Ганеша Субраманьяна

Если мы заходим в любой конференц-зал или на лекцию, в наши дни нередко можно услышать «данные — самый ценный ресурс» и «данные — новая нефть». Я тоже участвовал в этой аналогии. В конце концов, после работы со многими организациями с данными и решениями для прогнозирования будущего, наше понимание сильно отличается от этой так называемой простой аналогии.

Давайте посмотрим на фундаментальный недостаток этой аналогии и на то, как он может повлиять на наши действия. Нефть буквально представляет собой жидкость, которая имеет ценность в сыром виде, может быть преобразована в различные продукты с добавленной стоимостью, такие как бензин, дизельное топливо, керосин, моторное масло, сера и т. д. на различных стадиях добычи. В дальнейшем это может быть преобразовано в отопление помещений в любой точке мира или в пригородный автобус в Индии. Нефть ценна, ее можно продавать и продавать.

С другой стороны, биты в данных являются статическими. Без значительных усилий данные не представляют ценности. Данные имеют гораздо больше общего с почвой/землей (которые могут содержать залежи нефти), чем с нефтью.

Опасности аналогии с нефтью

Если придерживаться этой аналогии, накопление данных выглядит как создание активов.

Создание озер данных без такого глубокого понимания может быть пустой тратой времени и энергии для организации. В то время как нефтяные ресурсы скудны и ограничены, данных нет.

Пока данные/информация…

1. Неконкурентные
2. Не истощающие
3. Восстанавливающие и практически неограниченные
4. Относительно недорогие в хранении и транспортировке
5. Экологичные
6 , Невозможно очистить, если вы пролили его

Для вас важно оценить, на каком этапе пути данных/информации вы находитесь. Простым и практичным способом оценки является то, где вы сейчас находитесь с эффективностью данных.

После оценки того, где вы находитесь, есть огромные возможности для монетизации ваших данных для вашего бизнеса. Ключевые области включают в себя,

1. Улучшение производительности/эффективности процесса
2. Разработка новых продуктов/рынков
3. Создание и укрепление отношений с потребителями/партнерами

Если вам интересно узнать больше об экономике информации, порекомендуйте ИНФОНОМИКА как хорошее чтение. Добавленная стоимость будет зависеть от зрелости вашей аналитики. Ниже представлена ​​интересная и простая конструкция для модели зрелости аналитики, которая ведет вас от заднего взгляда к предвидению и от реакции к прогнозированию. Вы можете оценить себя, где вы находитесь в континууме зрелости.

Не такая гламурная часть данных

Для продвижения вверх по континууму требуется много фундамента, и не такого гламурного.

Никакая почва/земля не будет продуктивной, если мы не изучим их, не проверим актуальность и не поработаем над ними. Нам нужно вспахать почву, добавить необходимые ингредиенты, чтобы сделать ее достаточно питательной для получения эффективных культур.

Это самый важный шаг, если вы действительно хотите максимизировать экономический результат. Даже лучшие организации во всем мире нуждаются в большой работе в этой области.

Мы рассмотрели в одной из наших предыдущих редакций миф о данных и сюрприз машинного обучения от Рохана Рао, ведущего мирового специалиста по машинному обучению и гроссмейстера Kaggle. Полностью статью можно прочитать здесь.

Какие действия вы можете предпринять?

Первым шагом является оценка вашего индекса эффективности данных. Многие из собранных данных не используются, поскольку они являются неполными. Например, в нашем опыте мы видим некоторые из следующих неполнот данных:

1. Детализированные основные данные с важными атрибутами (30–40 % полноты)
2. Детализированная доступность информации о запасах (хотя распродажи в основном доступны, доступность запасов по дням не очень распространена)
3. Ясность атрибутов в форма расходных материалов машины (например, буквенно-цифровые числа, описывающие функциональные атрибуты, такие как форма, колодка в обуви и т. д.)
4. Подробная информация об атрибутах покупателя и магазина

Создайте клинику данных, чтобы обеспечить четкий учет и сохранение всех новых продуктов и транзакций. Создайте таксономию, которая актуальна и важна для вашего бизнеса. Привлеките к этому упражнению предсказательный ум, поскольку то, что вам нужно для понимания моделей, отличается от того, что вам нужно для текущего способа работы.

Если вы хотите перейти от описательной к прогнозной аналитике, информация о временных рядах прошлых данных имеет решающее значение. Очистка прошлых данных является абсолютной необходимостью. Доходы будут экспоненциальными.

Поскольку данные на 80% влияют на результат любого прогнозного моделирования, всегда выбирайте партнеров, которые могут внести свой вклад в данные, а не тех, кто просто приходит с моделями.

В моде данные имеют еще одно измерение, в отличие от компаний CPG, то есть ИЗОБРАЖЕНИЯ. Как мы всегда утверждали, мода не может быть описана, и, следовательно, одних только текстовых атрибутов недостаточно для обработки данных. Каждый пиксель изображения ценен.

Как мы можем помочь вам в этом путешествии?

Мы понимаем и ценим ценность чистоты данных, богатства текстов и изображений для реализации максимальной ценности для брендов моды и стиля жизни. Мы работаем с модными брендами и ритейлерами, начиная от компаний из списка Fortune 50 и заканчивая начинающим брендом, влияющим на их ключевые бизнес-показатели: скорость выручки, точность прогнозов, оборачиваемость запасов и валовую прибыль.

Мы даем вам возможность перейти от ретроспективы к прогнозированию с помощью нашего набора решений, каждый из которых зависит не только от ваших данных, но и от данных глобального рынка моды, которые учитываются в режиме реального времени, чтобы вы всегда были в курсе потребностей потребителей.

Если вы хотите перейти от ретроспективы к прогнозированию и получить свои данные в качестве актива для своей организации, свяжитесь с нами, чтобы сделать ваш бренд перспективным, пока не стало слишком поздно.