Защита или нападение: какую стратегию данных выбрать вашей компании?

17 октября 2018, 13:13
0

Защита или нападение: какую стратегию данных выбрать вашей компании?

Надежда Макова и Алексей Благирев обсудили, на каком языке говорят специалисты в области цифровых коммуникаций, и что делать с данными вам: защищать или монетизировать.
Защита или нападение: какую стратегию данных выбрать вашей компании?
Надежда Макова, директор Московской школы коммуникаций MACS, встретилась с Алексеем Благиревым, ex-директором по инновациям Банка «Открытие», руководителем проекта по развитию R3 / Corda в странах СНГ и куратор интенсива Data Storytelling, чтобы обсудить, как жить и работать в эпоху больших данных, на каком языке говорят специалисты в области цифровых коммуникаций и как понять, что делать с данными вам: защищать или монетизировать.

Надежда Макова: Алексей, в последние пару лет все активно обсуждают работу с bigdata, однако количество специалистов в индустрии существенно не изменилось. Как ты считаешь, обострился ли вопрос работы с данными на сегодняшний день или находится в некой стагнации?

Алексей Благирев: На сегодняшний день вопрос скорее обострился, и тому есть две причины. Первая — для эффективности бизнеса работа с данными — этонеобходимость, а не рекомендация. Любые бизнес-решения и шаги опираются на те данные, которые ваша компания получила и смогла обработать. Если данные неверные или трактованы неверно, то результат от принятых решений может вас сильного огорчить. Как говорится «мусор на входе, мусор на выходе». Вторая причина— объем данных растет космическими темпами каждый день. Основной объем данных, с которым мы работаем, появился сравнительно недавно. Глубокое заблуждение, что данных много с начала времен. С каждым днем все больше информации фиксируется в интернете, записывается и обрабатывается. Почему? Потому что работать с ними стало гораздо дешевле и удобнее. Сегодня важно понять, что основной объем данных еще даже не появился, поэтому нам всем важно научиться работать с bigdataдо момента, когда этот день наступит.

Надежда Макова: Существует новый термин — smartdata. Что он значит и в чем разница между ним и теорией больших данных?

Алексей Благирев: Да, smartdata— новый термин, который сегодня находится в зоне медиа-хайпа. По сути, этот термин означает систему управления сигналами, которые «излучает» каждая единица информации. То есть bigdata— это сам объем данных, который растет колоссальными темпами, но в нем сложно уловить конкретные инсайты, тенденции и т.д. Smartdataрешает эту проблему, так как умеет управлять и улавливать ключевые инсайты и закономерности, на основании которых люди и компании принимают объективные и эффективные решения. 


Надежда Макова: Выходит, smartdataложится в основу стратегического планирования компаний. А как сегментируют данные внутри самих корпораций?

Алексей Благирев: Хороший вопрос, потому что очень часто про стратегию данных просто забывают. Существует два типа стратегии: защита данных и нападение, или развитие. В первом случае работа с данными воспринимается как обязательство перед кем-то — клиентами, партнерами. Задача компании в такой ситуации состоит в том, чтобы максимально обезопасить данные от утечки и искажения. Во втором случае компания воспринимает данные как актив и стремится максимально монетизировать его: работа и продажа базы клиентов и т.д. В основном компании могут эффективно придерживаться только одной стратегии, так например, ритейл чаще находится в «нападении». Но банки, которые всегда находятся в «защите» с одной стороны, тоже стремятся монетизировать накопленные данные о транзакциях. Таким образом, банковские структуры сегодня находятся посередине, придерживаясь одновременно и той и другой стратегии работы с информацией, которой владеют. Очень важно понимать, где ваш бизнес сейчас находится. На зарубежных ресурсах есть полезная статья на эту тему «What is your data strategy?”. Советую ознакомиться.

Фото: Алексей Благирев, куратор интенсива Data Storytelling в Московской школе коммуникаций MACS.

Надежда Макова: Как компании определить, какой стратегии работы с данными придерживаться?

Алексей Благирев: От задач бизнеса и от тех действий, которые принесут ему ощутимую пользу. Иногда компании выигрывают больше, когда фокусируются на собственном продукте, а не на монетизации имеющейся внутри информации. Часто, намного выгоднее данные защищать, чем капитализировать.

Также важно отметить, что внутри каждой стратегии существуют «вершины», дающие бизнесу ключевые данные, на основе которых и принимаются стратегические решения: пользовательский опыт, защита данных пользователей, законодательное регулирование, инфраструктура, жизненный цикл, стратегическая позиция, бизнес-ценность, то есть в чем ценность той информации, которую вы имеете. Три первичные «вершины» — ключевые, и чтобы обеспечить защиту данные и соблюсти законодательство, используют всем знакомую технологию блокчейн, которая является наиболее прогрессивным решением для работы в данной области. Как видите, система сложная, имеющая множество точек измерений и принятия решений, которые влияют в итоге на конечный результат.

Надежда Макова: Стратегия работы с данными предполагает также наличие слаженной системы работы людей — специалистов в области цифровой трансформации. Какие сложности существуют здесь и какие решения позволяют добиться эффективности от работы с человеческим капиталом?

Алексей Благирев: Главная сложность в том, что внутри индустрии существуют различные профессиональные области, которые являются единым механизмом, но говорят абсолютно на разных языках. Это влияет на качество и скорость любых процессов. Машинные инженеры не заботятся о качестве данных и не несут ответственности за них. Специалисты, которые занимаются интеграцией данных ничего не понимают про нейронные сети, дата-секьюрити и вовсе интересуются только полем своей деятельности — безопасностью данных. Решая эту задачу, компания получает возможность быстро и качественно запускать полезные и интересные сервисы. И решением в данном случае является подход, который называется Data-OPS. Специалисты, которые работаю с данными и руководят проектами, должны иметь этот скил, поэтому мы своим студентам будем подробно об этом рассказывать: какую стратегию выбрать, как грамотно и понятно визуализировать, какие техники безопасности существуют, ключевые инсайты и т.д.

Надежда Макова: Кстати, о визуализации: какие рекомендации можешь дать? На чем делать акцент?

Алексей Благирев: Как сказал один инженер: «Чем больше мы усложняем визуализацию, тем больше искажений в интерпретации пользователей происходит». Пожалуй, это главное. Есть определенные паттерны, «законы жанра», которым мы обучаем на курсе. Например, нельзя сравнивать по географии. Также, есть четкая система, как сделать эффективный работающий сервис и как создавать новые удобные и понятные визуальных решения. Форматы PDF,PowerPointиExcelуже устарели. Вопрос «когда?» часто изображают диаграммой, но это далеко не единственное решение. Одним словом, упрощение контента и знание паттернов дает специалисту базу для создания эффективных решений, и это тоже важно знать.


Надежда Макова: Какие рекомендации можешь дать специалистам, которые работают с данными или только осваивают эту область?

Алексей Благирев: Первое — ищите новые формы визуализации: удобные, понятные и лаконичные. Помните о паттернах. Второе — выбирайте только те данные, которые нужны команде для принятия решений. В целом объеме данных коллеги «утонут» и потеряют фокус над задачей. Третье — переосмысливайте информацию. В моей практике был случай, когда презентацию длиною в 18 страниц мы с командой решили переложить в удобный мобильный сервис. Первый вариант был абсолютно провальный, потому что мы не переосмыслили данные, а переложили данные из презентации на платформу один к одному. Когда мы переосмыслили структуру метрик, нам удалось уместить всю информацию почти на 1 слайде с удобной навигацией из 18 кнопок. В таких решениях и кроется сила технологий и визуализации. И этот навык начинающим специалистам еще предстоит освоить.


***
Запись на интенсив Data Storytelling открыта. Старт программы 30 октября.





Ответить?
Введите капчу