Цифровые фантазии: когда big data в бизнесе не работают

При поддержке Київстар Бізнес

В 2013 году множество крупных компаний на вопрос, хотят ли они внедрить у себя инструменты big data, отвечали: “Конечно! Только это какой-то космос. Мы еще подождем”. Пять лет спустя компании приходят сами, причем из самых неожиданных отраслей: металлургии, авиаиндустрии, страхования.

Сейчас пальму хайпа удерживает блокчейн. О применении big data в бизнесе стали говорить меньше - и это хорошо. Значит, волна популярности прошла, а технология направилась в реальные бизнес-кейсы. Осталось только избавиться от мифа, что достаточно набросать модель на бумажке - и можно считать барыши.

Вот пример, как может быть.

Есть компания, которая производит строительный кирпич. Бизнес давно устаканился, продажи наладились - и компания решила оптимизироваться. Чтобы сократить расходы на логистику, придумали: а давайте будем предсказывать, на какой из строек заканчивается кирпич, чтобы оперативно его туда подвозить?

Читайте также - Не кредитом единым. Почему украинцам трудно запускать свое дело

Придумали, построили модель по предыдущим данным, расчеты показали неплохой результат. Но все уперлось в устоявшийся порядок. Кирпич выгружался со склада, на котором расписаны тайм-слоты, когда грузовик может подъехать на погрузку. И эти слоты для действующих клиентов расписаны на месяц вперед. Если у кого-то закончился кирпич, нельзя срочно вклинить грузовик в очередь и всех подвинуть. Сам грузовик для оперативной доставки тоже нужно было найти и отрегулировать маршруты.

В итоге весь бизнес-процесс требовал полной корректировки. А начиналось все с невинного “давайте предскажем”.

У каждой задачи по big data есть математическая постановка и бизнес-постановка. Очень важно не упустить вторую. Иначе можно просто бросить в аналитика задачей построения модели и получить плохой результат. Поэтому прежде чем хвататься за модели, нужно пройти три пункта.

Продолжение материала читайте на Kyivstar Business Hub