А ваша Аналитика уже «дозрела» до Big Data?

Oчередной срез анализа рынка Больших Данных от Gartner подтверждает тренды сегодняшнего дня. Big Data перешла в стадию зрелости, когда от нее требуют «доказательства результата». Поэтому очевидно, что задачи стремительно перемещаются в область аналитики.

Big Data Analytics Maturity

Как изменилось отношение к Big Data за последний год? Какие отрасли наиболее продвинулись в извлечении знаний из данных? Как поменялись приоритеты?

В начале 2015 года у меня уже была публикация по аналогичному отчету за 2014 год. Что изменилось за год и какие тренды будут влиять на развитие Big Data?

Как и раньше наиболее важным вопросом для всех остается «Как извлечь ценные знания из данных?». 55% в 2015 году против 65% в 2014.

Этот вопрос настолько важен, что Gartner в своем последнем цикле Зрелости Технологий убрал Big Data, заменив на несколько направлений, плотно связанных с аналитикой (Machine Learning и Data Science).  Обычно Gartner любит вводить новые тренды на Гибридные или Бимодальные подходы (Bi Modal IT, Hybrid Cloud и другие). Но в случае с Big Data официального «раздвоения личности» не произошло и мы получили несколько направлений — технологии для хранения и методы анализа данных.

C первым приоритетом ответ был очевиден, так же как и с важностью вопросов безопасности данных и управления рисками, приобретением новых навыков и компетенций. А вот подъем важности вопроса поиска инвестиций на инициативы Big Data прочно коррелирует с повышением значимости роли Бизнеса.

Если в 2014 году большинство Big Data проектов инициировались CIO — 32% 2014 против 37% в 2015. То в 2015 году роль драйвера перехватывают на себя Руководители Бизнес-единиц. На их долю теперь приходится 31% против 25%. Бизнес должен научиться понимать, что такое Большие Данные, а ИТ суметь поддержать инициативы с помощью соответствующих технологий.

Каждый Big Data проект все еще уникален, поэтому вопрос осознанного выделений инвестиций на проекты по анализу больших данных является наиболее сложным в организациях. Big Data проекты в большинстве случаев запускаются без понимания их будущей эффективности в надежде, что будет получен ценный результат. Это все еще эксперименты, но все большее число игроков на рынке начинают в них вкладывать свои силы. При этом 18% опрошенных вообще не пытаются рассчитывать ROI (Возврат на инвестиции) перед запуском проекта.

Из тех организаций, кто уже запустил ряд Big Data инициатив только 3% не достигли положительного ROI против 53% успешных. Самые активные отрасли, как и прежде, по внедрению Больших Данных — Коммуникации/Медиа и Ритэйл. 89% и 70% соответственно успешных результатов внедрений.

Главный вопрос, который ставит Gartner перед организациями — насколько вы готовы к тому, чтобы работать с Большими Данными? И ответ на этот вопрос зависит от зрелости организации в подходах к анализу данных. Большинство организаций используют самую простую описывающую аналитику, понимая, что уже произошло и лишь единицы достигли уровня применения Предписывающей Аналитики (Prescriptive), позволяющей не просто поддерживать, но и автоматизировать процесс принятия решений.

Уровень зрелости Аналитики в компании зависит исключительно от того, какие задачи вы уже научились решать.

Типы Аналитики

Типы Аналитики

Таких примеров, например, как Kreditech, построивший самообучающуюся скоринговую модель, которая анализируя более 15 000 различных параметров о каждом из заемщиков (включая соцсети, мобильные данные, e-commerce данные, данные от партнеров и др.), успешно рассчитывает кредитный рейтинг для клиентов с полным отсутствием кредитной истории, — единицы.

Еще несколько кейсов смотрите в презентации, а сам webinar доступен по этой ссылке.

 

Вопрос:  А как вы считаете, насколько приведенные данные Gartner будут скорректированы в России? Какие примеры компаний, которые уже успешно перешли на уровень Prescriptive Аналитики, вы знаете?

Вы можете оставить комментарий здесь