Nasze firmy gromadzą ogromne ilości danych opisujących wszystkie aspekty działalności. Potrafimy je przetwarzać na gigantyczną skalę dziesiątków tysięcy zdarzeń na sekundę, inwestujemy w coraz droższe i bardziej zaawansowane technologie oraz specjalistów. Jednak osoby podejmujące decyzje na każdym szczeblu organizacji w dalszym ciągu mają problemy z dotarciem do właściwych informacji...

Thomas Davenport, jeden z największych autorytetów w zakresie innowacji procesów biznesowych i profesor słynnego Babson College, napisał w niedawno opublikowanym artykule1, że mimo iż wiele firm od 10 lat podejmuje trudy transformacji w kierunku data-driven, to jednak wiele (jeśli nie większość) z tych działań jest nieudanych lub bardzo powolnych.

Data-driven organization – to hasło, które od lat jest na ustach wielu osób z kadr zarządzających. Wiele paneli dyskusyjnych, konferencji i artykułów jest poświęconych temu zagadnieniu. Jednak często mamy problem z odpowiedzią, czym jest taka organizacja. Co jest potrzebne, aby móc podążać w tym kierunku, aby dokonać właściwej transformacji? W artykule postaram się przybliżyć temat organizacji, które umieją zbierać właściwe dane, analizować je w odpowiedni sposób, a co za tym idzie, dokonywać bardzo daleko idących zmian – w kulturze, sposobie zarządzania i podejmowania decyzji.

Dlaczego ten kierunek jest dobry?

W podejmowaniu codziennych decyzji, także tych strategicznych, często kierujemy się doświadczeniem i instynktem. Jednak świat, w którym działamy, staje się coraz szybszy i coraz bardziej zmienny. To wymaga od nas nieustannej weryfikacji założeń i oznacza dużo krótszy czas na podjęcie decyzji o zmianie objętego wcześniej kursu.

Jednak, jak to już ujął Marek Aureliusz: „Wszystko, co słyszymy, jest opinią, nie faktem. Wszystko, co widzimy, jest punktem widzenia, nie prawdą”. Słowa mające prawie dwa tysiące lat w dalszym ciągu są bardzo aktualne. Wielokrotnie popadamy w pułapki niezrozumienia całości obrazu danej sytuacji.

Aby pozostać konkurencyjni, musimy być coraz bardziej innowacyjni, coraz lepiej dopasowywać się do zmieniającego się rynku. W najlepszych przypadkach musimy umieć przewidzieć i budować trendy. William Deming, który ma ogromne zasługi na polu nowoczesnych metod zarządzania, powiedział: „Nie wystarczy, abyś robił coś najlepiej, jak potrafisz, musisz wiedzieć, co trzeba zrobić, a następnie wykonać to najlepiej, jak potrafisz”. Zdobycie właściwej wiedzy i umiejętne jej wykorzystanie są kluczowe do naszego działania.

Większość organizacji ma jednak nadal ogromne problemy w tym zakresie. We wspomnianym na wstępie artykule Thomas Davenport odnosi się do niedawno opublikowanego raportu2 przedstawiającego stan transformacji ponad 60 wielkich korporacji, które już od lat inwestują w rozwiązania data-driven (ponad 91% firm). Wyniki niektórych badań na podstawie rozbudowanych ankiet C-Level Executives są alarmujące:

  • 72% ankietowanych twierdzi, że musi jeszcze ukształtować kulturę potrzebną do pracy z danymi,
  • 69% wciąż twierdzi, że nie udało im się stworzyć organizacji data-driven,
  • 53% respondentów twierdzi, że nie traktuje danych jako zasobu biznesowego (!),
  • tylko 31% organizacji opisuje się jako data-driven (!).

Biorąc pod uwagę rozwój technologii, możliwości narzędzi i poziom nakładów organizacji, wyniki tych badań są szokujące i pokazują, jak trudny jest proces transformacji. Tak jak wielkie są możliwości innowacji na tym polu, tak duże jest ryzyko i koszty z nim związane. Co warto wziąć pod uwagę na samym początku?

Składniki potrzebne do transformacji

Dwie główne grupy składników są potrzebne do tego, aby nasza organizacja była data-driven.

Pierwsza grupa to aspekty techniczne:

  • Technologia, która umożliwia nam zbudowanie odpowiednich hurtowni danych – mowa tu o rozbudowanych systemach korporacyjnych, klastrach Big Data lub rozwiązaniach cloudowych, narzędziach do integracji i zarządzaniu dostępem do danych;
  • Nasze dane, które w odpowiedniej i weryfikowalnej jakości musimy umieć zbierać i integrować z różnych systemów;
  • Odpowiednie narzędzia do obróbki i analizy danych oraz możliwości zastosowania algorytmów.

 

Full access available for logged users only. Log in or select best subscription option here..

Log in Order a subscription

Also check

Analiza geoprzestrzenna sieci retail w Alteryx

INFO_19_30.jpg

Analiza geoprzestrzenna sieci sklepów pozwala podjąć decyzje dotyczące lokalizacji kolejnych punktów sprzedażowych na podstawie takich danych jak informacje demograficzne czy o średnich zarobkach. Analiza taka zajmuje jednak dużo czasu, ale narzędzie Alteryx pozwala na proste zautomatyzowanie powtarzalnych zadań.

Read more

Przygotowywanie raportów cyklicznych - jak do tego podejść?

INFO_19_27.jpg

Raporty cykliczne to controllingowa codzienność. Zbieranie danych, przetwarzanie ich na raporty zarządcze oraz ich późniejsza analiza to sekwencja czynności wykonywanych w celu bieżącego monitorowania sytuacji w firmie. Warto ułożyć te czynności w powtarzalne ciągi, bowiem usystematyzowany proces łatwiej nadzorować i realizować. W tym celu warto opracować grupę raportów, które wykonywane regularnie pomogą realizować zadania komórek analitycznych, a tym samym wesprzeć kadrę zarządzającą w podejmowaniu kluczowych decyzji.

Read more

Data driven company. O kierunkach ewolucji systemów informacji zarządczej

INFO_18_29.jpg

Chyba żadna z nowoczesnych koncepcji zarządzania nie jest tak bliska praktykom controllingu jak idea data-driven organization. Umiejętność efektywnego wykorzystania danych może być elementem budowania przewagi konkurencyjnej we wszystkich branżach – również tych uważanych za tradycyjne. Kultura i praktyka pogłębionej analityki biznesowej uwalniające potencjał ukryty w danych nie muszą być domeną liderów gospodarki cyfrowej czy globalnych gigantów. Praktycznie w każdej firmie możliwe jest wdrożenie rozwiązań i narzędzi dostarczających menedżerom obiektywnych, wiarygodnych informacji niezbędnych do codziennego prowadzenia biznesu...

Read more

Current issue

Go to

Partners

Reklama