Усиление роли компетенций в области программного обеспечения и продвинутой аналитики

«Данные — это новая нефть», гласит популярный афоризм. Данные становятся сырьем для любого проекта, связанного с цифровизацией. Согласно исследова- нию McKinsey, в последние несколько лет международные потоки данных спо- собствовали мировому экономическому росту в большей степени, чем класси- ческая торговля товарами. Компании получают и создают колоссальные объемы данных, которые с помощью продвинутой аналитики можно превратить в боль- шие суммы денег.

 

1.2. Устоявшиеся представления о рынках уже неактуальны                                                                                                                        23

Так, интернет-магазины типа Amazon или Overstock применяют в своей деятельности системы динамического ценообразования, которые позволяют им буквально за секунды корректировать цены на миллионы товаров из своего ассортимента. Для этого они постоянно собирают информацию о ценах конку- рентов и обрабатывают ее вместе с данными о текущих маркетинговых акциях. Затем, используя динамические ряды и анализ больших данных, они в режиме реального времени строят обратные кривые спроса для всех своих товаров.

Netflix использует аналитику больших данных для адаптации контентного интерфейса и рекомендаций своим пользователям, тем самым вовлекая их в ре- гулярное пользование сервисом и снижая их отток, а телекоммуникационные компании на многих рынках, включая российский, с невысоким ARPU (Average Revenue Per User, средняя выручка на пользователя) способны удвоить и даже в ряде случаев утроить выручку от работы с текущей базой благодаря технологиям машинного обучения для предсказания Next Best Action — оптимального персо- нифицированного предложения, подбирая приемлемое предложение не только по цене, но также каналу и времени взаимодействия и стилю коммуникации.

Операторы физических ретейл-сетей могут оптимизировать свое место- положение в районах города в зависимости от характеристик трафика. Этот же подход сейчас активно тестируется и набирает популярность и в банковском секторе. В промышленных компаниях продвинутая аналитика данных позво- ляет существенно сократить затраты на ремонт, повысить уровень энергоэф- фективности, а также снизить стоимость / повысить выпуск благодаря расчету оптимального микса используемых сырья и материалов.

Однако все эти результаты возможны, только когда продвинутая анали- тика на больших данных используется для изменения бизнес-решений и про- цессов, что требует нового уровня компетенций в организации и привлечения талантов, способных эти компетенции создавать и развивать.

 

 

Борьба за цифровые кадры

Цифровизация открывает перед участниками рынка безграничные возможности, но крупным компаниям с традиционной структурой и жестким разделением труда на всех этапах, от производства до продаж, зачастую трудно их реализовать. По- скольку собственных специалистов по цифровым технологиям в подобных компа- ниях не хватает, им приходится конкурировать на рынке труда за этот дефицитный ресурс, однако это лишь часть проблемы. Даже если бы в таких компаниях и были необходимые специалисты, они мало что могли бы сделать, работая внутри изо- лированных подразделений. Таким образом, корпоративное руководство на всех уровнях должно не только понимать возможности цифровизации, но и осознавать, что существуют определенные ограничения для ее внедрения.

 

24                                                          1. Цифровые технологии стремительно и необратимо меняют мир

Одно из таких ограничений состоит в том, что классический «подразде- ленческий» подход не даст результатов и что управлять проектами должны межфункциональные рабочие группы. Все больше компаний тестируют воз- можности гибкой методологии разработки Agile, ориентированной на исполь- зование итеративной разработки, динамического формирования требований и обеспечение их реализации в результате постоянного взаимодействия вну- три самоорганизующихся рабочих групп, состоящих из специалистов различ- ного профиля. Методология, уходящая корнями в разработку программного обеспечения, все чаще применяется в компаниях потребительского сектора, включая банки и телекоммуникационные компании, но также вызывает инте- рес и у производственных компаний.

Гибкость и развитое межфункциональное сотрудничество позволит ком- паниям создать условия успеха цифровых кадров и победить в борьбе за циф- ровые таланты. Традиционным компаниям сделать это особенно сложно, ведь именно конкретная специализация и жесткое разделение труда долгое время как раз и считались факторами их успеха.