Управление данными как активом: извлекаем выгоду
Изображение: Inkoly/Shutterstock.com
Что такое OSINT?
OSINT (Open Source Intelligence) - это метод сбора информации из открытых источников, таких как интернет, социальные сети, базы данных, публичные документы и другие открытые ресурсы.
Целью OSINT является получение достоверных и полезных данных для анализа и принятия решений. Основным принципом OSINT является использование открытых источников информации без применения взлома или других незаконных методов. Этот метод сбора информации широко используется в различных областях, включая бизнес, правоохранительные органы, разведку и журналистику.
Преимущества использования OSINT включают доступность и широкий диапазон информации, высокую скорость получения данных, возможность проверки достоверности информации и возможность анализа множества источников одновременно.С помощью OSINT можно получить информацию о конкурентах, потенциальных клиентах, рынке, геополитической обстановке, кибербезопасности и многом другом.
Этот метод позволяет собирать и анализировать данные с различных платформ и источников, что помогает в принятии обоснованных решений и планировании стратегий.Однако при использовании OSINT необходимо учитывать ряд ограничений и рисков, таких как необходимость исключения ложной информации, правовые ограничения на сбор и использование данных, а также возможность получения неполной или устаревшей информации.
Почему это важно?
Революция web 4.0 послужила толчком к тому, что данные стали одним из самых ценных активов для компаний. Умение грамотно управлять данными стало необходимым навыком для успешного бизнеса.
Управление данными как активом помогает компаниям максимально эффективно использовать свои ресурсы и принимать обоснованные решения. Оно предполагает не только сбор и хранение данных, но и их анализ, интерпретацию и применение в бизнес-процессах.
Компании, которые осознают ценность своих данных и инвестируют в их управление, имеют значительное преимущество перед конкурентами.
Одним из ключевых аспектов управления данными как активом является их качество. Качество данных определяет их ценность и полезность для компании. Правильно структурированные, актуальные и достоверные данные позволяют компании принимать обоснованные решения и добиваться успешных результатов. Управление данными помогает компаниям оптимизировать бизнес-процессы и улучшить взаимодействие с клиентами. Анализ данных позволяет выявлять тенденции и предсказывать поведение потребителей, что помогает компании адаптироваться к изменениям на рынке и удовлетворить потребности своих клиентов.
Еще одним важным аспектом управления данными как активом является их защита и безопасность. С увеличением объема данных и ростом киберугроз, компании должны обеспечить надежную защиту своих данных от утечек и несанкционированного доступа.
Компании, которые инвестируют в управление данными, могут опережать конкурентов, повышать эффективность своего бизнеса и обеспечивать стабильный рост своей прибыли. Поэтому компании, стремящиеся к успешному развитию, должны уделять управлению данными должное внимание и инвестировать в его развитие.
Мечты о получении стандартизированных массивов данных удалось воплотить в реальность: отечественные специалисты разработали версию с унифицированными конвертерами, которые способны обрабатывать и агрегировать различные типы данных:
- акустические;
- текстовые;
- картографические;
- данные аппаратных платформ в соцсетях.
Унифицированные форматы хранения, пусть даже сырые, появляются не сразу. Вначале образуется бесформенная база, впоследствии - база объектов, где из “сырых” данных делается емкая информационная выжимка:
- информация о кредитах;
- семейном положении;
- доме, адресе;
- телефоне изучаемого обьекта.
Подобная экстраполяция предполагает недюжинные аналитические способности самого экстрактора. Новые данные можно получать практически ежедневно - из новостных сводок, средств массовой информации. Можно подвергать анализу два и более обьектов с последующем выявлением и корреляцией связей между ними. Место жительства, номер автомобиля - это просто подкачка недостающих данных из нужных баз.
Эффективна ли нейросеть?
Программа изначально “додумывает” сделанное человеком. Без готового набора логических решений, на базе которых и обучалась нейросетевая модель, выявление так называемых “коррупционных петель” или других скрытых связей невозможно. Самому аналитику важно умение работать с агрегированными массивами.
За рубежом первыми работать с очищенными данными стали специалисты компании Hewlett-Packard. Был создан прообраз системы, состоящий из двух компонентов: первое - сырая база, второе - база объектов.
Алгоритмы обработки для каждого свои. Возникает вопрос унификации данных Унифицировать базу данных по всему миру достаточно сложно. Нейрон оперирует человеческими понятиями: подобные задачи провоцируют унификацию развития инструментов системного анализа.
Беспроводной интернет позволяет оперативно манипулировать огромными потоками данных. Однако, большая часть устройств пока несовместима - кто захватит большую долю рынка, тот и станет основоположником современных стандартов.
Советы аналитикам:
- Экономьте на всем. Сэкономленные деньги, как говорил Генри Форд - это заработанные деньги.
- Модель необходимо избавить от несущественных данных. Потом автоматически отобрать и подсветить нужное. Причем ранжировать это необходимо так же по степени важности.
Экспресс-анализ, очистка данных - уже давно подтвержденная информация. А дальше - прогнозирование, что происходит, куда движется, как развивается - и ситуационное моделирование: что будет, если я сделаю.
Выбор оптимального решения и оценка рисков
Из того, что представляет научно-практический интерес, получится идеальная справка. Любую задачу есть возможность решить. Само превращение сырых данных в аналитическую справку с ответом позволяет получить решение нужных задач быстро и наименьшими затратами.
“Охота за информацией”, как таковая, постепенно переросла в направленное получение структурированных массивов из самых разнообразных источников. Коммерческая ценность полученной информации, как правило, значительно превышает расходы.
Аналитик данных: цели и задачи
Аналитик данных в компании – это специалист, ответственный за сбор, анализ и интерпретацию информации, помогающей принимать обоснованные решения в бизнесе. Он использует различные методы и инструменты для обработки данных и выявления тенденций, позволяющих оптимизировать бизнес-процессы и улучшить эффективность компании.
Целью работы аналитика данных является увеличение прибыли и конкурентоспособности компании за счет выявления ключевых показателей и трендов, определения потенциальных проблем и возможностей для улучшения бизнеса. Он анализирует данные о продажах, маркетинге, финансах, производстве и других аспектах компании, выявляя связи между ними и предлагая стратегии для оптимизации бизнес-процессов.
Задачи аналитика данных включают в себя:
- Сбор и хранение данных. Аналитику необходимо умение работать с различными источниками информации и правильно организовывать данные для дальнейшего анализа.
- Анализ и интерпретация данных. Аналитик использует статистические методы и инструменты для выявления закономерностей и тенденций, а также для прогнозирования будущих результатов.
- Разработка стратегий и рекомендаций. На основе проведенного анализа аналитик разрабатывает рекомендации для улучшения бизнеса и повышения его эффективности.
- Взаимодействие с другими отделами компании.
Аналитик данных работает с сотрудниками различных департаментов, чтобы лучше понимать потребности бизнеса и предлагать адаптированные решения. Основной инструмент работы аналитика данных – это специализированные программы для работы с данными, такие как Excel, SQL, Tableau, Power BI. Кроме того, он должен обладать знаниями в области статистики, математики, программирования и бизнес-анализа.
Таким образом, аналитик данных играет важную роль в успешной деятельности компании, помогая выявлять тренды, оптимизировать процессы и принимать обоснованные решения на основе данных. Его работа имеет большое значение для эффективного управления бизнесом и достижения поставленных целей.
Опубликовано 26.04.2024
