Перейти к главному контенту
Что такое стратегия работы с данными? Почему важна стратегия работы с данными? Каковы преимущества реализации стратегии работы с данными? Каковы ключевые компоненты эффективной стратегии работы с данными? Какие существуют подходы к созданию стратегии работы с данными? Кто разрабатывает стратегию работы с данными? Каковы этапы построения стратегии работы с данными? Как AWS может помочь в реализации вашей стратегии работы с данными?

Что такое стратегия работы с данными?

Стратегия работы с данными – это долгосрочный план, определяющий технологии, процессы, людей и правила, необходимые для управления информационными активами организации. Сегодня компании всех типов собирают большие объемы необработанных данных. Однако им нужен продуманный план управления данными и аналитики, если они хотят использовать эту информацию для принятия обоснованных решений и создания приложений для машинного обучения или генеративного искусственного интеллекта. Стратегия работы с данными описывает долгосрочное видение организации по сбору, хранению, распространению и использованию ее данных. Это упрощает работу с данными на каждом этапе процесса передачи данных для всех, кто в ней нуждается в вашей организации.

Почему важна стратегия работы с данными?

Создание стратегии работы с данными необходимо организациям для того, чтобы оставаться актуальными, конкурентоспособными и инновационными в условиях постоянных изменений. Вы должны собирать, систематизировать данные и действовать на их основе для достижения бизнес-целей и раскрытия новых ценностей для вашей организации, например, следующих:

  • Эффективность работы
  • Оптимизация процессов
  • Более быстрое принятие решений
  • Увеличение количества источников дохода
  • Повышение удовлетворенности клиентов

Стратегия данных дает вам конкурентное преимущество, поскольку она связывает управление данными с бизнес-стратегией и контролем работы с данными. Здесь есть две основные цели.

Улучшение решений по архитектуре данных

Архитектура данных компании описывает, как компания собирает, хранит, преобразует, распределяет и потребляет данные. Она также включает в себя технические аспекты управления данными, такие как:

  • Базы данных и файловые системы
  • Правила, регулирующие форматы хранения данных
  • Системные соединения между приложениями и базами данных

Например, архитектура данных может вводить ежедневные данные о маркетинге и продажах в такие приложения, как маркетинговые панели, которые затем интегрируют и анализируют информацию, чтобы выявить взаимосвязь между расходами на рекламу и продажами по регионам. Ваша стратегия данных обеспечивает рамки, в которых инженеры по данным принимают решения касательно архитектуры, отвечающие бизнес-целям.

Последовательно управляйте данными

Эффективная стратегия управления данными поддерживает всю организацию, что позволяет совместно и последовательно управлять данными. Здесь каждый найдет ответы на пять ключевых вопросов:

  • Какие данные подходят?
  • Какие операции с данными одобрены?
  • Какова цель хранения и сбора данных?
  • Какова политика управления данными для бизнес-процессов?
  • Какую информацию вы можете получить из имеющихся данных?

Каковы преимущества реализации стратегии работы с данными?

Есть и другие преимущества хорошей стратегии работы с данными:

Решайте проблемы управления данными

Большинство организаций сталкиваются с такими проблемами управления данными, как разрозненность данных, дублирование данных в бизнес-подразделениях, неэффективный обмен данными между отделами и отсутствие ясности в приоритетах данных. Стратегия работы с данными позволяет компаниям решать эти проблемы, обеспечивая доступ к данным и безопасный обмен ими. Вы можете раскрыть ценность данных для удовлетворения бизнес-инициатив. Лучшее согласование вопросов касательно данных и доступ к нужным данным в нужное время позволяет организациям подготовиться к будущему или неизвестному.

Улучшение взаимодействия с клиентом и повышение лояльности

Организации используют данные и аналитику, чтобы лучше понимать клиентов и улучшать взаимодействие с ними. Организации могут использовать данные для создания большей ценности для клиентов и упреждающего удовлетворения потребностей – от онлайн-сервисов до контакт-центров. Данные также помогают организациям открывать новые возможности для бизнеса или монетизации и создавать гиперперсонализированные продукты и сервисы на основе потребностей клиентов. Кроме того, индивидуальный подход со временем повышает лояльность клиентов.

Достижение аналитической зрелости

Аналитическая модель Gartner Analytic Ascendancy Model определяет четыре этапа аналитической зрелости. Организации обычно начинают с описательной и диагностической аналитики, чтобы понять, что произошло и почему. Аналитическая зрелость наступает, когда организация переходит к предиктивной аналитике, которая использует данные для ответа на вопрос, что произойдет. Организации, находящиеся на последней стадии зрелости, используют предписывающую аналитику для достижения заранее определенных результатов. Таким образом, стратегия работы с данными представляет собой подробный план, который поможет вашей организации перейти к принятию решений на основе предвидения, а не ретроспективного анализа.

Создавайте перспективные приложения, такие как машинное обучение и генеративный искусственный интеллект

Данные являются основой приложений машинного обучения и генеративного искусственного интеллекта. Модели машинного обучения и искусственного интеллекта требуют возможности простого сбора данных и управления ими для обучения моделей и создания логических выводов. Стратегия работы с данными учитывает данные, которые используются приложениями в таких вариантах использования, как распознавание изображений, прогнозирование и интеллектуальный поиск. Вам также необходимо планировать управление машинным обучением, в том числе управление моделями данных.

Создайте культуру данных в масштабах всей организации

Стратегия данных представляет собой дорожную карту для повышения грамотности в области данных и эффективности их использования в организации. Разные команды могут работать согласованно для повышения качества данных и точности их сбора. Кроме того, вы можете разработать индивидуальную систему обучения и создать методы обучения для сотрудников, чтобы они могли пройти путь от новичков до экспертов в области управления данными и их использования.

Соответствие нормативным требованиям

Эффективная стратегия работы с данными повышает безопасность данных путем реализации мер по ограничению несанкционированного доступа к данным. При определении политик и процессов можно учитывать все правила и нормы управления данными. Все операции могут быть тщательно спланированы для обеспечения того, чтобы управление корпоративными данными постоянно поддерживало конфиденциальность, безопасность и целостность данных.

Каковы ключевые компоненты эффективной стратегии работы с данными?

Вы можете представить свою стратегию работы с данными в виде последовательности шагов и графика реализации этих шагов. Эта дорожная карта стратегии данных включает в себя рекомендации по поддержанию текущей зрелости данных в вашей организации и действия, которые позволят перейти на новый уровень.

Ниже перечислены общие компоненты стратегии данных, которые следует включить в вашу дорожную карту.

Инструменты каталога данных

Инструменты каталога данных помогают определить и классифицировать все существующие активы данных. Ваши бизнес-пользователи и ИТ-команды могут использовать каталог для получения подробных метаданных, а также для более эффективного сопоставления бизнес-операций с операциями с данными.

Инструменты управления данными

Существует несколько инструментов для интеграции данных, визуализации, отчетности и разработки информационных панелей. Стратегия работы с данными помогает определить лучшие инструменты, которые отвечают потребностям бизнеса и помогают как ИТ-командам, так и бизнес-пользователям. Вы также можете проверить, соответствуют ли инструменты всем политикам управления данными, обеспечивая соответствие нормативным требованиям.

Аналитика данных

Успешные стратегии данных обычно включают планы по управлению данными и аналитикой в организации. Анализ данных требует использования существующих наборов данных в качестве исходных данных для моделей машинного обучения и искусственного интеллекта. Стратегия работы с корпоративными данными направлена на минимизацию предвзятости путем определения наилучших наборов данных для аналитики и обучения сотрудников работе с данными. Например, предположим, что ваша организация планирует использовать искусственный интеллект для автоматической сортировки заявок на работу. В этом случае вам нужно будет тщательно отобрать разнообразные данные о прошлых и нынешних сотрудниках, чтобы избежать создания скрытых предвзятостей в моделях машинного обучения и искусственного интеллекта.

Процесс оценки

Ваша стратегия данных должна включать процесс анализа для оценки и улучшения существующих систем управления данными и самой стратегии данных. Сюда входят следующие задачи:

  • Периодический аудит существующей архитектуры данных
  • Проверка соответствия процессов сбора данных установленным требованиям
  • Измерение качества данных в сравнении с сопоставимыми рыночными данными

Вы можете использовать такую обзорную документацию для улучшения существующей стратегии данных и пересмотра стратегических целей.

Какие существуют подходы к созданию стратегии работы с данными?

Существует два основных подхода к созданию стратегии работы с данными для организации.

Централизованная схема

Высокоцентрализованный и ориентированный на контроль подход к управлению данными обычно включает единый источник достоверной информации для каждой широкой категории данных. Например, существует один основной источник данных о доходах, клиентах или продажах. Системы данных собирают данные из нескольких источников, очищают их и хранят в этом центральном хранилище. Таким образом, защита данных минимизирует риск потери данных путем определения, стандартизации и регулирования авторитетных источников данных для поддержания целостности данных, проходящих через внутренние системы компании. Он определяет приоритеты деятельности, например следующие:

  • Соблюдение норм и правил
  • Обнаружение мошенничества с помощью аналитики
  • Меры безопасности для предотвращения краж

Децентрализованный подход

Децентрализованный подход придает большую гибкость централизованным системам управления данными. Таким образом признается, что несколько бизнес-подразделений по-разному интерпретируют одни и те же данные. Система учитывает эти различные интерпретации, позволяя осуществлять контролируемые преобразования данных, которые могут быть надежно сопоставлены с единым источником достоверной информации.

Например, рассмотрим сценарий, в котором финансовый и маркетинговый отделы ежемесячно составляют отчеты о расходах на рекламу в социальных сетях. Маркетинговый отдел, заинтересованный в анализе эффективности рекламы, сообщает о влиянии расходов на клики и просмотры. Отдел финансов сообщает о влиянии расходов на движение денежных средств. Отчеты содержат разные цифры, но оба отчета представляют собой точную версию правды.

Сбалансированные подходы к стратегии работы с данными

Для успеха стратегии работы с данными каждая компания должна использовать как централизованные, так и децентрализованные подходы, но добиться правильного баланса может быть непросто. Децентрализованные подходы, как правило, осуществляются в режиме реального времени и более актуальны для ориентированных на клиента бизнес-функций, таких как маркетинг и продажи. Централизованные подходы более важны для юридических, финансовых и ИТ-подразделений, а также подразделений соответствия требованиям. Сбалансированная стратегия работы с данными дает бизнес-лидерам возможность гибко использовать единый источник достоверной информации последовательными путями для лучшего удовлетворения потребностей бизнеса.

Кто разрабатывает стратегию работы с данными?

В команду по разработке стратегии работы с данными обычно входят представители высшего руководства, представители команд бизнес-аналитики, искусственного интеллекта и ИТ. Ниже приведены примеры пользователей, объединившихся для создания и реализации стратегии работы с данными.

Инженеры данных

Инженеры данных отвечают за создание надежной и эффективной архитектуры данных. Они контролируют и администрируют несколько задач по работе с данными, таких как сбор, обработка, хранение и аналитика данных. К этой роли относятся специалисты, реализующие требования к безопасности и управлению данными.

специалистов по работе с данными;

Специалисты по работе с данными берут данные, обработанные инженерами данных, и используют их для дальнейшего анализа. Они используют данные для создания различных моделей машинного обучения и искусственного интеллекта и генерируют отчеты для бизнес-аналитики.

Специалисты по анализу данных

Специалисты по анализу данных выполняют интерпретацию и анализ данных. Они тесно сотрудничают со специалистами по анализу данных, чтобы обеспечить соответствие задач бизнес-аналитики требованиям организации.

Бизнес-менеджеры

Бизнес-менеджеры просматривают отчеты о данных и помогают управлять операциями с данными. Они обеспечивают соответствие стратегии данных общей бизнес-стратегии и нормативным требованиям.

Каковы этапы построения стратегии работы с данными?

Определите финансируемые бизнес-инициативы

Первый шаг — согласование с финансируемыми бизнес-инициативами. Для этого вы можете использовать метод Amazon «Работа в обратном направлении». Затем определите, какие данные необходимы для этих бизнес-инициатив.  После этого установите, какие возможности работы с данными потребуются для поддержки этих бизнес-инициатив.

Ниже приведены примеры шагов по созданию стратегии работы с данными.  

  • Поддержите финансируемую бизнес-инициативу третьей стороны
  • Определите необходимые функции работы с данными
  • Выясните состояние необходимых данных
  • Создайте дорожную карту стратегии работы с данными
  • Определите, какие корпоративные методы работы, такие как корпоративная архитектура и управление проектами, могут поддержать вашу стратегию работы с данными
  • Интеграция со стратегическими программами искусственного интеллекта

Создание команды

Поиск нужных людей, которые привносят разнообразные точки зрения, имеет решающее значение для успеха в стратегии данных. Ваша команда будет отвечать за выполнение нескольких задач, среди которых могут быть следующие:

  • Распределение ресурсов
  • Становление и совершенствование политики
  • Решение проблем, связанных с данными, по мере их возникновения
  • Сообщение о статусе и результатах программы

Вы также можете назначить роли управления данными для определения ответственных за развертывание технологий, обеспечение соответствия стандартам и предоставление обновлений об изменениях в политике.

Оптимизируйте архитектуру данных

Для практического успеха любой стратегии данных необходимы правильные инструменты и технологии. Вам нужно будет изучить существующую инфраструктуру данных, проанализировать, как различные команды в настоящее время используют данные, и выявить все пробелы, которые необходимо устранить. Этот этап обычно включает в себя принятие решений, ориентированных на технологию, на основе ваших требований, которые могут включать следующее:

  • Объем и тип данных
  • Качество и анализ данных
  • Безопасность и соответствие требованиям
  • Жизненный цикл данных

В конечном счете, ваша цель – создать стратегию работы с данными, которая сделает ваши данные максимально доступными, открытыми для совместного использования и действий для всех заинтересованных сторон, которым они нужны, при наличии необходимых средств защиты.

Интеграция со стратегической программой искусственного интеллекта

Чтобы использовать искусственный интеллект и машинное обучение, базовые данные должны отвечать потребностям конкретных инициатив, связанных с моделями искусственного интеллекта и машинного обучения, для обеспечения надлежащего качества данных, интеграции, безопасности и т. д. Поэтому необходимо наладить сотрудничество между группами по стратегии работы с данными и стратегии работы с искусственным интеллектом.

Особые аспекты управления искусственным интеллектом и машинным обучением

Искусственный интеллект и машинное обучение предоставляют новые возможности, которые необходимо учитывать в нашей стратегии работы с данными. Пример:

  • Хранилища функций
  • Дополнительное соответствие нормативным требованиям
  • MLOps
  • Новые этические соображения
  • Рекомендации по генеративному искусственному интеллекту

Как AWS может помочь в реализации вашей стратегии работы с данными?

У AWS есть несколько сервисов, которые помогут вам построить свой бизнес с помощью данных. Вы можете присоединиться к более чем 1,5 миллионам клиентов и перенести свои данные в самое надежное, безопасное и масштабируемое облачное сообщество в мире. Например, вы можете использовать AWS для следующего:

Начните реализовывать свою стратегию работы с данными с помощью AWS, создав бесплатный аккаунт уже сегодня.