Ряд других технологических достижений еще более расширяет возможности компаний по работе с такими новыми массивами данных и сочетанию данных, получаемых в режиме реального времени и накопленных "постфактум". Новейшие облачные технологии позволяют компаниям поддерживать обширные хранилища профилей и осуществлять постоянный поиск данных в режиме реального времени для каждого сенсорного устройства. Такие технологии, как искусственный интеллект (ИИ), машинное обучение и аналитика данных, еще более усиливают процессы формирования информации по каждому профилю. Фирмы также могут обмениваться отдельными аспектами данных в режиме реального времени по различным подключенным активам, связанным с помощью IoT. Например, с помощью подключенных парковок компания Ford может с разрешения водителя передавать данные о местоположении автомобиля, чтобы направить водителя к свободному месту парковки. Более того, несмотря на то, что сенсорные устройства обмениваются данными в режиме реального времени, их взаимодействие может быть сформировано на основе накопленных данных. Компания Babolat может использовать накопленные данные об уровне мастерства теннисиста, полученные с помощью подключенных теннисных ракеток пользователей, для подбора ему других игроков с аналогичными навыками или подходящих тренеров. По разным оценкам, в ближайшие годы 30-50 млрд. таких подключенных активов, что создает широкие возможности для раскрытия ценности данных в целях получения конкурентных преимуществ.
Таблица 0.2
Расширение роли данных
Примеры
Преобладающая роль данных
Новая роль данных
Компания по производству матрасов
- Упорядочить поступление материалов от поставщиков
- Оптимизация планирования производства, запасов и логистики распределения
- Дизайн изделий
- Приспособление маркетинговых и торговых усилий к потребностям клиентов
- Отслеживание взаимодействия матраса с пользователем для контроля качества сна (с помощью датчиков)
- Улучшение качества сна за счет адаптации матрасов к данным сна в режиме реального времени
- Улучшение качества сна за счет обмена данными о сне в реальном времени с внешними объектами в комнате (например, освещением, успокаивающей музыкой)
- Генерирование новых услуг и доходов на основе данных путем превращения матрасов в продукт для здоровья и хорошего самочувствия
Страховая компания
- Оценка рисков в популяциях (например, в популяциях домов для страхования жилья)
- Ценовая выгодная и конкурентная политика
- Повышение эффективности обработки претензий после нанесения ущерба
- Разработка эффективных маркетинговых кампаний, ориентированных на различные сегменты рынка, с целью увеличения численности населения, снижения оттока клиентов и уменьшения средних рисков
- Мониторинг индивидуальных рисков (например, отдельных домов с помощью датчиков)
- Прогнозирование ущерба (например, вероятность замерзания труб)
- Предупреждение ущерба с помощью оповещения (например, просьба к домовладельцам пустить горячую воду по трубам до их замерзания)
- Предоставление услуг после ущерба (например, отправка ремонтных бригад, если ущерб не удалось предотвратить)
- Переориентация страхового бизнеса с возмещения ущерба на предотвращение и обслуживание ущерба за счет новых услуг и потоков доходов, основанных на данных
Тенет 2: Понимание новых цифровых экосистем
Для раскрытия нового потенциала данных компании необходима сеть получателей данных, с которыми можно обмениваться информацией. Некоторые из этих получателей являются внутренними в цепочке создания стоимости компании. Например, данные с датчиков о каком-либо компоненте автомобилей Ford передаются таким получателям, как отделы разработки программного обеспечения, центры искусственного интеллекта, подразделения, координирующие работу цифровых сервисов, склады запасных частей, сервисные дилеры - все они являются частью организации Ford. Эти получатели могут координировать свою деятельность для создания новых цифровых ценностных предложений, например, услуг по предиктивному обслуживанию. Другие получатели сенсорных данных являются внешними по отношению к цепочке создания стоимости компании. Amazon (через смарт-динамик Alexa), Starbucks, банки, а также поставщики приложений о погоде или пробках - вот примеры получателей данных, которые координируют свои действия для реализации описанного ранее сервиса Ford по продаже кофе. Сеть генераторов и получателей данных составляет цифровую экосистему компании. Для унаследованных компаний такая сеть состоит из двух компонентов: один, внутренний для цепочек создания стоимости, - это производственные экосистемы; другой, внешний для цепочек создания стоимости, - это экосистемы потребления.