Большой объем информации, генерируемый ежесекундно, уже изменил процесс принятия бизнес-решений в современном мире, основанном на данных. Профессионалам в сфере налогов и финансов важно разбираться в предлагаемых большими данными (big data) возможностях и решениях. Используя улучшенные процессы анализа данных с подходящими алгоритмами, посредством больших данных можно получить детальное представление о финансовых тенденциях, поведении клиентов и эффективности деятельности. В данной статье рассмотрим основы анализа больших данных и исследуем возможности использования доступных данных для принятия стратегических решений и содействия росту организации.
Большие данные – это большое количество структурированных и неструктурированных данных, полученных из разных источников, например записей сделок, коммуникации с клиентом, мероприятий в социальных СМИ и машинно-генерируемых данных. Анализ больших данных включает в себя обобщение и проверку этих больших объемов данных, направленные на выявление тенденций, моделей, корреляций и полезных выводов.
Сбор и хранение данных
Создавая свою архитектуру данных, предприятия должны тщательно продумать, какие данные собирать, накапливать и поддерживать, чтобы с пользой применять их в анализе. Не все данные одинаково ценны, поэтому важно отобрать качественные и подходящие источники данных, разработать руководства по управлению данными, содержащие условия конфиденциальности, и выбрать подходящее хранилище данных. Обеспечив доступность данных в режиме реального времени и удобное управление данными, предприятия могут повысить точность и скорость принятия решений.
Аналитика о клиентах
Одно из важнейших преимуществ больших данных – возможность для предприятий получить углубленное понимание потребностей своих клиентов. Анализ поведения и отзывов клиентов позволяет предприятиям разработать более персонализированные маркетинговые стратегии и повысить уровень удовлетворенности клиентов. Сегментация клиентов позволяет предприятиям выявлять определенные группы клиентов со схожими потребностями и желаниями, чтобы соответственно адаптировать предложения и коммуникацию. К тому же, анализируя данные в режиме реального времени, предприятия могут быстро реагировать на изменение поведения клиентов, оптимизировать опыт клиентов и повышать их лояльность. Такой подход, основанный на данных, позволяет не только удержать имеющихся клиентов, но и привлечь новых, опираясь на сделанные из данных выводы.
Эффективность деятельности
Анализ больших данных способен существенно повысить эффективность деятельности. Анализируя данные цепочки поставок, предприятия могут выявлять слабые места процессов, прогнозировать спрос и соответственно изменять уровень запасов. Логистические предприятия могут использовать данные в режиме реального времени, например из систем глобального позиционирования, для оптимизации маршрутов и графиков поставок, обеспечивая своевременную доставку и снижая расходы на топливо. Производственные предприятия, используя большие данные, могут следить за производительностью оборудования, выполнять профилактическое обслуживание и сокращать время простоя. Кроме того, анализ данных о продуктивности работников позволяет оптимизировать рабочие графики и распределение ресурсов.
Финансовая аналитика
В финансовой аналитике большие данные играют решающую роль. Используя общедоступные списки санкций и налоговых должников, предприятия могут повысить точность оценки риска и свести к минимуму потенциальные финансовые убытки и репутационные риски. Финансовые учреждения посредством анализа больших данных распознают необычные действия и подозрительные транзакции, которые могут указывать на вероятность мошенничества. Анализ больших данных также дает возможность делать более точные финансовые прогнозы, что позволяет предприятиям эффективнее планировать бюджет и инвестиции, повышая рентабельность и способствуя устойчивому росту.
От более точных оценок риска до анализа поведения клиентов и повышения эффективности деятельности – анализ больших данных обеспечивает важные сведения, что дает возможность предприятиям быстрее реагировать на изменения рынка и оптимизировать свою деятельность. Возможности анализа больших данных не только улучшают финансовые прогнозы и управление ресурсами, но и позволяют разрабатывать более персонализированные маркетинговые стратегии, которые повышают лояльность клиентов. Таким образом анализ больших данных становится важным конкурентным преимуществом, укрепляя положение предприятия в глобальной бизнес-среде.
Если у Вас возникли какие либо комментарии к этой статье, просим отправить здесь lv_mindlink@pwc.com
Ваш вопросВ течение последнего полугода я занималась сравнением хозяйств информационных технологий (ИТ) нескольких латвийских предприятий с другими мировыми предприятиями соответствующей отрасли. Компания PwC проводит сравнение, разрабатывая ИТ-стратегию или оценивая зрелость цифровой трансформации на предприятии. Для сравнения мы используем обобщенные самым авторитетным на данный момент в мире Американским центром производительности и качества (American Productivity & Quality Center) показатели схожих предприятий и отчеты о практике организации ИТ на предприятиях разных отраслей. Результаты указывают на системную тенденцию.
Каждый руководитель по информационным технологиям (ИТ) примерно раз в пять лет подытоживает проделанную работу и планирует новую стратегию предприятия в сфере ИТ. Неотъемлемой частью стратегического планирования является сопоставление имеющихся параметров управления ИТ с параметрами схожих предприятий (benchmarking). Сопоставляемые параметры зависят от используемой информационной базы, понятны, их выбор не вызывает вопросов (например, издержки ИТ в пересчете на одного пользователя или один заработанный евро, удельный вес издержек на содержание технологий в суммарных технологических издержках, количество обслуживаемых единиц компьютерной техники на один эквивалент полного времени специалиста).
Однажды опробовав Copilot for Microsoft 365, я поняла, что данный инструмент, использующий технологию генеративного искусственного интеллекта (GenAI), не заменит меня в компании PwC, но определенно изменит мою повседневную жизнь. С прошлого Рождества латвийское бюро PwC является деловым партнером компании Microsoft, и я активно предлагаю предприятиям в Латвии испытать возможности Copilot. Каждое предприятие может составить собственный сценарий и оценить выгоды от использования GenAI. Важно, чтобы у предприятия была своя задача, в решении которой оно ожидает отдачу от использования GenAI. Было бы неправильно использовать данную технологию «без присмотра», посмеиваясь над сгенерированными изображениями двухголовых людей или объявлением в качестве первого космонавта Нила Армстронга. Далее предлагаю собственный сценарий и выводы.
Мы используем cookie-файлы для персонализации контента, улучшения пользовательского опыта и сбора статистики.
Нажимая «Принять все cookie-файлы», вы соглашаетесь на использование всех типов cookie-файлов. Если вы хотите выбрать, каких cookie-файлов мы можем использовать, выберите соответствующих.
Чтобы получить дополнительную информацию, вы можете ознакомиться с нашей «Политикой использования cookie-файлов».
Эти cookie-файлы обеспечивают работу веб-сайта, и отключить их нельзя. Обычно они применяются в ответ на производимые вами действия, т.е. на ваши запросы, например, установить настройки конфиденциальности или заполнить какие-либо формы и служат для того, чтобы сделать использование вами веб-сайта более удобным для вас. Вы можетe настроить свой браузер таким образом, чтобы он блокировал эти cookie-файлы или оповещал вас о них, но в этом случае некоторые компоненты сайта перестанут работать. Эти cookie-файлы не хранят данные, идентифицирующие личность.
Эти cookie-файлы помогают нам вести подсчет статистики количества посетителей и исследовать источники трафика, чтобы мы могли оценивать и повышать эффективность и удобство работы нашего сайта для вас. Они позволяют нам узнать, какие страницы являются самыми популярными или пользуются наименьшим интересом пользователей, каким образом посетители перемещаются по сайту. Вся информация, собираемая этими cookie-файлами, обобщается и, соответственно, является анонимной. Если вы запретите использовать эти cookie-файлы, мы не сможем отслеживать посещаемость сайта и не сможем регулировать его работу.
В целях продвижения своих услуг, сбора статистики и проведения исследований, PwC и MindLink.lv может размещать на других сайтах рекламу, которая будет видна вам. Cookie-файлы используются для того, чтобы сделать предложения ориентированными на вас и ваши интересы. Кроме того, они нужны для предотвращения частого появления одной и той же рекламы. Эти рекламные обращения предназначены исключительно для того, чтобы ознакомить вас с потенциально интересными для вас предложениями. PwC не продает ваши данные третьим лицам.