Stejně jako jejich protějšky ve větších společnostech se manažery malých a středních podniků probouzejí skutečnosti, že rozhodování založené na datech je pro růst a úspěch klíčové.
Nicméně, mnoho malých a středních firem nemá k dispozici prostředky k tomu, aby zaměstnali vysoce kvalifikované odborníky na analýzu dat, aby shromažďovali, zkoumali a analyzovali závratné množství dat, které jsou v dnešních dnech k dispozici. Go-to řešení bylo outsourcing této důležité funkce vědy o datách třetím stranám analytických firem a nezávislých analytiků místo.
$config[code] not foundPodle zprávy společnosti Gartner přibližně 70 procent obchodníků očekává, že většina marketingových rozhodnutí bude v příštím roce poháněna údaji.
"Pozoruhodný podíl z rozpočtu na analýzu - víc než technologie a téměř stejně jako interní talent - jde o externí odborníky," konstatuje zpráva. "Většina zralých obchodníků s daty očekává, že externí zdroje budou růst během příštích dvou let a 30 procent z nich očekává snížení vnitřní velikosti týmu, což zvýší efektivitu, rozsah a odbornost poskytovatelů služeb."
Vzhledem k významu datové analýzy pro úspěch podniků je obava, že taková životně důležitá funkce je téměř rutinně outsourcována. Když však uvažujete o nákladech a nedostatku odborných dovedností, bylo to logické řešení. Přinejmenším až do nedávné doby.
Nesprávná koncepce, která formuje současný trh s datovou analýzou, spočívá v tom, že velké údaje jsou doménou podniků a malé a střední podniky jednoduše postrádají prostředky pro kompetentní manipulaci a komplexní analýzu údajů.Tyto mylné představy jsou nyní zpochybňovány nově vznikajícími řešeními samoobslužné analýzy a otázkou je, zda si mohou malé a střední podniky dovolit ne k využití těchto nových řešení a přesunu datových analýz do vlastních rukou.
Data jsou pro malé a střední podniky stejně důležitá
Data se stala životodárnou činností jakékoli efektivní obchodní činnosti bez ohledu na její velikost. Společnost Deloitte nedávno zveřejnila zprávu s názvem "Výhoda Analytics", která byla výsledkem rozsáhlého průzkumu, který provedla poradenská společnost.
Jedním z mnoha poznatků ve zprávě společnosti Deloitte je, že vedoucí pracovníci ve sledovaných společnostech si uvědomili, že "dobré údaje mohou přinést dobré rozhodnutí, pokud jsou zachyceny, analyzovány, sdělovány a reagovány včas a efektivně". relevantní pro malé a střední podniky, stejně jako pro velké podniky.
Podle jednoho anonymního manažera citovaného ve zprávě: "Analýza je v zásadě o tom, jak dělat dobré obchodní rozhodnutí. Prostě dávání zpráv s čísly nepomůže. Musíme poskytnout informace způsobem, který nejlépe vyhovuje našim rozhodovatelům. "
Menší společnosti však obecně nejsou tak zaměřeny na výkonnostní metriky a metodické sledování, jako jsou velké kluci. Obvykle mají méně zaměstnanců, nižší peněžní tok, menší zásoby a méně rozmanité produktové řady, což znamená, že manažeři se často pyšní na vědomí všeho sami. Výzvou pro malé a střední podniky, jak se to týká datové analýzy, je tedy stejně jako změna myšlení a kultury, neboť jde o získání potřebných dovedností a technologií.
Ve svém úvodu ke zprávě společnosti Deloitte vedoucí analytik myslí na vůdce a akademika Thomas H. Davenport poznamenává, že "z pozorování po mnoho let je analytický pokrok nepopiratelný: poptávka po analytice je mnohem větší, zdroje jsou více dostupné a výkonné porozumění se zvýšilo. "
Zdá se, že malé a střední podniky si stále více uvědomují, že je třeba aktivně využívat datové analýzy, aby účinně konkurovali. Ale jak to dělají komerčně uskutečnitelným způsobem? A co stojí na cestě, kdy malé a střední podniky pěstují schopnost interně provádět analýzu dat?
Nárůst cenově dostupných nástrojů pro analýzu dat
Kombinace výkonnějších stolních počítačů a nástrojů samoobslužné datové vědy představuje směrový posun pro malé a střední podniky. Díky řešením, jako jsou Alteryx, Databox a IBM Watson Analytics, je stále více možné, že prakticky každý zaměstnanec bude vědeckým pracovníkem v oblasti dat, vytáhne příslušné datové soubory, analyzuje je pomocí pokročilých vizualizačních nástrojů a rozhodne v reálném čase.
Jak Amir Orad, generální ředitel Business Intelligence platformy Sisense, poznamenává: "Tradičně hlavní překážkou pro samoobslužnou analýzu byla příprava dat. Moderní analytická technologie mohou tento proces zjednodušit tak, aby dnešní podnikatelé mohli pokrýt celý rozsah analýzy dat - příprava, reportování a vizualizace - nezávisle na sobě, aniž by se jednalo o prostředky IT nebo DBA. "
Malé a střední podniky nepotřebují analyzovat údaje
Potřeba vyvážit náklady na nábor datového specialisty a přínosy analytiky představuje skutečnou výzvu, což je důvod, proč se tolik SMB domnívají, že outsourcing je odpovědí.
"Tato trasa bude obvykle výhodnější, protože nikdo nerozumí podnikání i současným manažerům a zaměstnancům," říká Orad z Sisense. "Vědí, které KPI záleží a jak přenést data do smysluplných výsledků z obchodního hlediska."
Řešení dat SaaS založená na cloudu vyplňují potřebu výkonné infrastruktury, která je nezbytná pro některé procesy analýzy dat, spolu s potřebou udržovat tuto infrastrukturu. Moderní řešení analýzy dat samoobsluhy nabízejí týmům SMB možnost shromažďovat velké množství dat z více zdrojů a analyzovat je pomocí jednoduše přetahovaných a přetažených rozhraní.
Přehodnocení outsourcingu dat Analytics
Tato řešení demokratizují komplexní analýzu dat a odstraňují tuto kritickou funkci z jediné domény velkých podniků. Bezprostředním přínosem pro zavedení vlastní analýzy dat je schopnost výrazně snížit latenci, která je tradičně spojena s komplexními činnostmi v oblasti business intelligence.
Zkrácení této latence znamená, že podniky jsou schopny jednat na základě údajů získaných z dat, často během několika minut po získávání informací. Management může vydělávat na pozitivních trendech předtím, než to někdo dělá, a obcházet negativní, než způsobí nějaké škody. Zkrácení doby zpoždění efektivně přispívá k rychlejšímu rozhodování s využitím podnikatelské inteligence, kterou lze podniknout, a to jakkoli informovaně o momentálních bodech podnikatelského ekosystému.
Vzhledem k tomu, že překážky v oblasti nákladů a infrastruktury v přístupu k řešením pro analýzu dat s vysokým dopadem pro malé a střední podniky se rozpadají, začínají tyto firmy uvědomovat si, že jejich předpoklady o přístupu k těmto důležitým obchodním funkcím již nejsou platné. Potřeba outsourcingu datových analýz se rychle stává věcí minulosti pro vedoucí pracovníky SMB, kteří se zajímají o zacházení s vlastními údaji.
To znamená, že malé a střední podniky mohou nyní přijímat lepší obchodní rozhodnutí, která jsou informována rozsáhlými a složitými datovými sadami, a účinněji a rychleji reagovat na měnící se tržní dynamiku v reálném čase. Zní to jako silná konkurenční výhoda.
Fotografie Analytics pomocí programu Shutterstock
4 Komentáře ▼
