Для чего нужна аналитика

Почти три четверти организаций – 72% – утверждают, что аналитика делает их данные полезными, помогает извлекать из них ценную информацию.

А  60% сообщили, что их аналитические ресурсы сделали их более инновационными.

Тем не менее, в основу своей бизнес-стратегии аналитику закладывают только 4 из 10 организаций (39% опрошенных). Еще треть респондентов сообщили, что используют ее изредка, только для специальных проектов. Больше половины компаний – 65% – признали ценность аналитики, однако считают, что не получают максимальной отдачи от инвестиций в нее.

Респонденты подтверждают, что аналитика меняет подход к бизнесу и ведению дел. Это относится не только к ежедневной работе, но и к инновациям. Более четверти – 27% – утверждают, что аналитика помогла запустить новые бизнес-модели.

В исследовании SAS «Здесь и сейчас: потребность в аналитической платформе» приняли участие эксперты в области аналитики, а также ИТ-специалисты из разных отраслей по всему миру. Исследование проходило в два этапа. Сначала были проведены глубинные интервью с представителями 132 компаний и правительственных организаций региона ЕМЕА, далее на их основе был составлен глобальный онлайн-опрос, в котором приняли участие 477 профессионалов.

Полученные в ходе исследования ответы говорят о том, что компании понимают ценность аналитики, но им не хватает четкого и полного понимания преимуществ использования платформенного подхода на протяжении всего жизненного цикла аналитики. Это объясняет, почему немногие организации имеют подходящую платформу.

Среди самых востребованных преимуществ аналитической платформы называли: сокращение времени, затрачиваемого на подготовку данных, – 46% опрошенных, более разумное и уверенное принятие решений – 42% и быстрое получение информации – 41%.

Существует множество мнений о роли аналитической платформы. Большинство – 61% – считают, что она предназначена для извлечения ценной информации из данных. Немногим меньше – 59% – утверждают, что роль аналитической платформы заключается в интегрировании данных. 43% респондентов считают, что она обеспечивает моделирование и алгоритмы для искусственного интеллекта и машинного обучения. Четверть – 27% – опрошенных считают, что аналитическая платформа помогает обеспечить гибкое пространство для централизации инструментов, приложений, API и различных функций.

В принципиальных системных вопросах результаты нового исследования перекликаются с результатами прошлогоднего опроса SAS Enterprise AI Promise, представленного на Analytics Experience в Амстердаме. Согласно ему, только четверть – 24% – предприятий знали, что у них есть правильная инфраструктура для искусственного интеллекта, в то время как большинство – 53% – понимали, что им необходимо обновить и адаптировать свою текущую платформу, либо у них не было конкретной платформы для решений на базе искусственного интеллекта.

Использовать потенциал аналитики максимально, согласно опросу, мешают нехватка навыков и несогласованность действий, в том числе управленческих. Многим компаниям сложно управлять несколькими инструментами аналитики и процессами обработки, очистки, интеграции и обеспечения качества данных.

Несмотря на разнообразные сложности и варианты использования аналитики, уверенность в конечном результате у респондентов высока. В среднем они оценивают уверенность, что будет польза, на 70%. То же самое касается взглядов на будущее и новые вызовы. При этом аналитические команды, где есть data scientists, оценивают свою способность и готовность столкнуться с возможным ростом нагрузки и необходимостью масштабироваться на 66%. Среди стандартных ИТ-команд этот показатель равен 59%.

«Полученные результаты свидетельствуют о большом желании бизнес-сообщества повысить конкурентоспособность и эффективность с помощью аналитики. Большинство признает, что эффективная аналитика может принести пользу их организациям, особенно по мере развития их способности развертывать передовые технологии искусственного интеллекта. Но число тех, кто эффективно использует аналитику, может быть намного больше. Мы рекомендуем уделять больше внимания развитию персонала и найму специалистов с нужными навыками, особенно data scientists, а также придерживаться целостной стратегии развития аналитической платформы», – сказал Эдриан Джонс, директор глобальной технологической практики SAS.

 

Похожие записи