Интенсивность данных станет новым KPI
Генеральный директор Microsoft Сатья Наделла ввел термин «техноинтенсивность» — сочетание внедрения технологий и их создания. Компании могут ускорить свой рост, сначала внедряя лучшие в своем классе технологии, а затем создавая свои собственные уникальные цифровые возможности.
По мере того, как мир преобразуется в цифровую форму и превращается в данные, сами технологии, основанные на данных, становятся логическим следствием. Рост интенсивности технологий, который мы наблюдаем сегодня, — это рост интенсивности данных.
В физике интенсивность — это величина, приходящаяся на единицу измерения. Например, интенсивность звука — это мощность, передаваемая звуковыми волнами на единицу площади. В разговорном смысле интенсивность понимается как высокая степень силы или мощи. Как разговорное, так и теоретическое определение интенсивности полезно в нашем контексте, хотя мы не будем пытаться вывести математическую формулу интенсивности данных.
Интенсивность данных — это атрибуты и свойства данных, такие как объем, скорость, типы, структура и то, как вы переводите энергию данных в ценность.
Интенсивность использования данных в организации возрастает по мере того, как она управляет большим разнообразием данных (например, по объему, типу, скорости), становится более грамотной в области данных, внедряет больше технологий, основанных на данных (например, интеграция данных, потоки данных, бескодовый ELT), и создает свой уникальный контент, основанный на данных (например, прогностические модели).
По мере смещения акцента с эксплуатации центров обработки данных на ориентацию на данные, скорость инноваций должна увеличиваться. Повышение уровня грамотности в области данных должно привести к принятию более эффективных решений. Программно-определяемые технологии должны сделать процессы программируемыми, устранить риски и сделать организацию более адаптивной. Создание собственных прогностических моделей должно повысить дифференциацию и обеспечить лучший клиентский опыт за счет персонализации.
Увы, во многих организациях дело обстоит иначе. Вместо того чтобы сосредоточиться на том, как получить максимальную отдачу от данных, проблемы, связанные с ними, создают огромные узкие места. Вместо того чтобы стимулировать цифровую трансформацию, интенсивность данных, кажется, душит ее.
Когда интенсивность данных приводит к сложности и трениям, результаты, как правило, оказываются негативными. Люди, процессы и технологии, адаптированные к одному уровню интенсивности данных, могут оказаться не в состоянии справиться со следующим уровнем интенсивности: когда число пользователей вырастет в десять раз, или объемы данных утроятся, или потребуются прогнозы там, где сегодня вычисляется описательная статистика.
Интенсивность данных становится суррогатной мерой цифровой трансформации, а в сочетании со сложностью — мерой цифровой зрелости и устойчивости. В ближайшие годы многие организации будут иметь цели, ключевые результаты и KPI, привязанные к интенсивности данных, чтобы отразить этот уровень зрелости.
