Big Data nie tylko dla dużych przedsiębiorstw

Katgoria: BUSINESS INTELLIGENCE / Utworzono: 24 styczeń 2017

BIG DATA

Gromadzenie i analiza danych jest obecnie istotnym procesem, który pozwala budować wyraźną przewagę konkurencyjną. Wbrew pozorom, analiza danych nie jest czynnością zarezerwowaną wyłącznie dla największych firm, ponieważ z powodzeniem może być też przeprowadzana w małych i średnich przedsiębiorstwach.

REKLAMA

Właściciele małych i średnich przedsiębiorstw często podejmują kluczowe dla biznesu decyzje jedynie w oparciu o swoje doświadczenia, obserwacje i intuicję. Zamiast dokładnie przeanalizować daną sytuację, korzystamy z porad przypadkowych osób, bazujemy na niepotwierdzonych informacjach bądź na własną rękę staramy się przewidzieć przyszłość. Tymczasem, we współczesnym świecie biznesu, takie sytuacje nie powinny mieć już miejsca. Wobec konieczności konkurowania z wielkimi przedsiębiorstwami, często międzynarodowymi, małe i średnie firmy nie mogą sobie pozwolić na nadmierne koszty lub nieprzemyślane decyzje. Jak więc się tego ustrzec? Odpowiedzią jest analiza danych (ang. Big Data Analysis) – dziedzina dostępna do niedawna tylko dla największych, która obecnie staje się wręcz niezbędna dla każdego, kto chce prowadzić biznes z sukcesem.

Po co gromadzić dane?

Większość dużych przedsiębiorstw już dawno dostrzegła korzyści płynące z analizy danych. Znane firmy z branży IT prowadzą ciągłą rejestrację naszego ruchu w Internecie, aby pokazywać reklamy lepiej dopasowane do naszych zainteresowań. Pomaga im to sprzedawać kampanie reklamowe w wyższych cenach, argumentując, że są one skutecznie dostosowane do profilu potencjalnych klientów. Zbieranie danych odbywa się nie tylko w Internecie, ale także i w codziennym życiu. Podczas wizyty na stacji benzynowej, jej pracownicy z chęcią wydają nam karty stałego klienta. W efekcie, w zamian za obietnice nagród przekazujemy im informacje na temat tego co, gdzie i kiedy kupujemy. Supermarkety zachęcają nas do zainstalowania na swoich telefonach aplikacji, dzięki którym otrzymamy u nich zniżki, ale za to będą one znać zawartość naszych koszyków oraz to, kiedy i gdzie robimy zakupy, co z kolei pozwala na oszacowanie wielkości naszych zarobków. Oprócz tego, udostępniamy też informacje o tym, gdzie mieszkamy oraz z jakich kanałów sprzedaży korzystamy najczęściej.

Dzięki takim praktykom firmy mogą kreować promocje bardziej dopasowane do potrzeb poszczególnych klientów, co znacznie zwiększa prawdopodobieństwo, że ci wybiorą właśnie ich sklep. Oprócz tworzenia promocji, analiza zebranych danych wpływa na wiele kluczowych decyzji biznesowych, jak wybór oferowanego asortymentu, tworzenie i umiejscowienie nowych placówek sprzedażowych i formę kontaktu z klientami. Trafne decyzje podjęte na podstawie analizy danych, które przekładają się np. na skuteczniejsze dotarcie do klienta, są efektywnym sposobem budowania przewagi konkurencyjnej na rynku – mówi Wojciech Kryński, współwłaściciel firmy Ground Frost, zajmującej się analizą danych dla małych i średnich przedsiębiorstw.

Co mogą małe i średnie przedsiębiorstwa?

Czy sektor MŚP ma szansę na skorzystanie z dobrodziejstwa, jakim jest Big Data Analysis? Na pewno środki przeznaczane przez wielkie firmy na gromadzenie danych są niedostępne dla mniejszych przedsiębiorstw. Nowoczesne systemy informatyczne, a także systemy analizy danych (wspierane przez profesjonalnych matematyków i statystyków) to olbrzymi wydatek, nieuzasadniony w przypadku mniejszych firm. Zyski, które przedsiębiorstwa z sektora MŚP osiągnęłyby przy zastosowaniu tak rozbudowanych metod byłyby nieporównywalnie mniejsze do poniesionych kosztów zakupu, wdrożenia i utrzymania takich systemów.

Małe i średnie firmy nie muszą jednak iść tak daleko. Ich siłą jest umiejętność dokonywania szybkich zmian i dostosowań. To, co duże firmy zrobią po przeanalizowaniu petabajtów danych i pięciu zebraniach zarządów, mała firma może zrobić na podstawie obserwacji trendów i jednej decyzji prezesa – mówi Wojciech Kryński z firmy Ground Frost.

Jak przeprowadzić poprawną analizę danych?

Analiza danych to, w najprostszym ujęciu, składanie razem cząstek informacji i łączenie ze sobą kropek, które w przeszłości pozostawały niepołączone. To w zasadzie przedłużenie intuicji właściciela lub menedżera, tylko oparte na twardych danych pochodzących z różnych źródeł w firmie. Analiza danych składa się z trzech etapów:

1. Ustalenie celu analizy danych

Przed przystąpieniem do analizy małe i średnie przedsiębiorstwa muszą zastanowić się nad jej celem. Posiadając ograniczony budżet, musimy najpierw postawić odpowiednie pytania, tak aby przeprowadzona analiza była ukierunkowana na znalezienie dla nich trafnych odpowiedzi. Może chodzi o to, by zwiększyć sprzedaż do określonej grupy klientów, grupy zawodowej lub konkretnej kategorii wiekowej? Może zależy nam na zmniejszeniu kosztów lub zwiększeniu skuteczności akcji marketingowych? A może chodzi o to, by poprzez dogłębną analizę zmniejszyć koszty, które nie przekładają się na oczekiwane wyniki?

2. Pozyskanie rzetelnych danych

Analiza danych dla małych i średnich przedsiębiorstw musi spełniać dwa podstawowe kryteria:

musi być tania - tak od strony gromadzenia danych, jak i ich analizy;
musi w jak największym stopniu bazować na danych, które już, w jakiś sposób do organizacji docierają i uzupełniać je o nowe źródła danych, stopniowo minimalizując koszty.

Warto tu zaznaczyć, że małe i średnie firmy mają – wbrew pozorom – dużą ilość danych, z tym, że dane te nie są zazwyczaj poddawane analizie oraz kojarzeniu z danymi z innych źródeł, nawet w ramach tej samej firmy. Potrzebne nam informacje możemy pozyskiwać z systemów firmy, arkuszy prowadzonych przez przedsiębiorstwo, danych zewnętrznych jak Google Analytics, czy Facebook Insight – mówi Wojciech Kryński z firmy Ground Frost.

Przykładami danych, które firma może zebrać w ramach codziennych działań, są:

konwersacje na temat produktów/usług firmy w mediach społecznościowych i ich związek z trendami zakupowymi;
wizyty na stronach internetowych, przepływ wizyt pomiędzy stronami, źródła wizyt;
porównania kampanii marketingowych z ich efektem na stronie internetowej i w mediach społecznościowych;
analiza reklamacji/zapytań/rezygnacji klientów;
dane z systemów CRM, sprzedażowych, sieci sprzedaży;
dane z kadr na temat wydajności lub retencji pracowników;
dane z księgowości na temat przychodów i kosztów, oraz ich rodzajów.

Nawet jeżeli mała firma sama nie jest w stanie pozyskać wystarczająco dużo danych, aby wychwycić trendy, istnieje możliwość porównania pozyskanych danych z informacjami innych małych firm, by w ten sposób odkryć wzory zachowań i oczekiwań klientów z danej branży.

3. Analiza i wyciąganie wniosków

Łączenie danych i ich analiza może być wykonywana na wiele sposobów – poprzez arkusze kalkulacyjne, stworzone w tym celu bazy danych lub przez dostępne na rynku wyspecjalizowane aplikacje. Wszystko zależy od stopnia skomplikowania niezbędnych analiz oraz potencjalnych, możliwych do odniesienia korzyści. Warto jednak zwrócić uwagę, że analiza danych jest skutecznym narzędziem do budowania przewagi konkurencyjnej tylko pod warunkiem, że stanowi ona ciągły proces. Przykłady największych spółek na świecie – Facebooka, Google’a czy Walmarta - potwierdzają, że technika ta działa tylko w momencie, w którym zostanie wdrożona na stałe w działania firmy.

Jak korzystanie z analizy danych wpływa na nasz biznes?

Posiadanie twardych danych na temat klientów, zależności między przychodami a kosztami, efektywności wysiłków promocyjnych oraz skuteczności sprzedawców jest w stanie zmienić całkowicie charakter podejmowanych decyzji. W procesie decyzyjnym zostaje zniwelowany czynnik niepewności, a wybory podyktowane są rzetelną wiedzą, a nie przypadkowymi opiniami. Dzięki poznaniu wzorców zachowań klientów, przedsiębiorstwo jest w stanie edukować pracowników tak, aby mogli reagować na konkretne trendy. Analiza danych jest więc w stanie całkowicie zmienić sposób, w jaki zarządzana jest firma – podsumowuje Wojciech Kryński z firmy Ground Frost.

Analiza danych urasta w tej chwili do jednego z podstawowych narzędzi zarządzania biznesem. I tak jak w latach 90., polscy przedsiębiorcy musieli nauczyć się zasad profesjonalnego marketingu, aby nie pozostać w tyle firmami z Zachodu, tak teraz dokładnie ten sam proces następuje w zakresie analizy danych. Upowszechnianie się analiz danych jest zjawiskiem nie do przeskoczenia, a tym bardziej – nie do zignorowania. A ci z przedsiębiorców, którzy pierwsi to zauważą – wygrają.

Źródło: Ground Frost

Najnowsze wiadomości

Customer-specific AI: dlaczego w 2026 roku to ona przesądza o realnym wpływie AI na biznes

W 2026 roku sztuczna inteligencja przestaje być ciekawostką technologiczną, a zaczyna być rozliczana z realnego wpływu na biznes. Organizacje oczekują dziś decyzji, którym można zaufać, procesów działających przewidywalnie oraz doświadczeń klientów, które są spójne w skali. W tym kontekście coraz większe znaczenie zyskuje customer-specific AI - podejście, w którym inteligencja jest osadzona w danych, procesach i regułach konkretnej firmy, a nie oparta na generycznych, uśrednionych modelach.

Czytaj całość

PROMAG S.A. rozpoczyna wdrożenie systemu ERP IFS Cloud we współpracy z L-Systems

PROMAG S.A., lider w obszarze intralogistyki, rozpoczął wdrożenie systemu ERP IFS Cloud, który ma wesprzeć dalszy rozwój firmy oraz integrację kluczowych procesów biznesowych. Projekt realizowany jest we współpracy z firmą L-Systems i obejmuje m.in. obszary finansów, produkcji, logistyki, projektów oraz serwisu, odpowiadając na rosnącą skalę i złożoność realizowanych przedsięwzięć.

Czytaj całość

SkyAlyne stawia na IFS dla utrzymania floty RCAF

SkyAlyne, główny wykonawca programu Future Aircrew Training (FAcT), wybrał IFS Cloud for Aviation Maintenance jako cyfrową platformę do obsługi technicznej lotnictwa i zarządzania majątkiem. Wdrożenie ma zapewnić wgląd w czasie rzeczywistym w utrzymanie floty, zasoby i zgodność, ograniczyć przestoje oraz zwiększyć dostępność samolotów szkoleniowych RCAF w skali całego kraju. To ważny krok w modernizacji kanadyjskiego systemu szkolenia załóg lotniczych.

Czytaj całość

Wykorzystanie AI w firmach rośnie, ale wolniej, niż oczekiwano. Towarzyszy temu sporo rozczarowań

Wykorzystanie sztucznej inteligencji w firmach rośnie, ale tempo realnych wdrożeń pozostaje znacznie wolniejsze od wcześniejszych oczekiwań rynku. Dane pokazują, że z rozwiązań AI korzysta dziś wciąż niewiele przedsiębiorstw, a menedżerowie coraz częściej wskazują na bariery regulacyjne, koszty oraz brak powtarzalnych efektów biznesowych. W praktyce technologia jest testowana głównie w wybranych obszarach, a kluczowe decyzje nadal pozostają po stronie człowieka. Również w firmach, które wdrożyły AI, nierzadko towarzyszą temu rozczarowania.

Czytaj całość

Europejski przemysł cyfryzuje się zbyt wolno – ERP, chmura i AI stają się koniecznością

Europejski przemysł średniej wielkości wie, że cyfryzacja jest koniecznością, ale wciąż nie nadąża za tempem zmian. Ponad 60% firm ocenia swoje postępy w transformacji cyfrowej jako zbyt wolne, mimo rosnącej presji konkurencyjnej, regulacyjnej i kosztowej. Raport Forterro pokazuje wyraźną lukę między świadomością potrzeby inwestycji w chmurę, ERP i AI a realną zdolnością do ich wdrożenia – ograniczaną przez braki kompetencyjne, budżety i gotowość organizacyjną.

Czytaj całość

RAPORT ERP

Katalog rozwiązań IT

Katalog firm

Najnowsze artykuły

5 pułapek zarządzania zmianą, które mogą wykoleić transformację cyfrową i wdrożenie ERP

Dlaczego jedne wdrożenia ERP dowożą korzyści, a inne kończą się frustracją, obejściami w Excelu i spadkiem zaufania do systemu? Najczęściej decyduje nie technologia, lecz to, jak organizacja prowadzi zmianę: czy liderzy biorą odpowiedzialność za decyzje czy tempo jest dopasowane do zdolności absorpcji oraz czy ludzie dostają klarowność ról i realne kompetencje. Do tego dochodzi pytanie: co po go-live - stabilizacja czy chaos w firmie? Poniżej znajdziesz 5 pułapek, które najczęściej wykolejają transformację i praktyczne sposoby, jak im zapobiec.

Czytaj całość

SAP vs Oracle vs Microsoft: jak naprawdę wygląda chmura i sztuczna inteligencja w ERP

Wybór systemu ERP w erze chmury i sztucznej inteligencji to decyzja, która determinuje sposób działania organizacji na lata — a często także jej zdolność do skalowania, adaptacji i realnej transformacji cyfrowej. SAP, Oracle i Microsoft oferują dziś rozwiązania, które na pierwszy rzut oka wyglądają podobnie, lecz w praktyce reprezentują zupełnie odmienne podejścia do chmury, AI i zarządzania zmianą. Ten artykuł pokazuje, gdzie kończą się deklaracje, a zaczynają realne konsekwencje biznesowe wyboru ERP.

Czytaj całość

Transformacja cyfrowa z perspektywy CFO: 5 rzeczy, które przesądzają o sukcesie (albo o kosztownej porażce)

Transformacja cyfrowa w finansach często zaczyna się od pytania o ERP, ale w praktyce rzadko sprowadza się wyłącznie do wyboru systemu. Dla CFO kluczowe jest nie tylko „czy robimy pełną wymianę ERP”, lecz także jak policzyć ryzyko operacyjne po uruchomieniu, ocenić wpływ modelu chmurowego na koszty OPEX oraz utrzymać audytowalność i kontrolę wewnętrzną w nowym modelu działania firmy.

Czytaj całość

Agentic AI rewolucjonizuje HR i doświadczenia pracowników

Agentic AI zmienia HR: zamiast odpowiadać na pytania, samodzielnie realizuje zadania, koordynuje procesy i podejmuje decyzje zgodnie z polityką firmy. To przełom porównywalny z transformacją CRM – teraz dotyczy doświadczenia pracownika. Zyskują HR managerowie, CIO i CEO: mniej operacji, więcej strategii. W artykule wyjaśniamy, jak ta technologia redefiniuje rolę HR i daje organizacjom przewagę, której nie da się łatwo nadrobić.

Czytaj całość

Composable ERP: Przewodnik po nowoczesnej architekturze biznesowej

Czy Twój system ERP nadąża za tempem zmian rynkowych, czy stał się cyfrową kotwicą hamującą rozwój? W dobie nieciągłości biznesowej tradycyjne monolity ustępują miejsca elastycznej architekturze Composable ERP. To rewolucyjne podejście pozwala budować środowisko IT z niezależnych modułów (PBC) niczym z klocków, zapewniając zwinność nieosiągalną dla systemów z przeszłości. W tym raporcie odkryjesz, jak uniknąć pułapki długu technologicznego, poznasz strategie liderów rynku (od SAP po MACH Alliance) i wyciągniesz lekcje z kosztownych błędów gigantów takich jak Ulta Beauty. To Twój strategiczny przewodnik po transformacji z cyfrowego "betonu" w adaptacyjną "plastelinę".

Czytaj całość