unity wiedza

Czas czytania: 4 minut

Prowadzenie biznesu w oparciu o dane. Podejście Data Driven a wdrażanie Business Intelligence. 

Wdrażając Business Intelligence w naszej firmie zazwyczaj w pierwszym kroku koncentrujemy się na analizie historii. Chcemy wiedzieć co się wydarzyło w przeszłości. Na tej podstawie jesteśmy w stanie np. rozliczyć efektywność naszych pracowników, poinformować Zarząd czy akcjonariuszy o tym czy  osiągnęliśmy zakładane cele; w których obszarach, działach, regionach czy grupach produktowych idzie naszej firmie dobrze, a gdzie idzie nam słabiej.

Można jednak powiedzieć, że takie działanie przypomina oglądanie powtórki meczu piłkarskiego. U kibiców większe emocje wywołuje obecność na stadionie i śledzenie zdarzeń „na żywo”, niż wsteczna analiza gry podczas oglądania powtórki. Podobnie  jest w analityce danych – więcej korzyści przynosi przewidywanie co się stanie w przyszłości i organizowanie biznesu w taki sposób, aby wykorzystać silne strony biznesu i unikanie najsłabszych obszarów. Większe korzyści osiągniemy przewidując niż spędzając zbyt dużo czasu na analizie wstecznej.

Możemy powiedzieć, że analityka dzieli się na 4 typy:

  1. Analiza opisowa (ang. descriptive). Odpowiada ona na pytanie – „Co się wydarzyło?”. Zazwyczaj oparta jest o stosunkowo proste wizualizacje prezentujące zagregowane dane, sprowadzone do postaci najważniejszych wskaźników. Analizujemy np. wielkość sprzedaży, wartość marży, liczbę pozyskanych klientów i wiele innych.
  2. Analiza diagnostyczna  (ang. diagnostic). Odpowiada na pytanie – „Dlaczego tak się dzieje?”. Do tego celu wykorzystujemy mechanizmy zagłębiania się w szczegóły (ang. drill down). Możemy zobaczyć, w którym województwie dany wskaźnik przyjmuje najlepsze oraz najgorsze wartości; który miesiąc spowodował spadki, a który wzrosty; który handlowiec miał dobry wynik, a który słaby i która grupa produktowa się nie sprzedawała pomimo np. intensywnej kampanii promocyjnej.
  3. Analiza predykcyjna (ang. predictive). Odpowiada na pytanie – „Co się wydarzy?”. Aby przewidywać przyszłość musimy w danych historycznych odnaleźć prawidłowości (powtarzające się wzorce) i zastosować je do obecnej i przyszłej sytuacji. Jeśli jesteśmy w stanie przewidzieć, że dany towar nie będzie się dobrze sprzedawał w danym województwie w danym miesiącu to możemy nie zapełniać nim magazynu. Jeśli przewidujemy, że klient generujący nam zadawalającą rentowność może nas opuścić to mamy możliwość przygotowania mu lepszej oferty, aby go zatrzymać.
  4. Analiza zaleceniowa (ang. prescriptive). Odpowiada na pytanie „Co zmusimy zrobić?”. W domyśle, żeby nie ponieść straty lub żeby wykorzystać sprzyjające okoliczności. Tutaj analiza pomoże nam np. w ustaleniu cen w danym czasie dla danego segmentu klientów na takim poziomie, aby z jednej strony nie tracić na marży, a z drugiej, aby klienci od nas nie odpłynęli do konkurencji zniechęceni zbyt wysokimi cenami. Możemy szacować jaką ofertę przedstawić klientowi, aby prawdopodobieństwo jej przyjęcia było największe.

Wdrażając rozwiązanie Business Intelligence, ważne jest to, żebyśmy przy przechodzeniu pomiędzy poszczególnymi typami analityki, definiowali prawidłowo problemy decyzyjne i abyśmy stawiali cele, które chcemy osiągnąć. Jeśli nie określimy prawidłowo schematu postępowania decyzyjnego to łatwo wpaść w pułapkę wdrożenia doskonałego technicznie zestawu raportów, z którego po pewnym czasie nikt nie będzie korzystał.

Należy tutaj zastanowić się najpierw:

  • Do czego potrzebna mi jest dana informacja?
  • W jaki sposób ocenię, czy oznacza ona sukces czy porażkę?
  • Jakiego rodzaju działania podejmę w wyniku odczytania danej informacji?
  • Jaki mechanizm pomoże mi zaplanować te działania w szczegółach?

Typowe wdrożenie systemu Business Intelligence najczęściej adresuje dwa pierwsze typy analiz (opisową i diagnostyczną). Dwie kolejne (predykcyjna i zaleceniowa), najczęściej wymagają przygotowania modeli predykcyjnych i symulacyjnych, co możliwe jest przy użyciu mechanizmów uczenia maszynowego (ang. machine learning).

Sugeruję, aby wdrażanie Business Intelligence zacząć od platformy samoobsługowej, jaką jest MS Power BI, która z jednej strony daje bardzo duże możliwości funkcjonalne, a z drugiej nie stawia wysokiej bariery wejścia. W przypadku, gdy chcemy pójść dalej z analityką zorientowaną na dane dotyczące sprzedaży zapraszamy do zapoznania się z naszym narządziem Upsaily.

 

 

unity

unity

Skontaktuj się z profesjonalnym doradcą IT

Napisz do nas

Wyrażam zgodę na przetwarzanie danych osobowych na zasadach określonych w polityce prywatności. Jeśli nie wyrażasz zgody na wykorzystywanie cookies we wskazanych w niej celach, w tym do profilowania, prosimy o wyłącznie cookies w przeglądarce lub opuszczenie serwisu. więcej

Akceptuj