Busola menedżera

Firmy, które umieją wykorzystać duże zbiory danych, radzą sobie lepiej niż te, które uważają je za ciężar.

Tylko w 2012 r. na świecie wyprodukowano 1 zettabajt, czyli tryliard bajtów informacji, które zostały zapisane gdzieś na serwerowych farmach. To równoważne np. 120 mld dwugodzinnych filmów HD. Jak wyliczył Oracle, statystyczna międzynarodowa korporacja obsługuje milion klientów na godzinę, a liczba danych, którymi dysponuje, podwaja się co roku. Natomiast według raportu EMC, ich przyrost w małych i średnich firmach jest, co prawda, zdecydowanie niższy w liczbach bezwzględnych, ale bardzo duży w ujęciu procentowym. Jak zatem nie utonąć w cyfrowej powodzi? — Cała nadzieja w zjawisku big data, przez które rozumiemy tendencję do poszukiwania i wykorzystania wartości biznesowej drzemiącej w coraz większych, bardziej różnorodnych i szybko zmieniających się zbiorach danych. Pochodzą one z niezliczonej liczby miejsc, często spoza firmy, z dziedzin, których dotąd nie uważaliśmy za źródła informacji istotnych dla działania przedsiębiorstwa — tłumaczy Patryk Choroś z SAS Institute.

— Aby opisać rzeczywistość, porównać się do innych, zobaczyć tendencje rozwojowe lub spadkowe, biznes posługuje się językiem wskaźników. Niezbędne staje się więc zbieranie danych z różnych miejsc w przedsiębiorstwie i otoczeniu rynkowym. Tylko tak można zbadać, jak działają procesy, jakie są ich koszty i jakie osiągamy wyniki — dodaje Barbara Maciąg, dyrektor biura systemów SAP w spółce Atena Usługi Informatyczne i Finansowe.

Więcej niż raporty

Do niedawna firmy cieszyły się, gdy mogły wyciągać wnioski z danych przechowywanych w systemach ERP i CRM. Dziś analizują także dane niestrukturalne. Przykładem jest tzw. text mining, który polega na znajdowaniu kluczowych fraz i zdań, m.in. w artykułach prasowych, e-mailach, opisach dolegliwości podawanych przez pacjentów, listach motywacyjnych i CV. Inną nowinką, istotną przy podejmowaniu decyzji biznesowych, jest analiza wizerunku firmy lub postrzegania marki w mediach społecznościowych. Wyławianiu pożytecznych informacji z oceanu liczb, statystyk czy opinii służą systemy klasy business intelligence (BI). Ich funkcjonalność obejmuje niemal wszystkie dziedziny przedsiębiorstwa — od ruchu towarów po nadzór nad produkcją czy stanami magazynowymi. Możliwość monitorowania ważnych dla rozwoju firmy procesów — i wykrywania anomalii — wpływa na jakość zarządzania, tym bardziej, jeśli przedsiębiorstwo ma rozproszoną lub rozbudowaną strukturę.

— Menedżerowie chcą wiedzieć coraz więcej i szybciej. Poszukują jednej wersji prawdy dla całej firmy. Rozwiązania business intelligence dają spójny obraz przedsiębiorstwa — twierdzi dyrektor Maciąg. Przedsiębiorcy postrzegają aplikacje BI jako narzędzie do sporządzania raportów. Tymczasem można je porównać do osobistego doradcy menedżera. Bo nie tylko umożliwiają stałą kontrolę stanu firmy, ale też ułatwiają poznawanie tendencji, przynajmniej na najbliższy czas.

— Dzięki statystyce i komputerowym systemom analizy danych zaczęliśmy przewidywać zachowania klientów, np. kto i kiedy zechce zrezygnować z usług firmy. Ta wiedza pozwala optymalizować działania, szczególnie łańcuchy logistyczne, marketing, cenniki usług i produktów — wyjaśnia Patryk Choroś.

Standardy bezpieczeństwa

Danych lawinowo przybywa. Rośnie też liczba potencjalnych zależności między nimi. A i wymagania prawne dotyczące przetwarzania danych zwykłych i wrażliwych są coraz surowsze. Dlatego tradycyjne narzędzia analityczne przestają wystarczać.

— Rozwiązaniem może być zastosowanie zaawansowanych metod z dziedziny sztucznej inteligencji, znanych jako uczenie maszynowe. Przykładami są tzw. drzewa decyzyjne albo sieci neuronowe. Z grubsza chodzi o wydobywanie wartości z dużych i rozbieżnych źródeł danych. Odpowiednie algorytmy pozwalają oprogramowaniu zautomatyzować pozyskiwanie i analizę danych do ulepszania i rozwoju własnego systemu — wyjaśnia Cezary Dmowski, dyrektor techniczny w spółce ITSG. Dzięki tej metodzie — podkreśla dyrektor — firmy mogą rozpoznać i odpowiadać na potrzeby klientów w sposób, o jakim wcześniej nie mogły pomarzyć. Z drugiej strony, stosowanie automatycznych mechanizmów może zapewnić przedsiębiorstwu wymagany poziom zabezpieczeń przetwarzania danych konkretnych osób fizycznych lub prawnych.

Okiem eksperta

Ułatwić życie menedżerom

Donald Farmer

QlikView

Dlaczego firmowych dokumentów nie można przeszukiwać tak szybko jak sieci, korzystając z Google? Dlaczego nie da się wyszukiwać informacji biznesowych tak łatwo jak w Wikipedii? Dlaczego znalezienie nowego raportu jest tak trudne w porównaniu z wyszukiwaniem nowych aplikacji w AppStore? Użytkownicy biznesowi — menedżerowie i specjaliści — są zniecierpliwieni i zmęczeni technologią, która spowalnia ich pracę. Jeśli ktoś oczekuje łatwości użytkowania, dobrej łączności lub możliwości intuicyjnej nawigacji i interpretacji złożonych informacji, powinien pozostać w domu. Prywatny komputer, smartfon, sprzęt do gier, tablet i nagrywarka DVR mają więcej mocy obliczeniowej niż kiedykolwiek wcześniej. W rezultacie nawet dobrze rozwinięte firmy nie mogą porównywać swojej infrastruktury IT do rozwiązań przeznaczonych dla konsumentów. Systemy big data nie zostały zaprojektowane tak, by statystyczny Kowalski sam dokonywał analiz. To musi się zmienić. Użytkownicy nie są specjalistami od danych i nie mają zaawansowanych umiejętności analitycznych. Po prostu chcą połączyć uprzednio niedostępne zasoby big data z dobrze znanymi źródłami informacji, takimi jak systemy CRM czy lokalne arkusze danych. Dać im łatwe w obsłudze narzędzia z dziedziny business intelligence — oto wyzwanie IT na najbliższy czas.

© ℗
Rozpowszechnianie niniejszego artykułu możliwe jest tylko i wyłącznie zgodnie z postanowieniami „Regulaminu korzystania z artykułów prasowych” i po wcześniejszym uiszczeniu należności, zgodnie z cennikiem.

Podpis: Mirosław Konkel

Polecane

Inspiracje Pulsu Biznesu

Puls Biznesu

Puls Inwestora / Busola menedżera