АРХИВ ДАЙДЖЕСТОВ
АРХИВ ДАЙДЖЕСТОВ

Применение АI

Get Your Stakeholders Buy-in on Your Next Initiative


Руководство от Gartner содержит советы и инструменты, которые помогут вам продать свое видение и стратегию D&A как движущую силу измеримых бизнес-результатов, одновременно преодолевая возражения заинтересованных сторон и сопротивление изменениям.

Шести-этапный подход к получению поддержки бизнес-кейса D&A со стороны заинтересованных сторон побуждает руководителей:

1. Установить четкое видение
Сосредоточьтесь на описании позитивного и четкого видения, которое связанно со стремлениями заинтересованных сторон в рациональном и эмоциональном аспектах, в идеале разработанного совместно бизнес и IT командами.


2. Определить блоки-препятствия
Четко определите основные препятствия (в виде проблем или рисков), чтобы преодолеть возражения и задать направление вперед. Опишите результирующее (негативное) воздействие этих препятствий и заранее предложите предполагаемые меры по их устранению.

3. Предложить решения
Эффективные D&A решения сопоставляют ценность бизнеса с аналитическими сценариями и базовыми данными, необходимыми для принятия этих решений. Для того, чтобы решение было действенным, важно включить в него четыре основных измерения: отраслевая сфера, область бизнес-процессов (Marketing, HR, др.), используемые данные (Data Warehouse, Data Lakes, Data Hubs, и т.д.), и аналитические методы (Моделирование, Визуализация, и др.).

4. Дорожная карта
Дорожная карта предназначена для того, чтобы простыми словами донести результаты до заинтересованных сторон. Подготовьте подробный план для руководства, включающий в себя конкретные виды деятельности, которые напрямую связаны с заинтересованными сторонами (например, исследование новых бизнес-результатов, семинары по сотрудничеству, сеансы исследования данных и мероприятия по пользовательскому тестированию).

5. Модель рентабельности инвестиций/TSO
Возвращаясь к пунктам, изложенным в Шаге 1, ожидаемые выгоды от бизнес-инициативы должны быть ощутимыми, измеримыми и желательными для заинтересованных сторон, с четко определенным причинным вкладом D&A. Методологии различаются, но ваш анализ всегда легче понять, если он представлен в виде диаграммы.

6. Немедленные следующие действия
Распределите приоритеты и немедленно примите следующие меры, чтобы дать толчок инициативе D&A. Это должны быть краткие и недвусмысленные заявления, в которых основное внимание уделяется необходимым действиям для запуска инициативы D&A как кульминации всего положительного импульса, полученного на этапах с 1 по 5.

Internal Data Science Team Development


Исследование о возведении core-команды Data Science из существующих ресурсов компании на примере Eastman, компании в сфере химического производства. С момента своего создания в 2013 году и по сегодняшний день компания добилась увеличения стоимости бизнеса, созданной ее командой по обработке данных, более чем на 350%.
Что предприняла команда Eastman?

Внутренний поиск талантов в области Data Science:
Компания произвела поиск потенциальны талантов в области обработки данных внутри компании, ища творческих сотрудников с доказанными способностями к изучению технических тем и соответствующими смежными навыками.

Повышение ценности по мере повышения зрелости команды:
С течением времени, компания четко сформулировала стадии своей зрелости в рамках стратегии по созданию core-команды по Data & Analytics. Таким образом, переходя из стадии в стадию, потребность в навыках «перераспределялась»: от общих знаний в области бизнеса и анализа данных до опыта в этой сфере. Укомплектуйте свою команду D&A талантливыми людьми, которые будут отвечать меняющимся потребностям команды по мере ее взросления.

Docendo discimus (“обучая - мы учимся”):
Используйте реальный опыт для развития навыков и способностей вашей команды D&A. К примеру, на еженедельных конференциях один из членов команды Eastman проводит обучающую сессию для своих коллег по книге «Advanced R» Хэдли Уикхэма, а тимлид занимает членов команды различными data science проектами с платформы Kaggle.

Пропагандируйте подход к науке о данных:
Используйте свою команду Data Science, чтобы изменить способы использования данных деловыми партнерами и улучшить их бизнес-процессы. Компания приводит пример того, как в процессе проекта по оптимизации цепочки поставок, экстенсивный сдвиг в мышлении отдела по отношению к данным (от «Слепого принятия» до «Data Science-мышления») привела к многомиллионной экономии для компании.

Ultimate Data Glossary | 121 Must-Know Data Terms


При работе над любой бизнес-задачей, крайне важно чтобы команды научились говорить на языке друг друга - это поможет избежать разрозненности в понимании употребляемых терминов.
По ссылке ниже два целостных и достаточно объемных бизнес-глоссария из data-терминов на английском и русском языках. Оба глоссария - динамические ресурсы, предоставляющие ясность и понимание для терминов, охватывающих основные элементы данных и продвинутые аналитические техники.

Они послужат ценной базой знаний, предоставляя не только определение, доступное для читателей разного уровня экспертизы, но и предлагая полезные ресурсы на случай, если вы захотите узнать о каждом термине более подробно.

A guide to leveraging data analytics in fraud management


По данным Forbes Kazakhstan, всего за 2 месяца 2024 года зарегистрировано 3645 фактов интернет-мошенничества. В результате действий мошенников гражданам причинен ущерб на сумму более 4 млрд тенге.
В статье PayPal делится ключевыми рекомендациями по предотвращению мошенничества, чтобы помочь компаниям защитить себя от финансовых и репутационных рисков.

1. Использование аналитики данных
Аналитика данных — мощный инструмент для автоматического выявления аномалий и разработки моделей борьбы с мошенничеством. Рынок таких технологий удвоился за два года, что подчеркивает их эффективность и растущую значимость.

2. Автоматизация и машинное обучение
Применение систем, которые анализируют большие объемы данных, выявляют мошеннические шаблоны и адаптируются к новым угрозам, позволяет оперативно обнаруживать аномалии и предотвращать мошенничество в реальном времени.

3. Сбор и анализ данных
Анализ профилей клиентов, информации о транзакциях, устройств и геолокаций помогает выявить подозрительное поведение и предотвратить мошеннические действия до их совершения.

4. Обучение персонала
Регулярные тренинги по использованию антифрод-инструментов и реагированию на подозрительное поведение способствуют эффективному управлению потенциальными угрозами.

5. Регулярные аудиты и мониторинг
Необходимы регулярные аудиты и мониторинг угроз. Технологии машинного обучения и AI помогают выявлять новые методы мошенничества, поэтому важно поддерживать актуальность используемых инструментов и стратегий.

Следование этим рекомендациям поможет вашему бизнесу эффективно защищаться от мошенничества и минимизировать риски.

Благодарим за внимание!

Июль 2024
Made on
Tilda