v¦bo project
Бизнес-данные
Нужно больше данных
Не делайте это с большими данными
Не делайте это с большими данными
Свойства
Автор: Тюрин Владислав
Дата публикации: 09 сентября 2015
Поделиться
Файлы
Новое
Чем хороши шаблоны, условия для бизнеса на старте, как менеджеры теряют время,...
Как работать по 12 часов в день, какая экономика может себе позволить инновации,...
Абсолютная экономическая эффективность, как статистика измеряет прошлое, ещё...
Поиск
c l i c k ! m e
В публикации рассматривается понятие больших данных с точки зрения потребностей и возможностей бизнеса. Сфера внедрения технологий, основанных на больших данных, обширна. Но именно для бизнеса стоит насущная проблема их обработки исходя из экономической целесообразности и извлечения практической выгоды от больших и разнородных объемов данных. Цель публикации дать представление о больших данных и аналитики, рационального их применения в бизнес среде.

Не делайте это с большими данными

Категорически не рекомендуется делать следующие вещи с большими данными или с их помощью.

1. Не навязывайте товары и услуги, пусть и на основе анализа больших данных. Навязывать товары и услуги потребителю нельзя. Агрессивный сбыт характерен для низкокачественной или сомнительной продукции. Если вы абсолютно уверены и уверенность эта подкрепляется превосходной аналитикой больших данных, что конкретному потребителю нужен ваш товар (услуга) – не навязывайтесь. По крайней мере, сделайте ещё один шаг и обратитесь снова к большим данным – выясните как ваш потенциальный потребитель может быть проинформирован о конкурентных преимуществах вашего товара (услуги). Ни к чему хорошему не приведет назойливость типовых штампованных рекламных фраз. Зачем вообще тогда тратиться на большую аналитику, если вы и так решили добить вашего потребителя своей настойчивостью.

2. Не персонализируйте товар или услугу. Персонализация продуктов позволяет говорить об индивидуальном подходе и идеальном качестве товара или услуги для конкретного клиента (не путать с настройкой и подгонкой под размер).  Большие данные помогут максимальным образом сформировать продукт под большую часть клиентов. Но с помощью больших данных не стоит излишне персонализировать продукт, тем более, что такая «персонализация» выглядит сомнительной. Клиент не особо доволен, когда вы предлагаете ему якобы созданный для него товар или услугу, если видит – они результат массового производства.

Обратите внимание, что попытка безусловно персонализировать коммерческое предложение – это индикатор проблем с качеством или другими потребительскими свойствами товара или услуги

3. Не «впадайте» в зависимость от активности на сайте. Собрать неограниченные объемы больших данных можно с помощью траффика и активности на корпоративном сайте (или, например, на официальной странице в социальной сети). Для этого много бесплатных инструментов. Но они будут говорить исключительно об удобстве интерфейса и не более. Строить далеко идущие выводы о том, что товар не нравиться потребителю используя мониторинг веб-страниц некорректно. Вы просто могли не так или не в тех цветах разместить информацию о товаре. Весьма полезно оптимизировать интерфейс на основе больших данных по активности в сети, но не более.

4. Не надо зависеть от индивидуальных предпочтений пользователя. Продукт не должен зависеть от индивидуальных предпочтений или особенностей поведения пользователя, даже если вы точно знаете, чего он хочет, проанализировав о нем все большие данные. Не получиться. Стандартизацию никто не отменял. Но никто не отменял и настройку пользователем продукта под свои предпочтения.

5. Не собирайте все данные обо всем. Самые мощные и емкие серверы данных – это не причина для тотального сбора и накопления чрезмерно больших данных. Накопление данных не является самоцелью для бизнеса, тем более, что на это приходится тратить ресурсы и порой не малые. Собирать данные «на всякий случай» тоже ошибочно, если вы не в состоянии хотя бы примерно объяснить такой «всякий случай» с позиции бизнес-модели.

6. Не ждите, что большие данные сформулируют бизнес-модель. Большие данные не способны описать или формализовать её. Они на это не способны. Их задача в том, чтобы оценить существующий бизнес и скорректировать его. Как правило, большие данные собираются у тех источников, которые не выражают модель бизнеса или выражают её сильно опосредовано.

7. Не подменяйте будущее прогнозами на базе больших данных. Хочется заглянуть в будущее и понять, как поведет себя бизнес или рынок, потребитель или конкурент через неделю, через месяц, через год. Аналитики пытаются на основе обработки данных и расчетов строить прогнозные модели. Но зависимость от таких моделей, пусть весьма совершенных и изощрённых, приведут менеджмент к пассивности. Действительно, зачем предпринимать усилия в области продаж, если аналитик спрогнозировал их рост в связи с хорошими темпами роста рынка. А затем, чтобы не оказаться перед неожиданным схлопыванием доли рынка или целевых его сегментов. Нельзя с помощью больших данных узнать будущее, но можно понять куда направить усилия в будущем, чтобы сохранить конкурентные преимущества или уверенно нарастить их.

8. Не оставляйте без проверки большие данные. Они нуждаются в контроле. Особенно это касается приобретаемых на стороне массивов информации. Они покупаются при предоставлении убедительного доказательства подлинности и с учетом полного набора характеристик качества и обстоятельств сбора.

Непроверенные и фальсифицированные большие данные могут стать проблемой и даже навредить бизнесу. Кроме того, не исключен преднамеренный вброс фальсифицированных данных. Алгоритмы сбора и обработки больших данных могут допускать ошибки и поддаваться на скрытые их провокации. И подобные ошибки сложно обнаружить в больших и плохо структурированных данных.

9. Не надейтесь, что большие данные спасут бизнес или решат проблемы. Они предоставляют способ выяснить насколько сложна текущая ситуация и что к ней привело. Это лишь способ повысить эффективность бизнеса, но в комплекте с рациональным менеджментом. Как правило, нужен сильный и ответственный менеджер, чтобы понять и принять решения подготовленные большой аналитикой.

10. Большие данные могут навредить бизнесу, если попадут в руки конкурентов, поэтому не отдавайте контроль над большими данными. Они требуют пристального внимания и защиты. Допускается привлекать специалистов, экспертов, консультантов, внешние сервисы. Но не допускается полностью передавать на сторону управление большими данными или передавать сторонним подрядчикам стратегические и ключевые функции больших данных, так же как не допускается оставлять данные без надлежащей защиты.

11. Не подменяйте большими данными разумное поведение. Самое главное, чего не делайте с большими данными – это подменять ими другие не менее важные функции профессионального менеджмента, в том числе:

- экспертное принятие решений;
- стратегическое и тактическое планирование;
- исследование рынков и выявление потребностей клиентов;
- взаимодействие с потребителями;
- менеджмент качества;
- построение эффективной бизнес-команды;
- объективность и критичность в отношении результатов работы;
- бизнес-моделирование;
- и конечно же, здравый смысл.

Скачайте полную версию публикации и дополнительные материалы
по ссылкам в разделе 'Файлы' в левой части страницы.