Заглавная страница Избранные статьи Случайная статья Познавательные статьи Новые добавления Обратная связь КАТЕГОРИИ: АрхеологияБиология Генетика География Информатика История Логика Маркетинг Математика Менеджмент Механика Педагогика Религия Социология Технологии Физика Философия Финансы Химия Экология ТОП 10 на сайте Приготовление дезинфицирующих растворов различной концентрацииТехника нижней прямой подачи мяча. Франко-прусская война (причины и последствия) Организация работы процедурного кабинета Смысловое и механическое запоминание, их место и роль в усвоении знаний Коммуникативные барьеры и пути их преодоления Обработка изделий медицинского назначения многократного применения Образцы текста публицистического стиля Четыре типа изменения баланса Задачи с ответами для Всероссийской олимпиады по праву Мы поможем в написании ваших работ! ЗНАЕТЕ ЛИ ВЫ?
Влияние общества на человека
Приготовление дезинфицирующих растворов различной концентрации Практические работы по географии для 6 класса Организация работы процедурного кабинета Изменения в неживой природе осенью Уборка процедурного кабинета Сольфеджио. Все правила по сольфеджио Балочные системы. Определение реакций опор и моментов защемления |
Данные как стратегический актив
Для большинства компаний монетизация активов в виде данных означает необходимость определения ценности/сто- имости данных о клиентах. Эта концепция не нова: идея монетизации такой информации стара настолько, насколько привычны карты лояльности в продуктовых магазинах. Дан- ные о клиентах могут генерировать денежную стоимость на- прямую (когда они продаются или приобретаются) или кос- венно (когда новый продукт или услуга создается с исполь- зованием информации о клиентах, но сами данные не про- даются). Компании также могут объединять общедоступные и собственные базы с целью создания уникальных массивов данных для продажи или использования. Мы определяем стоимость данных как совокупность трех составляющих: стоимости активов, стоимости деятельности и ожидаемой, или будущей, стоимости. Каковы рыночные возможности монетизации данных? Ес- ли определить их одним словом – велики. По оценкам Strategy& (группы в составе PwC), только в финансовом сек- торе доходы от коммерциализации данных к 2018 г. вырас- тут до 300 млрд долл. в год.
Ценность используемых данных Использование данных обычно определяется приложени- ем, например системой управления взаимоотношениями с клиентами, главной книгой и частотой использования. Частота использования, как правило, рассчитывается ис- ходя из рабочей нагрузки приложения, скорости обработки транзакций и частоты обращения к данным. Следует осо- бо подчеркнуть один примечательный аспект ценности дан- ных, связанный с частотой их использования. Дело в том, что отдача от применения обычных, материальных активов со временем, как правило, снижается, то есть чем больше они используются, тем меньше их ценность. Между тем цен- ность данных – не всегда, но часто – с увеличением интен- сивности их использования может возрастать. Иными слова- ми, данные, рассматриваемые как актив, со временем стано- вятся более значимыми. Например, навигатор Waze компа- нии Google Inc. интегрирует данные краудсорсинга от води- телей в реальном времени, поэтому ценность картографиче- ских данных приложения со временем увеличивается, ведь ими пользуется все больше людей. Основные затраты, связанные с данными, обусловлены необходимостью их сбора, хранения и обслуживания. При этом расходы на использование информации могут быть весьма незначительны. Дополнительным фактором здесь яв- ляется время: нужные данные в нужное время (например, сведения о транзакциях, полученные во время рождествен- ского пика розничных продаж) могут иметь очень высокую ценность.
Конечно, определения ценности конкретных данных на основании их использования не будут восприниматься од- нозначно; мнения двух сторон в этом случае вряд ли будут одинаковыми. Например, для путешественника, потерявше- гося в незнакомом городе, картографическая информация, отправленная на его мобильный телефон, в какой-то опреде- ленный момент будет представлять огромную ценность, но, скорее всего, эти точные данные ему никогда больше не по- надобятся. С другой стороны, провайдер может хранить эти сведения для других целей и использовать их снова и снова в течение долгого времени.
Ожидаемая ценность данных Хотя обычно используются выражения «цифровые акти- вы», «информационные активы» или даже «массивы дан- ных» (англ. digital assets или data assets), общепринятого спо- соба учета этих активов в балансовых отчетах пока не суще- ствует. Фактически, если цифровые активы вообще отсле- живаются и учитываются, они обычно смешиваются с други- ми нематериальными активами, такими как товарные знаки, патенты, авторские права и репутация фирмы. Первым шагом к распределению информации по категориям ценности должна стать разработка политики управления данными – ясной, четко сформулированной, системно и совместно реализуемой и разделяемой всеми сотрудниками компании. Существует несколько методик оценки нематериальных активов. Например, их стоимость можно рассчитать на ос- нове сведений о наблюдаемых реальных рыночных операци- ях с аналогичными активами, приносимых ими доходах, де- нежных потоках, которые они генерируют за счет сбереже- ний или же затрат на их развитие или замену.
Что могут сделать компании? На основании результатов нашего исследования мы мо- жем порекомендовать три практических шага, которые смо- жет осуществить любая компания независимо от того, какой способ встраивания механизмов оценки данных в общеорга- низационные стратегии она выберет.
Разработка политики управления данными – ясной, четко сформулированной, совместно реализуемой и разделяемой всеми сотрудниками компании. Создает ли ваша организация каталог данных, чтобы в любой момент иметь представление обо всех имеющихся цифровых акти- вах? Отслеживает ли их использование так же, как она сле- дит, скажем, за пробегом легковых автомобилей или грузо- виков, которыми владеет? Политика управления данными – ясная, четко сформулированная, системно реализуемая все- ми сотрудниками компании – должна стать первым шагом в определении категории ценности той или иной информации. Несколько компаний из нашей выборки начали классифи- цировать отобранные массивы данных по категориям ценно- сти вручную. В одном случае поводом для этого стала внут- ренняя проверка безопасности для оценки риск-данных. В другом – желание выяснить, где именно в организации быст- ро растет объем данных, и внимательно изучить плюсы и ми- нусы этого роста. Самым убедительным примером оценки данных, который нам удалось найти, стал случай приобретения, продажи и разделения бизнес-единиц, располагавших значительными активами в виде данных. Мы ожидаем, что в перспекти- ве главные директора по обработке и анализу (CDO) будут также оценивать данные компании для вышеуказанных це- лей. Но это явление пока еще слишком ново, чтобы можно было уловить какие-либо общие тенденции. Создание собственной экспертизы для оценки дан- ных. В ходе своего исследования мы обнаружили, что неко- торые компании ищут способы монетизации цифровых ак- тивов для продажи их третьим лицам или лицензирования. Однако иметь данные для продажи и знать, как их продать это совсем не одно и то же. При оценке своих данных неко- торые компании полагались на внешних экспертов, а не на собственный опыт. Мы ожидаем, что эта ситуация изменит- ся. Компаниям, стремящимся монетизировать свои цифро- вые активы, прежде всего необходимо будет понять, как при- обретать и накапливать знания и опыт, чтобы проводить экс- пертную оценку силами собственной организации. Решите, какие процедуры оценки в вашей компа- нии будут более эффективными: нисходящие или вос- ходящие. При использовании нисходящего процесса оцен- ки данных компании определяют свои критически важные приложения и приписывают стоимость данных, используе- мых в этих приложениях, будь то мейнфрейм-система об- работки транзакций, технологии управления взаимоотноше- ниями с клиентами или разработки продуктов. Ключевыми этапами здесь будут: 1) определение основных системных связей, объединяющих данные, к которым имеют доступ все связанные системы; 2) измерение интенсивности использо- вания данных в пределах связанных систем. Такой подход обеспечивает преимущество в части определения приорите- тов в тех случаях, когда необходимо налаживать внутренние партнерские отношения между ИТ- и коммерческими под- разделениями (если они еще не налажены). Второй подход основан на эвристическом определении ценности, то есть на основе карты использования данных, учитывающей все основные массивы данных в компании. Основные шаги в рамках этого подхода – это оценка потоков данных, связей между данными и приложениями, а также подробный анализ моделей использования данных. При этом бо́льшая часть необходимой информации может уже нахо- диться в устройствах хранения данных и распределенных си- стемах компании. Но вне зависимости от выбранного подхода начинать ком- пании все равно нужно с определения технологических воз- можностей и бизнес-событий, указывающих на необходи- мость выполнения такой оценки. Подход, основанный на потребностях, позволит высшему руководству определить приоритеты и запустить стратегии оценки, которая поможет компании монетизировать текущую и будущую стоимость ее цифровых активов. Авторы выражают признательность за финансовую и научную поддержку данного исследования Dell EMC, Intel и Seagate Technology Inc.; кроме того, мы благодарны Cisco Systems Inc., IBM и NetApp Inc. за их финансовую и научную поддержку на ранних этапах работы. Особенно ценный вклад внесли Барри Рудольф из VelociData Inc., Дуглас Лейни из Gartner Inc., Барбара Лейтулипп и Билл Шмарзо из Dell EMC и Терри Есии из Intel.
7
|
||||||
Последнее изменение этой страницы: 2021-07-19; просмотров: 117; Нарушение авторского права страницы; Мы поможем в написании вашей работы! infopedia.su Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. Обратная связь - 3.145.42.94 (0.005 с.) |