Услуги по ликвидации ООО в Санкт-Петербурге – мы берем на себя все юридические тонкости, чтобы вы могли сосредоточиться на новых проектах:
|
Современные компании все чаще анализируют большие данные, чтобы принимать обоснованные управленческие решения. Кому и зачем нужна Big Data, рассказал Михаил Серегин, сооснователь и операционный директор Karpov.courses.
Big Data: какие ошибки совершают компании при анализе больших данных https://rb.ru/opinion/oshibki-pri-analize-bolshih-dannyh/
Автор: Михаил Серегин https://rb.ru/author/mihail-seregin/ Подписаться на RB.RU в Telegram
Содержание:
- Как большие данные меняют рынки
- Какие ошибки совершают компании при анализе данных
- Почему компании совершают эти ошибки
- Как эффективно использовать Big Data в 2024
Как большие данные меняют рынки
«Большими» данные называют с тех пор, как для их анализа стало не хватать возможностей привычных программ с user-friendly интерфейсом — например, MS Excel. В итоге аналитики начали прибегать к программированию.
Основные задачи такого анализа — сравнить между собой разные каналы привлечения, продукты или отделы и построить прогнозы сложных метрик. Одним словом, они помогают компаниям принимать информированные решения.
Благодаря автоматизированным методам машинного обучения появляются продукты, которые становятся «нечестным преимуществом» в соревновании с конкурентами. Они позволяют предоставить клиентам новый уровень сервиса или снизить расходы по конкретным категориям.
В итоге компании-разработчики получают значительную долю рынка. Старые бизнес-модели на рынках, где появляется игрок с «нечестным преимуществом», постепенно отмирают или становятся очень нишевыми.
Благодаря Big Data преобразились до неузнаваемости рынки такси и туризма — это заметно по развитию Uber и AirBnB. В такой нише выход на рынок с классическим бизнесом (например, с еще одной службой такси) очень затруднен, даже если основатели новой компании знают, как эффективно работать в рамках устаревшей бизнес-модели.
Похожая история произошла и с сегментом товаров повседневного спроса (FMCG). Заметная доля рынка переехала в онлайн, ее заняли дарксторы — новый формат склада для интернет-торговли.
Такие масштабные изменения происходят за несколько лет и заставляют меняться всех игроков. Раз за разом они доказывают и компаниям, и инвесторам, что Big Data — не «понт стартапов». Методы машинного обучения и анализ данных стали must have для крупных игроков во всех индустриях.
По теме. С какими сложностями может столкнуться компания при внесении данных в IT-системы и как упростить этот процесс
Ликвидация юр. лица с минимальными рисками – наши адвокаты проведут процедуру грамотно и оперативно:
|
Какие ошибки совершают компании при анализе больших данных
Как и любой другой инструмент, большие данные нужно применять с умом — иначе волшебства не случится. Перечислим основные ошибки.
Бизнес создал команду для анализа данных не под конкретные запросы, а «потому что так надо». Сначала в компании должен возникнуть вопрос, решить который возможно при помощи Big Data (например, каких функций не хватает в новом продукте). Только потом начинайте собирать команду, нанимать подрядчиков или пользоваться готовыми сервисами. В противном случае ваш бизнес получит команду по сбору интересных фактов, а не инструмент для улучшения метрик.
Кроме того, когда не понятна цель использования данных, в подборку попадает много лишнего. И из нее не получится вывести ценные инсайты для изменений в бизнесе.
Не нашли заинтересованного топ-менеджера. Принятие решений на основе данных требует изменения культуры менеджмента, и они невозможны, если не поддержаны высшим руководством. В топ-менеджменте обязательно должен присутствовать человек, который хочет принимать решения на основе данных прямо сейчас, лидер с сильным видением.
Начали строить команду с аналитика, а не инженера данных. Если вы раньше никогда не собирали и не использовали данные, скорее всего, их качество окажется низким. Вы сами можете этого не понять, но только что нанятый аналитик заявит, что ему просто не с чем работать.
Такие мелочи, как дублирующиеся строчки, разные идентификаторы пользователей и неправильное приведение типов данных в колонках, способны превратить анализ в бессмысленный, а иногда и вредный процесс.
Чтобы данные помогали принимать продуктовые решения, сначала нужно наладить их хранение и регулярное обновление с помощью дата-инженера. Имея налаженные ETL-процессы, аналитик сможет находить реальные инсайты, не опасаясь наткнуться на ошибки и не тратя время не на свою работу.
Отдали на аутсорс ключевую работу с данными. Подрядчик вряд ли выполнит работу на желаемом уровне, даже если компания распишет точное техническое задание. Скорее всего, он не сможет вникнуть в специфику бизнеса на том же уровне, что и штатные сотрудники.
Работа с данными — это консультирование бизнеса для принятия решения на основе собранной информации. Такой консультант должен работать внутри компании, погрузиться в процессы и иметь влияние на менеджеров. Ведь задача аналитика — быстрая реакция на запросы бизнеса и помощь в принятии продуктовых решений. На мой взгляд, работа со «своим» специалистом сложится гораздо эффективнее, чем с подрядчиком.
Почему компании совершают ошибки
Чаще всего причина всех этих ошибок в том, что у компаний нет культуры работы с данными. Хорошая новость в том, что ее можно развить и сохранить:
- Почаще задавайте вопрос: «Зачем мы занимаемся Big Data?». Ответ на него должен быть понятен каждому сотруднику вашей компании. Если не получается сформулировать просто, вы слишком запутались. Отдохните и попробуйте еще раз.
- Идите к результатам с использованием доступных средств. Вряд ли существует бизнес, который идеально подходит под описание data-driven decision making. Бессмысленно рассуждать о том, «как хотелось бы». Сделайте то, что возможно в актуальных условиях. Ваши решения принесут результат, даже если окажутся неидеальными.
- Важно доверять аналитику данных. Инженер строит пайплайн, а аналитик данных консультирует. Вряд ли вы станете нанимать консультанта, мнению которого не доверяете. Поэтому постарайтесь найти аналитика, к которому сможете прислушиваться.
По теме. Неструктурированные данные: как контролировать, зачем управлять и как избежать утечек
Подытожим: как эффективно использовать Big Data в 2024
Чтобы компания смогла увеличить ключевые показатели, соблюдайте следующие принципы работы с большими данными:
- Отталкивайтесь от запроса компании и видения ее руководителя. Бизнес нуждается в специалисте, который находит новые и полезные решения, а не собирает случайные и интересные факты.
- Начинайте наем с инженера данных. Нужно, чтобы этот специалист собрал и сохранил именно те данные, что потребуются компании. Иначе аналитик не сможет провести анализ. Подготовка к работе и повышение качества данных просто необходимы.
- Отдавать работу с данными на аутсорс можно, только если внутри команды есть экспертиза, но нет рук для создания внутренних сервисов (например, системы дашбордов). В таком случае можно составить подробное ТЗ, чтобы подрядчик начнал выполнять конкретные задачи.
Фото на обложке: Freepik
Закрытие ООО (Общество с ограниченной ответственностью) в Санкт-Петербурге — это процесс официального прекращения деятельности компании, который требует соблюдения определённых юридических процедур и норм. Закрытие ООО может происходить по разным причинам, включая решение учредителей о завершении бизнеса, отсутствие возможности продолжать деятельность, изменения в законодательстве или решение о реорганизации.
Зачем нужно закрытие ООО?
- Избежание штрафов и юридических проблем: Официальное закрытие компании помогает избежать проблем с налоговыми органами и другими государственными структурами в будущем.
- Сохранение репутации: Корректное закрытие компании позволяет сохранить репутацию учредителей и предотвратить возможные финансовые риски.
- Юридическая чистота: Ликвидация компании в соответствии с законом позволяет избежать негативных последствий, связанных с неформальным закрытием бизнеса.
