Ценность ваших данных

Вспомогательные мероприятия обеспечивают ресурсы и инфраструктуру, которые позволяют осуществлять основные виды деятельности. В каждом основном виде деятельности используются приобретенные ресурсы, человеческие ресурсы и сочетание технологий. Управление инфраструктурой компании, включая общее управление, юридическую работу и бухгалтерский учет, поддерживает всю цепочку.

В рамках каждого из этих общих видов деятельности компания будет выполнять различные работы в зависимости от конкретного бизнеса. Например, сервисное обслуживание часто включает в себя такие действия, как установка, ремонт, настройка, модернизация и управление резервом запчастей.

На основании анализа цепочки ценности выявляются ключевые драйверы бизнеса – сильные стороны компании, которые могут принести наибольшую прибыль. Цель такого анализа – понять, как увеличить конкурентное преимущество продукта и компании в целом.

При анализе цепочки ценности можно обнаружить узкие места (разрывы), которые возникают обычно в смежных подразделениях компании. Например, подразделение, отвечающее за продажи, вместо непосредственных продаж вынуждено заниматься непрофильной деятельностью (вопросами бухгалтерии, склада, доставки и т. д.). Несогласованность действий различных звеньев цепочки отнимает время у участников процесса и негативно влияет на компанию в целом.

С учетом возможности подобных разрывов анализу подлежат все бизнес-процессы, объединения всех звеньев. Таким путем выявляют трудные участки и способы решения связанных с ними проблем.

Связи в цепочке часто создают противоречия, которые следует оптимизировать. Оптимизация может потребовать компромиссов. Например, более дорогостоящий дизайн продукта и более дорогое сырье могут снизить затраты на послепродажное обслуживание. Компания должна разрешать такие конфликты в соответствии со своей стратегией с целью достижения конкурентного преимущества.

Концепция цепочки ценности вполне применима по отношению к данным. В многочисленных источниках можно найти различные, но в целом примерно схожие варианты рамочных структур (frameworks) цепочки ценности данных для различных видов организаций и отраслей[254],[255],[256].

Рассмотрим звенья типичной рамочной структуры цепочки ценности данных, ориентированной на крупные компании розничной торговли (рис. 7.2).

1. Сбор данных

Существует множество современных эффективных методов сбора и хранения данных из различных источников (в том числе потоковых). Ключевая проблема сбора – разнообразие и объем данных. Это ставит вопрос о том, как хранить эти данные, но что более важно, как обработать их для хранения таким образом, чтобы они были готовы к анализу. Большинство организаций просто помещают собранные сведения в озера данных (data lakes), но, чтобы подготовить такие данные для анализа, часто требуются месяцы. С учетом того что пригодность данных со временем падает (см. главу 5, раздел 5.3), возможности извлечения из них ценности могут к моменту анализа просто исчезнуть, если не провести подготовку сразу после сбора[257].

* Kotorov R. The Data Value Chain: Steps for Monetizing Your Data. Integration Developer News, 2017. – URL: https://www.idevnews.com/stories/6998/The-Data-Value-Chain-Steps-for-Monetizing-Your-Data.

2. Качество и интеграция данных

После сбора данные нужно организовать таким образом, чтобы все элементы были собраны в значимые единицы (массивы данных). Компании взаимодействуют с клиентами с использованием различных каналов: лично, онлайн, через социальные сети и т. д. Наличие многих точек взаимодействия с одним заказчиком требует, чтобы все данные были собраны в единое представление или «золотую запись» о клиенте. Только тогда можно осуществить точную сегментацию, увеличить перекрестные продажи и продажи в целом. Ключевыми здесь выступают процессы управления основными данными (Master Data Management, MDM) и обеспечения качества данных, что обусловлено необходимостью более быстрого и точного принятия решений. Неверные данные приводят к неправильным решениям. Неуправляемые данные часто становятся неиспользуемыми или неправильно используемыми данными[258].

3. Обогащение данных

Часто организации получают внешние данные и добавляют их в свои собственные записи. Например, в розничной торговле добавление психографических данных – данных о предпочтениях и чертах характера – часто полезно для лучшего понимания клиента. В сочетании с другими данными они дают маркетологам лучшее представление о мотивации клиентов, позволяя им разрабатывать более эффективные программы и предложения.

Описанные первые три шага (звена цепочки ценности) создают единицы (массивы) данных, готовые для анализа. Чем они полнее, тем больше ценной информации можно из них извлечь.

4. Аналитика