Didieji duomenys – smulkiųjų koziris prieš milžinus

Kaip prognozuoja „Forrester“, šiais metais didieji duomenys taps kaip niekad svarbūs, nes vis daugiau bendrovių juos pasitelks verslo problemų sprendimui.

Iki šiol didieji duomenys daugeliui siejosi tik su stambiomis korporacijomis, tačiau situacija pasikeitė. Jiems apdoroti ir suprasti reikalingi įrankiai persikėlė į debesis ir nebereikalauja galingų IT resursų ar didelių investicijų. Todėl jų sutelktos įžvalgos smulkiesiems tampa papildomu arkliuku konkurencinėje kovoje su didelėmis bendrovėmis. Tačiau norint įžvalgas išvysti bendrovėms reikia atlikti tam tikrus namų darbus.

Kaip rodo „Microsoft“ užsakymu „IpsosMori“ atliktas Europos smulkiųjų ir vidutinių bendrovių tyrimas, daugiau nei trečdalis (35 proc.) apklaustųjų įmonių darbuotojų teigia, kad jų bendrovės ateityje ketina investuoti į duomenų analitiką. Tiesa, jos turės pereiti keturis etapus, kol galės pasigirti, jog didžiuosius duomenis analizuoja efektyviai.

Pirmajame etape, kuris dar vadinamas „pavienių duomenų etapu“, duomenys dažniau kaupiami, o panaudojami tik retkarčiais. Antrajame etape prasideda duomenų gavyba (angl. mining), kai įmonės seka informaciją apie įvairius savo verslo aspektus, tačiau veiksmai nėra sisteminami, neatsiranda nei modelių, nei įžvalgų. Trečioje fazėje duomenys jau virsta naudinga informacija, pateikia įžvalgas, lemiančias vienokius ar kitokius sprendimus bendrovėje. Paskutiniame etape pasiekiama duomenų analitikos viršūnė, kai bendrovės verčia augančius duomenų kiekius į įžvalgas, kurios atskleidžia tendencijas ir skatina organizacijos augimą.

Žengiant per šiuos keturis etapus organizacijoje gimsta duomenų analitika paremta kultūra. Visų pirma, tai supratimas, jog duomenys ir gaunamos įžvalgos yra naudingos visiems įmonės lygmenims, pradedant atskirais darbuotojais, baigiant padaliniais. Šiai ideologijai prigijus organizacijoje, darbuotojams prireikia įgūdžių suprasti ką sako duomenys ir supratimo, kur ir kokiais būdais panaudoti šias įžvalgas. Šį įgūdį „Gartner“ vadina kritiniu Europos smulkiam ir vidutiniam verslui, siekiant tapti visiškai skaitmenizuotu ir moderniu.

Susitvarkę su infrastruktūra ir duomenų kultūros įvedimu organizacijos viduje, smulkieji gali tikėtis trijų naudų. Pirmoji – didesnis greitis priimant teisingus sprendimus įvairiais klausimais. Tokiais atvejais duomenų analitikos sistemos padeda suprasti, kodėl rinkoje ar bendrovėje dedasi vienoki ar kitokie dalykai ir svarbiausia – tai pavaizduoja vaizdžiai.Antroji nauda: didieji duomenyspadeda gerinti santykius su klientais.Jie atskleidžia pirkėjų tendencijas, poreikius, kokios akcijos veikia ir kokiais būdais užmegzti ilgalaikius, lojalumu grįstus santykius. Trečia, duomenų analitika didina komandos produktyvumą, nes leidžia analizuoti ir suprasti, kokiomis sąlygomis ir kada verčiau dirbti individualiai ar grupėse.

Tiesa, daugiau neipusė apklaustų smulkių ir vidutinių įmonių darbuotojų Europoje (53 proc.) teigia, kad jų organizacijoje nėra žmogaus, atsakingo už duomenų analitiką. Dar įdomiau, jog 88 proc. respondentų manymu, per artimiausius metus jų darbovietė tokio specialisto neieškos. Panašius duomenis rodo ir šių metų vasarį Lietuvoje atliktas smulkiųjų tyrimas:mūsų įmonės didžiausiais iššūkiais ateityje laiko reikiamų įgūdžių užtikrinimą. Taip teigė 56 proc. respondentų. Tai reiškia, kad tiek Lietuvos, tiek Europos smulkiems ir vidutiniams verslams vis dar trūksta žinių, kaip tinkamai analizuoti, valdyti didžiuosius duomenis ir ilgainiui integruoti šiuos procesus savo naudai.

Realybė tokia, kad mūsų smulkus ir vidutinis verslas norės ir imsis mokytis tik supratę, kad juos supančių duomenų perteklius yra ne galvos skausmas, o neapdirbta žaliava, galinti padėti įgyti konkurencinį pranašumą. Tačiau to ilgai laukti greičiausiai neteks – neseniai KTU pradėjo rengti didžiųjų duomenų analitikus, o ir turime ko pasimokyti iš Lietuvos smulkiųjų.

Pavyzdžiui, vietos duomenų analitikos bendrovė „Exacaster“ siūlo automatinius išmanios rinkodaros sprendimus, kurie lenkia didžiųjų pasaulio bendrovių turimas galimybes. Jie, pasitelkę didžiuosius duomenis, gali nustatyti kokios prekės nuolaidą verčiau siūlyti klientams; kokį telefono modelį įtraukti į pasiūlymą, siūlant pratęsti sutartį ar net kuriems klientams reikėtų skirti daugiau dėmesio, nes duomenų analizė rodo, kad jie greitu metu gali nuspręsti palikti bendrovę.Ir visą šią informaciją atskleidžia teisingai pjaustomi didieji duomenys.

Minėta duomenų kultūra šiandien panašias įžvalgas gali padėti gauti kiekvienam smulkiajam verslui – tereikia jiems suteikti galimybę.