Šta je zajedničko bankama i dizajnerima igrica za konzole, osiguravajućim kompanijama i trgovinskim lancima sa svojim brendovima, lideru u proizvodnji opreme za domaćinstvo i LinkedIn-u? Zajednička je “big data analytics”, ili kako je E.Stubbs naziva “nova nafta”.
Jedan od ključnih trendova koji će iz osnove promeniti način na koji posmatramo svet je pojava tzv. fenomena „big data“. One kompanije koje su u mogućnosti da donose odluke na osnovu ovih informacija mogu se smatrati privilegovanim.
Osnove poslovanja se nisu izmenile. Za uspeh su još uvek potrebni inovacije, diferencijacija i efikasno izvršenje. Ono što je promenjeno je uloga koju volumen informacija igra u postizanju uspeha. Nezavisno od industrije, cilj je učiniti pristup klijentu jeftinim, personalizovanim i efektivnim.
Tradicionalne strategije „spray and pray“ (pristupi svima jednako i čekaj odgovor) koje primenjuju mnoge kompanije u različitim industrijama, vode ka uvećanim troškovima i nerealizovanom potencijalu sprovedenih akcija. Drugim rečima, značajnije efekte je moguće ostvariti boljim angažovanjem već raspoloživih resursa kroz “big data analytics” (poslovna analitika).
Sadržaj big data informacija umanjiće iskustvene barijere za ulazak u brojne industrijske sektore, čega smo svedoci i u našoj zemlji. Poslovni lideri će morati da se naviknu na stalnu pretnju netradicionalne konkurencije.
Za organizacije fokusirane na kupce (customer-centric koncept), tretiranje svakog kupca na isti način ima za posledicu visoke stope fluktuacije tj. odustajanja kupaca. Strategija targetiranja, nezavisno od industrije, mora da se zasniva na segmentaciji kupaca kombinovanoj sa modelima određenja preferencija kupaca.
Sa “analitikom”, strategije targetiranja su postale složenije; u najmanju ruku, one sada moraju da obuhvate ono za šta bi potencijalni kupac mogao biti zainteresovan , kao i šta to kupci vole da im se prodaje putem kojeg kanala. Nažalost, ovo nije u skladu sa načinom na koji danas većina kompanija investira.
Potencijal fenomena big data u poslovanju je u boljem angažovanju kupaca i boljem ekonomskom upravljanju poslovanjem, sa velikim brojem mogućnosti nadohvat ruke, bez obzira na industrijski sektor.
“Poslovna analitika” je katalizator koji kreira vrednost iz podataka. Kako primećuju Davenport i Heris (T. H. Davenport, J. G. Harris), big data poslovna analitika bi mogla postati dominantna snaga diferencijacije konkurenata ukoliko uključuje veštine kao što su matematika, pragmatizam, upravljanje promenama, upravljanje projektima, razvoj softvera, arhitekturu sistema, upravljanje podacima, programiranje i poslovno znanje.
Bilo da se radi o korporaciji Sony koja ulaže stotine miliona dolara u razvoj igrica za konzole, ili finansijskim institucijama koje određuju sklonost targeta prema proizvodima, optimizaciji medijskih kampanja ili asortimana proizvoda, kastomizaciji polisa osiguranja prema meteorološkim podacima, itd., uspešno obuhvatanje i analiza strukturiranih i nestrukturiranih podataka su postali nezaobilazan faktor uspeha svake kompanije bez obzira kojoj industriji pripadaju.
Stejkholderi u poslovnoj organizaciji treba da sagledaju i koriste prednost odlučivanja na osnovu međufunkcijskih informacija. Projekti koji bar na neki način ne uključuju poslovnu analitiku imaju manje šanse za uspeh u odnosu na one koji je sadrže. Za organizaciju koja samo vrši diferencijaciju kroz stalna fazna poboljšanja postojećeg dizajna proizvoda, ovo jednostavno može da znači preveliki skok u poslovnu analitiku, koja je tada dodatna šansa za diferencijaciju ali ne njen jedini izvor.
Big data omogućuje i evolutivnu i revolucionarnu inovaciju. Da bi se inovacija ostvarila, analitički kapaciteti se moraju ugraditi u redovne poslovne aktivnosti. Ukoliko nemaju razvijene ove veštine, organizacije neminovno propuštaju prilike za uspeh u tržišnoj utakmici.
U praksi je najbolje prepustiti evolutivnu inovaciju na tzv. „performance engine“ jer su oni direktno odgovorni za kontinuirani komercijalni uspeh koji se meri opipljivim finansijskim pokazateljima kroz profitabilnost, troškove ili prihode. Tako je jer „performance engine“ tim razume poslovanje bolje od svih drugih u organizaciji. Ovo ih stavlja u najpovoljniji položaj za kontinuirano ostvarivanje poboljšanja. Oni ne samo da obično imaju najbolji uvid u to gde se nalaze šanse za poboljšanja, već i najbolje razumeju realne izazove koji se mogu naći na putu do realizacije dobrih ideja.
S druge strane, za revolucionarne inovacije je najbolje da se njima bave posebni, multidisciplinarni timovi, kojima se daje sloboda i podsticaj da osporavaju i dovode u pitanje postojeće pretpostavke. Po svojoj prirodi, oni su obično u direktnom sukobu sa tzv. „performance engine“ timom. Zbog toga rukovodeći tim mora da podrži njihovu ulogu mosta između istraživanja i razvoja i poslovne organizacije kao celine, otkrivajući pri tome šanse za primenu inovacija u komercijalnom kontekstu.
Potraga za vrednošću iz big data i poslovne analitike može se odvijati na svakom nivou. Zahvaljujući svojim veštinama, analitičari podataka i arhitekte vrednosti se savršeno uklapaju u takav tim. Neki od njih mogu da tragaju za poboljšanjima istražujući određenu oblast iscrpno primenjujući analitički perfekcionizam. Druga mogućnost je iskoristiti postojeću analitičku kompetenciju i multiplikovano je primeniti na što veći broj relevantnih problema poslovanja koji se mogu identifikovati.
Na ovaj način, dobijene informacije će ostvariti svoj puni potencijal ako rukovodstvo uvidi vezu vrednosti analitičkih informacija i ishoda odluka. Da bi proces bio održiv, važno je kvantifikovati koliko je „insight“ (duboko razumevanje poslovne problematike proizašlo iz poslovne analitike) značio, tj. koliko je doprineo boljitku kroz konkretni ostvareni rezultat.
Poslovna analitika je pokretač konkurentske diferencijacije, a jedan od njenih najznačajnijih izvora vrednosti je mogućnost rešavanja višestrukih problema poslovanja uz relativno male dodatne troškove. Najveći deo troškova odnosi se na sticanje odgovarajućih veština, tehnologije, procesa i informacija – kada je to uspostavljeno, organizacija kapitalizuje po principu ekonomije obima.
Važno je imati na umu da – samo zato što je nešto moguće – ne znači i da će nužno dati povoljan rezultat; tako je i sa poslovnom analitikom na bazi big data ukoliko nedostaju znanje i iskustvo.
Napredni pristup u ovoj disciplini podrazumeva da kvalifikovani profesionalci postaju stručnjaci kontrole kvaliteta koji usmeravaju analitičke timove. Tim za Business Intelligence bi tako iskoračio iz vizuelne prezentacije obrađenih informacija prema prediktivnoj analitici.
Potrebno je vreme da se ceo ovaj proces uspostavi na pravi način. Sve počinje sa kulturom i sposobnostima poslovne organizacije. Prema Koteru (J. P. Kotter), istraživanja ukazuju na to da uspostavljanje nove samoodržive kulture može da potraje čak od pet do sedam godina. Za nekoga ko ima zadat rok, ovo je verovatno obeshrabrujući podatak. „Bez odgovarajućih sposobnosti, i laki zadaci su nemogući. Vizija koja nije praćena sposobnošću da se ona ostvari je samo dobra ideja. Na kraju, bez odgovarajuće kulture, sposobnost je beznačajna“ – E. Stubbs.
Primer: Modeli „big data“ analiza za finansijski sektor
Industrije koje karakteriše generisanje i potreba za velikim količinama podataka će sve više koristiti napredne analize kao izvor konkurentske prednosti jer pružaju veliki potencijal za diferencijaciju i razvoj čitave poslovne organizacije, nagrađene na mestu koje se jedino računa – na tržištu. Bez obzira da li želite da postanete ovakva organizacija ili samo imate potrebu da razumete svoje konkurente, od suštinskog je značaja da se upoznate sa onim što „big data“ analize donose njihovim korisnicima.
Aleksandar Knežević, Advisory & Audit Director Deloitte