Путь от гипотезы до промышленного внедрения: Как переходить на data-driven подход в компании?
В эпоху цифровой трансформации большие данные становятся важнейшим активом для любого бизнеса. Однако, чтобы использовать эти данные на полную мощность, они должны быть корректно обработаны и анализированы. Внедрение анализа данных в бизнес-процессы компании — это сложный многоэтапный процесс. В этой статье мы обсудим путь от генерации гипотез до промышленного внедрения и как эффективно перейти на data-driven подход.
Генерирование гипотез
Первый шаг - формирование предположений или гипотез о том, как анализ данных может повлиять на вашу организацию. Может быть, ваши данные могут помочь повысить производительность? Или они могут предложить новые возможности для увеличения прибыли?
Эксперимент
После того, как гипотезы сформированы, следующий шаг - провести эксперимент или Proof-of-Concept (PoC). В этом случае, вы создаете простую модель или прототип для проверки гипотезы. Используются простые и доступные инструменты прогнозной аналитики, так что не только специалисты по данным, но и бизнес-аналитики, или даже рядовые сотрудники могут участвовать в процессе.
Пилотный проект
Если эксперимент прошел успешно, следующий шаг - запуск пилотного проекта. Это означает, что вы будете использовать аналитику данных на небольшом подмножестве ваших данных или в ограниченном контексте для установления возможного влияния на бизнес-процессы.
Масштабирование
После успешного пилотного проекта следует масштабирование. Здесь вы расширяете использование аналитики данных на все ваши данные и интегрируете ее во все бизнес-процессы. Для этого могут потребоваться более сложные инструменты и системы, такие как мощные платформы анализа данных.
Промышленное внедрение
Последний этап - промышленное внедрение. Это означает, что аналитика данных теперь полностью интегрирована в вашу организацию, и вы используете ее для принятия решений на ежедневной основе.
На каждом из этих этапов выбор подходящего инструмента для анализа данных критически важен. Существует множество критериев для выбора оптимального решения, включая соответствие имеющимся процессам, стоимость решения, защищенность информации в системе, сложность модификации и масштабируемость, среди прочего.
Определить точные цифры без специфики проекта сложно, но давайте предложим общее технико-экономическое обоснование для нашего примера.
Начальные инвестиции:
- Приобретение датчиков и другого оборудования: В зависимости от размера здания и точности, которую мы хотим достичь, этот показатель может варьироваться от нескольких десятков до нескольких сотен тысяч рублей.
- Установка оборудования: Если у нас есть персонал, способный выполнить эту работу, мы можем сэкономить на услугах стороннего подрядчика. Давайте оценим это в 50 000 рублей.
- Приобретение инструмента для анализа данных: Здесь есть различные варианты, начиная от бесплатных (но с ограниченной функциональностью) до дорогих решений. Пусть это будет 100 000 рублей в год.
- Обучение персонала: Время и деньги, потраченные на обучение персонала использованию новых инструментов, также следует учитывать. Давайте выделим на это еще 50 000 рублей.
Ожидаемые затраты:
- Текущие затраты на содержание оборудования и программного обеспечения: Это могут быть годовые или месячные платежи за программное обеспечение, а также расходы на обслуживание и ремонт оборудования. Оценим это в 200 000 рублей в год.
- Зарплата сотрудников или стоимость сторонних консультантов: Это может включать в себя время, потраченное на обработку и анализ данных, а также на внедрение рекомендаций. Оценим это в 300 000 рублей в год.
Ожидаемая выгода:
- Экономия на электроэнергии: Предположим, что внедрение данных поможет нам сократить энергопотребление на 10%. Если годовой счет за электроэнергию составляет 1 000 000 рублей, мы сэкономим 100 000 рублей в год.
- Экономия на отоплении: Так же, предположим, что сокращение потребления тепла составит 10%. Если годовой счет за отопление составляет 1 500 000 рублей, мы сэкономим 150 000 рублей в год.
- Улучшение эффективности использования пространства: Это может привести к сокращению затрат на аренду или возможности взять больше арендаторов. Оценим этот показатель в 100 000 рублей в год.
В общем, мы ожидаем, что начальные инвестиции составят около 250 000 рублей, а ежегодные затраты - около 500 000 рублей. Однако, ожидаемые годовые экономии составят около 350 000 рублей, что означает, что проект окупится примерно через три года и начнет приносить прибыль после этого.
Напомним, что эти цифры являются оценочными и могут значительно отличаться в зависимости от конкретного проекта. Но они дают общее представление о том, как можно провести технико-экономическое обоснование для внедрения инструментов анализа данных в административное здание.
Уже просмотрели все обучающие материалы по анализу данных и хотите больше? Хотите узнать, как эти навыки можно применить в реальном мире строительства, проектирования, управления проектами и энергетики?
🔗 Тогда вам нужно присоединиться к нашему каналу в Телеграм - https://t.me/Analyze_this_WITH_ME
🧰 У нас есть все необходимое: от базовых знаний до продвинутых стратегий, которые помогут вам максимизировать эффективность использования данных в ваших проектах.
🚀 Вместе мы углубимся в анализ данных, исследуем новые технологии, применим современные методы в проектах и расширим наши горизонты в мире энергетики.
🏗 Узнайте, какие инновации меняют лицо строительства и проектирования, и как вы можете использовать их в своих проектах.
💡 Присоединяйтесь к нам сегодня и начните использовать силу данных для улучшения своих проектов!