04 Авг

Почему ваша компания не готова к цифровой эпохе. Часть 1

Есть две ключевые причины неготовности компаний к цифровой трансформации: плохое качество данных для обучения и культурно-организационные. Для простоты восприятия, разобью текст на две части. Начнем с новой нефти – данных. И ценность этого ресурса сложно переоценить.

Во-первых, с вероятностью 90%, данные, которые собраны и собираются в вашей компании дешевле просто выбросить. Или по крайней мере, придется потратить огромное количество сил и денег на их обработку и подготовку. Пара примеров:

  • Клиентские данные: минимум 50% — это мусор. Так как поменялись контактные данные или контактные лица. Вбиты с ошибками и опечатками. Данные не полные. И кроме менеджера, который их вбивал, никто трактовать не может. Придется выполнить банальные операции по очистке и нормализации данных. Например, привести все телефонные номера к единому формату 7 ХХХ ХХХ ХХ ХХ, вместо 8(915)000 00-00 или 495 ХХХХХХ. Это в лучшем случае. И это не голословные утверждения. В соседней вкладке у меня результаты обработки баз от нескольких компаний.
  • Данные несопоставимы. Скоро откроется огромный рынок, например, нормирования ассортиментных данных. Во всех компаниях в карточках товаров куча дублей, ошибок и прочих фантазий. И здесь можно голову сломать, обучая модель. Большинство даже не может представить, какой бардак твориться в каталоге товаров. Ни человека, ни машину, на таком мусоре обучить нельзя.
  • Данные заносятся отрывочно, без системы и не имеют смысла. Чаще всего попытка построить объясняющую результативность менеджеров модель приводит к одному и тому же результату. Эти данные никак не объясняют результативность менеджеров. Или модель, обученная на неверных данных, начинает утверждать, что количество встреч с клиентом негативно влияет на вероятность продажи. Сам по себе этот факт может быть правдой, но в совокупности с другими утверждениями модели – это полная ерунда. Забавно, что на основании этих данных осуществляется «управление» компанией.

Не смотря на восторженные статьи, данные, например, из социальных сетей так же не всегда удовлетворительного качества. По моим исследованиям, 93% пользователей ВК не имеют ни одной публикации, более 50% не входят не в одну группу и тд. Да, можно и нужно собирать информацию о их поведении, но как с этим обстоит дело в соц сетях и насколько эта информация полезна мы пока достоверно не знаем.

В этой гонке вырываются вперед банки, сотовые операторы, производители смартфонов. И Amazon, но он достоин отдельной публикации. Данные компании имеют возможность собирать информацию о нас непрерывно, обо всех клиентах, с высокой степенью достоверности и в едином формате. Они уже понимают значимость «месторождений новой нефти», которые им достались. Активно «раскачивают» законы о персональных данных, чтобы сделать легальным торговлю этими данными. И вам, скорее всего, придется покупать у них данные. Так, автомобиль бесполезен без топлива. И современные стратегии будут бессмыслен без данных.

В мире нет недостатка с мощностями или алгоритмами машинного обучения. Вы абсолютно бесплатно можете воспользоваться исходниками DeepMind (это ИИ, который выиграл у всех чемпионов в Go) или одной из лучших в отрасли нейросетей от Microsoft. Уникальность будет не в моделях. Уникальность будет в данных, на которых эти модели обучены. И нужны колоссальные массивы, которые требуется собирать годы. Вам очень нужна стратегия по накоплению данных, их хранению и обработке. Прямо сейчас. Вы уже опаздываете.

Поддержи!Tweet about this on TwitterShare on VKShare on Facebook0Share on LinkedIn10Share on Google+1Email this to someonePrint this page

Добавить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

Лимит времени истёк. Пожалуйста, перезагрузите CAPTCHA.

Андрей Кулинич. Copyright © 2001-2016