Перейти к основному содержанию


952 просмотра

Малый бизнес и большие данные

Екатерина Рехерт
Data Scientist в Kolesa Group

У малого и среднего бизнеса есть шансы начать работу с большими данными раньше, чем это сделают крупные компании.

В область IT я пришла из бизнес-экономического блока. Тогда я сделала для себя открытие: чтобы заниматься анализом данных, не обязателен технический бэкграунд. На начальном этапе задачу накопления данных прекрасно выполняет Excel. С этого я и начала, а позже изучила инструменты и языки программирования, позволяющие работать с разными источниками данных, на основе которых можно строить сложные модели анализа.

Сегодня много говорят и пишут о Big Data, Business Intelligence и Data Science. При этом мало кто понимает, как сделать первые шаги в этом направлении. Кажется очевидным, что лидерами внедрения этих инструментов должны стать крупные компании. Хочу убедить вас в обратном: гораздо больше шансов оцифровать свою деятельность и эффективно работать с данными у малого и среднего бизнеса. Постараюсь не просто объяснить – почему, но и дать конкретный рецепт, как от вороха Excel-файлов перейти к своему первому дашборду.

Все на сбор

Для начала давайте разберемся с двумя понятиями: Big Data и Business Intelligence. Big Data (большие данные) – объем данных, которые сложно обработать стандартными средствами. Это понятие весьма относительное, для малого бизнеса большими данными вполне может оказаться объем, превышающий максимальный размер Excel-листа (1,048 млн строк и 16,3 тыс. колонок). Возможно, 10 лет назад Kolesa Group так и начинали. Сегодня мы пользуемся инструментами вроде Google Big Query, который за несколько секунд способен обработать десятки терабайт. 

Business Intelligence – совокупность процессов и технологий обработки и визуализации данных с целью извлечь из них пользу в виде рекомендаций к принятию бизнес-решений.

Сделаю небольшое отступление. «Данные – это новая нефть» – такой вывод в 2017 году сделал журнал The Economist, одно из самых авторитетных изданий финансового мира. Это значит, что человечество научилось обрабатывать и извлекать ценные наблюдения из огромных объемов данных посредством технологий. Такие умения позволяют бизнесу обрести некую суперспособность, что-то вроде ночного видения в темном лесу. Пока другие бизнесмены пробираются по нему вслепую, вы имеете возможность уклоняться от препятствий, а также первым увидеть и заполучить добычу.

Звучит заманчиво. Так с чего мы можем начать работу с данными и их анализ? Главное – данные нужно начать собирать. Иначе вам нечего анализировать, пусть даже вы наняли самых дорогих специалистов. Как организовать сбор данных – тема отдельная и зачастую очень индивидуальная по отношению к конкретному бизнесу, раскрыть ее в каждом случае поможет инженер данных. И здесь мы возвращаемся к преимуществам, которые могут быть у МСБ перед большими компаниями.

Первое преимущество – это размер. МСБ гораздо проще внед­рить новые процессы по сбору и анализу данных, этим может заняться всего один человек или сам руководитель. Например, в Kolesa Group за несколько лет удалось внедрить, попробовать, понять ограничения и «выпилить» сразу несколько систем аналитики: от Grafana, ClickHouse и Google Analytics до Google Big Query, и все это вначале осуществлялось силами нескольких сотрудников, в том числе и менеджеров проектов. Повторюсь, работа с данными – вещь стратегическая, не стоит руководителю пренебрегать такими задачами. Второе – скорость принятия решений. Зачастую большие компании сдерживает большое количество ограничений по безопасности. Третье – цена ошибки, в малом бизнесе она дешевле. К тому же, если данные были обработаны неверно или внедрена не та стратегия, это можно быстро отследить и принять меры. Поэтому я настоятельно рекомендую малому и среднему бизнесу get your hands dirty with data и начать игру с данными.

Шаг за шагом

Допустим, сбор данных у вас в какой-то степени налажен и вы готовы начать их анализировать. Как это сделать? Для ответа на этот вопрос рекомендую использовать Gartner Analitic Ascedancy Model, которая хорошо помогает разложить все по полочкам. Первое, с чего стоит начать, – описательная аналитика, имеющая наименьшую сложность внедрения. Она даст понять, что у вас происходит, определит и измерит основные показатели KPI. Второй шаг – аналитика, помогающая понять, почему что-то происходит. Упала выручка, ушел крупный клиент – вы сможете понять, почему это случилось. Третий шаг подводит вас к предиктивной аналитике, позволяющей знать, что случится в ближайшем будущем. Это сфера Data Science, алгоритмов, глубокого анализа данных. На сегодняшний день Kolesa Group уверенно осваивают именно эту ступень, и работой с данными занимается уже команда из 16 специалистов – инженеры машинного обучения, специалисты по Data Science, продуктовые и риск-аналитики. Это удалось сделать благодаря скорости и подвижности, вряд ли такое быстрое развитие возможно в крупном банке или на заводе. Четвертый шаг ведет на уровень advanced, где возможно управление будущим бизнеса. К примеру, как нарастить выручку в следующем месяце на 50%. Для этого нужен самый зрелый уровень аналитики.

Построить свой дашборд 

Выбрать программу под себя вы можете, опять же опираясь на рекомендации Gartner. Это исследовательская компания, специализирующаяся на рынке IT. Ежегодно она выпускает так называемые «магические квад­ранты», куда попадают лучшие информационные продукты, в том числе и программы обработки данных. Последние 12 лет туда неизменно попадает Power BI от компании Microsoft. Это первая программа, которую я освоила профессионально, с тех пор являюсь ее проповедником. Это очень удобное решение для тех, кто хорошо знаком с Microsoft Excel – если вы разобрались с функцией ВПР, то разберетесь и с Power BI. Кроме того, если у вас есть корпоративная или студенческая электронная почта, вы уже сегодня сможете начать бесплатно использовать эту программу, загружать данные и строить аналитические дашборды. Да и платная версия не разорит малый бизнес – она обходится в 4 тыс. тенге в месяц на пользователя. Ну и последнее, однако не менее важное: Power BI может подключиться к десяткам источников данных, от Excel-файлов до SQL баз данных, Google Analytics и многих других. Конечно, Power BI – это не единственное решение на рынке. В рейтинге Gartner вы найдете и других лидеров рынка, например Tableau и Qlik. Однако эти и другие решения, на мой взгляд, не совсем актуальны для МСБ из-за высокой стоимости использования. 

И для примера реальный кейс внедрения BI в компании Wimmer Solutions, где я работала как BI-аналитик. Одно из направлений деятельности Wimmer – это IT-рекрутинг. Мною был создан Power BI отчет, собравший историю привлечения талантов через Wimmer. Благодаря этому отчету мы увидели, что одно из направлений обладает высоким процентом комиссии, то есть является высокодоходным. Однако компания никогда не фокусировалась на этом направлении. В результате было принято решение выделить сотрудника, который будет заниматься только этим направлением.

Соответственно, выручка и другие показатели пошли вверх. Благодаря внедрению BI компания осознала: есть тоненький золотой ручеек, но его можно сделать золотой жилой. В процессе операционной деятельности, не используя BI, очень сложно выявить подобные закономерности, а значит, бизнес теряет возможности и неэффективно распределяет ресурсы.

ГЛАВНАЯ_Gardners_Analytics.jpg

Комментарии Disqus
Алем Бектемиров

Футбол – это больше, чем спорт, это жизнь

Футбол – это игра, которая дарит особые чувства: за пару минут ты получаешь эмоции от отчаяния до полного счастья. Футбол – это игра, которая объединяет разных людей планеты.  Именно так отзываются о футболе его фанаты, но, что самое важное, это можно доказать простыми примерами и цифрами. Например, чемпионат мира в России посмотрело рекордное количество людей – 3,5 млрд. В сборной Андорры и Исландии играют все: от профессиональных игроков до дантистов, режиссеров и других. 


Андрей Скорочкин

Enterprise Agile: адаптируем бизнес к быстрым переменам

Казахстан, как и любая страна, встроенная в глобальную экономику, испытывает колоссальное влияние технологий и ускорение всех процессов в бизнесе. Как компаниям стать гибкими и приспособиться к новым условиям, рассказывает Андрей Скорочкин, управляющий директор Accenture Strategy в России и Казахстане. Классические организации живут по принципу RUN – они нацелены на то, чтобы максимально эффективно управлять стационарными процессами, и минимально приспособлены к работе в изменяющемся мире, к постоянным изменениям своих процессов, принятию решений в условиях неопределенности.


Константин Куница

Рынок труда для соискателей: компетенции и профессии будущего

Рынок труда стремительно меняется и предъявляет все новые и новые требования. Как приспособиться к этим изменениям, какие компетенции развивать, как строить карьеру, на что делать ставку, чтобы обеспечить успех и быть конкурентным? На недавно прошедшем HB Meetup мы спросили об этом у соискателей и HR-экспертов, сопоставили с имеющимися у нас данными и теперь готовы поделиться с вами. Итак, каковы же компетенции, которые будут актуальны в будущем, Топ-5 по версии hirebee.kz:


Аскар Таубаев

Банки не заинтересованы в развитии предпринимательства

Им проще продать залог и отбить свои проценты. Хотя должно быть наоборот. Это короткая победа, которая впоследствии – именно в долгосрочной перспективе - невыгодна и самим банкам. Как бизнесмен с солидным стажем и разнонаправленными векторами работы, у меня есть несколько предложений по улучшению ситуации в экономике. 


Евгений Питолин

Есть ли место для приватного общения?

Общаясь в интернете, мы ожидаем, что никто, кроме нас и собеседника, прочитать сообщения не сможет. Иными словами, мы ожидаем, что общение будет приватным. Так ли это, разбирался «Курсив». - Я пользуюсь личными сообщениями в Instagram/VK/Twitter. Это приватно?