Ключи к максимизации ценности данных

За последние несколько лет ценность данных значительно возросла. Опрошенные порталом InformationWeek эксперты дают советы, как организации извлечь бóльшую пользу из собираемых данных.

В современной цифровой экономике данные — это король. Этот важнейший актив должен использоваться с максимальной отдачей, однако огромный объем данных, собираемых компаниями, затрудняет эффективную обработку и анализ информации.

Ценность данных — это мера их полезности, часто связанная с потенциалом их монетизации, говорит Пиянка Джайн, генеральный директор консалтинговой компании Aryng. «Не все данные имеют одинаковую ценность, поскольку определенная информация может принести больше пользы, чем другая», — отмечает она.

По словам Райана Свонна, директора по аналитике данных инвестиционной компании Vanguard, построение успешной масштабной стратегии данных, приносящей максимальную пользу, выходит за рамки сбора и анализа данных: «Стратегия в области данных должна быть связана с четкой миссией, чтобы организация могла определить приоритеты инициатив в области данных, эффективно распределить ресурсы и способствовать вовлечению персонала».

Стремление к максимуму

Джайн считает, что наиболее эффективным способом максимизации ценности данных является обеспечение их хорошей взаимосвязанности, а не изолированности в рамках отдельных структур. «Когда элементы данных взаимосвязаны и образуют единую структуру, они могут в совокупности рассказать более полную историю, — говорит она. — Речь идет о создании единого источника правды в вашей организации, где каждый фрагмент данных вносит свой вклад в более широкое, взаимосвязанное повествование».

По словам Кэти Руди, директора по данным и аналитике консалтинговой компании ISG, достоверность играет важную роль в максимизации ценности данных: «Если ваши данные не признаются заинтересованными сторонами как достоверные, вы будете тратить больше времени на защиту результатов, чем на их использование, создавая циклы неопределенности и переделок». Она отмечает, что использование инструментов, моделей и методов очистки данных — это важный шаг, но ключевое значение имеет тесная работа с заинтересованными сторонами, чтобы помочь им понять источники данных, а также модели данных, которые используются для аналитики.

Свонн согласен с этим. Он считает, что жизненно важным аспектом максимизации ценности данных является внедрение передовых методов работы с данными и аналитикой в организации, что делает данные более доступными, действенными и ценными. «Это означает, что у каждого, независимо от его роли, стажа, уровня или опыта, должны быть доступные учебные курсы и мультимедийные ресурсы, чтобы научиться понимать, как использовать данные для принятия обоснованных решений», — говорит Свонн и добавляет, что создание культуры, в которой сотрудники поощряются к использованию данных и аналитических ресурсов, поможет увеличить количество внедряемых инструментов и сценариев использования аналитики.

Защита данных

Организации могут непреднамеренно снизить ценность данных, не обеспечив их качество и целостность. «Принятие решений на основе плохих данных или постоянная необходимость их уточнения вызовет сомнения в качестве данных и мгновенно навредит любой аналитической программе», — говорит Руди. Другая, не столь очевидная опасность — неспособность правильно использовать существующие данные из-за отсутствия у членов команды навыков, необходимых для анализа и создания ценности. «Организация может сидеть на тонне данных, но поскольку некому создавать и предоставлять результаты на основе имеющихся данных, получается, что эти данные никак не могут помочь в принятии решений».

По словам Джайн, организации непреднамеренно снижают ценность данных, когда хранят их разрозненно и изолированно. «Когда данные изолированы в различных отделах или системах, они теряют свой контекст и потенциал для создания ценности, — объясняет она. — Кроме того, когда сосуществуют несколько версий правды, доверие к данным снижается, что влияет на их общую ценность». По сути, неспособность связать данные и поддерживать единый источник правды ограничивает возможности организации по эффективному использованию и монетизации ее информационных активов.

По словам Свонна, крайне важно, чтобы команды, занимающиеся данными, работали в тесном партнерстве с коллегами из бизнеса, чтобы создать единый подход к данным и бизнес-стратегии. «Тесное сотрудничество между специалистами по данным и бизнесом позволяет получать ценную и постоянную информацию, совершенствовать процессы, повышать эффективность и снижать трение в ключевых операционных областях», — отмечает он.

Измерение результатов

По словам Свонна, наиболее успешной метрикой при оценке ценности данных является многолетняя чистая приведенная стоимость (NPV). «Мы успешно провели контрольные эксперименты и A/B-тестирование, которые позволили нам приписать дополнительную ценность данным/аналитическому продукту», — говорит он. Кроме того, ключевыми показателями являются качественные метрики, такие как коэффициенты воздействия/принятия (impact/adoption rates) и даже спорадические инсайты о том, как члены команды становятся более продуктивными и эффективными в использовании данных и аналитики, добавляет он.

Джайн считает, что лучшей метрикой для оценки ценности данных является их влияние на выручку и прибыль. «Хотя данные можно оценивать по их вкладу в различные аспекты, такие как удовлетворенность сотрудников, их конечной мерой должно быть влияние на финансовые результаты, — объясняет она. — Независимо от того, влияет ли это непосредственно на рост доходов, экономию затрат или норму прибыли, финансовый эффект служит наиболее ощутимой и общепринятой метрикой для оценки ценности данных».

Комплексный подход

Свонн советует применять целостный подход к эффективному расчету ценности данных. «У нас, например, есть специальная команда в отделе анализа данных, в обязанности которой входит тщательный расчет всех параметров NPV, в том числе за многолетний период, — говорит он. — Эта команда работает в тесном партнерстве с заинтересованными сторонами бизнеса и финансовым отделом, чтобы донести конкретную ценность наших усилий по работе с данными до высших руководителей».