Осторожно: аналитика сбилась с курса

В современном бизнесе данные стали новой валютой, а искусственный интеллект и продвинутая аналитика — их ключевыми инструментами. Компании вкладывают миллионы в мощные алгоритмы, ожидая, что те предскажут будущее, откроют недоступные взгляду закономерности и выведут на недосягаемую высоту. Но что, если вместо точного прогноза на выходе получается увлекательный, но бесполезный фантастический роман?

Парадокс современной аналитики заключается в том, что чем сложнее инструмент, тем катастрофичнее последствия от некорректных данных. ИИ и машинное обучение — это не волшебные черные ящики, способные из ничего создать истину. Они — гигантские увеличительные стекла. Они усиливают все, что попадает в их фокус: и точные сигналы, и системные ошибки, и «мусор» в ваших данных.

От прогноза к фантастике: как рождаются «data-сказки»

Представьте, что вы строите прогнозную модель для управления запасами. Алгоритм обучается на исторических данных о продажах. Но в данных есть аномалия: несколько лет назад из-за сбоя в логистике полгода не было поставок ключевого товара, и его продажи были нулевыми. Алгоритм, не понимая контекста, интерпретирует это как «у товара сезонное падение спроса до нуля» и на будущее рекомендует не заказывать его в этот период. Прогноз превращается в фантастику, а компания теряет деньги и клиентов.

Это лишь простой пример. В реальности «фантастика» может выглядеть еще убедительнее:

Алгоритм связал медленную работу сайта с малым числом запросов к базе данных. Однако оба показателя зависели от третьего фактора — низкой посещаемости в ночные часы, что и ввело систему в заблуждение.
Модель по оттоку клиентов, обученная на данных только из одного региона, будет давать нерелевантные прогнозы для других регионов с иной демографией и поведенческими паттернами.
«Загрязненные» данные: разные форматы дат, дубликаты записей, устаревшие наименования продуктов — все это создает «информационный шум», в котором тонет истинный сигнал.

В таких условиях самый продвинутый ИИ не строит прогнозы — он сочиняет истории, основанные на искаженной картине мира.

Ключ к реальности: стратегическое управление данными

Чтобы аналитика приносила реальную пользу, а не становилась генератором фантастических сюжетов, необходимо заложить прочный фундамент. И это фундамент не технологический, а управленческий и культурный.

Управление данными (Data Governance)

Это свод правил и политик, определяющих, как данные собираются, хранятся, обрабатываются и используются. Он отвечает на вопросы: Кто отвечает за данные? Кто имеет к ним доступ? Как обеспечивается их качество и безопасность? Data Governance — это конституция вашего цифрового государства.

Управление мастер-данными (Master Data Management, MDM)

Это процесс создания и поддержания единых, непротиворечивых и точных «золотых» записей о ключевых бизнес-объектах: клиентах, продуктах, поставщиках, сотрудниках. MDM гарантирует, что, когда вы анализируете «Продажи клиента X по продукту Y», все системы подразумевают под X и Y одно и то же.

Культура доверия к информации

Когда сотрудники не верят отчетам и данным, любая, даже самая точная аналитика, обесценивается. Культура доверия возникает тогда, когда каждый в организации понимает, что данные — это единый источник истины, за качеством которого следят, и на основе которого можно принимать смелые решения.

С чего начать? С бизнес-целей, а не с технологий

Самая распространенная ошибка — начинать с покупки дорогой платформы для анализа данных. Правильный путь иной:

Определите ключевую бизнес-проблему. Что для вас важнее — снизить отток клиентов, оптимизировать цепочку поставок или повысить эффективность маркетинга?
Спросите: «Какие данные и какого качества нам нужны, чтобы решить эту проблему?» Этот вопрос конструктивно меняет подход к постановке задачи. Вы отталкиваетесь не от того, «что мы можем посчитать», а от того, «что нам действительно важно знать».
Оцените и приведите в порядок свои данные. Проведите аудит, очистите данные, настройте процессы MDM и Data Governance именно для тех данных, которые критичны для вашей цели.
Технологии — последний шаг. Сначала цель и данные, затем — инструменты для их достижения.

Заключение

Продвинутая аналитика и ИИ — это не магия, а мощный инструмент. Но, как и любой инструмент, он требует качественного сырья. Это похоже на автомобиль с одной некачественной деталью: даже самый совершенный двигатель не скомпенсирует бракованный подшипник, который в итоге выведет из строя всю систему.

Без стратегического управления данными ваши прогнозы будут всего лишь цифровой фантастикой — красивой, но оторванной от реальности. Начните с основ: поставьте бизнес-цель во главу угла, наведите порядок в своих данных и создайте культуру, в которой им доверяют. Только тогда данные превратятся из источника хаоса в ваш главный стратегический актив, способный предсказывать не фантастическое, а реальное и успешное будущее.

WONE IT предлагает сопровождение, построение КХД, внедрение BI-систем, анализ источников информации и организацию данных. Оставьте заявку, чтобы узнать подробнее.

Оставить заявку

Назад к списку

Оглавление