Важность эффективной обработки информации для бизнеса

В основе бизнес-решений компаний лежит информация. Она приравнивается к стратегическому ресурсу, от которого зависит положение фирмы на рынке.

По-простому, весь поток информации делят на внешний и внутренний. Первый тип не зависит от самой компании и обитает вне ее стен. Сюда относят: сведения о рынке, государстве и законах, геополитике, поставщиках. Данные бывают конкретными и размытыми, они чаще непредсказуемы.

Внутренний ресурс включает финансовые показатели фирмы, информацию о персонале и производстве. Их источники доступнее для каждого игрока рынка, могут подсчитываться и предсказываться. Однако они зависят от внешних данных. Например, если рассчитать доходность компании без учета инфляции, то цифра не будет верной.

Чтобы воспользоваться силой информации, нужно научиться с ней работать. Сотрудники следуют конкретному алгоритму:

• Собирают сырые данные.


• Перемещают их через разные источники, раскрывают.


• Обрабатывают, преобразуют в разные формы.


• Сохраняют в конкретном виде.


• Обращаются при необходимости к обработанным данным.

Середину процесса занимает преобразование информации. Это один из сложных этапов работы. Подходы к ней постоянно меняются и совершенствуются.

Способы обработки бизнес-информации

Чаще сведения перерабатывают в цифровые значения. Они отражают деятельность фирмы в прошлом, настоящем или будущем. Прогнозирование – наиболее актуальная задача для бизнеса. Результат зависит от количества доступной информации и инструментов, которые используют сотрудники.

Простой способ заключает в анализе открытых аналитических сведений, вроде Yandex Wordstat, Google Trends, Google Adwords и доступных баз данных. Последние будут меняться для конкретной сферы. Бесплатные ресурсы дополняют платными маркетинговыми исследованиями. Далее на этой основе строят тренды с помощью офисных программ или даже маркера и доски.

Некоторые загружают информацию в мобильные приложения, где автоматически считаются конкретные показатели и выводятся тренды.

Более современный метод включает анализ на базе ML или машинного обучения. Живые специалисты и искусственные алгоритмы анализируют большое количество параметров рынка и создают большой, многофакторный прогноз. Его внедряют в системы для планирования и визуализации данных. К этим сведениям всегда легко вернуться и отслеживать показатели. Подробнее о методе можно прочитать здесь – он снижает объем ручных операций и сокращает издержки.

Если эффективно анализировать данные, компания может быть уверенна в своих действиях, актуальности предложения и общего состояния среди конкурентов.