Глава 3: Оценка готовности бизнеса и данных

Глава 3: Оценка готовности бизнеса и данных

Одной из ключевых предпосылок успешной интеграции аналитики и ИИ в бизнес-

процессы является готовность компании к переходу на новый уровень

использования данных. Без должной подготовки даже самые современные

технологии не смогут раскрыть свой потенциал. Важно правильно оценить

текущую ситуацию, определить сильные и слабые стороны бизнес-процессов, а

также оценить качество и доступность данных. В этой главе мы подробно

рассмотрим, как провести такую оценку, а также как технологии ИИ могут помочь

в автоматизации этих процессов, обеспечивая эффективность и точность на всех

этапах.

Прежде чем интегрировать ИИ в бизнес-процессы, важно четко определить

ключевые бизнес-метрики (KPI), которые будут использоваться для принятия

решений. Эти показатели играют ключевую роль в аналитике и в дальнейшем

определяют направление всех стратегических действий компании. К примеру, для

оценки финансовой устойчивости бизнеса важно учитывать такие метрики, как

прибыль и рентабельность. Операционная эффективность может быть измерена

через скорость выполнения заказов, а качество обслуживания и восприятие бренда

отражаются через уровень удовлетворенности клиентов. Для оценки

эффективности маркетинговых кампаний стоит ориентироваться на объем продаж

и коэффициенты конверсии, а для оптимизации процессов и повышения общей

эффективности бизнеса важным показателем является снижение затрат.

Каждая из этих метрик имеет важное значение для принятия обоснованных

решений и позволяет своевременно адаптировать стратегию компании в

зависимости от изменений на рынке. Для того чтобы эти показатели были

действительно полезными, данные, необходимые для их расчета, должны быть

точными, доступными и собираться с помощью прозрачных и понятных методов.

В этой ситуации ИИ может стать мощным инструментом, способным

автоматизировать процессы расчета и анализа, обеспечивая более точные прогнозы

и позволяя бизнесу быстро и эффективно реагировать на изменения (Агравал,

Гейбл, & Шуманн, 2019).

Одним из наиболее важных этапов оценки готовности бизнеса является анализ

источников данных. На этом этапе важно понять, какие данные доступны для

анализа и в каком формате. Наиболее часто используемые источники данных в

компаниях включают:

● CRM-системы (Customer Relationship Management) — системы управления взаимоотношениями с клиентами, которые содержат огромные объемы данных о клиентах, их покупательских привычках и предпочтениях. Эти данные могут быть использованы для сегментации рынка, анализа поведения клиентов и прогнозирования будущих трендов.

● ERP-системы (Enterprise Resource Planning) — системы управления ресурсами предприятия, включающие информацию о финансовых показателях, складах, закупках и других операционных процессах. Данные из ERP-систем помогают оптимизировать внутренние процессы и обеспечивать бесперебойную работу бизнеса.

● SQL-базы данных — базы данных, в которых хранятся структурированные данные. Это один из наиболее популярных и мощных источников данных, которые используются для выполнения сложных запросов, анализа и отчетности.

● Таблицы Excel — хотя это и менее мощный инструмент для работы с данными по сравнению с более профессиональными системами, таблицы Excel часто используются для хранения и анализа небольших объемов данных. Они могут быть полезны для предварительного анализа или для работы с данными, которые не требуют сложной обработки.

Каждый из этих источников данных может иметь свои сильные и слабые стороны,

а также потенциальные проблемы с качеством данных, что важно учитывать при их

анализе. Например, данные из CRM-систем могут быть неполными или

недостоверными, а таблицы Excel могут содержать ошибки в расчетах или

дублирования. ИИ помогает выявлять и устранять такие проблемы, обеспечивая

высокое качество данных для дальнейшего анализа (Чен, Чжоу, & Лю, 2021).

Оценка качества данных является важным этапом подготовки бизнеса к интеграции

аналитики на основе ИИ. Использование технологий ИИ и машинного обучения

позволяет значительно автоматизировать процесс аудита качества данных, что не

только ускоряет его, но и повышает точность.

Процесс аудита качества данных включает несколько ключевых шагов. Во-первых,

осуществляется проверка целостности данных, чтобы убедиться, что данные

полные и не содержат дубликатов или ошибок. Во-вторых, важно проверить

актуальность данных, так как они должны быть обновленными, особенно когда

речь идет о таких элементах, как информация о клиентах или товарах. В-третьих,

проверяется корректность данных — они должны соответствовать заранее

установленным стандартам и форматам. Также важным шагом является

обнаружение аномалий, когда ИИ может автоматически выявить данные, которые

не соответствуют общим трендам, что может свидетельствовать о возможных

ошибках.

Внедрение ИИ для автоматизации этих процессов не только улучшает качество

данных, но и ускоряет процесс выявления потенциальных проблем. Например, ИИ

может сканировать базы данных и находить аномалии, такие как необычные

транзакции или ошибки в обработке данных, которые могут привести к

неправильным выводам. Это значительно повышает точность данных и снижает

риски, связанные с принятием неверных решений (Нгуен, Чжан, & Ван, 2020).

Методология DAIAM фокусируется на создании прочной основы для

эффективного использования данных и ИИ в бизнес-процессах. Это включает в

себя не только сбор и обработку данных, но и их подготовку для использования в

аналитике и принятии решений.

Важно, чтобы данные были не только качественными, но и правильно

структурированными, чтобы ИИ мог эффективно их анализировать и генерировать

точные прогнозы. DAIAM помогает компаниям создать эту основу, оптимизируя

процессы обработки данных с помощью ИИ, что позволяет бизнесу быстрее и

точнее принимать решения, а также лучше реагировать на изменения в рынке и

потребительских предпочтениях.

Когда данные подготовлены и качественно обработаны, ИИ может предложить

более точные и своевременные прогнозы, улучшая оперативность принятия

решений. Например, прогнозирование спроса или выявление новых рыночных

возможностей становится значительно более точным и быстрым с использованием

интегрированных решений ИИ (Шарма, 2020).

Методология DAIAM подчеркивает необходимость структурированного

управления данными до того, как ИИ сможет быть эффективно использован. ИИ не

является заменой хорошо организованным данным, а служит инструментом

повышения их эффективности, оптимизируя структурированные и

высококачественные наборы данных для получения полезной бизнес-аналитики.

Основные принципы подхода DAIAM к созданию основы для данных:

1. Обеспечьте согласованность данных между бизнес-функциями —

стандартизированные определения данных предотвращают расхождения

между различными департаментами.

2. Автоматизируйте валидацию и очистку данных — инструменты,

поддерживаемые ИИ, должны быть интегрированы в потоки данных для

обеспечения постоянной целостности данных.

3. Централизуйте хранение данных и доступность — облачные решения и

хранилища данных (data lakes) позволяют получить доступ к данным в

реальном времени и предотвращают образование изолированных систем.

4. Подготовьтесь к аналитике с использованием ИИ для прогнозирования

— как только целостность данных обеспечена, ИИ может быть развернут для

улучшения прогнозирования и принятия бизнес-решений.

Применяя эти принципы, малые и средние предприятия могут устранить

проблематичные места, связанные с традиционным управлением данными, и

создать основу, которая максимизирует потенциал ИИ.