Verslo brandą matuojame metais, pelnu, apdovanojimais ir darbuotojų skaičiumi. Šie skaičiai – toli gražu ne svarbiausi įmonės sėkmei. Už sėkmingo verslo yra tūkstančiai duomenų eilučių, pasufleruojančių, kokius sprendimus priimti ir kokia kryptimi veikti.

Iš pirmo žvilgsnio sunku nuspėti, kaip gerai įmonė yra įvaldžiusi duomenų analizės procesus – juk nė vienas verslas neprisipažins, kad nekreipia dėmesio į bendrovės rodiklius. Aprašėme keturis tipus, kurie išduoda, kuriame analitikos brandos etape yra verslas ir padeda suprasti, kaip galima patobulėti. Susipažinkite ir raskite save:

Bazinis

Pirmasis įmonių duomenų analizės etapas pažįstamas daugeliui. Įmonė šiame žingsnyje skaičiuoja ir analizuoja tai, ką pamatuoti lengviausia – pardavimus, atsargas sandėlyje, savo reklamos biudžetą – vieno skyriaus lygmenyje. Tai leidžia suprasti, kokie procesai vyksta atskiruose bendrovės departamentuose.

Duomenis renka ir juos tyrinėja skyrių vadovai, naudodamiesi konkrečiai užduočiai pritaikytais įrankiais: CRM, ERP, buhalterinėmis ir kitomis sistemomis, Google Analytics platforma bei pavieniais rankomis pildomais Microsoft Excel dokumentais.

Vidutinis

Antrajame duomenų analizės brandos etape yra identifikuojami ryšiai tarp rodiklių, kuriuos stebi atskiri skyriai. Čia sutinkame įmones, kurios skatina glaudų bendradarbiavimą tarp, pavyzdžiui, pardavimų ir rinkodaros ar pardavimų ir tiekimo komandų. Tokiu atveju, du departamentai turi bendrus tikslus ir pamažu sinchronizuoja savo veiklą nuolat dalindamiesi dviejų atskirų komandų rezultatais ir planais.

Kaip ir pirmajame etape, duomenis analizuoja ir bendradarbiavimą skatina skyrių vadovai, pasitelkdami esamus ir naujus analizės įrankius: pavyzdžiui, bendrintus Microsoft Excel failus, dažniausiai atnaujinamus rankomis, naudojantis vidinių sistemų duomenimis.

Pažengęs

Trečiajame etape įvyksta skaidrumo proveržis: su rodikliais susipažįsta daugiau darbuotojų, o į duomenų analizės procesą įtraukiama daugiau skyrių. Šiame lygyje skyrių vadovai perduoda dalį duomenų į savo komandų – konsultantų ir specialistų – rankas, todėl kiekvienas darbuotojas tampa pajėgūs įvertinti, kokią įtaką kitų skyrių veiklai turi asmeniniai darbo rezultatai. Gaunant informaciją, kodėl verslo procesai krypsta viena ar kita linkme, vadovams tampa lengviau daryti sprendimus, apskaičiuoti maržą ir rūpintis verslo pelningumu.

Kad duomenų sklaida vyktų paprasčiau, šiame etape apdoroti duomenys renkami į vieną vietą – duomenų saugyklą.  Duomenų analitikai pasitelkiami Business intelligence (Bi) įrankiai.

Ekspertas

Duomenų analizės aspektu brandžiausia įmonė yra retai sutinkamas, tačiau įspūdingas fenomenas. Aukščiausia duomenų analizės branda yra pasiekiama, kai įmonė matuoja visus rodiklius tiek horizontaliai, tiek vertikaliai. Tai yra, į duomenų sisteminimo procesą yra įtraukiami ir aukščiausio lygio vadovai bei akcininkai, kurie, matydami visą įmonės vaizdą, gali vertinti strateginių sprendimų rezultatus ilguoju ir trumpuoju laikotarpiais, prognozuoti procesus bei optimizuoti verslą. Taip pat, brandžios įmonės duomenys aprėpia visą veiklą: vertinamas tiek kliento pasitenkinimas, tiek personalo kvalifikacija bei šių rodiklių įtaka vienas kitam.

Duomenų analitikos eksperto lygį pasiekusios įmonės kaip ir pažengusios bendrovės naudoja Business intelligence įrankius ir duomenų saugyklas. Duomenų gausa joms leidžia pasitelkti prognozavimo, remiantis istoriniais duomenimis, bei verslo optimizavimo įrankius.

Bazinis Vidutinis Pažengęs Pažengęs
Kokius duomenis analizuoja? Atskirus – pardavimų, tiekimo ir kt. Kelių rodiklių įtaką vienas kitam, pvz. pardavimų tiekimui  Daugelio skyrių rodiklius ir jų sąveikas, pvz. kvalifikacijos kėlimo įtaką vartotojo pasitenkinimui  Visos organizacijos, įskaitant vadovybės, rodiklius, realiu laiku, istoriškai ir su prognozėmis 
Įrankiai CRM, ERP, buhalterinė apskaita, Google Analytics, Microsoft Excel  Kaip ir bazinis + su keliomis komandomis bendrinti Microsoft Excel dokumentai  Business Intelligence įrankiai, duomenų saugykla Kaip ir pažengęs + prognozavimo ir verslo optimizavimo įrankiai
Kas naudojasi duomenimis? Komandos vadovas  Kelių komandų vadovai bendradarbiauja Komandų vadovai ir kiti darbuotojai  Visa organizacija 
Ką pasiekia?   Žino, kas vyksta  Žino, kas vyksta bei, specifiniais atvejais, kodėl  Žino, kodėl vyksta vienaip ar kitaip  Žino, kas bus ateityje bei ką daryti geriau 

Kodėl verta stengtis stiprinti įmonės duomenų analizės gebėjimus?

Aukšta duomenų analizės branda leidžia įmonėms suprasti sudėtingus priežastinius ryšius, kurie susiformuoja organizacijai augant. Visą įmonės veiklą apimantys duomenys gali atkreipti dėmesį į problemines sritis arba padėti atrasti netikėtų sąsajų – pavyzdžiui, kaip akcininkų nusiteikimas veikia klientų pasitenkinimą.

Duomenų analizės branda įmonėje atsispindi štai taip:

 

Skaidrumas

Augantys įmonės duomenų analizės įgūdžiai nulemia didėjantį skaidrumą, kurį daugelis verslų jau įtraukė į savo strategines gaires, manifestus ir prekės ženklų aprašus. Galimybė įvertinti poveikį sukuria sveiką organizacijos kultūrą, didina motyvaciją, padeda identifikuoti problemas prieš joms iškylant.

 

Bendri tikslai

Skirtingais duomenų pjūviais pateiktas organizacijos paveikslas gali tapti geriausiu argumentu, kodėl įmonė kelia tam tikrus tikslus. Verslą sudarančių departamentų sinergija svarbi darniam veikimui ir tvariam augimui.

 

Efektyvumas

Rezultatus sekdamos realiu laiku, įmonės turi progą išvengti neefektyvių praktikų ir procesų įsišaknijimo, reaguoti greitai ir priimti teisingus sprendimus, paremdamos juos daugiau nei intuicija.

 

Laikas pereiti į kitą etapą?

Analitikos brandą galite pasiekti pamažu ar sulaukę proveržio. Norite žengti į kitą etapą, bet nežinote nuo ko pradėti? Pasikalbėkime.