Kaip sėkmingas duomenų valdymas padeda optimizuoti verslo procesus? Kodėl duomenis būtina mokėti kritiškai vertinti? Apie duomenų kaupimą, saugojimą ir analitinį jų vertinimą pranešime spaudai įžvalgomis dalijosi JAV programavimo paslaugų įmonės „Devbridge“ Technologijų direktorius Rimantas Benetis ir vyriausioji duomenų analitikė Edita Mačienė.
Padeda verslui veikti efektyviau
Anot R. Benečio, nėra paslaptis, kad verslui kaupiant tikslius duomenis galima daryti daug efektyvesnius strateginius sprendimus.
„Šiais laikais, didelė dalis verslo duomenų yra surenkama automatiškai. Turint duomenis įmonės gali juos panaudoti efektyvinant procesus. Kuo yra tiksliau prognozuojama, tuo
mažiau reikia „apsidrausti“, tai reiškia savalaikius ir teisingus užsakymus, operatyvius reagavimus į įvairiausius ir netikėtus pokyčius bei tikslingą resursų paskirstymą, į didžiausią naudą atnešančias veiklas“, – sako technologijų direktorius.
R. Benečio teigimu, šiuo metu didžiausi įmonės iššūkiai yra nebe surenkamas milžiniškas duomenų kiekis, bet jų pasiekiamumas, kokybė ir „higiena“.
„Kompanijos, supratusios teisingų ir savalaikių duomenų svarbą, jų veiklos efektyvinimui, investuoja į sprendimus, kurie duomenis surenka ir apdoroja realiu laiku.
Tokiems sprendimams vien tik pinigų nebeužtenka, nes reikia keisti pačius įmonių procesus, o tai užima nemažai laiko. Tačiau susidėliojus aiškius procesus ir priėmus sprendimus, įmonės gali ne tik efektyviau veikti, bet ir atrasti naujas galimybes, kurių anksčiau neturėjo“, – akcentuoja R. Benetis.
Lengviau konkuruoti su kitais
R. Benetis įsitikinęs, kad nemažai įmonių šiuo metu jau turi surinkę galybę duomenų, tačiau tik dabar galvoja, kaip būtų galima juos apdoroti.
„Tarp įmonių matome skirtingą brandos lygį. Vienos kompanijos dar tik pradeda visus turimus duomenis sudėti į vieną „krūvą“, tuo tarpu kitos jau turi juos ir „išsivalę“, ir sukatalogavę, ir prieinamą visiems skyriams. Tie, kurie duomenis susitvarkę, jau dabar sėkmingai naudojasi jų teikiamomis įžvalgomis ir daro verslo sprendimus nutaikytus į didžiausią naudą kuriančias sritis. Tokios įžvalgos tampa ir pačiu produktu, kadangi kitos įmonės mielai perka apdorotus duomenis ir analizes. Taigi, įmonės pasitelkusios duomenis tampa pranašesnėmis už konkurentus“, – pabrėžia įmonės technologijų vadovas.
Anot R. Benečio, yra tokių sektorių, kur gebėjimas greitai reaguoti yra kritinis aspektas versle. Kuo greičiau pavyksta atsakyti į užklausas, tuo labiau didėja tikimybė laimėti konkurencinę kovą dėl didžiausių užsakymų.
„Mūsų kliento įmonė, veikianti JAV logistikos srityje, kas kartą susidurdavo su problemomis, kai reikia greitai ir teisingai įkainoti pervežimo paslaugas. Todėl mūsų kurtas technologinis produktas turėjo išspręsti kainos nustatymo problemą bei palengvinti kasdieninį vadybininkų darbą. Anksčiau transporto kompanijos specialistai gavę užklausas, užtrukdavo į jas atsakinėdami net iki dviejų valandų. Reikėdavo ne tik tiksliai apskaičiuoti, krovinio vertę, bet ir atlikti išsamią duomenų analizę. Sukurtas produktas šiandien leidžia vežėjų kompanijoms greitai išanalizuoti surinktą informaciją, palyginti ją su rinkos duomenimis ir pateikti konkurencingas kainas vos per kelias minutes“, – pavyzdį pateikė vadovas.
Gelbsti ir internetinėje rinkodaroje
E. Mačienė pabrėžia, kad agreguoti duomenys gali padėti sekti ir prekių paklausos tendencijas bei stabilumą, taip kompanijoms, pavyzdžiui, yra lengviau suvaldyti likučius sandėlyje. Pridėjus sandėlių tinklo bei logistikos duomenis, galima optimizuoti ir transportavimo išlaidas.
Kompanijų viduje, duomenys gali padėti planuoti darbuotojų užimtumą ir jų poreikį, taip efektyvinant personalo skyriaus veiklą.
„Duomenų naudojimas administravimo, apskaitos ar planavimo tikslais organiškai išsiplėtė ir padeda optimizuoti kompanijų veiklą. Internetinėje rinkodaroje galime analizuoti pirkėjų įpročius, optimizuoti internetinę parduotuvę, taip gerinant vartotojų pirkimo patirtį. Inicijuoti įvairias reklamines kampanijas, siekiant tikslingai pasiūlyti klientui būtent tai, ko jam reikia čia ir dabar. Kalbant apie didžiuosius duomenis, geras pavyzdys galėtų būti efektyvi pagalba klientui rasti reikiamą prekę parduotuvės milžiniškame prekių asortimente. Užtektų vien tik nufotografuoti ieškomą detalę ar daiktą, o į paiešką įkėlus nuotrauką, operatyviai surasti norimą prekę. Tačiau tokiam mechanizmui veikti tiksliai ir efektyviai yra reikalingas didelis kiekis vaizdinių duomenų“, – dalijosi E. Mačienė.
Tinkamų technologijų parinkimas
Anot E. Mačienės, didelio duomenų rinkinio valdymas neapsiriboja konsoliduotomis duomenų saugyklomis (pavyzdžiui, angl. data lakes), kurios geba laikyti įvairaus tipo struktūrizuotus ar nestruktūrizuotus duomenis, todėl čia gelbsti technologiniai sprendimai.
„Didžiųjų duomenų apdorojimui, įsivaizduokime atliekant transformacijas dideliam kiekiui duomenų reikalingi didesni pajėgumai ir savalaikiam duomenų ir jų analizės gavimui naudojamos klasterizuoto duomenų apdorojimo sistemos tokios, kaip „Apache Hadoop“, taip pat įvairūs įrankiai ir paslaugos siūlomos didžiųjų kompiuterijos gigantų, turinčios optimizuotus kešavimo procesus bei suskaidytą duomenų laikymą (angl. Distributed storage), tokios kaip „Apache Hive“, „Azure data factory“, „Databricks“, „AWS lambda“, „dbt“, „Google Big Query“ ir pan“, – vardijo duomenų analitikė.
Duomenis būtina kritiškai įvertinti
E. Mačienė pastebi tendencijas, kai analitinis duomenų vertinimas „išlipa“ iš analitiko rolės rėmų ir tampa daugelio kitų specialistų neatsiejama darbo dalimi, pradedant verslo tikslų išgryninimu, priimant duomenų valdymo strateginius sprendimus, technologinius pasirinkimus, taip pat vertinant išorinius veiksnius, rizikas ir jų įtaką verslui.
„Esant dideliam tempui ir dideliam kiekiui informacijos, ne tik naujienų portaluose, bet ir socialiniuose tinkluose, mus gali pasiekti ir neredaguota bei nebūtinai patikima informacija. Ne visada pasvarstome, ar tai yra tikra informacija, ar šaltinis yra patikimas, galbūt praleidome šios informacijos paneigimą, o galvoje nugulusi informacija jau transformavosi į interpretacijas, prielaidas ir vizijas. Šioje naujoje realybėje portalams tenka didelė našta, kovojant su netikromis naujienomis bei kibernetinėmis atakomis. Tam reikalinga apdoroti labai didelį srautą informacijos ir duomenų. Todėl yra itin svarbu kritiškai rinktis informacijos šaltinius, sekti informacijos nuoseklumą, realistiškumą ir tikslumą, lyginant skirtingus šaltinius“, – teigia analitikė.