знать, что он покупал до этого, чтобы предложить ему схожий продукт. Чтобы понять, отмывает ли кто-то деньги, банку нужно знать, по каким каналам они проходили. Проблема в том, что, несмотря на огромные инвестиции в инфраструктуру, организации, обремененные унаследованными решениями, сидят на горах данных и пытаются понять их смысл. Пока эти данные вместе с заложенным в них, но не раскрытым контекстом томятся в хранилищах и озерах данных, операционный персонал получает одномерное представление, полное ложных срабатываний и отрицательных результатов, которые замедляют его работу. Разрозненные данные не позволяют увидеть полную картину, что приводит к неточному принятию решений. Это и есть разрыв между данными и решениями, что снижает ценность корпоративных данных.
Чтобы получить инсайт из необработанных данных, организации должны объединить источники в рамках озера данных. Им необходимо создать единое представление о записях данных, и именно в этом заключается проблема многих организаций. Ключ к решению — найти связи между записями и объединить их с другими одинаковыми записями, а также устранить разрыв в принятии решений на основе данных.
Большие данные — большие решения
Данные играют ключевую роль в решении проблем и принятии решений, но для этого необходимо преодолеть разрыв, который препятствует их принятию, отталкиваясь от понимания данных. Единственный способ — сделать данные более значимыми с помощью контекста. Специалисты по управлению данными должны рассматривать любую задачу в контексте оперативности бизнеса; они должны иметь возможность взглянуть на все технические данные и мгновенно понять, что они означают, чтобы извлечь инсайт, который позволит избежать рисков и открыть новые возможности.
Контекстная аналитика принятия решений (Contextual decision intelligence, CDI) — это лучший способ обогатить все внутренние и внешние источники данных контекстом для каждого операционного решения. Чтобы раскрыть общую картину, CDI создает единое хранилище, которое масштабируется на весь бизнес и динамически адаптирует связанные представления о данных к различным ситуациям.
Основой CDI является идентификация динамических объектов — инструмент, который объединяет разрозненные точки данных из нескольких систем в единый и точный источник инсайта. Это помогает организациям тратить меньше времени на сбор данных и контроль их качества. Вместо этого они могут сосредоточиться на создании контекстной основы, которая позволяет им принимать более эффективные решения на протяжении всего жизненного цикла клиента, выявлять скрытые риски и открывать новые возможности.
CDI соединяет существующие объекты в сеть или граф и выявляет скрытые связи между людьми, организациями и событиями. Это динамичное, графическое представление общей картины автоматически собирает наиболее значимые связи, объекты и данные для принятия решений. Технологии, используемые в CDI, такие как идентификация объектов и анализ графов, позволяют системам создавать ассоциации между приложениями, счетами и людьми, которые в противном случае остались бы незамеченными. Эти гибкие и прозрачные аналитические модели, основанные на интуитивно понятных особенностях и закономерностях, дают компаниям уверенность в автоматизации процесса принятия решений.
Придание данным смысла
CDI меняет методы ведения бизнеса, устраняя разрывы в принятии решений на основе данных. Контекст, связанный с данными, может привести к новой информации, пониманию, решениям и, в конечном итоге, действиям. Внедряя возможности данных и аналитики, предназначенные для связывания контекста, вы сможете больше узнать о своих клиентах и разработать соответствующие процессы, которые позволят привлечь потенциальных клиентов или снизить потери, связанные с рисками и угрозами. Что это дает? Данные получают необходимую смысловую нагрузку для более точной обработки миллионов доверенных операционных решений.
