Andmed on olemas, aga neist ei sünni kasu automaatselt.
Enamikul organisatsioonidel on juba rohkem andmeid, kui nad arvavad. Müügitehingud, kliendiandmed, tarnijate info, arved, laoseisud, tootmisandmed, projektiplaanid, hoolduslogid, töötajate graafikud ja finantsandmed genereeritakse iga päev osana tavapärasest äritegevusest. Kuid hoolimata juurdepääsust kogu sellele infole, on paljudel ettevõtetel raskusi selle muutmisega tähenduslikuks äriliseks väärtuseks. Võimalused jäävad varjatuks, otsused võtavad kauem aega kui peaksid ning meeskonnad panustavad sageli märkimisväärselt info kogumisse, mitte tegutsemisse.
See väljakutse on tavalisem, kui paljud ärijuhid arvavad. Sellega seisavad silmitsi igas suuruses organisatsioonid, sealhulgas need, kes on juba oluliselt investeerinud andmeanalüüsi projektidesse. Paljudel juhtudel kogutakse ja salvestatakse vajalikke andmeid juba praegu ning organisatsioonil on olemas aruandlustööriistad ja analüütiline võimekus. Siiski võib ärilist kasu olla raske saavutada, kui teavet ei hallata järjepidevalt, terminoloogia erineb osakonniti, andmete kvaliteedi eest vastutaja on ebaselge või andmetele on raske ligi pääseda. Andmete kogumine on oluline esimene samm, kuid see on vaid üks osa teekonnast.
See probleem on tehisintellekti ajastul muutunud veelgi nähtavamaks. Kui ettevõtted võtavad kasutusele tehisintellektil põhinevaid tööriistu ja automatiseerimist, mõjutab andmete kvaliteet ja kasutatavus üha enam seda, milliseid tulemusi saavutada suudetakse. Paljud organisatsioonid avastavad, et enne kui nad saavad AI-st täielikku kasu saada, vajavad nad usaldusväärset, ligipääsetavat, turvalist ja hästi hallatud infot. Selles mõttes ei loo AI uut väljakutset vaid rõhutab andmete põhialuste tähtsust, mis on alati oluline olnud.
Levinumad põhjused, miks andmed ei loo väärtust
Väljakutseks on harva andmete puudumine. Sagedamini seisneb väljakutse selles, kuidas andmeid hallatakse, jagatakse ja kasutatakse organisatsioonis. Kuigi iga ettevõte on erinev, ilmnevad samad probleemid korduvalt.
Andmed on hajutatud mitme süsteemi vahel
Enamik organisatsioone ei kasuta ainult ühte IT süsteemi. Kliendiinfo võib eksisteerida CRM-is, finantsandmed raamatupidamissüsteemis, operatiivandmed ERP-s, projektiinfo projektijuhtimise tööriistas ning täiendav info üksikute meeskondade hallatavates Exceli tabelites. Kui andmed on killustatud, muutub täieliku pildi loomine ettevõttest keeruliseks ja aeganõudvaks.
Halb andmekvaliteet
Isegi parimad aruandlusvahendid ei suuda usaldusväärseid teadmisi anda ebausaldusväärsetest andmetest. Topeltkirjed, puudulik info, ebajärjekindlad definitsioonid ja aegunud andmed vähendavad usaldust ja muudavad otsuste tegemise keerulisemaks.
Ei ühtegi kindlat tõeallikat
Kui teave on mitmes kohas, töötavad erinevad meeskonnad sageli sama andmestiku erinevate versioonidega. Müük, rahandus, operatsioonid ja juhtimine võivad kõik koostada aruandeid, mis näitavad sama perioodi kohta erinevaid tulemusi.
Andmed eksisteerivad, kuid neid pole lihtne leida
Paljudel organisatsioonidel on väärtuslik info, kuid neil on raske sellele ligi pääseda. Andmed võivad olla lukustatud operatiivsüsteemidesse, kättesaadavad ainult tehniliste meeskondade kaudu, peidetud arvutustabelitesse või hajutatud osakondade vahel.
Info saabub liiga hilja
Andmed võivad olla täpsed ja siiski piiratud väärtusega, kui need ei ole operatiivselt otsuste tegemiseks kättesaadavad. Aruanded, mis nõuavad põhjalikku käsitsi ettevalmistust, annavad sageli ülevaate sellest, mis juhtus nädalaid tagasi, mitte sellest, mis praegu toimub.
Ühilduvad andmestruktuurid
Organisatsioonide kasvades rakendatakse süsteeme sageli erinevatel ajahetkedel ja erinevatel eesmärkidel. Selle tulemusena võidakse andmeid salvestada erinevates formaatides, eri nimedega või erineva struktuuriga. Mitmest allikast pärit info ühendamine võib muutuda oluliseks pingutuseks, nõudes enne analüüsi alustamist käsitsi tööd.
Turvalisuse ja vastavuse nõuded
Andmed peavad olema ligipääsetavad, kuid neid tuleb ka kaitsta. Organisatsioonid peavad tasakaalustama ärilise vajaduse turvalisuse, privaatsuse ja regulatiivsete nõuetega. Kui neid kaalutlusi ei käsitleta korralikult, võivad töötajad isegi kogemata rikkuda klientide privaatsust või minna vastuollu andmekaitse seadustega.
Millal teate, et teie andmed loovad väärtust
Organisatsioonid, kes loovad andmetest väärtust, ei pruugi olla need, kellel on suurimad eelarved või kõige arenenum tehnoloogia. Sageli on just nemad need, kes on teinud oma töötajatele lihtsaks usaldusväärse teabe kättesaadavuse ja selle järjepideva kasutamise. Nad kehtestavad selged andmete omanikud, määratlevad ühise äriterminoloogia, parandavad andmete kvaliteeti ja tagavad, et info on kättesaadav neile, kes seda vajavad.
On olemas selged tunnused olukorrast, kui andmed toovad väärtust. Meeskonnad usaldavad numbreid, millega nad töötavad, aruandeid saab kiiresti ja järjepidevalt toota ning erinevad osakonnad kasutavad samu definitsioone ja mõõdikuid. Paljudes organisatsioonides ei ole väljakutseks andmete puudus, vaid tõhusa andmehalduse puudumine. Kui info on usaldusväärne, kättesaadav ja järjepidevalt mõistetav kogu ettevõttes, muutuvad andmed enamaks kui lihtsalt operatiivseks kõrvalproduktiks. Need muutuvad varaks, mis toetab kasvu, efektiivsust ja paremaid ärilisi tulemusi.
Kui soovite oma ettevõttes andmetest rohkem ärilist kasu saada, siis hea meelega aitame! Võtke meiega ühendust kontakt@datasky.ee