Odmaknite se od nagađanja i pretpostavki

09 jul 2018

Serifa Jäger, direktorka grupe Bisnode Dun & Bradstreet, u svom radu se usredsređuje na to da se globalnim kompanijama omogući donošenje pravih odluka na osnovu tačnih podataka. U intervjuu naglasila je da se kompanije moraju udaljiti od nagađanja i pretpostavki ka bržim i boljim odlukama. Ceo intervju možete pročitati ovde. 

Kakvi su trenutni trendovi u oblasti analize podataka za ostvarivanje poslovnih ciljeva?

Danas su više nego ikada podaci u digitalnom svetu važni. Omogućuju vam da dobijete znatno bolji uvid u kompaniju i tako postanete konkurentniji na međunarodnom tržištu. Analiza podataka danas je u poslovnom procesu najvažnija za donošenje ispravnih poslovnih odluka. Jedan od glavnih procesa za napredovanje pomoću nove tehnologije jesu veštačka inteligencija i primena moderne tehnologije, recimo, mašinskog učenja.

Naši partneri koriste podatke i analizu da odgovore na zahtevna pitanja kako razvijati svoje poslovanje, ko su njihovi strateški partneri, kako zaštititi svoje poslovanje od rizika i kako ostati u skladu s globalnom poslovnom klinom i njenim skrivenim izazovima. Konstatujemo da su kompanije već prihvatile da upravljanje podacima mora biti jedno od njihovih strateških oblasti, i tome već namenjuju više sredstava nego u prošlosti.

 

Poznajemo mnogo slučajeva pametne primene podataka. Kakav primer upotrebe biste naglasili kod kompanija usmerenih na izvoz?

Pomoću primera globalne logističke kompanije mogu da nagalsim kako smo spajanjem najnovije tehnologije i različitih izvora podataka skoro udvostručili kvalitet ciljnog spiska. Efikasnost prodaje smo uvećali obezbeđivanjem unikatnog ciljnog spiska pripremljenog mašinskim učenjem, prediktivnim modelovanjem i upotrebom strukturisanih i nestrukturisanih podataka.

Drugi slučaj je taj gde je kompanija Bisnode podržala globalnu kompaniju prilikom upravljanja i umanjenja rizika lanca snabdevanja. Postigli smo manje poremećaja u lancu snabdevanja, brže prepoznavanje prevara, otkllanjanje sumnjivih dobavljača i, shodno tome, efikasnije poslovanje.

 

Zašto uopšte početi sa prikupljanjem i obelodanjivanjem podataka? Kako znamo koje podatke moramo da prikupljamo?

Podaci i njihova analiza menjaju i druge brojne grane, a kompanije moraju da prilagode pristup tako da on bude zasnovan na podacima ako žele da razumeju svoje poslovanje, poslovno okruženje i njegov potecijal. One kompanije koje budu umele da prepoznaju prilike, preuzeće vodeću ulogu u svojim industrijama. Podacima ne poboljšavaju samo svoje glavne delatnosti, već i razvijaju sasvim nove poslovne modele.

Najvažnije je da se kompanije udaljavaju od nagađanja i pretpostavki ka bržim i boljim odlukama. Istraživanja su pokazala da analiza podataka kompanijama ne donosi samo bolje odluke, već i veću operativnu efikasnost, zadovoljnije klijente i veći profit.

 

Prikupljanje podataka o klijentima, partnerima, rivalima, proizvodima i njihovoj upotrebi je zahtevan proces. Koja oblast je, po vašem mišljenju, najzahtevnija?

Svaka kompanija prikuplja podatke o svom poslovanju i poslovnom okruženju. Uz pretpostavku da ste kao kompanija jasno definisali čiji su podaci najvažniji i koje probleme morate da otklonite, čini se da su postojeći klijenti najlakši deo jer sa njima imate već uspostavljen odnos i informacije o njihovom ponašanju primate direktno od njih. Javne baze podataka vam olakšavaju prikupljanje podataka B2B o rivalima, eventualnim klijentima i drugim učesnicima, važnim za vašu kompaniju.

Uzimajući u obzir GDPR i veću svest o značaju zaštite podataka i privatnosti, čini se da su prikupljanje i obrada podataka o pojedincima najveći izazov koji treba razmatrati s najvećom pažnjom i poštovanjem. U tom pogledu će kompanije koje obezbeđuju zaštitu podataka, privatnost i pregledno prikupljanje i obradu podataka o ličnosti u jezgru svojih strategija podataka, održavati najbolje poslovne odnose.

 

Sa kakvim izazovima se suočavaju preduzeća prilikom uspostavljanja odgovarajućeg poslovnog okruženja za analizu podataka?

Iako je svest u pogledu značaja podataka u minulim godinama veća, prvenstveno kod malih i srednjih preduzeća još uvek primećujemo da neka još nisu svesna prilike. Neophodno je podići svest u kompanijama, što mora biti prioritetni zadatak menadžmenta.

Međutim, i kompanije koje su već uspešno uvele analizu podataka suočavaju se sa izazovima zbog neprestanih promena u tehnologiji i neusaglašenosti podataka. Prelaz dodatno otežava činjenica da brojne organizacije koriste više različitih sistema i različite izvore internih podataka koji međusobno nisu usaglašeni. Analizu podataka uvek treba tretirati kao temelj poslovanja ako želite da postanete kompanija usmerena na podatke.

 

Šta je teže - prikupljati podatke ili ih pravilno analizirati i iz toga izvlačiti zaključke?

Kao što je već pomenuto, glavni korak je definisati koje probleme želimo da rešavamo pomoću podataka i analitičkim pristupima. U vezi s tim važno je definisati izazove i ciljeve; recimo rast prodaje određene usluge ili proizvoda po pojedinim kanalima, orklanjanje smetnji ulancu snabdevanja i slično.

Uz pretpostavku da kompnija dobro poznaje svoje interne podatke, dodatni koraci, recimo dodavanje više podataka, analiza sadržaja i priprema odgovarajućih zaključaka, predstavljaju lak korak.

 

Da li se slažete da kompanija pomoću adekvatne obrade podataka može prilično povećati dodatu vrednost po zaposlenom?

U potpunosti se slažem s izjavom. Činjenica je da se zaposleni pomoću ovog procesa udaljavaju od nagađanja i prepotstavki i zalažu se za brže i bolje odluke kao što sam već navela.

Sama, pritom, vidim odličnu mogućnost za veće angažovanje i jačanje snage zaposlenih u preduzećima.

Podaci su dugo shvatani kao dosadni, ali kada počnemo da šaljemo uvide u poslovanje u različitim oblicima i bojama, postaju veoma zanimljivi. Zaposleni brzo postaju motivisani za još veći uvid i nove prilike. Ovakva su barem moja iskustva s našim klijentima kada se bavimo njihovim zaposlenima.

Prijavite se na našu mailing listu

Newsletter je namenjen svima koji su zainteresovani za članke, analize i predviđanje trendova.