Mimo swojej ogromnej wszechstronności i uniwersalności systemy Big Data nie rozwiążą wszystkich problemów związanych z analizą informacji. Dlatego też przed podjęciem decyzji o rozpoczęciu pilotażowego wdrożenia warto zastanowić się, czy nowe rozwiązania analityczne dostarczą twojej firmie spodziewanej wartości. Pomyśl również nad gronem firm współpracujących przy wdrożeniu, których pomoc pozwoli na przyspieszenie całego projektu.

Każdy menedżer rozważający decyzję o wdrożeniu nowoczesnych rozwiązań analitycznych powinien sobie odpowiedzieć na kilka pytań.

Zobacz również:

• IDC CIO Summit – potencjał drzemiący w algorytmach
• Blaski i cienie AI
• Większa wydajność nie oznacza większego TCO

1. Jaki jest model podejmowania decyzji i kultura organizacyjna w Twojej firmie?

Nowoczesne narzędzia do analizy danych mogą być wykorzystane efektywnie tylko w firmach, gdzie panuje kultura decyzji opartych na faktach i swobodnej wymiany informacji, a hierarchia nie ogranicza ich przepływu. Wbrew pozorom orientacja na dane i fakty nie jest taka powszechna nawet w największych światowych firmach.

Jak wynika z badań "Guts and Gigabytes", przeprowadzonych przez Economist Intelligence Unit na zlecenie PWC, aż 30% menedżerów wyższego szczebla podejmuje decyzje w oparciu o własną intuicję i doświadczenie, kolejne 28% słucha rad innych osób z firmy, a tylko 29% opiera się na danych i ich analizie. Intuicyjny model podejmowania decyzji obowiązujący w firmie może stanowić poważną przeszkodę w implementacji Big Data. Wdrażanie nowych narzędzi analitycznych w firmach, w których nie ma warunków do korzystania z nowej wiedzy, skazuje ich pracowników na coraz większą frustrację. W efekcie jest raczej przepisem na nowy kryzys niż na optymalizację działania.

2. Ilu klientów ma Twoja firma?

Jedną z podstawowych zalet Big Data jest możliwość analizowania zróżnicowanych danych o zachowaniach oraz preferencjach odbiorców towarów i usług. Wykorzystywanie takich narzędzi ma sens przede wszystkim na rynkach masowych. Także w przypadku produktów i usług wykorzystywanych na różne sposoby przez duże i wewnętrznie zróżnicowane grupy użytkowników.

Istnieje szereg różnych obszarów związanych z obsługą klienta, w których można wykorzystać możliwości Big Data. Najbardziej naturalną strefą wydaje się marketing i działania związane z segmentacją klientów, oceną ich preferencji, wyceną długoterminowej wartości klienta bądź optymalizacją cen i procesów obsługi.

Szczególnie interesującym przykładem zastosowania nowoczesnych metod analizy, a także wizualizacji danych jest jeden z globalnych koncernów (źródło: Thomas H. Davenport, "Jak zarządzać danymi w firmie: analityka 3.0"). Zarządza on tysiącami marek sprzedawanych na setkach rynków na całym świecie. Koncern wdrożył systemy analityczne umożliwiające szybkie porównania najważniejszych wskaźników charakteryzujących obrót towarami (wolumen, liczba zamówień, tempo odnawiania zapasów). Udostępnia je na platformie informatycznej dostępnej dla pracowników, a także wyświetla na specjalnych ekranach rozmieszczonych w całej firmie. Wszystko po to, by menedżerowie mogli w każdej chwili i w każdym miejscu wywołać odpowiednią wizualizację danych a na tej podstawie podejmować decyzje dotyczące dostaw i asortymentu towarów.

3. Jak zróżnicowane są rynki, na których działasz?

W nauce o zarządzaniu od co najmniej dwóch dekad można zaobserwować trend polegający na coraz głębszej analizie i segmentacji rynków. Efektem tego jest wprowadzanie bardzo detalicznych opisów i podziałów, które coraz częściej nie odpowiadają realiom biznesowym. Dlatego też przed wdrażaniem rozwiązań, które miałyby pomóc w analizie, warto zastanowić się, na ile faktycznie zróżnicowane jest otoczenie biznesowe firmy. Z nowych możliwości segmentacji rynków pod kątem cech socjospołecznych klientów, a także przyjętych przez nich modeli zachowań szczególnie chętnie korzystają banki. Używają one nowe narzędzia analityczne do odkrycia nieoczywistych wzorców działania klientów i przygotowania spersonalizowanych ofert dla szczegółowo posegregowanych grup klientów.

4. Jak elastyczny jest model działania firmy i jej procesy?

Nowe metody analizy zawsze wiążą się z pewnymi modyfikacjami sposobu funkcjonowania firmy. Dlatego przed podjęciem wysiłku, którego skutkiem mogą być radykalne zmiany, warto zastanowić się, czy firma może sobie pozwolić na przeobrażenia w modelu i procesach. Być może bariery (regulacyjne, kulturowe lub finansowe) nie pozwalają na poważne przekształcenia i czynią nawet najbardziej szczegółową diagnozę... bezużyteczną.

5. Jak zróżnicowane są Twoje zbiory danych?

Kluczowym czynnikiem determinującym sukces analiz Big Data jest ilość i zróżnicowanie danych. Im jest ich więcej, tym sprawniej działają mechanizmy mające łączyć różnorakie źródła i tym lepszych wyników można się spodziewać. Internet i nowoczesne serwisy społecznościowe, dane geolokalizacyjne, bądź tzw. analiza sentymentu, czyli automatyczna ocena nastawienia emocjonalnego autora komunikatu (wpisu na forum, rozmówcy infolinii), są nieskończonym źródłem informacji. Można wykorzystać w celach biznesowych.

Oczywiście, do stawiania podstawowych hipotez nie potrzeba baz z milionami zapisów. Jednak dopiero przy analizie tak dużych zbiorów danych uwidaczniają się wszystkie unikalne zalety Big Data. Właśnie w taki sposób z rozwiązań Big Data korzysta jeden z globalnych banków (źródło: Thomas H. Davenport, "Jak zarządzać danymi w firmie: analityka 3.0"). W czasie w czasie rzeczywistym przetwarza on ogromne zbiory danych (finansowych, produktowych, klienckich, informacje ekonomiczne, sprawozdania finansowe składane w amerykańskiej Komisji Papierów Wartościowych i Giełd, prospekty emisyjne papierów wartościowych, informacje publikowane przez agencje prasowe i portale oraz treści z mediów społecznościowych). Celem analizy jest możliwość dostarczenia nowych bezpiecznych usług dostosowanych do wymagań bankowości elektronicznej. Zastosowanie Big Data ma przyspieszać proces podejmowania decyzji i pomagać w identyfikowaniu szans rynkowych. Ma również identyfikować możliwe zagrożenia oraz rozpatrywać alternatywne scenariusze biznesowe dopasowane do banku i klientów.

Wskazówka

Potencjał innowacyjny Big Data jest na tyle duży, że czyni pytanie o to, czy wdrażać nowe rozwiązania analityczne, bezzasadnym. Równocześnie jednak koszty organizacyjne wynikające z pełnego wprowadzenia w firmie tego typu systemów są na tyle duże, że decyzja o implementacji musi być podjęta w odpowiednim momencie. Musi zostać poprzedzona pogłębioną refleksją o potencjale samej organizacji oraz jej kompetencjach technologicznych, menedżerskich i merytorycznych.

Czytaj więcej na ten temat.