Слухайте новий епізод подкасту “Діджитал Трансформація” на платформах:
Apple Podcasts ›
Spotify ›
У сучасному світі дані стали новим “золотом”, яке визначає успіх бізнесу. Зі стрімким розвитком технологій компанії, які не встигають адаптуватися до нових реалій, ризикують залишитися позаду. Про це яскраво свідчить досвід Ольги Савенко, IT & Data System BA у швейцарській фінтех-компанії GenTwo. Її кар’єра і робота з даними демонструють, як важливо правильно використовувати інформацію для трансформації бізнесу та забезпечення його конкурентоспроможності.
Ольга Савенко: експерт у світі даних
Ольга Савенко має великий досвід роботи з даними на різних позиціях, починаючи з WebData Project Manager і закінчуючи Data NDI CRM Data Manager. Вона працювала у стартапах та малих і середніх бізнесах, що дало їй глибоке розуміння важливості правильної обробки та використання даних. На сьогодні Ольга займається розвитком data culture у фінтех-стартапі в Цюріху, аналізуючи, як дані можуть покращити продукт та трансформувати бізнес.
Ольга Савенко:
“Слухай, це дуже складне питання, бо я займаюся всім і оскільки я працювала завжди лише в стартапах або малих та середніх бізнесах, я займалася різними ролями, які поєднували в собі data management, IT management і прикладні задачі. Конкретно зараз я займаюся тим, що розвиваю data culture у Fintech Startup в Цюріху. Робимо ми там дуже класні штуки, аналізуючи те, як можна покращити продукт за допомогою даних.”
Чому дані є ключовими для трансформації бізнесу?
Дані відіграють вирішальну роль у прийнятті бізнес-рішень. Сучасні компанії усвідомлюють, що без якісної аналітики вони не зможуть конкурувати на ринку. Однак, як зазначає Ольга, багато бізнесів стикаються з проблемами під час спроб інтегрувати штучний інтелект і машинне навчання у свої процеси. Причина полягає в тому, що дані, які накопичувалися роками, часто є неповними або неправильно організованими, що ускладнює їхнє використання для новітніх технологій.
Ольга Савенко:
“Багато бізнесів почули про такі модні слова як AI та Machine Learning, і вони думають: “Ого, я хочу адаптувати це, нам це потрібно”. Але вони не беруть до уваги, що їхні дані можуть бути не придатні для впровадження нових технологій. Часто бізнеси виявляють, що перед тим, як впроваджувати AI, їм потрібно почати з бази — очистити дані, стандартизувати їх, переглянути, що з них може дати цінні інсайти.”
Це вказує на ключову проблему сучасного бізнесу: бажання впровадити нові технології без належної підготовки даних. Як результат, компанії часто стикаються з необхідністю витратити значний час і ресурси на впорядкування своїх даних, перш ніж вони зможуть використовувати їх для аналітики або впровадження AI.
Виклики на шляху до впровадження AI та Machine Learning
Багато бізнесів сподіваються на швидкі результати від впровадження штучного інтелекту, однак стикаються з численними труднощами. Наприклад, якщо дані зберігаються у різних системах і не мають кореляції між собою, це унеможливлює автоматичний аналіз і прийняття рішень. Як результат, процеси, які могли б бути автоматизовані, потребують значного часу і ресурсів для підготовки.
Ольга Савенко:
“Ось, наприклад, бізнес хоче зробити “прикольні штуки” з AI, але коли починаєш дивитися на їхні дані, виявляється, що між ними немає жодної кореляції. Їм треба не з AI починати, а з того, щоб просто привести в порядок дані, очистити їх, і тільки тоді думати про автоматизацію чи AI.”
Ольга також розповідає про свій досвід роботи з великими проектами, де проблеми з даними значно ускладнювали впровадження нових технологій. Вона згадує, як один проект, який повинен був тривати два місяці, затягнувся на шість-вісім місяців через необхідність вручну обробляти дані, які не були належним чином організовані.
Що потрібно компаніям для успіху?
Щоб успішно адаптуватися до швидких змін і використовувати дані для трансформації бізнесу, компаніям потрібно звернути увагу на кілька ключових аспектів:
- Створення міцної основи даних. Перш за все, компаніям слід зосередитися на організації своїх даних. Це включає їх очищення, стандартизацію та інтеграцію з різними системами. Також важливо мати архітектуру даних, яка дозволить легко масштабувати бізнес і впроваджувати нові технології.
Ольга Савенко:
“Якщо у вас немає базової архітектури даних, вам буде дуже складно впроваджувати нові технології. Це як намагатися побудувати дім на піску — без міцної основи все просто розвалиться.”
- Інвестування в розвиток людських ресурсів. Для ефективного використання даних необхідно мати команду кваліфікованих спеціалістів. Це включає як data engineers, які відповідатимуть за технічну сторону, так і аналітиків, які зможуть інтерпретувати дані і робити на їх основі бізнес-рішення.
Ольга Савенко:
“Багато компаній хочуть використовувати AI, щоб зменшити кількість працівників, але виявляється, що для цього потрібно ще більше спеціалістів, які зможуть налаштувати і підтримувати ці системи.”
- Зосередження на довгострокових цілях. Хоча швидкі результати завжди бажані, компаніям слід розуміти, що трансформація бізнесу через дані — це довгостроковий процес. Важливо розуміти кінцеві цілі та поступово рухатися до них, не забуваючи про базові речі.
Ольга Савенко:
“Замість того, щоб гнатися за швидкими результатами, бізнесу слід фокусуватися на створенні стійкої системи, яка буде працювати і в довгостроковій перспективі.”
- Інноваційні підходи до вирішення проблем. Компаніям варто впроваджувати нові підходи до роботи з даними. Наприклад, використання машинного навчання для аналізу великих масивів даних або створення персоналізованих рекомендацій для клієнтів.
Ольга Савенко:
“Одним із ключових аспектів успішної роботи з даними є інноваційний підхід до вирішення проблем. Це може включати створення нових методів аналізу або використання сучасних технологій для покращення процесів.”
Приклад успішного проекту: Геомаркетинг
Ольга наводить приклад успішного проекту, який вона реалізувала в рамках своєї роботи. Це був геомаркетинговий проект для всесвітньо відомого парку атракціонів. Завданням було розробити рекомендаційні моделі на основі даних про відвідувачів, які збиралися через підключення до Wi-Fi у парку.
Ольга Савенко:
“Потрібно було розробити рекомендації в реальному часі для відвідувачів парку на основі їхнього розташування та інтересів. Це був дуже складний проект, оскільки дані оброблялися в реальному часі, і ми мали дотримуватися всіх вимог щодо захисту персональних даних.”
Попри складнощі, пов’язані з обробкою даних у реальному часі та захистом персональних даних користувачів, проект був успішно реалізований. Це доводить, що навіть найскладніші проекти можуть бути успішними, якщо правильно організована робота з даними.
Ольга Савенко:
“Хоча нам вдалося успішно реалізувати проект, ми зіткнулися з певними труднощами. Наприклад, не всі користувачі погоджувалися на отримання маркетингових повідомлень, що зменшило нашу аудиторію. Проте, навіть із цими обмеженнями, проект можна вважати вдалим.”
Висновки: майбутнє бізнесу у світі даних
Робота з даними вже трансформувала багато аспектів бізнесу, і ця тенденція тільки посилюватиметься. Успішні компанії будуть тими, хто зможе не тільки зібрати і проаналізувати дані, але й використовувати їх для створення нових продуктів, покращення клієнтського досвіду та автоматизації процесів.
Для цього бізнесам потрібно інвестувати в архітектуру даних, людські ресурси і довгострокову стратегію розвитку. Лише так вони зможуть залишатися конкурентоспроможними в умовах стрімкого технологічного прогресу.
Ольга Савенко:
“Бізнеси повинні зрозуміти, що для успіху в сучасному світі необхідно думати на кілька кроків вперед. Ті, хто зможе побудувати міцну основу і правильно організувати свої дані, зможуть використати цей ресурс для створення конкурентних переваг.”
Робота з даними — це не просто технічне завдання, а важливий стратегічний елемент, який може вирішально вплинути на майбутнє бізнесу. Тому інвестування у розвиток цієї сфери є ключовим для тих, хто хоче залишатися на передовій бізнес-інновацій.