Business Intelligence 5: Postrehy z praxe
/
Prepis podcastu
Posledný podcast v tejto sérii venujeme postrehom z našej mnohoročnej práce s nástrojmi Business Intelligence. Môžete ich brať aj ako odporúčania, ktoré vám prídu vhod v prípade, kedy budete uvažovať o zapojení BI do svojej prevádzky.
Jedno štandardizované riešenie pre všetkých, nebude zvyčajne fungovať uspokojivo. Nevhodná prax je presviedčať klientov o tom, že im dáme nejaký štandard, ktorý sa všetkým páči a vyhovuje, nebude stáť žiadnu námahu a hneď s ním budú môcť pracovať. Každý zo zákazníkov, aj keď sú si podobní a pracujú v podobnom segmente, má svoje špecifiká, ktoré nie sú zanedbateľné. Každý inak pracuje s cenotvorbou, každý má inak nastavené vyhodnotenie pokladničných akcií, letákových akcií… V týchto citlivých bodoch spravidla nie sú dvaja zákazníci rovnakí. Už dávno sme preto dospeli k tomu, že tým najlepším, čo pre klientov môžeme urobiť z hľadiska práce s dátami, je nedávať im univerzálne riešenie, nevnucovať im náš pohľad na to, ako majú vyzerať výstupy, ako majú s dátami pracovať. Môžeme odporúčať obecné princípy, ale nechceme presadzovať náš pohľad na to, ako majú čo vyhodnocovať. Kľúčoví používatelia na strane zákazníka vedia najlepšie, aké dáta potrebujú pre svoju prácu. Pokiaľ dodávateľ systému tlačí bezohľadne svoj pohľad, vedie klienta zákonite k tomu, aby si všetky úpravy objednával iba u neho.
Na to nadväzuje problematika ukážkového dema. Zákazníci radi sledujú, akým spôsobom nové riešenie pracuje, aké nástroje budú môcť využívať, čo im bude pomáhať vykonávať prácu efektívnejšie a lepšie. Niektoré demoverzie sú ale prílíš postavené na wow efekte. Vizualizácia dát je najmä v Business Intelligence samozrejme veľmi dôležitá, grafika by ale nemala prevážiť nad praktickou stránkou. Používatelia chcú každé ráno rýchle vidieť, v akej kondícii je firma, čo sa včera stalo, čo dnes musia riešiť. Zapojenie veľkého množstva efektov síce môže pôsobiť moderne a pokrokovo, tieto výstupy v skutočnosti ale zákazníci vôbec nepoužívajú. V reálnej každodennej práci hľadajú obvykle podstatne priamočiarejšie, ale oveľa efektívnejšie metódy, ako dáta zobrazovať. V profesionálnych reportoch sa musí rozumne pracovať s využitím plochy, brať do úvahy pomer zobrazovania informácie a miesta, ktoré zaberá, a s citom zapojiť vhodnú paletu farieb. Vždy je skrátka dôležité mať na pamäti, že na prvom mieste musí stáť praktické využitie nástroja pre používateľa.
Ďalším prvkom, na ktorý je potrebné upozorniť, je nezmyselné dávanie Manažérskeho informačného systému typu BI na rovnakú úroveň ako Excel. Je potrebné si uvedomiť, že tak BI, ako aj Excel ponúkajú úplne odlišné prístupy. Zmyslom Business Intelligence nie je nahradzovanie kancelárskych programov, má zobrazovať relevantné dáta prehľadne vedľa seba, a nie ukázať tabuľku, ktorá má 250 tisíc riadkov a 40 stĺpcov. Ak potrebuje používateľ taký výstup, je našou úlohou sa pýtať, čo potom s tými dátami bude ďalej. V takom kvante dát sa užívateľ predsalen ľahko stratí a nikdy ich všetky neprejde. Často sa dozvedáme, že si výsledok prenesie do Excelu, zoradí a pozrie sa na najväčšie hodnoty. To ale BI dokáže tiež, a bez dodatočnej práce. Prirovnávanie k Excelu a iným kancelárskym programom je slepá ulička.
A posledným bodom, ktorý s oblasťou BI súvisí a ktorý chceme zmieniť, sú tzv. Big dáta, kde zbierame veľa údajov z rôznych, často nesúvisiacich zdrojov. Veľa spoločností si od začlenenia externých dát do svojich BI nástrojov sľubuje objavenie prekvapujúcich súvislostí vo svojich dátach. V posledných rokoch preto išlo o veľkú tému, kedy sa ale zároveň neskoršie ukázalo, že tak veľká vlastne nie je a že závery, ktoré je možné získať spojením úplne nesúrodých typov informácií,zvyčajne nemajú až tak veľkú vypovedajúcu hodnotu. Dá sa povedať, že ide o trend hľadania prílišnej zložitosti tam, kde žiadna veľká zložitosť nie je. Bohužiaľ, to potom často vedie k falošným záverom.
Vždy by sme mali vedieť, kedy využitie týchto postupov zmysel má, a kedy nie. Miera, do akej ovplyvňuje niektorý externý faktor naše predaje, sa dá ľahko spočítať. Pokiaľ chceme napr. predpovedať predaje a do systému zapojíme desať externých vplyvov, počítajme s tým, že zmysel môžu mať iba jeden alebo dva, zatiaľ čo ďalších osem faktorov povedie len k preparametrizácii a mätúcim výstupom.
Ďalšie podcasty
Business Intelligence 4: Analýza promócií
22. septembra 2020Promočný predaj môže presiahnuť ten bežný aj päťnásobne či viac a takéto extrémne navýšenie môže obchodníka prekvapiť. Predvídať podobné situácie bez nástroja typu BI preto rozhodne nie je jednoduché.
Business Intelligence 3: BI v spojení s vernostnými systémami
14. septembra 2020Ako nám analytické služby typu Business Intelligence pomáhajú v spojení s vernostnými systémami? To je témou tretieho dielu tejto podcastovej série.
Business Intelligence 2: BI odhaľuje podvody a konkurenčné výhody
09. septembra 2020Vďaka Business Intelligence pomáhame nájsť v dátach skryté informácie a odhaľujeme údaje, ktoré síce máte k dispozícii, ale často neviete, ako ich správne prepojiť. To je úloha BI. V dnešnej druhej epizóde sa zameriame na konkrétne príklady, ako toto analytické riešenie pracuje.
Business Intelligence 1: Čo vie BI?
20. augusta 2020Objem dát neustále rastie a tým, ako sa trh retailu rýchle vyvíja, rastú tiež nároky na ich spracovanie. Manažéri musia denne vykonávať veľa rozhodnutí, preto sa zvyšuje aj dopyt po aplikáciách, ktoré by dokázali ich prácu podporiť.
