Data jsou nová ropa? Ne nutně.
Už léta slýcháme, že data jsou nejcennějším zdrojem moderních podniků.
Firmy investují do systémů ERP, zavádějí CRM, kupují licence na platformy Business Intelligence, budují datové sklady a vytvářejí další reporty. Vydávají stovky tisíc, někdy miliony korun na infrastrukturu, která má pomoci činit lepší rozhodnutí.
Paradox je v tom, že navzdory těmto investicím mnoho organizací stále funguje stejně jako před několika lety;
Obchodník vede vlastní Excel.
Sklad má samostatné přehledy.
Marketing používá jiná data než prodej.
Výroba vykazuje výsledky v dalším systému.
Vedení dostává pět různých reportů z pěti různých zdrojů.
Výsledkem je, že firma má obrovské množství dat, ale velmi málo znalostí.
Problém tedy nespočívá v tom, že podniky mají příliš málo informací. Problém je v tom, že je neumějí propojit a využít.
Data nejsou informace
To je jeden z nejdůležitějších rozdílů, který stojí za pochopení.
Data jsou jednotlivá fakta.
Počet objednávek.
Hodnota faktury.
Stav skladu.
Datum dodání.
Počet reklamací.
Až správné sestavení těchto informací umožňuje vyvodit závěry.
Ještě vyšší úrovní je znalost, tedy schopnost odpovědět na otázku: „Proč se to stalo a co bychom měli udělat dál?“
Právě v této fázi mnoho organizací ustrne na půli cesty.
Co je to Data Silo?
Jedním z největších problémů současných podniků jsou tzv. data silos, tedy datové silo.
Jde o situaci, kdy jsou informace uloženy v různých systémech a nejsou mezi sebou propojené.
Příklad?
ERP systém uchovává informace o objednávkách.
CRM obsahuje historii kontaktů se zákazníkem.
E-shop má data o nákupech.
Marketingová platforma analyzuje kampaně.
Skladový program spravuje stavy.
Každý systém funguje správně.
Problém nastává, když spolu žádný z nich „nemluví“.
Firma má všechny potřebné informace, ale nedokáže vidět úplný obraz.
ERP, CRM, BI... tedy kdo za co odpovídá?
Mnoho lidí používá tyto pojmy zaměnitelně, přestože plní zcela odlišné funkce.
ERP (Enterprise Resource Planning)
Je to systém spravující procesy podniku.
Nejčastěji zahrnuje:
- finance,
- účetnictví,
- sklad,
- výroba,
- nákup,
- logistika,
- personální agenda.
ERP je primárně zodpovědné za běžnou obsluhu procesů.
CRM (Customer Relationship Management)
CRM se soustředí na vztahy se zákazníky.
Umožňuje spravovat:
- leady,
- kontakty,
- nabídky,
- historii spolupráce,
- činnosti obchodníků,
- zákaznický servis.
CRM je zodpovědné za prodejní procesy a budování vztahů.
Datový sklad (Data Warehouse)
Není to další operační systém.
Je to místo, kde jsou data z různých zdrojů shromažďována, uspořádána a připravena pro analýzy.
Díky tomu lze porovnávat informace pocházející z mnoha systémů současně.
Business Intelligence (BI)
BI je zodpovědné za analýzu dat.
Vytváří reporty.
Dashboardy.
KPI ukazatele.
Pomáhá pochopit, co se ve firmě stalo.
Ale samotné BI nevyřeší problém špatné kvality dat ani jejich roztříštěnosti.
Proč mají firmy data, která nevyužívají?
Důvodů je mnoho.
Nejčastěji se setkáváme s několika z nich.
Data jsou rozptýlená
Každé oddělení používá vlastní nástroj.
Neexistuje jediný zdroj pravdy.
Data jsou neúplná
Obchodníci nevyplňují CRM.
Zaměstnanci zapisují část informací mimo systém.
Proces není dodržován.
Data jsou nekonzistentní
Tentýž zákazník figuruje pod několika názvy.
Produkty mají různá označení.
Chybějí standardy.
Data jsou zastaralá
Report ukazuje stav před týdnem.
A rozhodnutí je třeba udělat dnes.
Firma sbírá všechno
To je velmi častá chyba.
Organizace shromažďuje obrovské množství informací jen proto, že „může“. Nikdo je později nevyužije.
Vznikají další reporty.
Další dashboardy.
Další grafy.
A nejdůležitější otázky zůstávají bez odpovědí.
Co je Single Source of Truth?
Je to koncepce, která předpokládá, že firma má jeden důvěryhodný zdroj dat.
To neznamená jeden program.
Znamená to, že nezávisle na místě čtení jsou informace konzistentní.
Pokud byl prodej milion korun, každý report by měl tuto hodnotu ukazovat stejně.
Bez nutnosti přemýšlet, která tabulka je aktuální.
AI problém nepořádku nevyřeší
To je jeden z největších mýtů posledních let.
Firmy často předpokládají, že stačí nasadit umělou inteligenci. - Není to tak.
AI dokáže analyzovat data.
Dokáže odhalit závislosti.
Dokáže předpovídat trendy.
Ale jen tehdy, když dostává data odpovídající kvality.
Pokud organizace má nekonzistentní informace, algoritmy budou analyzovat... nekonzistentní informace.
Vznikne pouze pokročilejší verze chybných závěrů.
Proto se říká: Garbage In, Garbage Out.
AI Analytics - co mění?
Moderní analytika založená na AI dokáže udělat mnohem více než klasické reportování.
Může:
- detekovat netypické chování,
- predikovat prodeje,
- identifikovat zákazníky ohrožené odchodem,
- předpovídat poptávku,
- detekovat anomálie,
- doporučovat kroky,
- automaticky vytvářet souhrny reportů.
To je obrovská změna.
Ale za jedné podmínky.
Firma musí nejprve uspořádat svá data.
Kdy má datový sklad skutečně smysl?
Ne každá firma potřebuje rozsáhlý datový sklad.
Pokud organizace zaměstnává několik lidí a používá jeden systém, může být jeho zavedení neodůvodněné.
Situace se mění, když:
- funguje několik poboček,
- existuje mnoho systémů,
- data pocházejí z různých zdrojů,
- reportování zabírá mnoho hodin,
- vedení potřebuje průřezové analýzy.
V takovém případě se datový sklad často stává základem další digitalizace.
Nejčastější chyby
Největší chybou není nedostatek dat.
Největší chybou je nedostatek strategie.
Firmy často:
- kupují další systémy místo integrace stávajících,
- vytvářejí desítky reportů, které nikdo nepoužívá,
- analyzují vše místo nejdůležitějších ukazatelů,
- nasazují AI bez přípravy dat,
- nemají vlastníky odpovědné za kvalitu dat.
Jak připravit firmu?
Je vhodné začít jednoduchými otázkami.
- Odkud pocházejí naše data?
- Jsou konzistentní?
- Víme, která verze je správná?
- Kdo je zodpovědný za jejich kvalitu?
- Jsou všechny reporty skutečně využívány?
- Pomáhají data dělat rozhodnutí?
Pokud je těžké na část těchto otázek odpovědět, pravděpodobně je vhodné začít urovnáním informací dříve, než organizace zahájí další investice.
Jak to vypadá ve Web24?
V mnoha projektech se ukáže, že největší výzvou není vytvoření nového systému.
Největší výzvou je propojit to, co už existuje.
Integrujeme ERP, CRM, e-shopy, B2B platformy, skladové systémy a dedikované aplikace tak, aby data mohla volně proudit mezi nimi.
Teprve potom lze budovat moderní analytiku, automatizaci procesů nebo řešení založená na umělé inteligenci.
Protože AI nenahradí dobře navrženou datovou architekturu.
Může však plně využít její potenciál.
Shrnutí
Největší hodnotou podniku nejsou data.
Největší hodnotou je schopnost je využít.
Firmy, které umějí propojit informace z mnoha zdrojů, pečovat o jejich kvalitu a proměnit je v praktická obchodní rozhodnutí, získávají výhodu, kterou nelze koupit samotnou licencí na další software.
V světě AI vítězí ne ti, kteří mají nejvíce dat.
Vítězí ti, kteří je umějí využít.
