Data analytics metodą małych kroków

Analiza danych nie jest domeną potężnych, międzynarodowych korporacji, które mają miliony klientów i zatrudniają tysiące pracowników.

Z równym powodzeniem może być stosowana w niewielkich przedsiębiorstwach działających na rodzimym rynku i w lokalnym otoczeniu.

Każda operacja gospodarcza pozostawia po sobie ślad w postaci danych. Są to rozmaite zapisy ewidencjonowane w systemach informatycznych wykorzystywanych w przedsiębiorstwie: zamówienia otrzymane od klientów, zlecenia produkcyjne, ruchy magazynowe, zakupy materiałów i towarów, zapisy księgowe. Wszystkie one składają się na taki, a nie inny obraz biznesu.

Warto podkreślić, że jest to obraz kompletny, wielowymiarowy i przede wszystkim obiektywny – liczby nie kłamią. Większość przedsiębiorców dokonuje mniej lub bardziej sformalizowanej i ustrukturyzowanej analizy tych danych. Koncentrują się jednak głównie na ostatecznych wynikach – poziomie przychodów ze sprzedaży, głównych kategoriach kosztów, rentowności, itp. W ten sposób nie wykorzystują szansy na dostrzeżenie prawidłowości ukrytych w gąszczu poszczególnych zapisów, których ujawnienie może przynieść im znaczące korzyści przy minimalnych nakładach lub zmianach organizacyjnych. Dlatego analiza danych powinna na stałe zagościć na agendzie zarządzających i wpisać się w ich biznesową codzienność.

Jak mawia Les Brown, amerykański mówca motywacyjny: „Nie musisz być wielki, aby zacząć, ale musisz zacząć, aby być wielkim”.

Narzędziowy róg obfitości

Ilość i różnorodność dostępnych narzędzi do analizy danych może przyprawić o zawrót głowy nawet doświadczonych praktyków.

W ostatnim czasie na popularności zyskują przede wszystkim rozwiązania samoobsługowe, tj. takie, do obsługi których nie jest wymagana specjalistyczna wiedza, przygotowanie, ani nawet oprogramowanie, ponieważ działają one na zasadzie SaaS – Software as a Service (oprogramowanie jako usługa). Do korzystania z nich wystarczy komputer z dostępem do internetu. Cały proces odbywa się w tzw. chmurze obliczeniowej (cloud computing). Jednym z popularniejszych rozwiązań tego typu jest IBM Watson Analytics.

Super – mam dane i narzędzia do ich analizy! Co dalej?

Podstawą prowadzenia analizy danych powinien być pomysł na jej praktyczne, biznesowe wykorzystanie w prowadzonej działalności, a jej celem wzrost i optymalizacja tej działalności.

Brzmi prosto, prawda? Tylko jak to zrobić? Należy zacząć od tego, że to tzw. „biznes”, czyli osoby odpowiedzialne za poszczególne obszary działalności, powinien być właścicielem procesu analizy i katalizatorem zmian. Nie powinien to być proces narzucony odgórnie, ani realizowany centralnie w sposób nakazowy. To „biznes” najlepiej wie, czym się zajmuje, gdzie odnosi sukcesy, a co można usprawnić i to on powinien generować pomysły. Mogą one być całkiem proste, jak np. zweryfikowanie, czy w procesie zakupowym nie miały miejsca zduplikowane płatności, tj. kilkukrotne zapłacenie za tę samą fakturę od dostawcy. Jest to sytuacja, która często ma miejsce w firmach, w których procesy biznesowe charakteryzują się niewielkim stopniem formalizacji (brak jasnych procedur, precyzyjnego określenia zakresu obowiązków i odpowiedzialności, formalnych mechanizmów kontrolnych, itp.).

Mogą być również bardzo niecodzienne i wyszukane. Przykładem jest analiza operacji na karcie kredytowej jednego z małżonków, który w tym samym banku ma również kredyt hipoteczny. Pojawienie się lub wzrost wydatków za hotele w mieście zamieszkania tego małżonka może świadczyć o tym, że nie dochowuje on wierności, co może skutkować rozwodem, podziałem majątku, skokowym wzrostem wydatków, a tym samym obniżeniem jego zdolności do obsługi i spłaty kredytu hipotecznego. Przykład niecodzienny i kontrowersyjny, ale posiadający swoje biznesowe umocowanie i uzasadnienie.

Niestety pomysły, szczególnie te najlepsze, są dobrem deficytowym i nie jest o nie łatwo. Dlatego konieczne jest stworzenie „biznesowi” odpowiednich warunków do ich generowania i wsparcie jego kreatywności. Najbardziej efektywnym sposobem, żeby to zrobić, jest „oswojenie” rzeczywistości, tzn. ułatwienie dogłębnego poznania i zrozumienia procesów, za które „biznes” odpowiada. Jest to możliwe dzięki wizualizacji tych procesów (np. procesu zakupowego) na podstawie danych z systemu firmy. Dzięki temu możliwe będzie szybkie dostrzeżenie możliwości usprawnień, których nie udałoby się wypracować w tradycyjny sposób, bez konieczności żmudnej analizy tabel o setkach kolumn i dziesiątkach tysięcy wierszy.

Podsumowując

  • zacznij dzisiaj – od czegoś małego,
  • wykorzystuj data analytics w sposób ciągły – jako stały element prowadzonej działalności,
  • wykorzystaj możliwości wizualizacji – jeden schemat często mówi więcej, niż tysiąc słów.

Skontaktuj się z nami

Mariusz Walkiewicz

Starszy Menedżer, PwC Polska

Tel.: +48 502 184 291

Obserwuj nas