Τα data analytics αποτελούν σήμερα αδιαμφισβήτητο ακρογωνιαίο λίθο της επιχειρηματικής επιτυχίας. Και ενώ το μέλλον τους -με την εξέλιξη του ΑΙ και του machine learning- διαφαίνεται λαμπρό, οι προκλήσεις για τη βέλτιστη διαχείριση τους παραμένουν σημαντικές.
Σε αυτήν την εποχή του ψηφιακού μετασχηματισμού, η χρήση και ανάλυση καθώς και αξιοποίηση των Big Data, έχουν φέρει επανάσταση στο επιχειρηματικό τοπίο αλλάζοντας τις ισορροπίες που υπήρχαν και δίνοντας δυναμικό προβάδισμα και επιχειρησιακό πλεονέκτημα σε όσους τα έβαλαν στην καθημερινότητά τους και τα ενέταξαν στην στρατηγική τους. Η ικανότητα συλλογής, ανάλυσης και εξαγωγής γνώσεων από τεράστιες ποσότητες δεδομένων έχει γίνει ακρογωνιαίος λίθος επιτυχίας για τους οργανισμούς.
Σε αυτό το άρθρο, θα εμβαθύνουμε στη βαθιά και ουσιαστική επίδραση των analytics και των Big Data στο επιχειρηματικό περιβάλλον. Εξερευνούμε τα οφέλη που παρέχουν, τις προκλήσεις που παρουσιάζουν και τις διάφορες εφαρμογές που έχουν μεταμορφώσει τις επιχειρήσεις σε όλους τους κλάδους και αποτελούν την αιχμή του δόρατος σε κάθε επόμενη κίνηση και κυριαρχία στην αγορά. Σε αμέσως επόμενο άρθρο θα επιλέξουμε κάποιους κρίσιμους παράγοντες να τους αναλύσουμε περαιτέρω και να διαπιστώσουμε το πώς οι σωστές επενδύσεις θα κάνουν την διαφορά, και πως η χρήση νέων τεχνολογιών θα δώσει πραγματικό βήμα εξέλιξης
Το Analytics και τα Big Data έχουν γίνει απαραίτητα εργαλεία για τις επιχειρήσεις που αναζητούν ανταγωνιστικό πλεονέκτημα. Τα Big Data περιλαμβάνουν τις τεράστιες ποσότητες δομημένων και μη δομημένων δεδομένων που συλλέγουν οι οργανισμοί από διάφορες πηγές είτε αυτά παράγονται από συστήματα, είτε από εφαρμογές, είτε από αισθητήρες που όλο και περσότερο αυξάνεται η χρήση τους καθημερινά. Τα Analytics αναφέρεται στις διαδικασίες και τα εργαλεία που χρησιμοποιούνται για την ανάλυση αυτών των δεδομένων και την εξαγωγή σημαντικών πληροφοριών.
Οφέλη από το Analytics και τα Big Data στις επιχειρήσεις
Ο αντίκτυπος των analytics και των big data στις επιχειρήσεις είναι πολυπαραγοντικός. Πρώτα και κύρια, δίνουν τη δυνατότητα στους οργανισμούς να λαμβάνουν τεκμηριωμένες αποφάσεις με βάση γνώσεων που βασίζονται σε δεδομένα. Αναλύοντας μεγάλες ποσότητες δεδομένων, οι επιχειρήσεις μπορούν να εντοπίσουν μοτίβα, τάσεις και συσχετισμούς που διαφορετικά θα περνούσαν τελείως απαρατήρητες.
Οπλισμένοι με αυτή τη γνώση, οι οργανισμοί μπορούν να βελτιστοποιήσουν τις διαδικασίες, να βελτιώσουν τη λειτουργική αποτελεσματικότητα και να προβλέψουν και να βελτιώσουν τη συνολική απόδοση.
Το Analytics και τα Big Data διευκολύνουν επίσης την καλύτερη κατανόηση των πελατών και την τμηματοποίηση (segmentation) της αγοράς. Αναλύοντας τη συμπεριφορά, τις προτιμήσεις και τα δημογραφικά στοιχεία των πελατών, οι επιχειρήσεις μπορούν να προσαρμόσουν ανάλογα τα προϊόντα, τις υπηρεσίες και τις στρατηγικές μάρκετινγκ τους, ακόμα και την παραγωγική τους διαδικασία ή και να επιλέξουν τι θα παράξουν και πώς κάθε φορά.. Αυτή η εξατομίκευση δημιουργεί μια εξαιρετική εμπειρία πελάτη και καλλιεργεί σημαντικά τόσο την πίστη των πελατών (customer loyalty) όσο και την ενίσχυση της αγοραστικής τους συμπεριφοράς.
Επιπλέον, η ανάλυση δεδομένων και τα Big Data επιτρέπουν την προληπτική διαχείριση κινδύνου και τον εντοπισμό απάτης προτού αυτή συμβεί και μάλιστα προσδιορίζοντας τόσο την πηγή όσο και την μεθοδολογία. Αυτά τα εργαλεία επιτρέπουν στις επιχειρήσεις να εντοπίζουν ανωμαλίες, να εντοπίζουν πιθανές απειλές και να μετριάζουν τους κινδύνους σε πραγματικό χρόνο. Στα χρηματοοικονομικά, για παράδειγμα, τα αναλυτικά στοιχεία και τα Big Data έχουν μεταμορφώσει την αξιολόγηση κινδύνου, την ανάλυση επενδύσεων και τις πρακτικές πρόληψης της απάτης σε μια «τυπική» διαδικασία καθημερινότητας, προφυλάσσοντας τόσο τις εταιρείες όσο και τους καταναλωτές.
Εφαρμογές Analytics και Big Data στις επιχειρήσεις
Το Analytics και τα Big Data έχουν βρει ευρέως διαδεδομένες εφαρμογές σε διάφορους κλάδους. Στο μάρκετινγκ και τις πωλήσεις, οι οργανισμοί χρησιμοποιούν αυτά τα εργαλεία για να αναλύσουν τη συμπεριφορά των πελατών, να βελτιστοποιήσουν τις διαφημιστικές καμπάνιες και να μετρήσουν την αποτελεσματικότητα των στρατηγικών μάρκετινγκ. Εντοπίζοντας μοτίβα και τάσεις, οι επιχειρήσεις μπορούν να στοχεύσουν πιο αποτελεσματικά τις προσπάθειες μάρκετινγκ και να εξασφαλίσουν υψηλότερη απόδοση επένδυσης καθώς και να πετύχουν το τέλειο customer experience και customer journey ενός πελάτη, αφού η επιχείρηση μάλλον ξέρει «πριν από αυτόν, γι’ αυτό» όπως έλεγε και η κλασσική ελληνική ατάκα
Στον κλάδο της υγείας, τα αναλυτικά στοιχεία και τα Big Data έχουν τεράστιες δυνατότητες και μάλιστα ανοίγουν νέους διαδρόμους σε θεραπευτικές μεθόδους και εξελιγμένες αγωγές.
Οι γιατροί και οι πάροχοι υγειονομικής περίθαλψης μπορούν να αξιοποιήσουν αυτά τα εργαλεία για την παρακολούθηση της υγείας των ασθενών, τον εντοπισμό προτύπων ασθενειών και τη βελτιστοποίηση των σχεδίων θεραπεία, και μάλιστα να προλάβουν περιστατικά ασθενών που θα μπορούν να εξελιχθούν δυσάρεστα.
Η ιατρική ακριβείας, για παράδειγμα, βασίζεται σε μεγάλο βαθμό σε αναλύσεις και Big Data για την παροχή εξατομικευμένης φροντίδας ασθενών, τόσο στον τρόπο θα παρασχεθεί, όσο και σε απολύτως προσαρμοσμένες ιατρικές πράξεις.
Οι κατασκευαστικοί οργανισμοί μπορούν να αξιοποιήσουν αναλυτικά στοιχεία και Big Data για να βελτιστοποιήσουν τη διαχείριση της εφοδιαστικής αλυσίδας, να μειώσουν το κόστος και να βελτιώσουν τον ποιοτικό έλεγχο. Αναλύοντας δεδομένα από αισθητήρες που είναι ενσωματωμένοι σε μηχανήματα, οι επιχειρήσεις μπορούν να προβλέψουν τις ανάγκες συντήρησης, να μειώσουν το χρόνο διακοπής λειτουργίας και να αυξήσουν τη λειτουργική απόδοση.
Προκλήσεις στην εφαρμογή του Analytics και των μεγάλων δεδομένων
Ενώ τα οφέλη των αναλυτικών στοιχείων και των μεγάλων δεδομένων είναι σημαντικά, οι οργανισμοί αντιμετωπίζουν αρκετές προκλήσεις κατά την εφαρμογή αυτών των τεχνολογιών. Μια σημαντική πρόκληση είναι η διαχείριση και η ενσωμάτωση διαφορετικών πηγών δεδομένων. Η συλλογή, αποθήκευση και επεξεργασία τεράστιων ποσοτήτων δεδομένων μπορεί να καταπονήσει την υπάρχουσα υποδομή και να απαιτήσει από τους οργανισμούς να επενδύσουν σε ισχυρά συστήματα και τεχνολογίες.
Οι ανησυχίες για την ασφάλεια και το απόρρητο θέτουν επίσης προκλήσεις. Με τον αυξανόμενο όγκο ευαίσθητων δεδομένων που συλλέγονται, οι οργανισμοί πρέπει να παραμείνουν σε επαγρύπνηση για την προστασία αυτών των πληροφοριών από παραβιάσεις και μη εξουσιοδοτημένη πρόσβαση ή και λανθασμένη χρήση. Η ανάπτυξη ισχυρών πλαισίων διακυβέρνησης δεδομένων και η εφαρμογή μηχανισμών κρυπτογράφησης και ελέγχου πρόσβασης είναι κρίσιμα βήματα για την αντιμετώπιση αυτών των προκλήσεων, που σήμερα μάλλον δεν έχουμε κανόνες και προσπαθούν οι κυβερνήσεις να θεσπίσουν κανόνες που θα οριοθετήσουν αξιοποίηση, χρήση και εκμετάλλευση.
Η αντιμετώπιση του κενού δεξιοτήτων στην ανάλυση δεδομένων είναι ένα άλλο εμπόδιο. Οι ειδικευμένοι επιστήμονες και οι αναλυτές δεδομένων έχουν μεγάλη ζήτηση και οι οργανισμοί μπορεί να χρειαστεί να επενδύσουν στην εκπαίδευση ή να προσλάβουν ταλαντούχους επαγγελματίες για να γεφυρώσουν αυτό το χάσμα. Επιπλέον, οι οργανισμοί πρέπει να καλλιεργήσουν μια κουλτούρα που βασίζεται στα δεδομένα και να διασφαλίσουν ότι οι εργαζόμενοι κατανοούν την αξία και τις δυνατότητες των αναλυτικών στοιχείων και των μεγάλων δεδομένων. Πόσο μάλλον να φροντίσουν την ποιότητα των δεδομένων που και συλλέγεται αλλά και παράγεται. Η γνωστή παλαιά ρήση του “garbage in, garbage out” μάλλον θα δει και πάλι ημέρες δόξας, και αυτό θα πρέπει να το διαχειριστούμε, αφού η τάση που υπάρχει, μάλλον δίνει χωρίς κριτήρια επιλογής ότι αποτέλεσμα δίνουν οι τεχνολογίες αυτές, χωρίς ελέγχους και χωρίς κριτική σκέψη.
Το μέλλον των Analytics και των μεγάλων δεδομένων στις επιχειρήσεις
Καθώς η τεχνολογία προχωρά, το μέλλον των analytics και των big data δείχνει ότι θα είναι ακόμα λαμπρότερο και με τάσεις τεράστιας εξάπλωσης και σε μεγάλες όσο και σε μικρομεσαίες επιχειρήσεις.
Η τεχνητή νοημοσύνη και η μηχανική μάθηση (Machine Learning) θα ενισχύσουν περαιτέρω τις δυνατότητες αυτών των εργαλείων, επιτρέποντας πιο εξελιγμένη ανάλυση δεδομένων και προγνωστική μοντελοποίηση (predictive analytics).
Οι οργανισμοί θα μπορούν να αυτοματοποιούν τη λήψη αποφάσεων, να βελτιστοποιούν τις διαδικασίες σε πραγματικό χρόνο και να αποκτούν βαθύτερες γνώσεις για τις ανάγκες και τις προτιμήσεις των πελατών τους.
Επιπλέον, οι εξελίξεις στο Cloud computing και στο edge computing θα επιτρέψουν στους οργανισμούς να αποθηκεύουν και να επεξεργάζονται τεράστιες ποσότητες δεδομένων πιο αποτελεσματικά εκεί ακριβώς που η ερώτηση πρέπει να απαντηθεί και μάλιστα θα επιτρέψει την ανάλυση σε πραγματικό χρόνο και την άμεση λήψη αποφάσεων, επιτρέποντας στις επιχειρήσεις να παραμείνουν μπροστά στο σημερινό περιβάλλον με γρήγορο ρυθμό.
Αν πρέπει να συνοψίσουμε, τότε η επιρροή της χρήση των analytics και των Big Data στις επιχειρήσεις δεν μπορεί να είναι μια λανθασμένη εκτίμηση.
Αυτά τα εργαλεία έχουν μεταμορφώσει τις διαδικασίες λήψης αποφάσεων, έχουν ενδυναμώσει τους οργανισμούς να αποκτήσουν ανταγωνιστικό πλεονέκτημα και έχουν οδηγήσει στην καινοτομία σε όλους τους κλάδους. Αν και υπάρχουν προκλήσεις, οι οργανισμοί που τις αντιμετωπίζουν με επιτυχία μπορούν να ξεκλειδώσουν τις τεράστιες δυνατότητες των αναλυτικών στοιχείων και των μεγάλων δεδομένων. Η υιοθέτηση μιας κουλτούρας με γνώμονα τα δεδομένα, η επένδυση σε υποδομές και ταλέντο και η παρακολούθηση των αναδυόμενων τεχνολογιών θα τοποθετήσει τις επιχειρήσεις να βελτιώνονται και να εξελίσσονται σε ένα συνεχώς μεταβαλλόμενο επιχειρηματικό περιβάλλον.