Traži

Što možemo učiniti s podacima?

18 pro 2018

Integrirati podatke u poslovne procese, odnosno obavljati djelatnosti koje se temelje na podacima, znači razvijati poslovno okruženje i procese tako da u njih neprestano uključujemo podatke i analitiku. To znači omogućavati pristup pravim podacima u pravo vrijeme.

Dobro uspostavljeni poslovni procesi koji se temelje na korištenju pravih podataka dovode do samoučećih procesa čiji je cilj optimizacija podataka. Iako procesi poslovnog odlučivanja nikad neće biti potpuno automatski, digitalna transformacija vodi nas prema tomu jer donosi optimizaciju u svakom pogledu, bolje iskorištavanje raspoloživih izvora i više vremena za razvoj.

Što imaju zajedničko autonomna vožnja i automatizacija procesa?

Odličan primjer korištenja podataka za potpuno promijenjen način odlučivanja u smislu podatkovnog odlučivanja jest razvoj autonomnih vozila. I kod njih se proces učenja temelji na korištenju podataka i samoučenju. Autonomna vožnja bitno mijenja našu mobilnost i nudi sasvim nove mogućnosti. Možda je usporedba autonomne vožnje s uspostavom automatiziranih poslovnih procesa presmiona, ali i kod jednog i kod drugog radi se o sličnom konceptu. Digitalna transformacija stvara prilagodbe poslovnih procesa, a cilj je brzo reagiranje na promjenjive potrebe poslovanja i potrebe poslovnih partnera. A to omogućuje veću učinkovitost i dugoročan opstanak tvrtke.

Uključivanje podataka u poboljšanje poslovne učinkovitosti ne uzrokuje samo automatizaciju poslovnog odlučivanja. Ono uzrokuje i uključivanje dodatnih informacija i podataka u proces poslovnog odlučivanja i stvaranje novih načina i mogućnosti za mjerenje učinkovitosti poslovanja.

Automatizirati sve što se može automatizirati

Danas se o optimizaciji najviše govori na području automatizacije marketinga i mjerenja zadovoljstva kupaca. Tu ne završavaju prednosti zajedničkog korištenja internih i eksternih podataka. Jedno je od glavnih područja primanje kupaca, koje se temelji na jasno definiranim kriterijima tko su ti kupci i koje su granične karakteristike njihovog poslovanja i demografije. Na temelju toga priprema se skup podataka i analitički model definicije rizika koji podržava odluku o načinu suradnje prodajnog tima i financijske službe.

Još jedno područje koje se može potpuno automatizirati jest praćenje promjena i ključnih informacija postojećih poslovnih partnera. Na temelju prikupljanja i analize podataka može se automatizirati praćenje i provjera poslovnih partnera i stvaranje obavijesti o događajima koji mijenjaju razinu rizika ili utječu na nastavak daljnje suradnje. Možemo optimizirati i širenje poslovanja i traženje novih prilika, pri čemu se uključivanjem analitičkog pristupa stvaraju postupci definiranja novih potencijalnih poslovnih prilika i prediktivni modeli ponašanja ciljnih skupina – i postojećih partnera i partnera iz novog tržišnog segmenta.

Ispred nas izuzetno je dinamično razdoblje koje može tvrtkama i ciljno usmjerenim projektima uz pravu poslovnu orijentaciju i brzu prilagodbu na promjene omogućiti nove konkurentske prednosti. Pritom treba imati na umu da digitalne transformacije mogu biti zahtjevne u više aspekata, kao što su revizija unutarnjeg i vanjskog poslovnog okruženja i raspoloživih izvora, određivanje vizije razvoja i pregled dostupnih podataka i informacija. Zato veliku ulogu imaju stručnjaci koji znaju prikupiti unutarnje i vanjske podatke, izabrati ih i uključiti u različite poslovne procese i savjetovati o različitim izazovima. Naravno, pritom su ključni povjerenje i spremnost na promjene.


Odluke na temelju manjkavih podataka zapravo su loše odluke za koje još ne znate da su loše.