7 min read • Nov 21, 2019
Uvođenje BI rješenja u tvrtkama često se svede na to da jedna tehnologija zamijeni drugu tehnologiju jer se zanemaruje najvažnija komponenta implementacije: ljudi, njihova znanja i promišljeni pristup podacima.
Uspješna implementacija BI rješenja tvrtki bi trebala donijeti mogućnost boljeg upoznavanja svojih kupaca, pronalaženje prilika za novim izvorima prihoda ili optimizaciju nekih procesa unutar poslovanja kako bi na taj način povećala prihode ili smanjila troškove. Ipak, jako često se događa da se uvođenje BI rješenja u tvrtkama svede na to da jedna tehnologija zamijeni drugu tehnologiju, moderni dashboard zamijeni zastarjeli dashboard jer se zanemaruje najvažnija komponenta implementacije: ljudi, njihova znanja i promišljeni pristup podacima.
BE-terna (prije poznata kao ADACTA) na tržištu već dugi niz godina uspješno pozicionira moderni, fleksibilni pristup implementaciji BI rješenja koristeći alate nove generacije koji su tehnološki superiorni tradicionalnim BI alatima. Koliko god moderan BI alat čini glavnu pretpostavku za ispunjavanje poslovnih ciljeva, on sam po sebi nije ni približno dovoljan.
Jako često tvrtke zanemaruju drugu ključnu komponentu na tim projektima, a to su ljudi i njihova znanja koja omogućavaju da iz tih alata izvuku maksimalnu korist. Podatkovna pismenost (eng. Data literacy) je koncept kojem se danas ne pridaje velika važnost, a koji se temelji se na pretpostavci da bez tzv. soft vještina korisnik nije u stanju sirove podatke ili informacije pretvoriti u znanje i poslovnu odluku.
Veliki broj osoba koje se nalaze u ulogama analitičara ili kontrolera ulažu energiju u osobni rast i razvoj po pitanju tehničkih kompetencija, ali pri tome zanemaruju soft vještine bez kojih je jako teško donijeti uspješnu poslovnu odluku. Kada pričamo o soft vještinama tu se prije svega misli na bazične soft vještine kao što su komunikacijske vještine ili suradnja u timovima. Osim spomenutih riječ je i o ponešto važnijima kao što su kreativnost, znatiželja, mogućnost rješavanja problema i korištenje storytellinga koje pomažu čovjeku u pretvaranju analize u jasnu i čitku priču ili izvještaj kako bi je slušatelji mogli jednostavnije prihvatiti poruku.
Kvalitetna poslovna odluka teško će proizaći iz pivot tablice u kojoj gledate prodaju do današnjeg dana i uspoređujete je s prodajom prošle godine u istom periodu. Kvalitetna poslovna odluka doći će ukoliko ste dovoljno znatiželjni da detaljnije analizirate trendove po kategorijama kupaca i po različitim pakiranjima svojih produkata te ukoliko ste dovoljno kreativni da dobivene podatke usporedite s tržišnim podacima, tržišnim udjelom i nekim ekonomskim pokazateljima.
To će vam pomoći da primjerice shvatite kako vam najbolje prodavani artikli donose jako malu maržu dok većina zarade na tom tržišnom segmentu dolazi iz XXL pakiranja koje uopće u tom trenutku ne posjedujete. Takva spoznaja će vam u konačnici omogućiti da ju na ispravan i zanimljiv način u roku od 5-10 minuta prezentirate svojim nadređenima i zajednički donesete odluku o plasiranju novog pakiranja koji će vam donijeti propušteni prihod. Opisani proces u prethodnom primjeru je pojednostavljen, ali svejedno nije intuitivan i ljudi često nisu osposobljeni pristupanju rješavanja problema na ovaj način.
Tvrtke jako često ovom problemu pristupaju linijom manjeg otpora tako da u jednoj osobi pokušavaju pronaći sve ove vještine. BE-ternino (ADACTINO) iskustvo s tržišta pokazuje kako je sav taj set vještina jako teško pronaći u jednoj osobi već su potrebne barem dvije do tri osobe kako bi u potpunosti mogle pokriti jedan analitički problem.
Ključne uloge u tom procesu su modeliranje podataka, poslovno znanje, analize podataka te storytelling. U BE-terni (ADACTI) opisanom problemu pristupamo tako da posebnu korisničku edukaciju koja se odnosi na razvoj znanja i vještina u segmentima odlučivanja, čitanja i analize podataka tj. u segmentu podatkovne pismenosti (eng. data literacy) uključujemo kao osnovni dio implementacijskog projekta.
Data Literacy je edukacija koju je Qlik, jedan od globalnih leadera u području analitike, pokrenuo na tržištu upravo kako bi različite profile korisnika koji se u operativnom poslu susreću s analizom podataka osposobio za kvalitetniji pristup rješavanju problema. Cilj edukacije jest da se korisnike osnaži određenim soft vještinama bez kojih je zaposlenicima jako teško donijeti odluke koje u konačnici postaju poslovni benefit za njihovu tvrtku.
Edukacija se sastoji od nekoliko koraka:
1. Prvi korak je procjena podatkovne zrelosti tvrtke u kojoj se kroz jednostavne anketne upitnike može ustanoviti koliko je tvrtka zrela u kontekstu čitanja, pisanja i argumentiranja uz pomoć podataka. 2. U drugom koraku se korisnike educira određenim bazičnim operacijama nad podacima kao što su agregacija, distribucija ili općenito razumijevanje osnovnih vizualnih prikaza.3. Treći korak obuhvaća ponavljanje ključnih statističkih analiza koje su potrebne korisnicima kako bi s određenom sigurnošću mogli donijeti odluku. 4. U posljednjem koraku edukacija se bavi procesom donošenja odluka (eng. decision making) te analizira smjernice i tehnike kako objektivno pristupiti donošenju odluka bez upadanja u psihološke zamke koje nas jako često ograničavaju u spomenutom procesu.
Prva generacija projekata implementacije analitičkih alata bila je obilježena naglaskom na modeliranje podataka, izgradnju skladišta i nekolicini drugih aktivnosti skrivenim daleko od krajnjeg korisnika. Danas je situacija dijametralno suprotna najviše zahvaljujući razvoju tehnologije, brzini poslovanja te educiranosti krajnjih korisnika. U strukturi utrošenog vremena i novca na BI projektima faza modeliranja podataka zauzima sve manji udio dok se sve više vremena posvećuje razvoju korisničkog sučelja, njegovom intuitivnom dizajnu te edukaciji krajnjih korisnika, a sve s ciljem kako bi iz spomenutih aplikacija korisnici mogli pretvoriti podatke u znanje i donositi bolje poslovne odluke.
Opisane promjene su možda najbolje vidljive u projektima uvođenja umjetne inteligencije (eng. Artificial Intelligence) u poslovanje tvrtke. U jednom od posljednjih istraživanja konzultantske kuće McKinsey na temu „AI Adoption“, među 1000 tvrtki koje su sudjelovale u istraživanju jedna od najvećih razlika kod onih koje su uspješno ugradile promjenu u poslovanju temeljenu na umjetnoj inteligenciji u usporedbi s onima koje su ostale na implementaciji pilot projekta bila je u tome što 90% „uspješnih“ tvrtki preko 50% investicijskog budžeta iskoristilo na tzv. last mile aktivnosti kao što su redizajn poslovnog procesa, edukacije krajnjih korisnika na temu komunikacije, donošenja odluka itd. dok je istu razinu budžeta u segmentu „neuspješnih“ utrošilo svega 23% tvrtki.
Spomenuto McKinsey istraživanje je možda najbolji pokazatelj u kojem smjeru se razvijaju potrebe klijenata na tržištu te vrlo jasno ukazuju na to da se ljudi nalaze na kritičnom putu uspjeha svih projekata koji se naslanjaju na podatke. Razvoj tehnologije, predvođen cloudom je napredne algoritme napravio dostupnim gotovo svima i svugdje, ali stvarnu korist iz spomenutih projekata može stvoriti samo čovjek ukoliko te informacije i podatke pretvori u znanje i uspješne poslovne odluke. Kultura, poslovna klima, (ne)razvijenost tržišta sve je to u nekoj mjeri utjecalo na činjenicu da živimo u okruženju u kojem učenje, rast i razvoj zaposlenika nije na vrhu liste prioriteta. Tvrtke koje iz nadolazećeg tehnološkog vala žele izaći snažnije ili barem žele „izaći“ iz tog vala, tu će klimu morati promijeniti, a podatkovna pismenost će biti jedna od stavki u središtu tih promjena.
Prijavite se na naš newsletter i prvi saznajte informacije o novostima, poslovnim rješenjima i događanjima.
