Duże zbiory danych jako kapitał firmy

Na pytanie, co stanowi dziś największą wartość w biznesie, wielu ekspertów odpowie, że informacja. Ta pożyteczna i uzyskana we właściwym momencie. Informacja – jej jakość, standardy przechowywania oraz umiejętności przetwarzania i analizy danych – stanowi kapitał nie do przecenienia¹. Jest bowiem źródłem wiedzy o klientach, otoczeniu rynkowym, jakości produktów i usług oraz potrzebach rynku. Wszystko zależy jednak od umiejętności zarządzania informacją.

Dzisiejsze technologie pozwalają na łatwe i tanie gromadzenie dużej ilości danych. Dzięki rozwojowi możliwości analitycznych, biznesowi łatwiej zrozumieć historyczne procesy w firmie i wyciągnąć z nich wnioski na przyszłość. Większość zaawansowanych metod analizy danych skupiona jest głównie wokół prognozowania, symulacji procesów biznesowych oraz tworzenia modeli matematycznych pokazujących prawdopodobieństwo wystąpienia różnych zdarzeń w przyszłości.

Informacje na wyciągnięcie ręki

Internet, w tym biznes e-commerce, to naturalne źródło danych o klientach. Korzystają z tego najwięksi gracze, jak Amazon czy eBay, dla których codziennością jest przetwarzanie terabajtów danych o użytkownikach. W eBay 25% pracowników – przeszło 7500 osób – zajmuje się wyłącznie analizą danych.

Zbiory danych pochodzą zarówno z wnętrza organizacji, jak i otoczenia rynkowego. Obie kategorie mogą okazać się równie istotne z perspektywy ich użyteczności. Większość danych rynkowych jest powszechnie dostępna; nie chodzi więc o żadną „tajemną wiedzę”, lecz wszystko to, co współczesny świat wytwarza z samej racji swego funkcjonowania. Tak biznes, jak i każdy z konsumentów, wytwarza każdego dnia mnóstwo danych. Dane wewnętrzne również rosną w szybkim tempie, i to nie tylko z powodu wzrostu organizacji, lecz także nowych rozwiązań IT wdrażanych w organizacjach. Kluczem zatem jest umiejętność ich przetwarzania – zyskanie narzędzi analitycznych adekwatnych do skali biznesu. Najwięcej wartościowych informacji przynoszą transakcje, które dana firma przeprowadza (88% wskazań wśród przedsiębiorców²).

Jak analizować dane?

Dominic Barton, dyrektor zarządzający firmy McKinsey w Londynie, wskazuje na podstawie własnych doświadczeń i badań, że – aby móc w pełni wykorzystywać dane i analitykę – organizacja musi zyskać trzy wzajemnie się wzmacniające kompetencje.

• Po pierwsze, musi umieć typować liczne źródła danych, łączyć je i zarządzać,
• Po drugie, potrzebna jest zdolność budowania zaawansowanych modeli analitycznych do przewidywania wyników i ich optymalizowania,
• Po trzecie i najważniejsze, kadra zarządzająca musi mieć siłę potrzebną do przeprowadzenia takiej transformacji struktur organizacyjnych, aby dane i modele rzeczywiście pomagały w podejmowaniu lepszych decyzji.

Fundamentem tych działań są dwa ważne elementy:

• konkretna strategia używania danych i analityki do prowadzenia walki konkurencyjnej;
• wykorzystywanie odpowiedniej architektury i zdolności technologicznych.

Korzyści z przetwarzania danych

Eksperci firmy Gartner szacują zaś, że w 2015 roku firmy, które tworzą nowoczesne systemy zarządzania informacją wyprzedzą konkurentów w swoich segmentach rynku nawet o 20%.

Gromadzenie danych o klientach to oczywiście nic nowego, niemniej nowe technologie, skala i jakość oraz analiza w czasie rzeczywistym to zjawiska, które dopiero teraz stanowią potężny kapitał³. Potencjał Big Data można sprowadzić do tezy, że jest to działanie w myśl zasady: Zbierajmy wszelkie możliwe dane i szukajmy w nich wzorców i wiedzy. Andrew McAffe, szef działu badań w MIT Center of Digital Business uważa, że Big Data wpisze się jako kolejny przełom w historii ekonomicznej świata. Według badań prowadzonych w ostatnich latach przez MIT, wskaźniki wydajności i rentowności firm, które wprowadzają do swojej działalności operacyjnej wielkie zbiory danych i analitykę, są o 5-6% wyższe niż u pozostałych przedsiębiorstw ⁴.

Wskazówki praktyczne

Dominic Barton z McKinsey oraz David Court (ekspert ds. technik analitycznych z Dallas), dają jasne wskazówki, jak zyskać dzięki gromadzeniu i analizie dużych zbiorów danych ⁵:

1. Liczne źródła danych

Pozyskuj twórczo dane zarówno ze źródeł wewnętrznych (operacyjnych), jak i zewnętrznych (z otoczenia biznesowego). Unowocześniaj architekturę i infrastrukturę informatyczną pod kątem łatwego łączenia danych.

2. Modele zdolne do przewidywania wyników i ich optymalizacji

Koncentruj się na najistotniejszych czynnikach napędzających poprawę wyników. Buduj modele, które umożliwiają wykorzystywanie złożonych danych, ale są łatwe w użyciu.

3. Transformacja struktury organizacyjnej firmy

Twórz proste i zrozumiałe narzędzia dla pracowników pierwszej linii. Odpowiednio modyfikuj procesy i rozwijaj zdolności, aby pracownicy mogli używać tych narzędzi.

1. Więcej: J. Gleick, „Informacja. Bit, wszechświat, rewolucja”. Przeł. G. Siwek. Kraków, 2012

2. Wg raportu IBM „Analytics: The real-world use of big data. How innovative enterprises extract value from uncertain data”

3. Więcej: T. H. Davenport, J. Kim, „Keeping Up with the Quants: Your Guide to Understanding and Using Analytics”, Harvard Business School Press, Boston 2012

4. Big Data: The Management Revolution, HBR, październik 2012

5. Por.: „Making Advanced Analytics Work for You”, Harvard Business Review, Oct.

Ten artykuł dotyczy produktu

Analiza Ruchu Big Data

Przejdź do produktu

Data publikacji: 14.10.2015