Podążaj za białym królikiem, czyli dlaczego polskie firmy potrzebują data analytics

Temat analizy danych zagościł na stałe w naszej codzienności. Korzystają z niej wszyscy uczestnicy życia gospodarczego, społecznego i politycznego. Nie ma w tym nic zaskakującego. Żyjemy w coraz bardziej cyfrowym i wirtualnym świecie, nieustannie produkując, przetwarzając i konsumując niewyobrażalne ilości danych. Korzystamy z ogromnej liczby urządzeń, które wciąż się ze sobą komunikują. W coraz większym stopniu prowadzimy nasze życie w Internecie, który dla młodego pokolenia stał się wręcz pierwszą, podstawową rzeczywistością. Każde nasze działanie pozostawia po sobie ślad w postaci danych. Jest więc naturalne, że – tak jak kiedyś ludzie poszukujący nowych lądów, czy próbujący poznać mechanizmy działania organizmów żywych – poddajemy te dane analizie, staramy się zrozumieć ich wzajemne powiązania i na tej podstawie formułować wnioski, które wykorzystamy w codziennym życiu.

Siła analizy danych w czasie rzeczywistym

Jak wskazuje raport PwC „Global Data and Analytics Survey 2016”, osoby na kierowniczych stanowiskach uważają, że kluczową kompetencją jaka powinna charakteryzować współczesne przedsiębiorstwa jest umiejętność szybszego podejmowania decyzji w oparciu o coraz bardziej złożone i skomplikowane przesłanki. Żeby to osiągnąć konieczne jest wykorzystanie pełni potencjału jaki oferuje analiza danych. Nie jest to jednak możliwe przy użyciu klasycznej analizy, tj. prowadzonej na danych historycznych. Dlatego firmy coraz częściej sięgają po tzw. analizę „on the edge”, tj. w czasie rzeczywistym. Jest ona niełatwym zadaniem, ponieważ wymaga błyskawicznego przetwarzania znacznych zbiorów danych oraz bieżącego formułowania trafnych wniosków i wykorzystania ich w praktyce zanim zdążą się zdezaktualizować. Jednak pomimo związanych z nią trudności jest ona z powodzeniem stosowana w biznesie. Dobrym przykładem jest firma Tesco, która wdraża ten typ analizy dla swoich sklepów w Wielkiej Brytanii. Dzięki temu będzie mogła m.in. lepiej zrozumieć preferencje i zachowania swoich klientów oraz na bieżąco na nie reagować, poprawić wydajność i obniżyć koszty logistyki i dystrybucji, zmniejszyć ilość żywności, która marnuje się z powodu upływu daty przydatności do spożycia, itp. Pozwoli jej to również wykorzystać dane do prowadzenia analiz predykcyjnych, tj. np. dokładnego prognozowania nie tylko wielkości sprzedaży w ujęciu wartościowym, ale również w podziale na poszczególne towary, lokalizacje i terminy. Kluczowe znaczenie ma również stosowanie holistycznego podejścia do analizy danych, tj. analizowanie całego ich zbioru, a nie wyłącznie jego wycinków. Ilustruje to przykład firmy Wal Mart – największego sprzedawcy detalicznego na świecie. Planując zaopatrzenie swoich sklepów w Stanach Zjednoczonych w niezbędne artykuły w związku ze zbliżającym się huraganem dokonała ona zdumiewającej obserwacji. Oprócz zwiększonego zapotrzebowania na latarki i inny sprzęt ułatwiający przetrwanie w niesprzyjających okolicznościach odnotowano wzrost popytu na truskawkowe słodycze. Ta wiedza została wykorzystana przez sieć Wal Mart, która zmodyfikowała strukturę zaopatrzenia sklepów, co zaowocowało wzrostem sprzedaży. Ujawnienie takich prawidłowości było możliwe dzięki kompleksowemu podejściu do analizy.

Analiza bez analityka nie ma sensu

Nie powinniśmy podchodzić do tematu analizy danych w sposób bezkrytyczny. Statystyka jest niezwykle przydatna w zrozumieniu prawidłowości obecnych w naszym życiu, ale nie jest nieomylna. Nie możemy bezrefleksyjnie podążać za każdym zidentyfikowanym trendem w przeświadczeniu, że wszystkie następne zdarzenia będą plasowały się dokładnie na wyznaczonej przez niego krzywej. Ludzkie zachowania, bardzo często dyktowane emocjami, a nie obiektywną i rozważną oceną sytuacji, niejednokrotnie wymykają się próbom ujęcia ich w przewidywalne modele. Bardzo trafna jest analogia, którą posłużył się Andrew Hill na łamach Financial Times stwierdzając, że kapsułka danych wrzucona do urządzenia analitycznego nie zawsze da nam doskonały napar.

Analiza danych bez wątpienia przedstawia sobą ogromny potencjał i daje wielkie możliwości. Rodzi jednak również pewne zagrożenia. Historyk Yuval Noah Harari, autor książki „Od zwierząt do bogów” uważa, że żyjemy w czasach, w których dane i wszechobecne algorytmy zaczną całkowicie decydować o naszym życiu. Pisze on nawet o „dataizmie” jako nowym wyznaniu i końcu wolnej woli człowieka. Jest to interesująca perspektywa ilustrująca korzystanie z danych w sposób odhumanizowany, nie skupiony na człowieku, któremu te dane powinny służyć.

Pomysł na wykorzystanie analizy danych w Polsce

Jak wygląda analiza danych w Polsce? Oczywiście jest ona wykorzystywana, ale wydaje się, że w znacznie mniejszym stopniu, niż pozwala na to nasz potencjał. Z analizy danych korzystają przede wszystkim duże instytucje finansowe, np. banki i towarzystwa ubezpieczeniowe. Nie wynika to z braku dostępu pozostałych firm do potrzebnych narzędzi, technik i metodyk. Najbardziej prawdopodobną przyczyną takiego stanu rzeczy jest to, że polscy przedsiębiorcy nie mają pomysłu na praktyczne, biznesowe wykorzystanie analizy danych w sposób, który umożliwiłby im wzrost i optymalizację prowadzonej działalności. A takie możliwości istnieją. Doskonałym punktem wyjścia do dalszych rozważań powinno być lepsze i pełniejsze poznanie swojego przedsiębiorstwa i zachodzących w nim procesów biznesowych. Jest to możliwe bez większych przygotowań, na podstawie już istniejących danych i przy użyciu powszechnie dostępnych narzędzi. W większości przypadków wizualizacja kluczowych procesów (np. sprzedaż, zakupy) przygotowana na podstawie danych z systemu firmy pozwoli zidentyfikować możliwości usprawnień, których nie udałoby się wypracować w tradycyjny sposób. Analiza procesów w oparciu o dane umożliwia obiektywne, kompletne, wielowymiarowe, szybkie i szczegółowe zbadanie wszystkich zdarzeń, które składają się na taki, a nie inny obraz naszego biznesu.

Podsumowując, to maszyny wykonują wszystkie obliczenia, ale nie sposób przecenić wartości doświadczonych i kompetentnych analityków danych. Bez nich odniesienie sukcesu nie będzie możliwe. Devin Wenig, Dyrektor Generalny eBay, ujął to następująco: „Wykorzystujemy uczenie maszynowe, algorytmy i duże zbiory danych, ale to ludzie sprawiają, że to wszystko działa”.


Autor:
dr Bartłomiej Iwanowicz,
Menedżer w firmie doradczej PwC