30 lat na rynku
11 lipca 2022
7 sposob贸w na przyspieszenie wgl膮du w informacje biznesowe
Strona g艂贸wna Blog 7 sposob贸w na przyspieszenie wgl膮du w informacje biznesowe
11 lipca 2022

7 sposob贸w na przyspieszenie wgl膮du w informacje biznesowe

Je艣li obecne wydarzenia czego艣 dowodz膮, to tego, 偶e analityka oparta na szybkim dostarczaniu aktualnych, wiarygodnych danych ma kluczowe znaczenie. Ale uzyskanie w艂a艣ciwego wgl膮du dok艂adnie wtedy, kiedy jest potrzebny, wymaga czego艣 wi臋cej ni偶 tylko 艂adnej wizualizacji.

W jaki spos贸b mo偶na zapewni膰 wszystkim zdolno艣膰 podejmowania najlepszych mo偶liwych decyzji, bez wzgl臋du na to, jak 鈥瀢a偶na鈥 mo偶e to by膰 decyzja?

Niezale偶nie od tego, czy jeste艣 liderem w BI, analitykiem biznesowym, mened偶erem IT czy te偶 dopiero zaczynasz prac臋 z danymi 鈥 coraz cz臋艣ciej oczekuje si臋 od Ciebie lepszego wykorzystania danych w celu zwi臋kszenia warto艣ci biznesowych i przewagi nad konkurencj膮. W tym przewodniku znajdziesz siedem kluczowych sposob贸w, dzi臋ki kt贸rym analityka mo偶e udoskonali膰 podejmowanie decyzji przez ka偶dego pracownika, a Twoja organizacja mo偶e umo偶liwi膰 wi臋kszej liczbie os贸b podejmowanie m膮drzejszych dzia艂a艅.

1. Historyk kontra wizjoner

Tradycyjne systemy BI z prekonfigurowanymi, przetworzonymi zbiorami danych s膮 zaprojektowane do analizy dotychczasowych zdarze艅, a nast臋pnie informowania o tym, jakie dzia艂ania nale偶y podj膮膰. I cho膰 dane historyczne s膮 wa偶ne, to ju偶 nie wystarczaj膮.

W dzisiejszych czasach ludzie potrzebuj膮 mo偶liwo艣ci reagowania na zmieniaj膮ce si臋 dane w czasie rzeczywistym. Kolejna generacja analityki danych szybko ewoluuje, obejmuj膮c 鈥瀌ane w ruchu鈥. Oznacza to dostarczanie w艂a艣ciwych danych we w艂a艣ciwym czasie oraz posiadanie 艣wiadomo艣ci sytuacyjnej w czasie rzeczywistym. M贸wi膮c pro艣ciej, jest to stan, w kt贸rym u偶ytkownicy maj膮 mo偶liwo艣膰 podejmowania dzia艂a艅 w dowolnym momencie na podstawie tego, co dzieje si臋 w ich danych.

Co to jest Active Intelligence?

Stan ci膮g艂ej inteligencji, w kt贸rym technologia i procesy wspieraj膮 si臋 do natychmiastowych dzia艂a艅 na podstawie aktualnych danych w czasie rzeczywistym.

2. Maszyny zast臋puj膮 ludzi kontra Maszyny wzmacniaj膮 ludzi

Gdy u偶ytkownicy biznesowi s膮 ograniczeni do narz臋dzi wizualizacyjnych, kt贸re wymagaj膮 pomocy ekspert贸w, spada produktywno艣膰 鈥 ale te偶 zdolno艣膰 do uzyskiwania najlepszych spostrze偶e艅 i podejmowania 艣wiadomych decyzji. Co gorsza, algorytmy maszynowe mog膮 z czasem zaw臋偶a膰 perspektyw臋, tworz膮c ba艅ki informacyjne.

Aby umo偶liwi膰 wszystkim zwi臋kszanie warto艣ci biznesowej, musimy po艂膮czy膰 technologie, takie jak sztuczna inteligencja z ludzk膮 intuicj膮 w synergiczny spos贸b. Wykorzystanie mo偶liwo艣ci sztucznej inteligencji mo偶e wzmocni膰 ludzki umys艂 i pozwoli膰 ludziom zadawa膰 swoim danym dowolne pytania. Udzia艂 ekspert贸w nie jest niezb臋dny.

Co to jest analityka rozszerzona?

Po艂膮czenie sztucznej inteligencji i machine learning pozwala, analityce rozszerzonej usprawni膰 ca艂y cykl 偶ycia danych 鈥 od tworzenia poprzez wgl膮d, a偶 po dzia艂anie. Wspiera u偶ytkownik贸w, automatyzuj膮c zadania i czyni膮c analityk臋 bardziej dost臋pn膮 dla ka偶dego.

3. Widzenie tunelowe kontra widzenie peryferyjne

Liniowa eksploracja danych na podstawie zapyta艅 jest sztywna, czasoch艂onna i mo偶e si臋ga膰 w dane tylko do pewnego stopnia. Cykl 鈥瀙ytaj, czekaj, odpowiadaj鈥 nadmiernie obci膮偶a analityk贸w i ostatecznie ogranicza wgl膮d w dane 鈥 jest to metoda, kt贸ra cz臋sto nie pozwala nad膮偶y膰 za tempem rozwoju biznesu.

Aby u偶ytkownicy na wszystkich poziomach umiej臋tno艣ci (nie tylko eksperci) mogli odkrywa膰 spostrze偶enia jak eksperci, potrzebuj膮 interaktywnej, swobodnej eksploracji we wszystkich swoich danych. Bez granic, bez czekania. Wymaga to platformy do analizy danych 艂膮cz膮cej du偶膮 liczb臋 藕r贸de艂 danych 鈥 oraz zapewniaj膮cej wysok膮 wydajno艣膰 oblicze艅 i skojarze艅, gdy u偶ytkownicy wchodz膮 z nimi w interakcj臋. Dzi臋ki takiemu rozszerzonemu polu widzenia i zwi膮zanej z nim mocy, ludzie mog膮 pracowa膰 z pr臋dko艣ci膮 my艣li.

Ograniczony widok czy pe艂ny obraz?

Wyb贸r jest oczywisty.

4. Zale偶no艣膰 od ekspert贸w kontra samowystarczalno艣膰

Od szczebla kierowniczego do u偶ytkownika biznesowego 鈥 ka偶dy w organizacji powinien mie膰 mo偶liwo艣膰 艂atwej i intuicyjnej interakcji z danymi. Je艣li jednak wi臋kszo艣膰 u偶ytkownik贸w musi polega膰 na pomocy ekspert贸w, wydajno艣膰 spada 鈥 a cenne informacje mog膮 pozosta膰 niezauwa偶one.

Przetwarzanie j臋zyka naturalnego (NLP) ma kluczowe znaczenie, je艣li chodzi o umo偶liwienie wi臋kszej liczbie u偶ytkownik贸w zadawania pyta艅 dotycz膮cych ich danych bez pomocy ekspert贸w. NLP u艂atwia interakcj臋 z danymi poprzez automatyczne przetwarzanie niuans贸w ludzkiego j臋zyka i zrozumienie intencji u偶ytkownika. Mo偶liwo艣膰 swobodnej interakcji z analityk膮 w bardziej intuicyjny spos贸b uwalnia moc danych dla znacznie wi臋kszej liczby zwyk艂ych u偶ytkownik贸w biznesowych. Co wi臋cej, pozwala im na szybkie uzyskanie odpowiedzi i podejmowanie decyzji opartych na danych.

5. W ciemno艣ci konta w g艂膮b danych

Wszystko, od polityki przez 艣rodowisko, po post臋p technologiczny zmienia si臋 szybciej ni偶 kiedykolwiek. Dzi艣 nie wystarczy, 偶e firmy nad膮偶aj膮 za zmianami 鈥 musz膮 je wyprzedza膰. Ale jak?

Organizacje musz膮 wyposa偶y膰 swoich decydent贸w w odpowiednie dane, we w艂a艣ciwym miejscu i w odpowiednim czasie. W艂膮czenie analityki do przep艂yw贸w pracy w momencie podejmowania decyzji daje u偶ytkownikom szybki dost臋p do odpowiednich danych bez spowalniania ich pracy.

Mo偶liwo艣膰 tworzenia alert贸w w czasie rzeczywistym, opartych na danych i wywo艂anych, dzi臋ki pojawiaj膮cym si臋 dzia艂aniom biznesowym mo偶e pom贸c u偶ytkownikom w 艂atwym wykrywaniu anomalii. Inteligentne alerty sk艂aniaj膮 do przemy艣lanych dzia艂a艅 opartych na spostrze偶eniach. Analityka mobilna pozwala na podejmowanie natychmiastowych dzia艂a艅 w momencie decyzji. W sumie jest to wyrafinowane podej艣cie do szybkiego reagowania, kt贸re sprzyja g艂臋bszemu zaanga偶owaniu u偶ytkownik贸w.

6. Skomplikowane kontra jasne

Pewnym sposobem na przyt艂oczenie u偶ytkownik贸w i odwr贸cenie ich uwagi od odkrywania spostrze偶e艅 jest dostarczenie im myl膮cych wizualizacji danych lub zbyt wielu wska藕nik贸w KPI. W jaki spos贸b Tw贸j system BI mo偶e sprawi膰, 偶e ludzie b臋d膮 zaanga偶owani i wydajni?

Platforma analizy danych z wysokiej klasy wizualizacjami i dobrze zaprojektowanymi dashboardami聽 mo偶e pom贸c w monitorowaniu bie偶膮cych warunk贸w i uwypukli膰 kluczowe spostrze偶enia w centrum uwagi. Dobrze funkcjonuj膮ce, w pe艂ni interaktywne dashboardy powinny inspirowa膰 u偶ytkownik贸w do eksploracji danych i podejmowania bardziej trafnych decyzji.

Dodatkowo, inteligentne strategie KPI mog膮 sprawi膰, 偶e realne cele b臋d膮 w zasi臋gu r臋ki i pomog膮 w osi膮gni臋ciu po偶膮danych rezultat贸w. Wszystko sprowadza si臋 do trzech g艂贸wnych czynnik贸w: wyboru w艂a艣ciwych wska藕nik贸w KPI; zwi臋kszenia umiej臋tno艣ci korzystania z danych; oraz ustanowienia procesu iteracyjnego, obejmuj膮cego raportowanie oraz okresowe ewoluowanie i udoskonalanie wska藕nik贸w KPI.

7. Zagubienie w danych kontra zrozumienie danych

Pomimo post臋p贸w, kt贸re u艂atwiaj膮 zarz膮dzanie i eksploracj臋 ogromnej ilo艣ci danych, wi臋kszo艣膰 os贸b podejmuj膮cych decyzje biznesowe nadal nie potrafi pewnie z nich korzysta膰. Niedawno przeprowadzone badanie wykaza艂o, 偶e tylko 34% firm zapewnia szkolenia z zakresu danych, a zaledwie 17% zach臋ca swoich pracownik贸w do wi臋kszego oswojenia si臋 z nimi, by korzysta膰 z nich w wygodny spos贸b. Nie dziwi wi臋c, 偶e 61% pracownik贸w zg艂asza, 偶e czuje stres z powodu przeci膮偶enia danymi.

Najskuteczniejszym sposobem na przezwyci臋偶enie tego op贸藕nienia i sprawienie, by wi臋cej os贸b poczu艂o si臋 pewnie jest promowanie kultury opartej na danych. Obejmuje to zwi臋kszanie umiej臋tno艣ci korzystania z danych poprzez programy szkoleniowe, kt贸re skupiaj膮 si臋 nie tylko na umiej臋tno艣ciach technicznych, ale tak偶e na wsp贸艂pracy, ciekawo艣ci, krytycznym my艣leniu. Niezale偶nie od tego, czy takie szkolenia s膮 cz臋艣ci膮 istniej膮cych program贸w doszkalaj膮cych, czy te偶 s膮 to specjalistyczne kursy, podnoszenie umiej臋tno艣ci korzystania z danych zwi臋ksza produktywno艣膰 鈥 co z kolei mo偶e prowadzi膰 do lepszych wynik贸w biznesowych.

  • Tylko 24% pracownik贸w jest przekonanych o swojej umiej臋tno艣ci odczytywania, pracy z danymi, analizowania ich i argumentowania na ich podstawie,
  • 36% u偶ytkownik贸w danych wola艂oby znale藕膰 alternatywn膮 metod臋 wykonania zadania bez u偶ycia danych.

Moc danych dla ludzi

Aby organizacje mog艂y stawi膰 czo艂a dzisiejszym i przysz艂ym wyzwaniom, niezb臋dne jest wyposa偶enie pracownik贸w we wszystko, co jest im potrzebne do osi膮gni臋cia sukcesu.

  • Dostarczaj w艂a艣ciwe dane we w艂a艣ciwym czasie,
  • Zapewnij najlepsze narz臋dzia BI, kt贸re pozwol膮 nada膰 sens tym danym,
  • Zach臋caj do kultury opartej na danych poprzez og贸lnofirmowe inicjatywy w zakresie znajomo艣ci danych.

W rozwoju firmy, ludzie s膮 najwa偶niejsi. Je艣li maj膮 oni umiej臋tno艣ci, ciekawo艣膰 i ch臋膰 dotarcia do w艂a艣ciwych informacji, b臋d膮 mogli podejmowa膰 lepsze decyzje i mie膰 znacznie wi臋kszy wp艂yw na zwi臋kszenie warto艣ci firmy.

Qlik jest jedynym na rynku kompletnym rozwi膮zaniem analitycznym, kt贸re pomaga uwolni膰, znale藕膰, zrozumie膰 i zaufa膰 Twoim danym, aby艣 m贸g艂 dzia艂a膰 na ich podstawie w czasie rzeczywistym.

Dzi臋ki samoobs艂ugowej platformie do analizy danych, opartej na sztucznej inteligencji, mo偶esz:

  • Wykorzysta膰 dane w ka偶dej decyzji biznesowej,
  • Da膰 ka偶demu 鈥 na 聽ka偶dym poziomie umiej臋tno艣ci 鈥 mo偶liwo艣膰 eksploracji danych, dzi臋ki unikalnemu silnikowi asocjacyjnemu,
  • Podejmowa膰 dzia艂ania na danych z szybko艣ci膮, kt贸ra r贸wnowa偶y ryzyka i zysk.

Dzi臋ki Qlik u偶ytkownicy danych mog膮 pod膮偶a膰 za swoj膮 ciekawo艣ci膮, swobodnie eksplorowa膰 dane i dokonywa膰 prze艂omowych odkry膰.

殴r贸d艂o: Qlik.com

Szukasz systemu BI dla swojej firmy? Zapro艣 nas na prezentacj臋 platformy BI Qlik!

ewa_rut
Opracowanie
Ewa Rut-Skrzypczak

Dyrektor Dzia艂u Business Intelligence oraz Cz艂onek Zarz膮du w firmie Humansoft.

Od ponad 20 lat zwi膮zana zawodowo z bran偶膮 IT. Posiada 12 letnie do艣wiadczenie w obszarze Business Intelligence. Koordynator wielu kompleksowych projekt贸w wdro偶eniowych system贸w Business Intelligence dla firm z bran偶y FMCG oraz sektora energetycznego, petrochemicznego i finansowego. Prelegentka i autorka wielu wyst膮pie艅 i publikacji na temat Business Intelligence.

Przeczytaj tak偶e
05 lipca 2022
Qlik dwunasty raz liderem wed艂ug Raportu Gartner Magic Quadrant 2022
Zobacz wi臋cej
03 grudnia 2021
Jak wybra膰 system Business Intelligence?
Zobacz wi臋cej
01 sierpnia 2022
Jak efektywnie analizowa膰 wyniki sprzeda偶y?
Zobacz wi臋cej