Вестник цифровой трансформации CIO.RU

Передаем анализ данных на аутсорсинг: преимущества и недостатки
Передаем анализ данных на аутсорсинг: преимущества и недостатки




12:54 26.06.2018  |  0 Комментариев | Боб Вайолино | 892 просмотров



Организации все чаще прибегают к помощи независимых поставщиков услуг, чтобы получить более полное представление о своих данных. Перечислим выгоды и риски передачи анализа данных на аутсорсинг.

Компании отдают на аутсорсинг все разновидности ИТ- и бизнес-функций, в том числе и стратегические. Все чаще передается «на сторону» и сфера аналитики данных – одно из наиболее конкурентоспособных технологических направлений.

Для аутсорсинга нанимают поставщика услуг, который анализирует предоставляемые ему данные. Исследования показывают, что спрос на услуги подобного рода находится на подъеме.

В отчете, опубликованном в 2017 году консультационной компанией Hexa Research, указывается, что с 2016 по 2024 год мировой рынок аутсорсинга анализа данных будет ежегодно расти более чем на 30%, а к концу этого периода объем продаж превысит 6 млрд долл.

Как утверждается в отчете, растущая осведомленность о преимуществах анализа данных становится ключевой движущей силой развития рынка. Бизнес постепенно осознает важность анализа в повышении доходов и влиянии на выбор потребителей. А между тем далеко не каждая организация обладает знаниями и ресурсами, необходимыми для эффективного анализа данных.

Нехватка аналитиков данных препятствует развитию конкурентоспособного анализа и порождает дополнительный спрос на аналитические услуги. В отчете Hexa все виды анализа подразделяются на три основных типа: прогнозный, предписывающий и описательный. Сейчас основная доля на рынке принадлежит описательному анализу. В дальнейшем ожидается существенный рост объемов предписывающего анализа, потребность в котором испытывают многие организации.

Что же касается самого аутсорсинга, он подразделяется на офшорный и оншорный.

«Облачные технологии упрощают доступ к данным в тех регионах мира, где рабочая сила более дешевая, поэтому может произойти сокращение расходов на текущее управление алгоритмами, – указала научный директор направления облачных технологий и ИТ-сервисов исследовательской компании 451 Research Кэти Ринг. – Технологии машинного обучения обещают дальнейшее снижение затрат в этой области. При этом офшорные источники имеет смысл выбирать главным образом для проектирования систем управления данными, нежели непосредственно для анализа».

«В условиях, когда ведущая роль в обработке отводится машинам, преимущества офшорных услуг постепенно будут нивелироваться, – добавила партнер консультационной фирмы EY в области глобального анализа Беатрис Санс-Саис. – Какой аутсорсинг будет выбран, не столь важно, гораздо большую значимость в достижении наилучших результатов имеет совместная работа людей и машин».

Передавать анализ данных на аутсорсинг имеет смысл только для определенных видов аналитики. Наряду с потенциальными преимуществами здесь есть и риски. Перечислим, в чем можно проиграть, а в чем выиграть, передав анализ данных на аутсорсинг.

Преимущество: доступ к нужным дефицитным навыкам

Не секрет, что многие ИТ-специальности сегодня в дефиците. Это в полной мере относится к облачным вычислениям, передовым методам анализа, большим данным, озерам данных и науке о данных. Аутсорсинговые компании могут смягчить образовавшийся дефицит, предложив клиентам свои услуги в указанных областях.

«В условиях продолжающегося роста объемов данных рассчитывать на то, что традиционные ЦОДы помогут с этим справиться, уже не приходится, – заметила Ринг. – Рост потребностей в управлении большими данными в облаке способствует дальнейшему развитию Amazon Web Services, Microsoft Azure и Google Cloud Platform».

Организациям нужны платформы управления облаком, позволяющие создавать озера больших данных, управлять загрузкой данных и осуществлять их передачу с индивидуальных консолей. Но если за такую работу берется команда, не обладающая соответствующими навыками, то и дело возникают осложнения. Прибегнув к аутсорсингу, организации получают доступ к необходимым знаниям.

Недостаток: риск выбрать не того провайдера

Неверный выбор поставщика услуг грозит неприятностями в любом виде аутсорсинга, и анализ данных не является исключением.

«Выбор поставщика услуг может превратиться в сложную задачу, – указала Элисон Клоуз, возглавляющая в компании International Data Corp. направление исследований финансов и бухгалтерского учета, BPaaS и аналитических сервисов. – В первую очередь внимание следует обращать на стоимость предлагаемых услуг, однако не менее важны культурные предпочтения и расстановка команд. Компании сегодня хотят тесного стратегического партнерства, при котором выделяемые ресурсы соответствуют объему повседневных операций, коммуникационные каналы эффективны и получение требуемых бизнес-результатов гарантируется».

Преимущество: отраслевой опыт

Некоторые функции анализа данных являются универсальными, другие же специфичны для определенных секторов – например, для отрасли здравоохранения или финансовых услуг. Наличие аутсорсингового партнера, обладающего глубокими отраслевыми знаниями, превращается в этом случае в серьезное конкурентное преимущество.

«Поставщики, отточившие свои экспертные знания в сфере розничной торговли, могут предложить специальные аналитические услуги: анализ ценности клиентского жизненного цикла, анализ истории продаж, анализ рентабельности или анализ рыночной корзины, – отметила Клоуз. – Они могут также предоставить эталонные данные и параметры, позволяющие сравнивать результаты предприятия с отраслевыми стандартами и показателями других отраслевых игроков. Все это может стать конкурентным преимуществом».

Недостаток: поиск компромисса между ценностями и затратами

После создания прогнозной модели и преобразования ее внешним поставщиком услуг в продукт, необходимо организовать сопровождение в течение требуемого периода. Это предполагает настройку и видоизменение правил алгоритма, чтобы обеспечить сохранение значимости получаемых результатов.

«Данные постоянно меняются, и применяемая модель не должна деградировать, – пояснила Ринг. – Однако постоянные обновления требуют затрат, которые могут превысить затраты на составление отчетов бизнес-анализа внутренней ИТ-службой».

При этом стоимость услуг аутсорсинга может стать проблемой, особенно в крупных организациях со сложными операционными моделями.

Преимущество: простота масштабируемости и быстрый путь к зрелому анализу

Помимо возможности приобрести навыки анализа данных, аутсорсинговые услуги могут помочь организации быстро выстроить аналитическую инфраструктуру, создать которую своими силами весьма затруднительно или вообще невозможно.

«Анализ данных стал естественной составляющей при ведении бизнеса и сегодня представляет собой нечто большее, чем совокупность хранилищ данных и бизнес-анализа, – указал директор Gartner по исследованиям данных и их анализу Йорген Гейзенберг. – Однако предприятие не всегда в состоянии справиться своими силами с тем уровнем масштабируемости и сложности, который требуется. Чаще всего организации обращаются за внешней поддержкой при отсутствии внутренних ресурсов, позволяющих удовлетворить растущий спрос».

Еще одним фактором может стать стремление сократить затраты при приобретении аналитических услуг, поскольку их поставщики зачастую используют уже имеющиеся у них аналитические ресурсы — фреймворки и ускорители.

«Использование технических наработок провайдера, будь то организация хранилища данных, автоматизация и внедрение роботизированных процессов или применение облачных инструментов, может стать большим плюсом, – добавила Клоуз. – Передача анализа данных поставщику услуг аутсорсинга способствует переходу на такие инновационные решения, которые в настоящее время предприятием даже и не рассматриваются».

Недостаток: потеря контроля над хранением данных и аналитическими моделями

Любой аутсорсинг предполагает отказ от чего-либо, выполняемого своими силами (например, от контроля), а иногда даже от собственных сотрудников. При аутсорсинге анализа одной из главных приносимых жертв могут стать аналитические модели.

«Клиент обычно предоставляет поставщику услуг свои данные, а тот, в свою очередь, возвращает ему ответы на интересующие его вопросы, – пояснила Ринг. – При такой модели клиент не владеет ни логикой, ни алгоритмами. В его распоряжении остаются лишь данные и полученные рекомендации. Моделей, подходов, фреймворков и конфигураций он лишен».

У компаний, передающих анализ данных на аутсорсинг, могут возникнуть вопросы и в отношении хранения их данных. Действительно ли это хранение организовано наилучшим образом? Есть ли в ЦОДе провайдера выделенная среда для вашего предприятия? Или же все данные находятся в «разделяемой» среде публичного облака?

Преимущество: постоянное обеспечение законодательных требований к защите данных

По мере роста объемов данных в процессе управления ими и их анализа организация подвергается риску не соблюсти нормативные требования, установленные регуляторами.

Разница между политиками управления и безопасности в различных источниках данных порождает дополнительные трудности при переходе к аудиту в озерах данных.

«После вступления в силу требований к защите персональных данных и правил General Data Protection Regulation (GDPR) потребность в простом аудите может дополнительно подстегнуть поиски внешнего аутсорсингового партнера», – подчеркнула Ринг.

Недостаток: необходимость иметь стратегию управления данными

Для дальнейшей демократизации данных внутри организации директору по данным нужна общекорпоративная стратегия сбора, управления и обмена данными.

Уровни управления и анализа на условиях самообслуживания должны быть спроектированы правильно, с тем чтобы поддерживать различные сценарии использования. Вот почему роль директора по данным приобретает такое важное значение.

«В конечном итоге директор по данным отвечает за организацию взаимодействия бизнеса и ИТ в процессе управления данными, – пояснила Ринг. – Если в организации, передающей анализ данных на аутсорсинг, директора по данным нет, ее успехи, скорее всего, окажутся весьма скромными».

Преимущество: рост потенциальной ценности данных

Как уже отмечалось, данные – это новая валюта для бизнеса, и в их анализе заложен большой потенциал для получения конкурентных преимуществ.

«С переходом на машинную обработку данных потенциал данных и их анализа существенно изменился, – указала Саис. – Как и в любом цифровом бизнесе, мы сталкиваемся с дезинтермедиацией, в результате чего ценности остаются на двух сторонах бизнеса: на стороне данных, а также на стороне бизнес-анализа и поддержки принятия решений».

Следовательно, возможным преимуществом аутсорсинга становится возможность укрепить рынок данных и построить альтернативные бизнес-модели с независимой третьей стороной, которая управляет хранением данных множества организаций и продвигает концепцию анонимной и безопасной платформы обмена данными.

Недостаток: потенциальные конфликты

Подписывая аутсорсинговые соглашения, все рассчитывают на то, что взаимоотношения между сторонами будут развиваться гладко. Но могут возникнуть вопросы, которые поставят под угрозу гармонию этих взаимоотношений. Такая вероятность особенно велика, если в компаниях не озаботились тщательным изучением заключаемых договоров.

«При аутсорсинге анализа данных организации зачастую забывают о ключевых условиях, связанных с разрывом договора, управлением данными, правами на интеллектуальную собственность, ответственностью, основными параметрами и соглашениями об уровне сервиса, ценовой моделью, а также привлечением дополнительных ресурсов и увеличением затрат, – пояснил Гейзенберг. – Все это приводит к потенциальным конфликтам как в ходе взаимодействия, так и после его завершения».

– Bob Violino. The pros and cons of outsourcing data analytics. CIO. JUN 12, 2018


Теги: Автоматизация предприятий Аналитика Аутсорсинг Аналитика Больших Данных Машинное обучение
На ту же тему: