Business Analytics — jaką przewagę konkurencyjną daje na rynku?
W dzisiejszym świecie biznesu trudno sobie wyobrazić firmę odnoszącą sukcesy i nie korzystającą z dostępu do danych w celach optymalizacji czy rozwiązywania problemów przedsiębiorstwa. Dane to potężne narzędzie, dzięki któremu planowanie dalszych kroków staje się podparte faktami i nie jest strzałem w ciemno. Trzeba natomiast umieć używać tego narzędzia – a nie jest to najłatwiejsze, jeśli operujemy bardzo dużą ilością danych i nie do końca wiemy, co możemy z nimi zrobić. W tym momencie do akcji wkracza analityka biznesowa (ang. business analytics, nie mylić z business intelligence czy business analysis – o tym powiemy za chwilę). Czym właściwie jest ta dziedzina? W poniższym artykule zajmiemy się rozpracowaniem tego terminu i określeniem konkretnych korzyści, jakie nam daje.
Analityka biznesowa – czym jest?
Analiza danych w przedsiębiorstwie ma różne oblicza – najpopularniejszymi, często mylonymi ze sobą sposobami analizy są business analytics i business intelligence. Zajmiemy się głównie tym pierwszym, jednak przybliżymy także i drugą technikę.
Wspomnieliśmy o business analysis – to wyrażenie ma bardzo podobne brzmienie do business analytics, jednak jest czymś innym, i dobrze znać tę różnicę. Analiza biznesowa przypomina BPD (Business Process Discovery), o którym piszemy w tym artykule, i skupia się na badaniu i zbieraniu informacji co do tego, jak organizacje działają, i jakie mają potrzeby zmiany czy optymalizacji. Po zidentyfikowaniu potrzeb business analysis tworzy plan na wprowadzenie konkretnych rozwiązań i maksymalizację wartości, jaką firma ze sobą niesie.
Wracając do business analytics, używa ona danych przedsiębiorstwa do przewidywania, co może się wydarzyć w przyszłości – do prognozowania prawdopodobnych przyszłych wydarzeń. Identyfikuje trendy i wzory w danych, które pokazują, czemu coś dzieje się teraz, i bada przyszłe możliwe sytuacje – co, jeśli dany trend się utrzyma, co się stanie później (czyli przewiduje) oraz jakie są najlepsze do osiągnięcia wyniki (czyli co trzeba zrobić, żeby te wyniki były jak najbardziej zoptymalizowane, po angielsku możemy nazwać to BPO – Best Possible Outcome). Business analysis potrzebuje wsparcia doświadczonego analityka, który dostrzeże najważniejsze okazje w analizowanych danych i będzie w stanie je wykorzystać, a nie tylko zaraportować, jak to robi business intelligence.
Można powiedzieć, że business intelligence jest swoistą bazą dla analityki biznesowej – zajmuje się tym, co było i co jest teraz, czyli analizuje obecną sytuację na podstawie tych samych danych z przeszłości, co business analytics, skupia się jednak na innym okresie. Wspomniany wcześniej specjalista analityki jest w stanie dołączyć do swojej analizy dane i raporty powstałe dzięki business intelligence i na ich podstawie przewidywać przyszłe zdarzenia. Natomiast same raporty BI bardziej opisują już zaistniałą sytuację (descriptive analytics), niż ją przewidują (predictive analytics).
Jakie są korzyści ze stosowania analityki biznesowej?
Czytając definicję analityki biznesowej można już dostrzec niewątpliwe korzyści płynące z jej stosowania w przedsiębiorstwie, zwłaszcza z wykorzystaniem automatyzacji i cyfryzacji (a także AI i ML). Jest ona kluczowa, jeśli chcemy utrzymać dobrą pozycję na rynku, bo pozwala na podejmowanie bardziej świadomych decyzji biznesowych – decyzji opartych na twardych danych, a nie intuicji, która czasem bywa niestety zawodna. Co niosą za sobą świadomość i wiedza? Na pewno o wiele lepsze zrozumienie rzeczywistości, w której się znajdujemy – identyfikację procesów możliwych do optymalizacji czy automatyzacji, dostrzeżenie nowych możliwości biznesowych i ostatecznie – obniżenie kosztów, ale także lepsze zrozumienie potrzeb klientów firmy czy prognozowanie przychodów w konkretnych sytuacjach, które możemy symulować na podstawie posiadanych danych. To z kolei przekłada się na poprawę ogólnej efektywności organizacji. Wiemy, co może się wydarzyć, i mamy czas na zaplanowanie naszych działań.
Jakie rozwiązania z zakresu analityki biznesowej można wdrożyć w większości przedsiębiorstw?
Jak wspomnieliśmy wyżej, analityka biznesowa najlepiej działa, jeśli nie jest manualna, ale wykorzystuje technologie IT i automatyzację. W dzisiejszych czasach nawet mniejsze przedsiębiorstwa przetwarzają i wykorzystują taką ilość danych, że wręcz niemożliwym staje się przeanalizowanie i zaraportowanie ich wszystkich bez wykorzystania najnowszych technologii automatyzacji – oczywiście jeśli chcemy wykorzystać w pełni potencjał posiadanych informacji i stworzyć konkurencyjny plan na swój biznes.
Co możemy analizować? W zasadzie wszystkie dane, które firma już posiada, nawet jeśli na początku jest to nieświadome. Jeśli sprzedajemy jakiś produkt, to nie wystarczy już tylko stwierdzenie, że klienci chcą lub nie chcą go kupować. Analizujemy mnóstwo innych czynników – na przykład Customer Journey: historię wyszukiwania naszych produktów w sieci, jak klienci zachowują się w mediach społecznościowych, jakie linki czy reklamy klikają i na jak długo odwiedzają naszą stronę www i gdzie poruszają się po tej stronie. Możemy również porównywać ceny konkurencji z naszymi, geolokalizację kupujących, ich opinie. Nie są to oczywiście jedyne obszary, w których możemy wykorzystać business analytics i business intelligence – opcji jest naprawdę bardzo dużo i ciągle pojawiają się nowe źródła danych i pomysły na ich wykorzystanie. Analityka może pomóc nam określić firmowe KPI (Key Performance Indicators) i co zrobić, żeby polepszyć swoje wyniki w ustalonym zakresie; przewidywać, jakich ról i pracowników będziemy potrzebować w przyszłości, co wspomaga procesy rekrutacji; optymalizować trasy i logistyczne rozwiązania (jeśli takich potrzebujemy); działy HR i finansowe również znajdą dla siebie okazje na wykorzystanie analityki biznesowej. Ważne jest ustalenie, w jakim celu potrzebujemy konkretne dane i co możemy z ich pomocą odkryć.
Lepiej podejmowane decyzje na podstawie analiz
Głównym, ogólnym celem wszystkich automatyzacji i wykorzystania analityki biznesowej do przetwarzania danych jest lepsze podejmowanie decyzji w przedsiębiorstwie, co przekłada się zwykle na oszczędności i minimalizowanie kosztów. Nie potrzebujemy analizować czegoś, co nie da nam możliwości na optymalizację naszych działań – dlatego ważne jest świadome spojrzenie na to, co dane nam mogą przekazać, i zdecydowanie, czy nam się to przyda.
W Mindbox mamy przykłady case studies, które pokazują, jak automatyzacja i dobrze przemyślana analityka danych pozwala na przyspieszenie procesów i tym samym optymalizację – czyli, koniec końców, na generowanie oszczędności. Nasz klient Credit Agricole wykorzystał RPA (Robotic Process Automation) do przyspieszenia procesu zbierania i przetwarzania ogromnej ilości danych potrzebnych do podejmowania decyzji kredytowych przez analityków. Dzięki naszemu rozwiązaniu analitycy zostali uwolnieni od rutynowej, manualnej pracy, co przełożyło się na szybsze i dokładniejsze analizy i możliwość przekierowania pracy człowieka w miejsce, które tego naprawdę potrzebowało. Wyeliminowanie pracownika z pewnych części procesu eliminuje również ewentualne błędy ludzkie, dzięki czemu podejmowane decyzje kredytowe są pewne i przyczyniają się do ogólnej efektywności banku.
Posiadanie twardych danych zawsze pomoże nam w podejmowaniu lepszych decyzji. Nawet jeśli na co dzień ufamy swojej intuicji, w biznesie nie jest ona kluczem do sukcesu – musimy spojrzeć na fakty, żeby móc przygotować się na to, co przyniesie przyszłość.
Wpływ ML i AI na analitykę biznesową
Idąc o krok dalej, wykorzystanie AI (Artificial Intelligence) i ML (Machine Learning) pozwala na głębszą analizę większej ilości danych i z wielu źródeł jednocześnie, ponieważ te technologie łatwo ze sobą współpracują. Dzięki temu narzędzia analityczne zapewniają jeszcze dokładniejsze informacje dzięki najnowszym technologiom. Włączenie do procesów automatyzacji (jak wspominaliśmy w przypadku naszego klienta Credit Agricole) i inteligentnego uczenia maszynowego pozwala na uzyskanie świetnych wyników szybciej niż kiedykolwiek – co najważniejsze, wyniki te są oczywiście oparte na danych, które pokazują świat takim, jakim jest. Implementacja AI i ML pozwala na uzyskanie bardzo konkretnych korzyści – możemy zaoszczędzić aż 65% czasu i w procesach pojawia się 95% mniej błędów niż wcześniej.
Jeśli jesteś ciekawy, jakie korzyści może przynieść analityka biznesowa w połączeniu z AI i ML w Waszej organizacji – napisz do nas!
Porozmawiajmy!
a my pomożemy Ci wdrożyć najnowsze rozwiązania!
Podobne wpisy:
Zrobotyzowana automatyzacja procesów w finansach- controlling w procesach RPA
RDA (Zrobotyzowana Automatyzacja Stanowiska Roboczego) – czym jest oraz jak wykorzystać jej potencjał?
Mapa procesów i optymalizacja przed rozpoczęciem automatyzacji: upewnij się, że w pełni rozumiesz każdy krok
Jak obliczyć ROI z RPA? Zwrot z inwestycji po wdrożeniu Robotyzacji Procesów Biznesowych