Analiza danych w biznesie
Obecnie dane stanowią o przewadze konkurencyjnej firmy. Szczególnie firmy opartej na wiedzy. Dane są wplecione w każdy sektor i funkcję w gospodarce. Podobnie jak inne podstawowe czynniki produkcji, takie jak aktywa trwałe i kapitał ludzki, znaczna część nowoczesnej działalności gospodarczej po prostu nie mogłaby się bez nich odbyć. Wykorzystanie danych - dużych zbiorów danych, które można łączyć i analizować w celu dostrzeżenia wzorców i podejmowania lepszych decyzji – jest podstawą konkurencji i wzrostu dla firm, zwiększając produktywność i tworząc znaczącą wartość dla gospodarki poprzez redukcję marnotrawstwa i podnoszenie jakości produktów i usług.
Do tej pory potok danych zalewający nasz świat był zjawiskiem, które prawdopodobnie ekscytowało tylko kilku maniaków danych.
Historia trendów w inwestycjach i innowacjach IT oraz ich wpływ na konkurencyjność i produktywność zdecydowanie sugerują, że dane mogą mieć podobny wpływ, a mianowicie zdolność do zmiany naszego życia. Te same warunki wstępne, które pozwoliły poprzednim falom innowacji opartych na technologiach informatycznych zwiększyć produktywność, tj. innowacje technologiczne, po których nastąpiło przyjęcie uzupełniających innowacji w zakresie zarządzania, istnieją w przypadku danych w firmie i spodziewamy się, że dostawcy technologii analizy danych i zaawansowanych możliwości analitycznych będą mieli co najmniej tak duży wpływ na produktywność, jak dostawcy technologii.
Wszystkie firmy muszą poważnie potraktować dane i ich potencjał do tworzenia wartości, jeśli chcą być konkurencyjne. Na przykład, niektórzy detaliści wykorzystujący Dane widzą potencjał do zwiększenia swoich marż operacyjnych o 60 procent.
Dane to nowa przewaga konkurencyjna
Wykorzystanie danych staje się kluczowym sposobem, w jaki wiodące firmy osiągają lepsze wyniki niż ich konkurenci. W większości branż zarówno konkurenci o ugruntowanej pozycji, jak i nowi gracze będą wykorzystywać strategie oparte na danych do wprowadzania innowacji, konkurowania i zdobywania wartości. W opiece zdrowotnej pionierzy danych analizują wyniki zdrowotne farmaceutów, gdy były one powszechnie przepisywane, i odkrywają korzyści i zagrożenia, które nie były widoczne podczas z konieczności bardziej ograniczonych badań klinicznych. Pierwsi użytkownicy danych pobierają je z czujników wbudowanych w produkty, od zabawek dla dzieci po towary przemysłowe, aby określić, w jaki sposób produkty te są faktycznie wykorzystywane w świecie rzeczywistym. Taka wiedza jest następnie wykorzystywana do tworzenia nowych ofert usług i projektowania przyszłych produktów
Wykorzystanie danych w biznesie pomoże stworzyć nowe możliwości rozwoju i zupełnie nowe kategorie firm, takie jak te, które agregują i analizują dane branżowe. Wiele z nich to firmy, które znajdują się w środku dużych przepływów informacji, gdzie dane o produktach i usługach, nabywcach i dostawcach, preferencjach i zamiarach konsumentów mogą być przechwytywane i analizowane. Myślący przyszłościowo liderzy we wszystkich sektorach powinni zacząć agresywnie budować możliwości swoich firm w zakresie wykorzystanie danych w biznesie.
Oprócz samej skali wykorzystania danych w biznesie, ważny jest również charakter danych w czasie rzeczywistym i ich wysoka częstotliwość. Możliwość natychmiastowego oszacowania wskaźników, takich jak zaufanie konsumentów, co wcześniej można było zrobić tylko retrospektywnie, staje się coraz szerzej stosowane, dodając znaczną moc do przewidywania. Podobnie, wysoka częstotliwość danych pozwala użytkownikom testować teorie w czasie zbliżonym do rzeczywistego i na poziomie, który nigdy wcześniej nie był możliwy.
Dane to nowa przewaga konkurencyjna. Szeroko stosowane sposoby wykorzystania dużych zbiorów danych.
Sposoby wykorzystania danych w biznesie
- Wykorzystanie danych w biznesie może odblokować znaczącą wartość poprzez zapewnienie przejrzystości informacji. Istnieje znaczna ilość informacji, które nie zostały jeszcze przechwycone w formie cyfrowej, np. dane, które są na papierze lub nie są łatwo dostępne i wyszukiwane za pośrednictwem sieci. Wile wysiłku w niektórych grupach pracowników wiedzy polega na wyszukiwaniu danych, a następnie przenoszeniu ich do innej (czasem wirtualnej) lokalizacji. Wysiłek ten stanowi znaczące źródło nieefektywności.
- W miarę jak firmy tworzą i przechowują więcej danych transakcyjnych w formie cyfrowej, mogą gromadzić dokładniejsze i bardziej szczegółowe informacje na temat wydajności, od zapasów produktów po popularne artykuły w bazie wiedzy, a tym samym ujawniać zmienność i zwiększać wydajność. W rzeczywistości niektóre wiodące firmy wykorzystują swoją zdolność do gromadzenia i analizowania dużych zbiorów danych do przeprowadzania kontrolowanych eksperymentów w celu podejmowania lepszych decyzji zarządczych.
- Dane umożliwiają coraz węższą segmentację klientów, a tym samym znacznie bardziej precyzyjne dostosowanie produktów.
- Zaawansowana analityka może znacznie usprawnić proces podejmowania decyzji, zminimalizować ryzyko i odkryć cenne informacje, które w przeciwnym razie pozostałyby ukryte.
- Wykorzystanie danych w biznesie może być użyte do opracowywania produktów i usług nowej generacji. Na przykład producenci wykorzystują dane uzyskane z czujników wbudowanych w produkty do tworzenia innowacyjnych ofert usług posprzedażowych, takich jak proaktywna konserwacja w celu uniknięcia awarii nowych produktów.
Dane to nowa przewaga konkurencyjna. Wartość tworzona przez wykorzystanie danych w firmie
Ale nie tylko firmy i organizacje mogą zyskać na wartości, jaką może stworzyć wykorzystanie danych w biznesie. Konsumenci również mogą odnieść znaczące korzyści. Weźmy na przykład inteligentne wyznaczanie tras z wykorzystaniem informacji o ruchu drogowym w czasie rzeczywistym, które jest jednym z najczęściej wykorzystywanych zastosowań danych o lokalizacji użytkownika. Wraz ze wzrostem penetracji smartfonów i dołączaniem do tych urządzeń bezpłatnych aplikacji nawigacyjnych, wykorzystanie inteligentnych tras istotnie wzrosło.
Wrażliwość w zakresie prywatności i bezpieczeństwa danych to tylko jedna z przeszkód, które firmy muszą pokonać, aby zrealizować korzyści ekonomiczne płynące z dużych zbiorów danych. Jednym z najpilniejszych wyzwań jest znaczny niedobór osób posiadających umiejętności analizowania dużych zbiorów danych.
Istnieje wiele kwestii technologicznych, które należy rozwiązać, aby jak najlepiej wykorzystać duże zbiory danych. Starsze systemy oraz niekompatybilne standardy i formaty często uniemożliwiają integrację danych i zastosowanie bardziej zaawansowanych analiz, które tworzą wartość. Ostatecznie, korzystanie ze zbiorów danych będzie wymagało wykorzystania technologii, od przechowywania i przetwarzania danych po aplikacje analityczne i wizualizacyjne.
Przede wszystkim należy poszerzyć dostęp do danych. Coraz częściej firmy będą musiały uzyskiwać dostęp do danych od stron trzecich, np. partnerów biznesowych lub klientów, i integrować je z własnymi danymi. Kluczową kompetencją dla firm opartych na danych w przyszłości będzie zdolność do tworzenia atrakcyjnych propozycji wartości dla innych, w tym klientów, dostawców, a potencjalnie nawet konkurentów, do udostępniania danych. Jeśli wydaje się mało prawdopodobne, że udostępnianie danych nastąpi pomimo potencjalnych korzyści społecznych (nieprawidłowość w funkcjonowaniu rynku), konieczne może być wkroczenie prawodawców.
Tak długo, jak firmy i rządy rozumieją siłę ukrytą w danych w zapewnianiu wyższej produktywności, lepszej wartości dla klientów i kolejnej fali wzrostu w globalnej gospodarce, powinna istnieć wystarczająco silna zachęta dla nich do zdecydowanego działania w celu przezwyciężenia barier w ich wykorzystaniu. W ten sposób uwolnią drogę do nowej konkurencyjności wśród firm, wyższej wydajności, która umożliwi lepsze usługi, nawet w czasach ograniczonego budżetu. Wykorzystanie danych umożliwi firmom zwiększenie produktywności.
Dane to nowa przewaga konkurencyjna
Era danych może przynieść nowe zasady zarządzania. Zarządy firm odkryły, że minimalna efektywna skala jest kluczowym wyznacznikiem sukcesu firm. Podobnie, przyszłe korzyści konkurencyjne prawdopodobnie przypadną firmom, które mogą nie tylko przechwytywać więcej, lepszych danych, ale także skutecznie wykorzystywać te dane na dużą skalę. Mamy nadzieję, że zastanawiając się nad tymi kwestiami i poniższymi pytaniami, kadra kierownicza będzie w stanie lepiej rozpoznać, w jaki sposób duże zbiory danych mogą zmienić założenia stojące za ich strategiami, a także szybkość i zakres zmian, które są obecnie realizowane.
Co dzieje się w świecie, w którym dane są powszechnie dostępne?
W miarę jak informacje stają się coraz łatwiej dostępne w różnych sektorach, może to zagrozić firmom, które polegały na zastrzeżonych danych jako atutach konkurencyjnych. Na przykład branża nieruchomości handluje w oparciu o asymetrię informacji, taką jak uprzywilejowany dostęp do danych transakcyjnych i ściśle przechowywana wiedza na temat zachowań kupujących w zakresie ofert i zapytań. Pozyskanie obu tych informacji wymaga znacznych nakładów i wysiłku. W ostatnich latach internetowi specjaliści od danych i analiz nieruchomości zaczęli jednak omijać pośredników, umożliwiając kupującym i sprzedającym wymianę poglądów na temat wartości nieruchomości i tworząc równoległe źródła danych o nieruchomościach. Dane o rynku nieruchomości prezentuje portal rynku nieruchomości.
Dane dotyczące kosztów i cen stają się coraz bardziej dostępne w wielu branżach. Kolejnym krokiem w kierunku zastrzeżonych informacji jest gromadzenie przez firmy łatwo dostępnych zdjęć satelitarnych, które po przetworzeniu i przeanalizowaniu zawierają wskazówki dotyczące fizycznych obiektów konkurencji. Satelitarni detektywi zbierają informacje na temat planów ekspansji lub ograniczeń biznesowych, które ujawniają się na podstawie pojemności obiektów, ruchów pojazdów transportowych, liczbie pojazdów na parkingu i podobnych danych.
Dużym wyzwaniem jest fakt, że duże ilości danych gromadzonych przez wiele firm często czają się w "silosach" działów, takich jak badania i rozwój, inżynieria, produkcja lub obsługa klienta - co utrudnia ich wykorzystanie w odpowiednim czasie. Problemem może być również gromadzenie informacji wewnątrz jednostek biznesowych: wiele instytucji finansowych, na przykład, cierpi z powodu własnej niezdolności do dzielenia się danymi pomiędzy różnymi liniami biznesowymi: rynki finansowe, zarządzanie pieniędzmi i udzielanie pożyczek. Często uniemożliwia to tym firmom stworzenie spójnego obrazu poszczególnych klientów lub zrozumienie powiązań między nimi.
Producenci próbują otworzyć zbiory danych: integrują dane z wielu systemów, zapraszają do współpracy wcześniej odizolowane jednostki, a nawet poszukują informacji od zewnętrznych dostawców i klientów w celu współtworzenia produktów. W sektorach zaawansowanej produkcji, takich jak motoryzacja, dostawcy z całego świata wytwarzają tysiące komponentów. Bardziej zintegrowane platformy danych pozwalają firmom i ich partnerom w łańcuchu dostaw na współpracę na etapie projektowania - co ma kluczowe znaczenie dla ostatecznych kosztów produkcji.
Gdybyś mógł przetestować wszystkie decyzje biznesowe, jak zmieniłoby to sposób, w jaki konkurujesz?
Dane dają możliwość podejmowania decyzji w zupełnie inny sposób. Korzystając z kontrolowanych eksperymentów, firmy mogą testować hipotezy i analizować wyniki, aby kierować decyzjami inwestycyjnymi i zmianami operacyjnymi. W efekcie eksperymenty mogą pomóc menedżerom odróżnić związek przyczynowy od zwykłej korelacji, zmniejszając w ten sposób zmienność wyników przy jednoczesnej poprawie wyników finansowych i produktowych.
Eksperymenty mogą przybierać różne formy. Na przykład wiodące firmy internetowe nieustannie testują swoje produkty. W niektórych przypadkach przeznaczają one określoną część odsłon swoich stron internetowych na przeprowadzanie eksperymentów, które ujawniają czynniki wpływające na większe zaangażowanie użytkowników lub wzrost sprzedaży. Firmy sprzedające towary fizyczne również wykorzystują eksperymenty do wspomagania decyzji, ale dane mogą przenieść to podejście na nowy poziom. Na przykład firma oferująca usługi gastronomiczne wyposażyła niektóre restauracje w urządzenia, które zbierają dane operacyjne, śledząc interakcje z klientami, ruch w sklepach i wzorce zamówień. Naukowcy mogą modelować wpływ zmian w menu, projektach restauracji i szkoleniach, między innymi, na produktywność i sprzedaż.
Tam, gdzie takie kontrolowane eksperymenty nie są możliwe, firmy mogą wykorzystać "naturalne" eksperymenty w celu zidentyfikowania źródeł zmienności wydajności. Na przykład jedna z organizacji zebrała dane na temat wielu grup pracowników wykonujących podobną pracę w różnych lokalizacjach. Samo udostępnienie danych zachęciło pracowników do poprawy wydajności.
Jak zmieniłaby się Twoja firma, gdybyś wykorzystał danych do personalizacji w czasie rzeczywistym?
Firmy zorientowane na klienta od dawna wykorzystują dane do segmentacji i targetowania klientów. Dane pozwalają na znaczny krok poza to, co do niedawna było uważane za najnowocześniejsze, umożliwiając personalizację w czasie rzeczywistym. Detaliści nowej generacji będą w stanie śledzić zachowanie poszczególnych klientów na podstawie strumieni kliknięć w internecie, aktualizować ich preferencje i modelować ich prawdopodobne zachowanie w czasie rzeczywistym. Następnie będą w stanie rozpoznać, kiedy klienci są bliscy podjęcia decyzji o zakupie i nakłonić ich do sfinalizowania transakcji, łącząc preferowane produkty z korzyściami płynącymi z programu nagród. Takie targetowanie w czasie rzeczywistym, które wykorzystywałoby również dane z programu nagród sprzedawców, zwiększy zakupy produktów o wyższej marży przez najbardziej wartościowych klientów.
Handel detaliczny jest oczywistą branżą dla personalizacji opartej na danych, ponieważ ilość i jakość danych dostępnych z zakupów internetowych, rozmów w sieciach społecznościowych, a ostatnio z interakcji smartfonów w zależności od lokalizacji, gwałtownie wzrosła. Jednak inne sektory również mogą skorzystać z nowych zastosowań danych, wraz z rosnącym wyrafinowaniem narzędzi analitycznych do dzielenia klientów na bardziej odkrywcze mikrosegmenty.
W jaki sposób dane mogą wspierać sposób podejmowania decyzji?
Dane rozszerzają możliwe obszary zastosowań algorytmów i analizy maszynowej. Na przykład w zakładach produkcyjnych algorytmy analizują dane z czujników na liniach produkcyjnych, tworząc samoregulujące się procesy, które ograniczają ilość odpadów, pozwalają uniknąć kosztownych (a czasem niebezpiecznych) interwencji człowieka i ostatecznie zwiększają wydajność. Na zaawansowanych obszarach firmy przyrządy nieustannie odczytują dane na temat stanu urządzeń technicznych. Informacje te są analizowane przez serwery, które przekazują swoje wyniki do centrów operacyjnych w czasie rzeczywistym, które dostosowują procesy produkcyjne w celu optymalizacji produkcji i zminimalizowania przestojów.
Produkty, od ekspresów do kawy, poprzez kopiarki po silniki odrzutowe, mogą teraz generować strumienie danych, które śledzą ich wykorzystanie. Producenci mogą analizować napływające dane i w niektórych przypadkach automatycznie usuwać usterki oprogramowania lub wysyłać przedstawicieli serwisu w celu naprawy. Niektórzy dostawcy sprzętu komputerowego gromadzą i analizują dane w celu planowania napraw zapobiegawczych, zanim awarie zakłócą działalność klientów. Dane mogą być również wykorzystywane do wdrażania zmian w produktach, które zapobiegają przyszłym problemom lub zapewniają dane wejściowe dotyczące użytkowania przez klientów, które informują o ofertach nowej generacji.
Ostatecznym rezultatem jest poprawa wydajności, lepsze zarządzanie ryzykiem i możliwość odkrycia informacji, które w przeciwnym razie pozostałyby ukryte. Wraz ze spadkiem cen czujników, urządzeń komunikacyjnych i oprogramowania analitycznego, coraz więcej firm będzie dołączać do tej rewolucji w zarządzaniu.
Czy można stworzyć nowy model biznesowy oparty na danych?
Dane tworzą nowe kategorie firm, które przyjmują modele biznesowe oparte na informacjach. Wiele z tych firm odgrywa role pośredników w łańcuchach wartości, w których generują cenne dane generowane przez transakcje biznesowe. Na przykład jedna z firm transportowych zauważyła, że w trakcie prowadzenia działalności gromadzi ogromne ilości informacji na temat globalnych przesyłek produktów. Wyczuwając okazję, stworzyła jednostkę, która sprzedaje dane w celu uzupełnienia prognoz biznesowych i ekonomicznych.
