WYWIAD: Data-Driven Business – moda czy wyzwanie?

3Soft: Jak rozumiesz pojęcie Data-Driven Business?

Przede wszystkim Data-Driven Business, to w moim rozumieniu znacznie więcej niż podejmowanie decyzji na podstawie raportów czy korzystanie z klasycznych systemów BI.
Systemy informatyczne wykorzystywane w przedsiębiorstwach generują i gromadzą dane dotyczące praktycznie każdego obszaru ich działalności – od szczegółów dotyczących klientów, po analizę otoczenia rynkowego. W tych danych tkwi ogromny potencjał biznesowy.
Od lat 90. wykorzystywane są systemy raportowe typu BI (Business Intelligence) wspierające podejmowanie decyzji. Są to jednak systemy oparte na analizie danych historycznych. Koncepcja Data-Driven Business oferuje zupełnie nowe podejście, które odpowiada współczesnym wyzwaniom.
Data-Driven Business polega na analizowaniu danych historycznych, jednak w celu przewidywania przyszłych zdarzeń biznesowych. Dzięki wykorzystaniu zaawansowanych metod statystycznych, Sztucznej Inteligencji i Machine Learning, z wysokim prawdopodobieństwem można identyfikować trendy, przewidywać popyt na poszczególne produkty, optymalizować działania marketingowe i zwiększać sprzedaż poprzez dopasowanie oferty do indywidualnych potrzeb klienta just in time. Jeżeli do tego dodamy automatyzację procesów biznesowych, możemy mówić o transformacji w kierunku przedsiębiorstwa zarządzanego poprzez dane.

Data-Driven Business polega na analizowaniu danych historycznych, jednak w celu przewidywania przyszłych zdarzeń biznesowych. Dzięki wykorzystaniu zaawansowanych metod statystycznych, Sztucznej Inteligencji i Machine Learning, z dużym prawdopodobieństwem można identyfikować trendy, przewidywać popyt na poszczególne produkty, optymalizować działania marketingowe i zwiększać sprzedaż poprzez dopasowanie oferty do indywidualnych potrzeb klienta just in time.

3Soft: Na czym może polegać taka automatyzacja?

Idea automatyzacji procesów biznesowych jest powszechna. Koncepcja Data-Driven Business otwiera jednak nowe możliwości automatyzacji w obszarach zarezerwowanych do tej pory dla departamentów pracujących w modelu: analiza danych historycznych – plan – decyzje ekspertów. Wobec dynamiki rynku oraz mnogości alternatyw dostępnych dla konsumentów, zwłaszcza poprzez Internet, taki model przestaje być efektywny.
Weźmy jako przykład supermarket. Automatyzacja staje się kluczowa, gdy konieczne jest codzienne, optymalne zatowarowanie dziesiątków punktów sprzedaży przy asortymencie sięgającym tysięcy artykułów, w oparciu o najnowsze dane. Pod uwagę możemy brać takie czynniki jak: popyt ustalony na podstawie aktualnych stanów w sklepach i magazynach, możliwości produkcyjne i logistyczne dostawców, aktualne i planowane promocje oraz ich efekt, czy też czynniki kluczowe z perspektywy konsumentów, takie jak pogoda, dzień tygodnia, święta, lokalizacja sklepu, oferta konkurencji.

3Soft: Czy każde przedsiębiorstwo może przejść taką transformację i zacząć działać w oparciu o koncepcję Data-Driven Business?

Elementem koncepcji Data-Driven Business są zaawansowane algorytmy statystyczne, zatem gromadzone przez firmy dane muszą być statystycznie istotne. Oznacza to, że wymagany jest pewien wolumen danych, a dane powinny być kompletne i wysokiej jakości, tak by zawierały poprawne informacje.
Paradoksalnie w niektórych przypadkach problematyczny staje się nadmiar danych. Duże organizacje gromadzą tak wiele danych, często w odseparowanych systemach informatycznych, że wyzwaniem staje się ich powiązanie i znalezienie kontekstu biznesowego. W niektórych koncernach nietrywialne staje się pytanie „ilu mamy klientów?”.
Wprowadzenie koncepcji Data-Driven Business wymaga opracowania strategii zarządzania danymi (Data Management). Współczesne technologie oparte na przykład o platformę Hadoop, pozwalają na korelowanie informacji niezależnie od systemów transakcyjnych. Umożliwia to odejście od kosztownej i obarczonej znacznym ryzykiem biznesowym integracji systemów informatycznych na rzecz budowania równoległego jeziora danych (Data Lake), które staje się swego rodzaju źródłem prawdy w organizacji.
Kluczowe jednak we wdrażaniu koncepcji Data-Driven Business jest według mnie podejście Top Managementu w organizacji. Cała idea opiera się na odchodzeniu od ręcznego sterowania i polegania wyłącznie na wiedzy ekspertów, na rzecz automatycznego podejmowania decyzji przez system informatyczny w oparciu o dane i matematykę. Miejsce intuicji i doświadczenia branżowego zajmują zaawansowane algorytmy statystyczne. Wymaga to mentalnej zmiany i swego rodzaju odwagi.

Kluczowe we wdrażaniu koncepcji Data-Driven Business jest podejście Top Managementu w organizacji. Cała idea opiera się na odchodzeniu od ręcznego sterowania i polegania wyłącznie na wiedzy ekspertów, na rzecz automatycznego podejmowania decyzji przez system informatyczny w oparciu o dane i matematykę. Miejsce intuicji i doświadczenia branżowego zajmują zaawansowane algorytmy statystyczne. Wymaga to mentalnej zmiany i swego rodzaju odwagi.

3Soft: Czy rozpoczęcie procesu wdrażania Data-Driven Business oznacza rewolucję w przedsiębiorstwie?

Raczej ewolucję. Wdrażanie koncepcji Data-Driven Business oparte jest o technologie open source, a hardware, konieczny do gromadzenia i przetwarzania danych, tanieje. W atrakcyjnym kosztowo modelu można więc budować platformy analityczne, równolegle do utrzymywanych systemów informatycznych, które funkcjonują już w przedsiębiorstwie. Automatyzacja procesów powinna przebiegać w sposób kontrolowany, krok po kroku, precyzyjnie mierząc efekty. Oznacza to, że ryzyko biznesowe i technologiczne uruchomienia podejścia Data-Driven Business może być niskie.

3Soft: Na jakie wyzwania powinny się przygotować przedsiębiorstwa chcące wdrożyć koncepcję Data-Driven Business?

Wdrożenie koncepcji Data-Driven Business jest wieloaspektowe. Wymaga identyfikacji szans na poziomie biznesowym, analizy dostępnych i potencjalnie dostępnych danych (Data Management), określenia sposobów automatyzacji procesów (Business Automation) oraz weryfikacji i dostosowania modeli statystycznych do specyficznych uwarunkowań każdego przedsiębiorstwa (Artificial Intelligence). Co więcej, prace przebiegają często crossdepartamentowo, co wymaga przekonania do tej koncepcji osób z różnych działów od sprzedaży i marketingu, po produkcję, zakupy i logistykę.
W moim odczuciu, Data-Driven Business jest koncepcją, do której można dążyć, ale pewnie nigdy się jej w pełni nie osiągnie. Gdy myślę o wdrażaniu Data-Driven Business, myślę raczej o zmierzaniu we właściwym kierunku. Zatem warto zrobić ten pierwszy krok, a za nim kolejne.

W moim odczuciu, Data-Driven Business jest koncepcją, do której można dążyć, ale pewnie nigdy się jej w pełni nie osiągnie. Gdy myślę o wdrażaniu Data-Driven Business, myślę raczej o zmierzaniu we właściwym kierunku. Zatem warto zrobić ten pierwszy krok, a za nim kolejne.

Jak wygląda proces wprowadzania koncepcji Data-Driven Business w życie?

Współpracę z klientami zaczynamy od identyfikacji szans w rozumieniu biznesowym. Definiujemy cele i ograniczenia, zastanawiamy się nad dostępnymi danymi oraz procesami, które mogą podlegać zmianie poprzez automatyzację, uwzględniając realia biznesowe danego przedsiębiorstwa. Inspirujemy i zadajemy pytania, pomagamy określić „co chcemy osiągnąć?”. Na tym etapie, to my jesteśmy stroną aktywną, jednak kluczowe jest ścisłe współdziałanie. Następnie pokazujemy jak będzie przebiegać proces opracowania modeli statystycznych i wykorzystania sztucznej inteligencji, jakie dane będziemy gromadzić i przetwarzać i jak będzie przebiegała automatyzacja.
Pokazujemy, w jaki sposób osiągniemy cele, by klient mógł świadomie podjąć decyzję czy rozpoczyna wyprawę w kierunku Data-Driven Business.

3Soft: Co radzisz przedsiębiorstwom, które chcą zacząć wykorzystywać swoje dane w celu zwiększenia przewagi konkurencyjnej?

Po pierwsze, myślę, że warto zacząć od inspiracji. W otaczającym nas świecie wiele jest już produktów wykorzystujących sztuczną inteligencję do analizy danych i przez to przełomowych. Przykładem może być słuchanie muzyki, oglądanie filmów, kupowanie przez Internet, zamawianie jedzenia do domu. Bardzo często koncepcje, na których bazują, możliwe są do wdrożenia także w innych, nawet odległych biznesowo przedsiębiorstwach.
Po drugie, jednocześnie jestem zwolennikiem strategii zrywania nisko wiszących owoców, a więc realizowania w pierwszej kolejności tych business casów, które przy najmniejszych nakładach i przy niskim ryzyku mogą przynieść największe korzyści. Wbrew pozorom, w kontekście czerpania wartości biznesowej z danych gromadzonych przez firmy, jest ich wciąż wiele.
Po trzecie, skontaktować się z nami 🙂 Pomożemy przekuć inspiracje w konkretne działania. Tak rozumiemy naszą rolę.