Úvod do Business Intelligence

Už niekoľko rokov sa na nás z každej strany valia informácie o novom rozšírení Business Intelligence (BI) nástrojov, integráciách predikčných modelov a klusterizácií. Máloktorej firme sa však podarilo úspešne integrovať BI do svojich procesov. Jeden z problémov je, že firmy často nevedia, čo od BI očakávať, a ako takúto transformáciu menežovať. Poďme sa pozrieť na túto problematiku bez zbytočných technických poučiek.

BI v rámci organizácie

Keď sa z pohľadu celej organizácie pozrieme na možné prínosy BI, mohli by sme to znázorniť napríklad takto.

Šípky znázorňujú tok informácií, alebo proces, a štvorčeky zase produkty tohoto toku. A tu prichádzame na hlavný problém úspešnosti implementácie. V anglicku majú idióm, ktorý hovorí: Môžeš dotiahnuť koňa k vode, ale piť ho neprinútiš. Technický konzultanti dokážu perfektne zostrojiť „šípky“ – automatizovať dátové toky, vytvoriť dashboardy a reporty, no hodnota vychádza až z „produktov“ teda z využívania týchto nástrojov v praxi. Poďme sa pozrieť, ako konkrétne tieto procesy môžu vyzerať.

Strategické rozhodnutia

Strategické rozhodnutia sa vo väčšine firiem už teraz dejú na základe dát, no trochu s iným názvoslovím. Finančné výkazy sú asi prvým krokom, kde všetky firmy zbierajú dáta v granulárnej forme (faktúry, účtenky), tieto dáta potom agregujú a na konci majú report, prehľad na čo sa za dané obdobie minuli prostriedky, aký zisk to prinieslo a podobne. Veľkou výhodou finančných dát je, že ich často kontroluje silná autorita, ako daňový úrad. Stojí to síce zdroje, no na oplátku má každá firma prehľad, ako na tom je. Tieto čísla neklamú, a tak ich môže na rozhodovanie použiť či už menežment, alebo investor. Úlohou nasadenia BI je, aby obdobnú kvalitu mali aj ostatné zdroje informácií, a vedeli by sme nie len aké boli príjmy za uplynulý rok, ale napríklad koľko môžeme očakávať ten ďalší.

Prehľad o jednotlivých oddeleniach

Kvalitné dáta sú potrebné nielen pre stanovenie strategických priorít, ale aj na taktické úpravy na nižších priečkach. Na tejto úrovni sa často určujú KPI – Key Performance Indicators, alebo kľúčové ukazovatele výkonu. Transparentnosť pri určovaní a hodnotení výkonu podľa KPI môže zamedziť zbytočnému politikárčeniu, a zároveň dá možnosť zamestnancom pocítiť, že sú súčasťou veľkého kolektívu, kde konečný výsledok záleží aj na ich práci. Okrem KPIs majú však hodnotu aj ostatné dáta, ktoré môžu slúžiť napríklad pre odhad prínosu jednotlivých projektov a ich porovnanie. Projekty, ktoré neprinášajú očakávaný osoh tak môžu zastaviť, a úspešné projekty naopak podporiť.

Každodenná prevádzka

Nemenej dôležité je využívanie dát v každodennej prevádzke. Či už je to využitie atribučného modelu na lepšie rozloženie marketingových nákladov, odhad kedy bude potrebné doniesť novú várku piva, či ktoré potraviny sú pred dobou spotreby a treba ich zlacniť. Je to práve táto úroveň, kde má využitie dát vysokú pridanú hodnotu, no zároveň môže naraziť na odpor v implementácií. Drasticky znižuje čas, ale aj expertízu potrebnú na vykonávanie zasiahnutých pozícií. Je preto dobré mať vopred premyslené možné negatívne dopady na zamestnancov, a proaktívne ich s nimi diskutovať. Akokoľvek dobre vymyslené nástroje stroskotajú, ak narazia na nezáujem alebo nepriateľstvo kľúčových ľudí.

Toto sú všetko súčasti BI, ktoré za vás žiadny BI konzultant alebo špecialista nespraví. Ak však máte dostatočný elán a odhodlanie, môže vám ukazať možné use-casy a zaviesť technické prevedenie, a to na každej úrovni, od každodennej prevádzky až po reporty pre výkonnú radu. Poďme sa pozrieť, ako by mohol vyzerať prvý projekt.

Prvá výzva je identifikovať vhodný projekt. Pred tým, než sa pustíte do výstavby nového dátového skladu, alebo na presun infraštruktúry na cloud, je dobré nájsť si pár menších projektov, z ktorých dokážete ohodnotiť prínos BI v krátkodobom horizonte, ideálne niekoľko mesiacov. Nemusí sa jednať o čisto dátový projekt, môže to byť napríklad projekt, kde vám dáta pomôžu s rozhodovaním. Jeden príklad za všetky.

V transferwise, firme ktorá sa špecializuje na prevod peňazí cez internet. Na začiatku projektu nebola presne stanovená cesta, no cieľom bolo zvýšiť spokojnosť zákazníkov, konkrétne zákazníkov ktorí mali s platformou technický problém, a preto sa s nimi museli spojiť telefonicky. Nasledoval zber dát, ktorý mal za úlohu zistiť aké problémy zákazníci riešili, ako často a koľko času si tieto problémy vyžadovali na strane operátorov. Vyzbrojený dátami sa potom stretli manažéri s operátormi, aby identifikovali quick wins – možné kroky ktoré si vyžadujú malú námahu, a prinášajú rýchly úžitok. Jednou z rýchlych výhier bolo napríklad vývoj automatického formulára, pomocou ktorého mohli zákazníci čo poslali nepresnú sumu sami problém opraviť, a to bez nadbytočných telefonátov a čakania. Celé prevedenie projektu, od počiatku až po výsledok trvalo len niekoľko týždňov.

Čo sa za týchto pár týždňov stihlo udiať?

Tím dokázal identifikovať problém, ktorý spočíval v zbytočnom „otravovaní“ zákazníkov. Zistili, že cesta je napríklad nechať zákazníkov problémy vyriešiť svojpomocne. Zozbierali dáta, ktoré im povedali, ktoré problémy zákazníci najčastejšie riešia, a využili svoje expertné vedomosti, aby z týchto problémov vybrali tie, v ktoré dokážu riešiť automatizovane. Nakoniec sa rozhodli, aké sú priority vývojárskeho tímu, a podľa využitia tejto novej vychytávky dokázali zmerať dopad.

Ako dokážete identifikovať tieto projekty vo vašej firme? Jedna z možností je zoznámiť sa s prípadovými štúdiami, ako je tá, ktorú som spomenul, viac si o nem môžete prečítať tu. Výborným zdrojom sú aj prípadovky na stránkach Harvard Business Review, poprípade sa nimi chvália priamo konzultantské spoločnosti na svojich stránkach. Oveľa jednoduchšie, a v konečnom prípade aj rýchlejšie a lacnejšie je kontaktovať priamo odborníka, a dohodnúť sa s ním čo najskôr na schôdzke, kde si dohodnete prvé kroky. Ak ešte stále nie ste rozhodnutý, tak sledujte Digichef, kde v najbližších týždňoch popíšem podrobnejšie konkrétne metódy, a vysvetlím hlavné buzzwordy, ktoré sa v súvislosti s Business Intelligence požívajú.