Největší chyby při využití podnikové analytiky

Zdroj: Pixabay

Mnoho firem používá pokročilé analytické nástroje, ale zdaleka z nich nezískávají jejich maximální možný přínos. Analytika přitom může prostoupit celý podnik, dokáže optimalizovat marketingové kampaně, porozumět preferencím i chování zákazníků i nacházet nové prodejní příležitosti.

John Edwards se v komentáři na InformationWeek soustředí na hlavní chyby, jichž se podniky v souvislosti s využívání analytiky dopouštějí. Nemá na mysli konkrétní software, typy produktů (business analytics, datové sklady apod.) ani technologie jako takové, spíše záležitosti organizace a procesů.

Hlavní chybou je podle něj nedostatečná integrace analytického oddělení do samotného chodu firmy, jejího obchodního oddělení. Analytické oddělení se pak změní na „servis“, který vyřizuje požadavky, asi jako někdo jiný má na starosti třeba tiskárny. To je ale špatně, analytici bývají vysoce kvalifikované lidé, mají sami přicházet s vlastními návrhy, být v centru obchodního oddělení a navrhovat projekty související s transformací podnikání. Měli by dostat prostor a žádá se od nich iniciativní přístup.

Druhý problém souvisí s prvním. Obchodní oddělení často po analyticích chce, aby jen potvrdili jeho už dříve přijatý názor nebo dokonce ospravedlnili už přijaté rozhodnutí. To neznamená, že by se nemělo pracovat s předběžnými hypotézami a ty nechávat testovat, ale samotné rozhodnutí by mělo následovat (je-li to samozřejmě z časových apod. důvodů možné) až po analytice. Navíc analytici by měli mít i volnost, aby si mohli klást i vlastní otázky a z dat docházet i k odpovědím, které po nich původně nikdo nechtěl.

Firmy by měly ve větší míře analytiku využívat i pro „vnitřní audit“, tedy k posouzení toho, jak efektivně fungují jejich procesy nebo různá oddělení. Jsou-li takové nástroje k dispozici, není třeba je omezovat pouze na analýzu chování zákazníků nebo finančních toků, ale neustále rozšiřovat nasazení těchto technologií; zvlášť když díky digitalizaci je k dispozici mnohem větší množství dat (i typů těchto dat) než dříve.

Další otázkou je, v jaké podobě analytická oddělení své výsledky předkládají ostatním (vizualizace a snadná srozumitelnost výstupu by měla být samozřejmostí). Částečně může docházet i k jakémusi zahlcení až okouzlení daty, kdy ve snaze využít všechny možnosti a funkce dojde k velkému množství dalších zajímavých zjištění, návrhů a hypotéz, ale opomene se vyřešit otázku hlavní (tedy vlastně opačný extrém, než problémy zmiňované výše), eventuálně se projekt protahuje a nepodaří se realizovat v původně plánovaném čase.

A nakonec, analytické výstupy nemohou být kvalitnější, než jsou vstupní data. Z toho pak vyplývá i často uváděná doporučení o jednotné správě dat, přístupu k datům pokud možno v reálném čase a bez datových sil, kdy se stejnou sadou dat pracují všechna oddělení podniku. Řízení dat může vyžadovat další investice, ale má-li analytika přinášet očekávané výsledky, takovou podporu vyžaduje.

Exit mobile version