1. Стратегия в области данных
Четкое понимание стратегических целей, которых компания стремится достичь.
Зачем все это
Красивые данные на входе - эффективные бизнес-решения на выходе
Мы много слышим новостей о больших данных (Big Data), искусственном интеллекте (Artificial Intelligence), машинном обучении (Machine Learning). И, конечно же, поддаемся соблазну внедрить что-то подобное в практике бизнеса.
Однако никто не задумывается над рядом проблем при внедрении:
- Главная проблема — устаревший механизм консолидации данных с множеством сложных перекрестных формул.
- Когда-то этот механизм придумал какой-то «гуру» Excel, но он явно не предполагал, что будет обрабатываться такой объем данных.
- Мы не отдаем себе отчет в том, что все начинается с системы сбора данных, их хранения и обработки. Для того чтобы получить максимальную пользу от данных, нужно поменять отношение к ним.
Как поменять отношение?
Данные – ключевой актив
И это не лозунг! Такое отношение к данным позволит вам получить дополнительную ценность.
Перечислим только основные проблемы, с которыми вы можете сталкиваться из-за некорректных данных:
- «токсичность данных» - исходные данные имеют низкое качество (неполные, неконсистентные)
- процесс сбора и трансформации данных, попадающих в корпоративную отчетность, не всегда прозрачен
- одни и те же данные зачастую создаются в различных приложениях с разными бизнес-требованиями
- дублирование данных
- разная трактовка различными подразделениями
Мы угадали?
Мы угадали
Вы построите вместе с нами систему цифровизации вашей компании, основанную на прозрачных бизнес-процессах, на выверенной архитектуре данных и извлечении из них знаний.
Это неотъемлимо пересекается с глубокой аналитикой бизнеса, моделированием, планированием и прогнозированием.
В конечном итоге мы хотим вас подтолкнуть к культуре принятия решений, основанных на данных, а не на лоббировании интересов отдельных подразделений компании.
Чем поможем
Смотрите, как ваши стратегические цели соотносятся с нашими сервисами
2. Аудит данных
Обеспечить компанию точными и достоверными данными для реализации их аналитической функции.
3. Архитектура данных
Поиск лучших вариантов хранения данных, обеспечение быстрого доступа к ним в разных системах с точки зрения использования и обработки.
4. Извлечение знаний
Проанализировать данные и определить тенденции или аномалии в развитии показателей компании.
Анализ > Моделирование > Планирование и прогнозирование
5. Визуализация данных
Создать легко воспринимаемый инструмент бизнеса, используемый для проверки состоятельности идей, тестирования сценариев и последствий принимаемых решений с целью мониторинга и управления.
6. Культура принятия решений, основанная на данных
Ориентация команды на принятие решений, в основе которых лежат мощные инструменты анализа данных.
7. Корпоративное управление данными и информацией
Выстроить концепцию управления данными, включающую формирование единого, цельного взгляда на сбор, обработку, консолидацию и анализ данных взамен фрагментированных, как правило, не связанных между собой трактовок данной сущности со стороны отдельных бизнес-подразделений.
8. Масштабирование
Сформировать понимание того, что механизмы работы с данными - это актив, который можно монетизировать.
Как успешно построить систему автоматизации
1. Необходимо четко понимать, что вы хотите получить от ваших бизнес-инициатив, формально описать это, представить в виде функциональных схем и стратегических карт.
2. Создать информационно-аналитическую модель функционирования компании.
3. Внедрить систему сценарного имитационного моделирования процесса бюджетирования, планирования и прогнозирования.
4. Провести комплексный анализ того, что мы продаем (ассортимент) и кому мы продаем (кто наш клиент).
5. Дать оценку рискам (сырьевым, валютным), искажающим ожидаемый финансовый результат.
— Бесплатные Сайты и CRM.