Работа с большими данными (big data) приносит бизнесу не только экономию средств, но и помогает повысить конкурентоспособность и лояльность клиентов. В совместном исследовании провайдера e-commerce и data-решений «Аэро» и аналитической конференции «Матемаркетинг» приняли участие более 60 топ-менеджеров из крупнейших российских компаний. Опрос выявил ключевые тренды и проблемы в управлении данными, а также в аналитике и отчетности. Подробности исследования — в нашем материале.
Оказалось, что 90% респондентов принимают решения на основе аналитических данных, однако только 21% компаний считают себя полностью ориентированными на данные (data-driven). При этом 72% участников сообщили, что некачественные данные приводят к финансовым потерям.
Исследование показало, что просто сбор и хранение данных недостаточны. Для успеха необходимо комплексное управление данными, включая архитектуру корпоративного хранилища данных (КХД), систему обеспечения качества данных, бизнес-глоссарии и BI-отчетность. Лишь 33% компаний активно занимаются качеством данных, а 53% выражают недоверие к ним. Также 53% опрошенных недовольны отсутствием сквозной аналитики и расхождением данных между департаментами. Среди прочих проблем — недостаточный объем собираемой информации (37%), технические сбои в доступе к данным (36%) и непрозрачность формирования метрик (33%).
Другие проблемы включают ограничения доступа из-за внутренней политики безопасности (31%), трудности в получении нужных данных (30%), недостаточную оперативность предоставления информации (27%) и случаи утери данных (17%). Только 13% респондентов полностью удовлетворены объемом и качеством собираемых данных.
Выяснилось, что в компаниях нет единого инструмента для анализа данных. 90% респондентов используют три и более инструмента, при этом чаще всего применяются дашборды. В 87% случаев они отражают только верхнеуровневые показатели, а в 60% — подробные метрики. 73% участников предпочитают Excel, а 70% делают ad-hoc запросы к аналитикам. В 37% компаний данные все еще собираются вручную.
По срокам создания аналитических дашбордов или отчетов, 47% респондентов заявляют, что это занимает одну-две недели, 30% — до четырех недель. В 10% компаний процесс может длиться более квартала.
Работой с данными в 63% компаний занимается отдельный аналитический отдел, а 37% имеют должность CDO (директора по работе с данными). Однако в большинстве случаев (73%) аналитики работают в разных отделах, а в 33% компаний аналитикой занимаются непрофильные специалисты.
Интересно, что в компаниях с отдельным департаментом аналитики 53% респондентов отмечают большую удовлетворенность количеством дашбордов и данными. 67% опрошенных могут найти ответы на большинство своих вопросов благодаря данным, а 10% — на все вопросы, что в 95% случаев характерно для компаний с достаточным количеством дашбордов.
В 74% компаний данные хранятся в КХД, а у 24% из них есть несколько хранилищ в разных департаментах. Наличие единого хранилища связано с увеличением доверия к данным на 10% и снижением риска потери данных на 21%. Компании с несколькими КХД создают дашборды на 20% быстрее, а проблемы с доступом снижаются на 12%. 26% компаний не имеют КХД и выгружают данные из CRM, ERP и других систем.
Более половины компаний (55%) не имеют единой стратегии управления данными. В компаниях с такой стратегией случаи финансовых потерь из-за некорректных данных или их отсутствия на 35% реже.
Вячеслав Жуков, директор по данным в «Аэро», отметил: «В условиях высокой конкуренции бренды ищут преимущества, которые помогут увеличить долю рынка. В настоящее время инвестиции в ИИ и ML-алгоритмы актуальны, так как они зависят от правильной инфраструктуры данных и надежности данных». По его словам, исследование показало, что компании начали более трезво оценивать свои возможности в области данных, хотя ранее часто завышали оценку своей зрелости в этой области.
Исследователи ожидают, что в ближайшие три-пять лет работа с big data продолжит развиваться и интегрироваться в бизнес-процессы. 59% респондентов оценивают экономический потенциал работы с данными как «очень высокий», особенно в отраслях с массовыми потоками клиентов и данных, таких как fashion (98%), FMCG (86%) и Fintech (75%).