Podatki nas delajo pametnejše, ne modrejše
Poplava podatkov ne le duši podjetja, temveč je hkrati tudi žarek upanja, da bomo vsi skupaj nekoč živeli in delali bolje. A le, če nam bo uspelo vpreči tako poslovno analitiko kot »nos« za posel.
Množični podatki so velikanski izziv za podjetja vseh vrst in velikosti. Različni sistemi, aplikacije in naprave, opremljene z vrsto senzorjev, ustvarjajo gore podatkov. S tem, ko jih podjetja zbirajo in obdelujejo, se lahko dokopljejo do novih informacij in bolje odločajo. Ni se jim treba zanašati zgolj na poslovno intuicijo in »nos« za posel. A brez njiju ne gre. In ne bo šlo. Tehnologija je predvsem orodje, ne glede na to, koliko podatkov, algoritmov, modelov in procesne moči ima na voljo. Je pa res, da kdor danes ne »posluša« (beri: obdeluje) podatkov, dobesedno kliče težave.
Pravilo 80 : 20 v svetu podatkov pravi, naj podjetja 80 % časa porabijo za razlago preteklih podatkov in 20 % za povezovanje teh ugotovitev s trenutnimi poslovnimi razmerami. Ali z drugimi besedami – raba poslovne analitike in orodij za urejanje in pripravo podatkov naj tako na oko obsega 80 % virov podjetja, namenjenih naložbi v lastno prihodnost, 20 % pa naj jih gre za poslovno intuicijo. Se vam ne sliši logično? Vem. Praksa še zdaleč ni na tej stopnji. A ta korak bo treba storiti. V času množičnih podatkov bo 80 % časa mimogrede šlo za izdelavo zgodb (poročil) o preteklem poslovanju in pričakovanj glede prihodnosti (napovedi). Petino časa pa bo treba nameniti razmišljanju, kako nove informacije kar najkoristneje uporabiti v poslu. Kako spremeniti svojo prihodnost. Kako doseči širše poslovne cilje. A za to potrebujemo ljudi, ki razumejo posel. Teh 20 % ne more nadomestiti nobena tehnologija, stroj, algoritem ... Niti umetna inteligenca. Ker ljudje pač znamo razmišljati tudi ustvarjalno, to pa je za stroje (vsaj zaenkrat) nepremostljiv izziv.
Kaj torej analitika in množični podatki zmorejo/obvladajo? Diagnostično analitiko – in to veliko bolje od vseh nas. Prav tako tudi prediktivno analitiko, z njo se vzdrževanje iz more tehnikov spremeni v eno samo veselje. Iskanje povezav med neznankami in dogodki (a ne v družabnem smislu, hehe) – ta del vedno znova preseneti vse vpletene (sploh če podjetje ugotovi, da obseg prodaje nima prav veliko skupnega s številom prodajalcev). Tu je še realnočasovno spremljanje poslovnih in drugih dogodkov in v nadaljevanju kar najhitrejše prilagajanje novim razmeram. Napovedne analize pa predstavljajo prihodnost analitike. Sploh napovedovanje možnosti terorističnih napadov ipd.
A morebiti je še bolj kot to, kaj analitika in podatki znajo, pomembno to, česa ne zmorejo. Denimo 100 % natančnosti napovedovanja prihodnosti ni. Čim več je podatkov in tem bolj kompleksna so okolja, tem nižji je odstotek natančnosti napovedi. A če ga poslovna analitika drži okoli 90 %, se velja zavedati, da bi ga zgolj z e-pošto in tabelami sploh ne mogli spraviti bistveno više od 50 %. Analitika ne zna sama od sebe dodati novega vira podatkov, ker bi »čutila«, da ga potrebuje. Prav tako ne zmore najti rešitve za slabše opredeljen izziv. Ljudje, ki znajo poslovne izzive natančno razkosati in opredeliti in šele nato predati algoritmom, imajo danes bajne plače. Povsem upravičeno.
