Dátová analytika: čo to je a aký má význam pre firmy?

Analýza dát je jedným z nástrojov, ktorý pomôže zlepšiť fungovanie firmy, zvýšiť predaj či vybrať vhodnú lokalitu na novú prevádzku. Ako môžu firmy využiť potenciál dát, ktoré majú k dispozícii?

O dátach sa hovorí ako o zlate súčasnosti. Rozhodnutia akejkoľvek firmy môžu byť podstatne kvalitnejšie a lepšie, ak sa na ne pozerá optikou objektívnych dát, napríklad o svojich zákazníkoch, ich nákupnom správaní, zvyklostiach. Samotná dátová analýza firmu nespasí a nevyrieši všetky jej problémy, avšak je to dôležitý krok na ceste k lepším výsledkom a menšiemu počtu chybných rozhodnutí.

Väčší dôraz na rozhodovanie na základe dát neznamená, že možno zatracovať biznisovú intuíciu a skúsenosti. Tie stále majú svoje miesto. No rozhodovanie iba na základe pocitov v dnešnom konkurenčnom prostredí už nestačí. Produkty či služby sú často veľmi podobné, na trhu víťazí ten, kto je efektívnejší. Lepším pochopením svojich zákazníkov a biznisu cez dáta, ktoré má firma k dispozícii, dokáže výrazne zefektívniť svoju podnikateľskú činnosť a procesy.

Práca s dátami sa stáva nevyhnutnosťou bez ohľadu na sektor podnikania a vďaka nástupu cloudových technológií sa dátová analýza stáva čoraz dostupnejšou aj pre menšie firmy.

Čo je dátová analýza alebo analytika?

Dátová analýza je proces čistenia, transformovania, modelovania a vyhodnocovania dát (informácií, údajov) s cieľom identifikovania trendov, faktov a ich príčin, inak povedané s cieľom získania užitočnej informácie, ktorá podporí rozhodovanie. Analýza dát pomôže lepšie pochopiť minulosť, kvalitnejšie merať súčasnosť a spresniť predikciu budúcnosti. Analýza a práca s dátami vo všeobecnosti v sebe pritom zahŕňa veľmi široký rozsah činností, od jednoduchého reportingu až po predikcie s pomocou umelej inteligencie. Z nespočetného množstva situácií možno potenciál práce s dátami ilustrovať na niekoľkých príkladoch s hypotetickou firmou Intuícia, s. r. o. (spoločnosť nepracujúca s dátami) a firmou S dátami, s. r. o. (spoločnosť analyzujúca dáta).

  • Spoločnosť Intuícia, s. r. o. posudzuje svoje predajne podľa objemu predaja. Spoločnosť S dátami, s. r. o. má informácie o predajnom potenciáli každej predajne v jednotlivých regiónoch a o využití tohto potenciálu pri zákazníkoch, ktorí navštívili prevádzku, čiže o miere predajnej konverzie. Dokáže tak hodnotiť svojich zamestnancov oveľa adresnejšie a hlavne cielene rozvíjať svoju sieť predajní.
  • Technický helpdesk v spoločnosti Intuícia, s. r. o. iba prijíma telefonáty a rieši vzniknutý problém. V spoločnosti S dátami, s. r. o. je vďaka robotovi priemerný čas hovoru realizovaného operátorom o 30 % kratší, hovory sú následne automaticky analyzované, čím sa identifikujú kľúčové príčiny technických problémov a zároveň sa odhalí priestor na zlepšenie mäkkých zručností operátorov.
  • Ak spoločnosť Intuícia, s. r. o. potrebuje podporiť predaj, umiestni nový billboard na najfrekventovanejšie, a teda aj najdrahšie miesto v meste. Spoločnosť S dátami, s. r. o.. zaznamenáva polohu používateľov svojej aplikácie, vďaka čomu dokáže identifikovať miesta, v ktorých sa jej cieľová skupina najčastejšie pohybuje a umiestni tam svoju vonkajšiu reklamu.
  • Spoločnosť Intuícia, s. r. o. má vo svojom e-shope fixné ceny a v priebehu predajného procesu ponúka preddefinované doplnkové produkty. Spoločnosť S dátami, s. r. o.  analyzuje cenovú senzibilitu, nákupné správanie svojich zákazníkov a aktuálne ceny u konkurencie. Na základe toho dynamicky prispôsobuje vlastnú ponuku na e-shope, ku ktorej zobrazí doplnkové produkty personalizované presne na mieru konkrétnemu zákazníkovi, ktorý si v danom momente prehliada internetovú stránku obchodu. Celý systém sa navyše každým ďalším nákupom sám učí a zdokonaľuje.

Pri práci s dátami netreba rovno začínať s najpokročilejšou analýzou pomocou umelej inteligencie, treba postupovať krok po kroku. Každá firma by mala najskôr zvládnuť základnú prácu s dátami na kvalitnej úrovni, čo následne vytvára dostatočný priestor na aplikáciu pokročilejšej analytiky. No aj z predchádzajúcich príkladov je jasne vidieť, že priestor na lepšiu prácu s dátami je obrovský a takisto sú zjavné jej prínosy, či už budú vo forme efektívnejšieho reportingu, zvýšenia predaja alebo zníženia nákladov vďaka optimalizácii existujúcich procesov.

Fázy procesu dátovej analýzy

Ako každý proces, aj analýza dát sa skladá z niekoľkých na seba nadväzujúcich fáz:

1. Definovanie problému

V prvom kroku je nutné stanoviť, aký problém má pomôcť vyriešiť dátová analýza a na akú otázku hľadá firma odpoveď. Musí ísť o konkrétny, jasne stanovený a merateľný jav.

Napr.:

  • vyhodnotenie potenciálu vybraných lokalít – pri ktorej prevádzke postaviť nabíjaciu stanicu na elektromobily alebo kde postaviť čerpaciu stanicu a pod.
  • optimalizácia procesov - ako skrátiť dobu vyskladňovania tovaru alebo ako zrýchliť vybavovanie objednávok a pod.

2. Určenie hypotézy

Hypotéza je predpoklad, názor, ktorý sa po zavŕšení analýzy buď potvrdí, alebo vyvráti. Určenie hypotézy pomáha nasmerovať analýzu konkrétnym smerom.

Napr.:

  • najvhodnejšia lokalita pre našu novú čerpaciu stanicu je na ulici XY v meste Z, pretože má najlepšie skóre zostavené z veľkosti spádovej oblasti, počtu konkurencie a významných bodov (obchody, športoviská, parkoviská, kancelárie, bytovky) v spádovej oblasti, intenzity premávky a vplyvu na vlastnú existujúcu sieť čerpacích staníc (kanibalizácia vlastnej siete).
  • najvhodnejšia lokalita pre vybudovanie nabíjacej stanice pre elektromobily je pri tejto konkrétnej zo siete našich prevádzok, pretože v meste je veľa nových elektromobilov a v okolí nie je žiadna elektronabíjačka.
  • najčastejšie objednávané kombinácie tovarov sú X a Y. Ak by sme v sklade umiestnili tieto tovary vedľa seba a ku vchodu do skladu, skrátime čas vybavovania objednávok.
Článok pokračuje pod reklamou

3. Stanovenie parametrov merania

Ide o určenie druhu dát, ktoré sú potrebné na vyriešenie problému. Stanoví sa, čo sa bude merať a zároveň ako sa bude merať. Táto fáza je mnohokrát kľúčová, pretože firma môže zistiť, že potrebné dáta jednoducho nemá k dispozícii alebo nie sú k dispozícii v potrebnej kvalite. V tejto situácii závisí na prioritách a očakávanom úžitku z analýzy, či sa firma rozhodne investovať do získania daných dát, alebo vráti proces na začiatok a pokúsi sa uspokojivo predefinovať problém. Každopádne, zvolenie správnych dát a ich kvalita je kľúčovým vstupom pre úspešnosť celého procesu analýzy.

Vo väčších firmách stanovujú parametre merania interní špecialisti, menšia firma zvyčajne nemá inú možnosť.

Napr.:

  • počet hodín nabíjania v rámci jedného dňa pri elektronabíjacej stanici,
  • čas vybavenia objednávky.

4. Zhromažďovanie a ukladanie dát

Ak už sú potrebné dáta k dispozícii, je potrebné správne definovať spôsob ich ukladania. V širšom poňatí tu môžeme hovoriť komplexne o metódach, akými spoločnosť organizuje svoje dáta v interných alebo externých systémoch. Nevyhnutnou podmienkou pritom je, aby boli dáta bezpečne uložené a zároveň ľahko prístupné. S rastúcou bezpečnosťou bude rásť aj cena.

Prečítajte si tiež

Pri spolupráci s externým dodávateľom sa nezabúdajte na túto oblasť pýtať a mať ju aj zmluvne ošetrenú. Ak navyše pracujete s osobnými údajmi, je potrebné riešiť taktiež súlad s pravidlami GDPR.

5. Analýza dát

Táto fáza zahŕňa samotné hľadanie významu a prínosu v zhromaždených dátach. Existuje množstvo techník a nástrojov na analýzu dát, často je v procese analýzy nutné použiť a skombinovať viacero z nich. Tradičnými nástrojmi sú MS Excel alebo MS Access, no v súčasnosti sa do popredia dostávajú sofistikovanejšie nástroje ako Power BI alebo Tableau. Postup do veľkej miery závisí od skutočnosti, či vykonávame analýzu štruktúrovaných dát, alebo neštruktúrovaných dát

6. Interpretácia výsledkov

Akákoľvek analýza dát by nemala žiadny význam bez správnej interpretácie výsledkov. Je nutné sa zamyslieť nad tým, či bola počiatočná hypotéza uspokojivo zodpovedaná, alebo či je nutné sa k niektorým aspektom analýzy vrátiť a pozrieť sa na ne napríklad z iného uhla. Treba byť naozaj dôkladný (napríklad dôsledne rozlišovať medzi kauzalitou a koreláciou), chybná interpretácia záverov aj z kvalitne vykonanej analýzy môže nasmerovať rozhodovanie firmy úplne nesprávnym smerom.

Ak chcete začať pracovať s dátami, je dôležité najskôr identifikovať kľúčové problémy, pri ktorých by dátová analýza mohla pomôcť a následne začať spolupracovať s relevantným expertom. Či bude súčasťou interného tímu, alebo to bude externý dodávateľ, závisí od konkrétnych podmienok firmy a zadania.

Viac podobných článkov nájdete na www.podnikajte.sk


Google Slovensko pomôže s digitalizáciou slovenských firiem

V prvej polovici roka 2020 sa internet ukázal ako záchranné koleso biznisu, preto prichádza program Grow with Google – Pomáhame Slovensku rásť. Pre koho je určený a o čom je?

Nabíjacie stanice pre elektrobicykle: náležitosti ich zavádzania do prevádzky

Aký je postup a náklady, ak chce podnikateľ umožniť zákazníkom nabíjanie elektrobicyklov vo svojej prevádzke? Ako svoje rozhodnutie zaviesť nabíjačku pre e-bicykle hodnotia majitelia podnikov?

Analýza dát pomocou umelej inteligencie a strojového učenia

Čo sú neštruktúrované dáta a akými spôsobmi ich možno analyzovať? Aký prínos môžu mať pre firmu? Ako môže pri tejto analýze aj malá firma využiť strojové učenie či umelú inteligenciu?

Inovácie v nákupnom prostredí: technológie, ktoré zlepšujú zážitok z nákupu

Aké technológie pomáhajú vhodne nastaviť nákupné prostredie v prevádzke? Zariadenia dokážu zistiť pocity zákazníkov či vybrať vhodnú vôňu a hudbu do obchodu.
To najlepšie z Podnikajte.sk do vašej schránky