Jak właściwe zarządzanie danymi może wpływa na wydajność przedsiębiorstwa?

Jedna z najciekawszych historii o zarządzaniu danymi, opowiada o wściekłym ojcu, który urządził karczemną awanturę sieci handlowej Target. Jego nastoletnia córka zaczęła otrzymywać oferty dedykowane kobietom w ciąży. Ponieważ córka, według relacji ojca, była w wieku predysponującym bardziej do czytania książek dla nastolatek niż literatury dla młodych mam, zażądano od sieci kompleksowych przeprosin. Jakież było zdziwienie wszystkich, że to jednak Target miał rację, a nie krewki ojciec. Analiza danych behawioralnych dotyczących zachowań zakupowych dziewczyny, wskazały ją jako insight kobiet w ciąży. Algorytmy wskazały, że jeżeli kobieta kupuje witaminy, maść na rozstępy i niebieski pled to w 90% spodziewa się dziecka. I w tym konkretnym przypadku, ku zaskoczeniu rodziny, zarządzanie danymi okazało się skuteczniejsze niż ojcowskie przekonania.

 Efektywne zarządzanie danymi

Od ponad dwóch dekad zbieranie, analizowanie i zarządzanie danymi w organizacji, staje się jednym z kluczowych elementów rozwoju strategii. Ale już od lat 70-tych XX wieku, sieci handlowe pozyskiwały informacje wynikające ze skanowania cen produktów. Rozwój systemów komputerowych, oprogramowania statystycznego i analitycznego oraz radykalny spadek ich cen, powoduje, że data management stał się dostępny w zasadzie w każdej firmie. O ile sto lat temu wiedza na temat zachowań klientów, procesów sprzedaży czy rotacji towarów, tkwiła jedynie w głowie właściciela czy sprzedawcy, o tyle dzisiaj zaawansowane systemy sztucznej inteligencji potrafią w wyjątkowy sposób zadbać o wydajność przedsiębiorstwa.

Data management

 Podstawowy proces związany z zarządzaniem danymi koncentruje się na sposobach ich pozyskiwania, przetwarzania i analizowania. Przedsiębiorstwa posiadają bardzo dużo punktów styku, z których pozyskują informacje. Stąd istotne jest w tym przypadku podejście hybrydowe, umożliwiające uporządkowanie informacji pochodzących z różnych miejsc, urządzeń, systemów operacyjnych czy aplikacji. Źródłami danych są informacje transakcyjne, zarówno z klasycznych kanałów sprzedaży, jak i e-commerce, informacje z mediów społecznościowych, centrów obsługi klienta, zapytań ofertowych, danych finansowych i wielu innych. Szczególną rolę pełnią dziś dane ze źródeł urządzeń mobilnych, z których transfer informacji jest szczególnie cenny. Zarządzanie danymi w organizacji zmieniło sposób kierowania nią. Współcześnie określane są jako „data-driven organisation” czyli przedsiębiorstwa, w których efekty działania związane są z rzetelną analizą informacji, a nie jedynie doświadczeniem czy intuicją zarządzających. Ewolucja technologii informatycznych umożliwiła stworzenie tzw. III platformy ICT, nazywanej SMAC (Social, Mobile, Analytics, Cloud), tworzącej razem z technologią IoT (Internet of Things), kompleksowy ekosystem rozwiązań informatycznych współczesnych przedsiębiorstw.

 Wydajność przedsiębiorstwa ponad wszystko

W praktyce właściwe zarządzanie danymi i ich wykorzystanie stanowiło rewolucję w postrzeganiu sposobów kierowania. Zarządzanie wiedzą upowszechniło się w latach 90-tych XX wieku w wyniku rozwoju SMAC oraz wzrostu konkurencji rynkowej. Rosnąca cyfryzacja przedsiębiorstw, szczególnie w kontekście szerokiej dostępności szerokopasmowego Internetu czy rozwoju 5G będzie wpływać bezpośrednio na ilość i charakter pozyskiwanych danych. Data management to z kolei informacje niezbędne dla algorytmów sztucznej inteligencji (AI), która umożliwia bardziej racjonalne podejmowanie decyzji biznesowych. Dla każdej organizacji, w której trwa nieustanna walka o wydajność jest to szczególna wartość. Niemniej AI w wymiarze decyzyjnym nie jest w stanie zastąpić człowieka, natomiast pozwala na błyskawiczne, precyzyjne i wielowymiarowe porządkowanie dużych ilości danych oraz wskazywanie konkretnych korelacji (tak jak w sieci Target: maść na rozstępy, witaminy, niebieski pled oznaczało wysokie prawdopodobieństwo macierzyństwa). Zarządzanie danymi w przedsiębiorstwie, stało się bardzo konkretnym zasobem wartości niematerialnych dla marki firmy lub jej produktów. Wiedza o klientach, ich zachowaniach i dane behawioralne to jedne z najcenniejszych zasobów współczesnej organizacji.  Zarządzanie danymi w organizacji wpływa jednoznacznie na poprawę jej szybkości i elastyczności działania czy poprawia umiejętność obserwacji i analizowania otoczenia rynkowego. Niemniej najważniejsze są dwa kluczowe elementy, to zdolność wczesnego diagnozowania sygnałów rynkowych i reagowania na nie oraz umiejętność szybkiego wdrażania nowych rozwiązań opartych na wiedzy i osiąganiu dzięki temu korzyści rynkowych.

 Przyszłość to dane

Reasumując, każda organizacja zwiększa prawdopodobieństwo sukcesu, gdy jest w stanie wiedzieć więcej o klientach niż konkurenci oraz ma możliwość wprowadzenia nowej lub lepiej zmodyfikowanej marki, szybciej niż inni. Dlatego nowe procesy biznesowe wymagają nie tylko szybkości działania, ale i analizowania danych, które są przede wszystkim wiarygodne. Czas podejmowania decyzji biznesowych w oparciu jedynie o deklaratywność klientów, powoli odchodzi do lamusa. Według zróżnicowanych badań 1/3 zarządów największych, wiodących firm światowych, uważa że ich przychody w ciągu najbliższych lat będą zagrożone w wyniku tzw. digital disruptions – pojawienie się nagle nowych technologii lub modeli biznesowych, które wpłyną szybko i bezpośrednio na obecny model działania tych firm i oferowaną wartość na rynku (raport IDC “Worldwide IT Industry Predictions: Leading Digital Transformation to Scale”). Dziś świat biznesu jest obszarem o wiele bardziej złożonym i zmiennym, opisywanym akronimem VUCA. Oznacza to dynamikę zmian i ich katalizatory (Volatility), dla których brak jednoznacznych, przewidywalnych wzorców. Brak przewidywalności zaistnienia określonych zdarzeń wraz z niską świadomością i brakiem zrozumienia występujących sytuacji (Uncertainty), złożoność i współzależność zjawisk wraz z brakiem usystematyzowanej wiedzy pozwalającej na wiarygodne planowanie działań (Complexity) oraz niejednoznaczność i brak jednej interpretacji zjawisk wraz z ryzykiem błędnie odczytywanych warunków i relacji przyczynowo-skutkowych (Ambiguity). W warunkach bardzo silnej konkurencyjności, podczas cyfrowej transformacji, często stare modele kierowania zawodzą, a stabilność i przewidywalność działań umożliwia profesjonalne zarządzanie danymi w organizacji, kierującej się analizą kluczowych informacji.