РАБОТАТЬ С ЦИФРОВЫМИ ДАННЫМИ

РАБОТАТЬ С ЦИФРОВЫМИ ДАННЫМИ

***

Таким образом, использование результатов анализа больших данных как метода принятия решений имеет важное значение и для государственных, и для бизнес-структур. Поэтому логично предположить, что с законодательным закреплением соответствующей терминологии и правил обработки этих данных затягивать не стоит.

Парсинг & сбор данных цифрового следа

Логичным способом собирать цифровой след программными инструментами является программирование подобной человеку логики работы с общедоступными данными. Люди ищут и собирают информацию про что-то конкретное через поиск, а далее, изучая страницы в интернете, выбирают информацию, где говорится про то, что их интересует.

Предобработка зависит от конкретной цели дальнейшей работы и типа собранных данных. Предобработка текста может включать в себя очистку от ненужных символов и токенизацию – разделение текста на слова/знаки/символы. Предобработка чисел – обработку пропусков и нормализацию. Предобработка изображения – простое форматирование.

Таким образом, основными этапами сбора и предобработки данных цифрового следа являются:

Для парсинга существует много библиотек Python. Очень простыми для начинающих являются «Requests» и «Beautiful Soup». Вот статья на эту тему. При работе с цифровым следом выполняются схожие действия, просто дополнительно нужно искать и выбирать информацию про один интересующий объект.

Другие материалы

Время на прочтение


РАБОТАТЬ С ЦИФРОВЫМИ ДАННЫМИ

Автор статьи: Артем Михайлов

Кодирование и декодирование данных — это процессы, которые стали неотъемлемой частью нашей цифровой жизни. Они позволяют «упаковать» большой объем информации и передать ее по различным каналам связи, в том числе через Интернет. Кодирование и декодирование не ограничиваются только передачей данных. Они также применяются в графике, звуке, видео и многих других областях.

Зачем нужно кодировать и декодировать данные? Ответ состоит в том, что нам нужно сократить объем информации и передать ее за минимальное время и с минимальными потерями. Кодирование позволяет компрессировать данные до необходимого уровня, а декодирование — восстановить их при получении.

Важным примером применения кодирования и декодирования данных является цифровое телевидение и интернет-трансляции. Например, H.264 — это технология кодирования видео, которая позволяет получить максимально высокое качество с минимальным объемом данных. При этом, при передаче через Интернет, данные сжимаются, и после достижения адресата автоматически декодируются.

Основы кодирования данных

Кодирование данных — это процесс преобразования информации в определенный формат, который облегчает ее передачу и сохранение. Это важный этап при передаче данных в сети или их хранении на компьютере.

Основная идея кодирования данных заключается в том, чтобы сместить информацию из одной формы в другую, более удобную для передачи или хранения. Существует много способов кодирования данных, и каждый из них используется в зависимости от целей и требований конкретной задачи.

Типы кодирования данных могут включать двоичное, десятичное, шестнадцатеричное и многие другие. Эти типы кодирования используются для представления информации в различных системах. Например, двоичная кодировка используется в компьютерах и электронике, а десятичная кодировка в финансовой отчетности.

Алгоритмы кодирования данных — это набор инструкций, которые позволяют вычислить кодированное представление информации. Они могут быть очень простыми или очень сложными, в зависимости от целей и требований конкретной задачи.

Одним из наиболее распространенных алгоритмов кодирования данных является алгоритм Хаффмана. Он используется, например, в сжатии данных и сжатии аудио- и видеоконтента. Для этого алгоритма используется дерево Хаффмана, которое позволяет закодировать информацию с минимальной потерей качества.

Кодирование данных — это важный процесс, который позволяет сохранить и передать информацию в форме, которая наилучшим образом соответствует требованиям конкретной задачи. Искать и выбирать наиболее подходящий способ и алгоритм кодирования данных — ключевой этап в процессе разработки программного обеспечения.

Пример кодирования данных на Python:

Кодирование производится путем замены каждого символа данных на соответствующую последовательность из заданного кода. Декодирование предполагает обратную замену последовательностей на символы данных.

Следующий пример кода на Python, который позволяет закодировать сообщение с использованием выдуманного кода:

def encode_message(message):
coded_message = ”
for letter in message:
if letter == ‘a’:
coded_message += ‘134’
elif letter == ‘b’:
coded_message += ’52’
elif letter == ‘c’:
coded_message += ‘999’
# Добавьте свои правила кодирования для других букв

return coded_message

Пример использования функции:

message = ‘abc’
coded_message = encode_message(message)
print(coded_message) # Выводит: 13452999

Функция encode_message принимает строку message и возвращает закодированную версию этой строки, используя выдуманный код. В примере, который мы предоставили, буква «a» была заменена на «134», буква «b» — на «52», а буква «c» — на «999». Вы можете добавить свои правила кодирования для других букв, что позволит вам закодировать сообщение любой сложности.

После того как вы успешно закодировали свое сообщение, вы можете использовать следующий код, чтобы декодировать его:

decoded_message = decode_message(coded_message)
print(decoded_message) # Выводит: abc

Функция decode_message принимает закодированную версию сообщения coded_message и возвращает раскодированную версию этого сообщения, используя правила, заданные в encode_message. Например, закодированное сообщение «13452999» было успешно раскодировано как «abc».

Это всего лишь базовый пример кода для кодирования и декодирования данных на Python. Но, к счастью, Python предлагает множество встроенных средств для работы с кодированием и декодированием данных, которые сделают этот процесс еще более простым и эффективным.

Основы декодирования

Декодирование данных является важным этапом обработки информации и заключается в превращении закодированных данных обратно в исходный формат. Это необходимо для того, чтобы данные стали доступными для дальнейшей обработки и использования.

Существует несколько типов декодирования данных, в том числе:
1) декодирование текстовой информации;
2) декодирование аудио и видеофайлов;
3) декодирование изображений;
4) декодирование компьютерных программ и файлов.

Каждый из этих типов имеет свои особенности и алгоритмы декодирования.

Для декодирования текстовой информации часто используются различные кодировки, такие как UTF-8, ASCII и другие. Алгоритмы декодирования определяются типом кодировки и могут включать в себя поиск и корректировку ошибок, связанных с неправильным переводом символов.

Для декодирования аудио- и видеофайлов используются соответствующие программы, которые осуществляют преобразование формата файла в исходный вид. Алгоритмы декодирования подобных файлов могут включать в себя распаковку данных, реверсирование звуков и видеофрагментов, а также их соотнесение с соответствующими мета-данными.

Для декодирования изображений применяются специальные алгоритмы, такие как JPEG, GIF, PNG и другие. Эти алгоритмы позволяют декодировать изображения и переводить их в исходный формат.

Декодирование компьютерных программ и файлов имеет свои особенности и может быть использовано, например, при исправлении ошибок в программном коде. Для декодирования таких файлов могут использоваться различные инструменты, такие как дизассемблеры и декомпиляторы, которые позволяют перевести объектный код в текстовый формат.

Для декодирования данных выдуманного кода можно использовать алгоритм декодирования Хаффмана:

class HuffmanNode:
def __init__(self, char=None, freq=0, left=None, right=None):
self.char = char
self.freq = freq
self.left = left
self.right = right

def __lt__(self, other):
return self.freq < other.freq

def decode(code, root):
decoded_str = “”
node = root
for bit in code:
if bit == “0”:
node = node.left
else:
node = node.right

if node.char is not None:
decoded_str += node.char
node = root

return decoded_str

# Пример использования функции decode:
if __name__ == “__main__”:
# Создаем вершину дерева Хаффмана и раскодируем данные
root = HuffmanNode(left=HuffmanNode(left=HuffmanNode(char=’a’, freq=2), right=HuffmanNode(char=’b’, freq=3), freq=5),
right=HuffmanNode(left=HuffmanNode(char=’c’, freq=4), right=HuffmanNode(char=’d’, freq=5), freq=9),
freq=14)

code = “1101111110101010111010”
decoded_str = decode(code, root)
print(decoded_str)

Данный код декодирует выдуманный код, заданный в переменной code, с помощью дерева Хаффмана, заданного в переменной root.

Основные методы кодирования

Безусловное кодирование — это метод кодирования данных, в котором каждому символу или значению присваивается определенный уникальный код, который не зависит от содержания информации. Этот метод включает в себя простые коды, такие как бинарный код, ASCII код, и т. д. Бинарный код — это двоичная система кодирования, где каждый символ или число представлены битами ‘0’ и ‘1’. A SCII код — это таблица, которая содержит набор символов для представления текстовых значений.

Пример кода для бинарного кодирования:

Условное кодирование

Условное кодирование — это метод bкодирования данных, в котором каждый символ или значение имеет сложный код, который зависит от содержания информации. Этот метод включает в себя арифметическое кодирование, Хаффмана кодирование, и т. д. Арифметическое кодирование — это метод, который закодирует каждый символ в последовательность цифр от 0 до 1, которые представляют вероятность появления символа в сообщении.

Пример кода для арифметического кодирования:

Блочное кодирование

Блочное кодирование — это метод кодирования данных, в котором информация разбивается на блоки определенного размера, и каждый блок кодируется независимо от других. Этот метод включает в себя код Хэмминга, код Рида-Соломона, и т. д. Код Хэмминга — это метод, который добавляет дополнительный бит в сообщение, чтобы обеспечить коррекцию ошибок.

Пример кода для кодирования сообщения с помощью кода Хэмминга:

Заключение

В заключение, можно сказать, что кодирование и декодирование данных являются важными инструментами в области информационных технологий. Они позволяют защитить данные от несанкционированного доступа, а также упростить передачу информации через сети. С развитием технологий и научных исследований, появляются все более совершенные методы кодирования и декодирования данных, что позволяет обеспечить высокий уровень безопасности и надежности передачи информации. Без таких методов, современная информационная система не смогла бы функционировать.

А если вам интересно как пишутся языки программирования, хочу порекомендовать бесплатный вебинар, на котором эксперты OTUS расскажут как разрабатываются языки программирования, построят вместе с вами LL

-анализатор алгоритмического языка программирования.
Также на занятии будут обсуждаться ограничения LL

-анализаторов и некоторые приемы работы с LL

-грамматиками.

Предобработка данных цифрового следа

Предобработка данных цифрового следа не особо отличается от предобработки других данных. В данной статье рассмотрены очень простые примеры, вот статья для более углубленного изучения. В зависимости от типа данных, к ним могут быть применены разные методы.

from nltk.tokenize import word_tokenize
import string

text = “This is a sample sentence for text preprocessing.”
clean_text = text.lower() # Приведение текста к нижнему регистру
clean_text = clean_text.translate(str.maketrans(“”, “”, string.punctuation)) # Удаление знаков пунктуации
tokens = word_tokenize(clean_text) # Токенизация текста
print(tokens)

from PIL import Image

image_path = “image.jpg”

# Открытие изображения
image = Image.open(image_path)

# Изменение размера изображения
resized_image = image.resize((500, 500))

# Конвертация изображения в оттенки серого
gray_image = image.convert(“L”)

# Сохранение предобработанного изображения
resized_image.save(“resized_image.jpg”)
gray_image.save(“gray_image.jpg”)

Системы и компоненты управления данными

Системы управления данными строятся на платформах управления данными и включают ряд компонентов и процессов, которые работают вместе, позволяя извлекать пользу из данных. К ним относятся системы управления базами данных, хранилища и озера данных, инструменты интеграции данных, аналитика и многое другое.

Системы управления базами данных (СУБД)

Существует несколько разных типов систем управления базами данных. К наиболее распространенным относятся системы управления реляционными базами данных (RDBMS), объектно-ориентированные системы управления базами данных (OODMBS), базы данных in-memory и столбцовые базы данных.

Различные системы управления данными

Управление основными данными (MDM)

Управление основными данными — это дисциплина создания единого достоверного справочника (единой версии достоверных данных) для всех важных бизнес-данных, таких как данные о продуктах, клиентах, активах, финансах и т. д. Управление основными данными помогает компаниям не использовать несколько потенциально противоречивых версий данных в различных областях бизнеса, включая процессы, операции, аналитику и отчетность. Три ключевых компонента эффективного управления основными данными (MDM): консолидация данных, управление данными и управление качеством данных.

Технологическая дисциплина, в рамках которой бизнес- и ИТ-подразделения сотрудничают для обеспечения единообразия, точности, ответственности, семантической непротиворечивости и подотчетности официальных, совместно используемых основных данных.

Определение MDM от Gartner

Управление большими данными

Для управления большими данными были разработаны новые типы баз данных и инструментов — огромные объемы структурированных, неструктурированных и полуструктурированных данных, приносящих пользу компаниям в настоящее время. В дополнение к высокоэффективным методам обработки и облачным функциям для обработки объема и скорости были разработаны новые подходы к интерпретации и управлению разнообразием данных. Чтобы инструменты управления данными могли понимать различные виды неструктурированных данных и работать с ними, например, новые процессы предварительной обработки используются для идентификации и классификации элементов данных для упрощения хранения и извлечения.

Интеграция данных — это практика получения, преобразования, объединения и предоставления данных там и тогда, где и когда они необходимы. Такая интеграция осуществляется в масштабе предприятия и выходит за его пределы — включая партнеров, а также сторонние источники данных и сценарии использования — для удовлетворения требований всех приложений и бизнес-процессов к потреблению данных. Методы интеграции включают массовое/пакетное перемещение данных, извлечение, преобразование, загрузку (ETL), сбор данных об изменениях, репликацию данных, виртуализацию данных, интеграцию потоковых данных, координацию данных и многое другое.

Стратегическое управление данными, безопасность и соблюдение требований

Стратегическое управление данными (data governance) определяет правила и сферы ответственности, цель которых состоит в обеспечении доступности, качества, нормативного соответствия и безопасности данных в масштабе организации. Стратегическое управление данными создает инфраструктуру и определяет лиц (или должности) в организации, которые имеют полномочия и несут ответственность за обработку и защиту конкретных видов и типов данных. Стратегическое управление данными является ключевым компонентом обеспечения нормативного соответствия. Системы берут на себя техническую часть хранения, обработки и безопасности данных. Но именно люди — члены команды, ответственной за управление данными — гарантируют, что данные изначально являются точными, а затем должным образом обрабатываются и защищаются перед вводом в систему, во время использования и при извлечении из системы для использования или хранения в другом месте. Стратегическое управление данными определяет, как именно ответственные лица используют процессы и технологии для управления данными и их защиты.

Несомненно, безопасность данных является серьезной проблемой в современном мире хакеров, вирусов, кибератак и утечек данных. Хотя функции обеспечения безопасности встроены в системы и приложения, стратегическое управление данными призвано обеспечить правильную настройку и администрирование этих систем для защиты данных, а также соблюдение процедур и обязанностей по защите данных за пределами систем и баз данных.

Бизнес-аналитика (BI) и аналитика

Большинство систем управления данными включают в себя базовые инструменты поиска данных и создания отчетов, а многие из них оснащены или поставляются в комплекте с мощными приложениями для поиска, анализа и создания отчетов. Приложения для создания отчетов и аналитики также доступны от сторонних разработчиков; они обычно включаются в пакет приложений в качестве стандартной функции или дополнительного модуля с расширенной функциональностью.

Мощь современных систем управления данными в значительной степени определяется специальными средствами поиска, которые позволяют пользователям с минимальным уровнем подготовки создавать собственные экранные функции поиска нужных данных и печатные отчеты с чрезвычайно гибкими возможностями форматирования, вычислений, сортировки и сводок. А профессионалы могут использовать эти же средства или более сложные наборы аналитических инструментов для проведения самых разнообразных расчетов, сравнений, вычислений из высшей математики и форматирования. Новые аналитические приложения способны интегрировать традиционные базы данных, хранилища и озера данных, позволяя объединять большие данные с данными бизнес-приложений для повышения качества прогнозирования, анализа и планирования.

Правовое регулирование

Уже не один год обработка больших данных считается одним из важнейших направлений в области информационных технологий, непосредственно влияющих на глобальную технологическую конкурентоспособность (об этом прямо говорится, в частности, в Стратегии развития отрасли информационных технологий в Российской Федерации на 2014-2020 годы и на перспективу до 2025 года). Причем положения о необходимости развития и применения технологий Big data содержатся не только в стратегических, но и в отраслевых документах. Так, обработка больших данных отнесена к основным сквозным технологиям работы с данными в транспортном комплексе в соответствии с комплексным планом модернизации и расширения магистральной инфраструктуры на период до 2024 года, порядок отражения расходов на внедрение технологии Big data в сферу осуществления учетно-регистрационных действий предусмотрен Порядком формирования и применения кодов бюджетной классификации РФ. Кроме того, в методических рекомендациях по переходу государственных компаний на преимущественное использование отечественного программного обеспечения определены целевые показатели по разработке на основе такого ПО систем обработки больших данных.

Однако законодательного определения самого понятия “большие данные” пока нет. Исходя из нормативного понимания обработки больших объемов данных (подп. “к” п. 4 Стратегии развития информационного общества в Российской Федерации на 2017-2030 годы) можно говорить о том, что большие данные представляют собой структурированную и неструктурированную информацию из большого количества различных, в том числе разрозненных или слабосвязанных, источников в объемах, которые невозможно обработать вручную за разумное время. Под структурированными данными, как отмечают представители экспертного сообщества, понимается упорядоченная информация, содержащаяся в базах данных, информационных системах и т. д. А неструктурированными данными являются информация, содержащаяся в аудио- и видеозаписях, включенный в графические изображения текст, то есть данные в форматах, затрудняющих поиск конкретных сведений в них.

Какие биометрические данные признаются персональными, узнайте из материала “Особенности обработки биометрических персональных данных” Энциклопедии решений интернет-версии системы ГАРАНТ. Получите бесплатный доступ на 3 дня!

Кроме того, эксперты, в том числе при обсуждении необходимого для перехода к цифровой экономике нормативного регулирования, используют еще и такие понятия, как большие пользовательские данные (подразумевается совокупность информации, формируемой при использовании различных онлайн-сервисов, приложений, социальных сетей) и Интернет вещей (данные приборов автоматического измерения показателей, устройств, фиксирующих сведения о перемещениях объекта, и др.). Тем не менее общепризнанные определения этих понятий также отсутствуют. Стоит отметить, что попытка закрепить в законе определение больших пользовательских данных – как информации о физических лицах из различных источников, не содержащей персональных данных и не позволяющей без использования дополнительных данных или дополнительной обработки определить конкретное лицо, – и правила их обработки предпринималась депутатами минувшей осенью, но успехом не увенчалась – соответствующий законопроект был возвращен авторам. И все же, как сообщила в ходе состоявшегося 14 марта семинара-совещания на тему: “Правовое регулирование больших данных” первый заместитель председателя Комитета Совета Федерации по конституционному законодательству и государственному строительству Людмила Бокова, без внесения в законодательство указанных понятий не обойтись, в том числе из-за необходимости установить, как они соотносятся с персональными данными.

Юрий Контемиров, начальник Управления по защите прав субъектов персональных данных Роскомнадзора:

“Большие пользовательские данные подразумевают конкретного субъекта персональных данных. Если мы говорим о регулировании больших данных как совокупности, которая обладает групповыми характеристиками, присущими различным субъектам персональных данных, и используется для социального прогнозирования, планирования и т. д. – это одна ситуация, но когда мы говорим о совокупности данных для анализа, допустим, платежеспособности конкретного физического лица, – совсем другая.

Современные бизнес-модели построены на использовании данных, но если мы посмотрим, как регулируются вопросы обработки данных на примере американских корпораций, например метрических программ Google, то увидим следующее. Программа считывает, какие страницы пользователи смотрели, чем интересовались, и этот объем данных передается в общую аналитику, формируется вывод о том, что на такой-то территории люди интересуются тем-то. В лицензионных условиях использования программ записано, что необходимо уведомить субъекта о том, что данные собираются, получить его согласие, в том числе на хранение данных в США, предоставить документ, с которым человек должен ознакомиться и понять, как его данные собираются, где используются и т. д.

Мы спрашивали у зарубежных коллег, как большие данные регулируются в европейских странах, в Азии. И коллеги говорят, что все рассматривается через призму законодательства о персональных данных, потому что носителем всей информации является человек. Кроме того, по мнению коллег из Европы, те разработки, которые есть у Amazon, Teradata и др., позволяют даже обезличенные базы сопоставить и вывести цифровой профиль конкретного физического лица. Поэтому при подготовке законопроектов нельзя допускать явного перекоса в сторону интересов бизнеса. Должны быть предусмотрены формы участия конкретного субъекта в принятии решений о предоставлении тех или иных сведений, чтобы он мог управлять использованием этих данных”.

Оба обозначенных варианта: закрепление правил взаимодействия пользователей и обрабатывающих данные компаний в пользовательских соглашениях и жесткое законодательное регулирование путем приравнивания к персональным данным – имеют свои преимущества и недостатки, учет которых при выборе подхода к регулированию больших данных в России, по мнению руководителя по правовым вопросам и комплаенс Ассоциации участников рынка больших данных Никиты Данилова, может обеспечить конкурентоспособность страны на мировом рынке. Так, убытки компаний, занимающихся обработкой данных, в связи с существенными ограничениями для обработки и хранения данных на территории Евросоюза, введенными Общим Регламентом о защите персональных данных (GDPR), – по данным Deutsche Telecom, телеком-отрасль, соблюдая установленные законодательные требования, ежедневно теряет €100 млн – и высокая стоимость обработки и хранения данных в странах Азии создают предпосылки для создания в России виртуальной особой экономической зоны, предоставляющей возможности для хранения и обработки данных на территории страны не только российским, но и зарубежным, в том числе транснациональным, компаниям, уверен эксперт.

Не стоит забывать и о том, что компании собирают и используют пользовательские данные в основном для того, чтобы создавать более удобные для клиентов сервисы. Как подчеркнул директор по направлению “Нормативное регулирование” АНО “Цифровая экономика” Дмитрий Тер-Степанов, граждане, как правило, не против обработки информации о них с такой целью, поэтому стоит подумать о перенесении акцента с защиты данных конкретного лица как таковой на предоставление ему права решать, могут ли они передаваться далее и в каком объеме, и разработку механизмов защиты этого права.

Кстати, именно такой принцип – использования данных лица с его согласия – будет положен в основу создания инфраструктуры “Цифровой профиль” – платформы, обеспечивающей обмен информацией между государством, гражданами и организациями (ее запуск также предусмотрен национальной программой “Цифровая экономика РФ”). Разрабатываемый проект концепции цифрового профиля согласно размещенным на официальном сайте АНО “Цифровая экономика” материалам предполагает возможность предоставления государственным и коммерческим организациям доступа к содержащимся в государственных информационных системах сведениям о гражданине при получении его согласия. В качестве пилотного проекта предлагается реализовать доступ банков к данным ГИС для формирования заявок на получение кредита и проведения оценки кредитоспособности соответствующих лиц в онлайн-режиме – потенциальные заемщики будут давать согласие на осуществление этих действий в специальном приложении. Планируется, что, помимо совокупности данных из государственных информационных систем, в цифровом профиле гражданина будут содержаться сведения о так называемых цифровых согласиях: перечни персональных данных, доступ к которым он разрешил при получении каких-либо услуг.

При этом содержимое самих информационных систем – как зарегистрированных в качестве ГИС (количество которых на сегодняшний день составляет более 300), так и не зарегистрированных, но используемых федеральными и региональными органами власти – будет включено в Национальную систему управления данными (НСУД), проект концепции которой также разрабатывается в настоящее время. Предполагается, что НСУД будет интегрирована с инфраструктурой электронного правительства, государственными справочниками и классификаторами, что позволит обеспечить актуальность и избежать дублирования информации, содержащейся в разных базах. Не исключено, что контролировать качество содержащихся в НСУД данных смогут и непосредственно граждане и организации, но механизм такого контроля пока не разработан.

Другие материалы серии

Зарегистрируйтесь, чтобы получить дозу бизнес-информации и аналитики, доставляемую прямо в ваш почтовый ящик.

Управление данными в условиях перехода к цифровой экономике

19 марта 2019

Обеспечение благоприятных условий для сбора, обработки и хранения данных – одна из задач национальной программы “Цифровая экономика РФ”. Что неудивительно, ведь количество формируемых данных постоянно растет: по экспертным оценкам, к 2025 году общемировой объем данных может достигнуть 163-175 зеттабайт (в 2018 году этот показатель составил 33 ЗБ), а их анализ становится инструментом для принятия эффективных решений в области государственного управления, повышения качества оказываемых государственных услуг, корректировки производственных и бизнес-процессов. Отталкиваясь от мнений представителей профессионального сообщества, посмотрим, каким должно быть регулирование обработки данных для достижения этих целей и какие отрасли уже готовы к цифровой трансформации.

Значение цифровой трансформации в современной бизнес-среде

По мере того, как мы переходим к 2020-м годам, становится все более очевидным, что для роста и повышения конкурентоспособности компании должны предпринять шаги, чтобы стать более устойчивыми, конкурентоспособными и гибкими. Компаниям необходимо развивать и трансформировать свой цифровой ландшафт, начиная с сырья и самых ранних уровней цепочки поставок, чтобы удовлетворять быстро меняющиеся потребности клиентов в более персонализированном обслуживании и выполнении заказов, а также модернизировать и внедрять инновационные традиционные бизнес-модели.

Последний опрос McKinsey показал, что после пандемии руководители высшего звена ощущают острую необходимость цифровизации и модернизации рабочих процессов и устаревших систем. Многие респонденты признают, что бизнес-модели их компаний устарели. Лишь 11% участников опроса считают, что текущие бизнес-модели останутся экономически целесообразными до 2023 года. Еще 64% утверждают, что их компаниям необходимо выстроить цифровой бизнес, чтобы не исчезнуть.

Для современных компаний больше не важно, нужна ли им цифровизация , чтобы конкурировать в нынешней бизнес-среде, но как скоро они смогут начать процесс цифровой трансформации .

Стратегические приоритеты трансформации

Узнайте, как компании пересматривают приоритеты, чтобы опережать конкурентов.

Преимущества цифровой трансформации

Цифровая трансформация интегрирует все уровни и функциональные направления современной компании. Интеллектуальные технологии предоставляют важнейшие инструменты, необходимые компаниям для выживания и процветания. Вот примеры вероятных последствий трансформации:

Основные сведения об успешном DX

Цифровые технологии могут повысить качество обслуживания клиентов. Вот на чем следует сосредоточиться.

Понятие «Цифровой след»

Юридически понятие «цифровой след» не зафиксировано, в литературе он описывается как данные про конкретного человека, так и данные про организацию или событие. Однако чаще имеются в виду именно информация о людях.

Общие сведения: Проведение комплексного анализа цифрового следа человека (групп людей) и информационно‑коммуникационных систем (далее — ИКС).

Таким образом, цифровой след представляет собой данные в интернете, относящиеся к конкретному объекту, которым чаще всего выступает человек. Важно иметь в виду законы о защите персональных данных и интеллектуальной собственности при работе с цифровым следом. В этой статье рассмотрен сбор данных из интернета со стороны закона.

Подготовка к цифровой трансформации бизнеса

В сложных условиях современного бизнеса компаниям необходимо использовать все свои конкурентные преимущества — и все чаще эти преимущества являются цифровыми. К 2018 году более 89% руководителей внедрили в своих компаниях бизнес-политики, ориентированные в первую очередь на цифровые технологии. К 2021 году эта цифра выросла еще больше. Однако, как уже было отмечено, многие проекты цифровой трансформации зашли в тупик из-за проблем в коммуникации и планировании.

Мы советуем всем компаниям, планирующим цифровую трансформацию, начинать процесс преобразований с четырех шагов, описанных дальше. Не менее важно обратиться к поставщику программного обеспечения за помощью в разработке стратегии трансформации и маршрутной карты и узнать, какие решения лучше всего соответствуют уникальным потребностям вашего бизнеса.

Начните цифровую трансформацию уже сегодня

Составьте маршрутную карту трансформации с помощью современной ERP-системы.

Оставьте комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *