Podobnie jak ich odpowiedniki w większych firmach, menedżerowie w małych i średnich przedsiębiorstwach (MŚP) budzą się z faktu, że podejmowanie decyzji opartych na danych ma kluczowe znaczenie dla wzrostu i sukcesu.
Jednak wielu małym i średnim firmom brakuje środków do zatrudniania wysoko wykwalifikowanych specjalistów od analizy danych, aby gromadzić, badać i analizować oszałamiającą ilość danych, które są obecnie dostępne dla przedsiębiorstw. Idealnym rozwiązaniem było zlecenie tej istotnej funkcji analizy danych firmom zewnętrznym firmom analityki i freelancerom.
$config[code] not foundWedług raportu Gartnera około 70 procent marketerów oczekuje, że większość decyzji marketingowych będzie zasilana danymi w przyszłym roku.
"Znacząca część budżetu na analitykę - więcej niż technologia i prawie tyle samo, co wewnętrzny talent - trafia do ekspertów zewnętrznych", zauważa raport. "Większość dojrzałych marketingowców nastawionych na dane oczekuje, że zewnętrzne źródła zaopatrzenia wzrosną w ciągu najbliższych dwóch lat, a 30 procent z nich spodziewa się zmniejszyć swój wewnętrzny zespół, korzystając w większym stopniu z wydajności, skali i doświadczenia dostawców usług."
Biorąc pod uwagę znaczenie analityki danych dla sukcesu przedsiębiorstw, istnieje obawa, że taka istotna funkcja jest prawie rutynowo zlecana na zewnątrz. Jednak biorąc pod uwagę związane z tym koszty i niedobór specjalistycznych umiejętności, jest to logiczne rozwiązanie. Przynajmniej do niedawna.
Błędne przekonanie, które kształtuje dzisiejszy rynek analityki danych, polega na tym, że duże dane są domeną przedsiębiorstw, a małe i średnie przedsiębiorstwa po prostu nie mają środków, by manipulować i analizować złożone dane w sposób kompetentny.Te nieporozumienia są obecnie kwestionowane przez pojawiające się samoobsługowe rozwiązania analityczne, a teraz pytanie brzmi, czy małe i średnie firmy mogą sobie pozwolić nie aby skorzystać z tych nowych rozwiązań i przenieść analitykę danych w firmie.
Dane są równie ważne dla małych i średnich firm
Dane stały się siłą napędową każdego efektywnego biznesu, niezależnie od jego wielkości. Niedawno firma Deloitte opublikowała raport zatytułowany "The Analytics Advantage", który był wynikiem szeroko zakrojonej ankiety przeprowadzonej przez firmę konsultingową.
Jednym z wielu spostrzeżeń w raporcie Deloitte jest to, że menedżerowie wyższego szczebla w firmach, które badali, zdali sobie sprawę, że "dobre dane mogą dawać dobre decyzje, jeśli zostaną przechwycone, przeanalizowane, przekazane i zastosowane w sposób terminowy i skuteczny". istotne dla małych i średnich przedsiębiorstw, jak i dużych przedsiębiorstw.
Według jednego anonimowego menedżera cytowanego w raporcie: "Zasadniczo, analityka polega na podejmowaniu dobrych decyzji biznesowych. Samo podawanie raportów z liczbami nie pomaga. Musimy przekazywać informacje w sposób, który najlepiej odpowiada naszym decydentom. "
Mniejsze firmy nie są jednak tak skoncentrowane na wskaźnikach wydajności i śledzeniu metodycznym, jak duże firmy. Zwykle mają mniej pracowników, mniejszy przepływ gotówki, mniejsze zapasy i mniej zróżnicowane linie produktów, co oznacza, że menedżerowie często szczycą się wiedzą o wszystkim. Wyzwaniem dla małych i średnich przedsiębiorstw w związku z analizą danych jest w takim samym stopniu zmiana mentalności i kultury, jak i nabywanie wymaganych umiejętności i technologii.
We wstępie do raportu Deloitte, czołowy analityczny lider myśli i akademicki Thomas H. Davenport zauważa: "Z obserwacji przez wiele lat postęp analityczny jest niezaprzeczalny: zapotrzebowanie na analitykę jest znacznie większe, zasoby są bardziej dostępne, a zrozumienie wykonawcze wzrosło. "
Z pewnością wydaje się, że małe i średnie firmy są coraz bardziej świadome potrzeby aktywnego korzystania z analityki danych, aby skutecznie konkurować. Ale jak mogą to zrobić w sposób komercyjnie opłacalny? A co przeszkadza małym i średnim firmom w rozwijaniu możliwości wewnętrznego analityki danych?
Zestaw narzędzi do analizy przystępnych cen danych
Połączenie bardziej wydajnych komputerów stacjonarnych i samoobsługowych narzędzi do nauki danych reprezentuje przesunięcie kierunkowe dla małych i średnich firm. Dzięki takim rozwiązaniom, jak Alteryx, Databox i IBM Watson Analytics, praktycznie każdy pracownik może być naukowcem zajmującym się danymi, pobierającym odpowiednie zestawy danych, analizując je za pomocą zaawansowanych narzędzi wizualizacyjnych i podejmując świadome decyzje w czasie rzeczywistym.
Jak powiedział Amir Orad, CEO platformy wywiadowczej Sisense, "tradycyjnie główną przeszkodą w analitykach samoobsługowych było przygotowanie danych. Nowoczesna technologia analityczna może uprościć ten proces do tego stopnia, że dzisiejsi użytkownicy biznesowi mogą w pełni korzystać z pełnego zakresu analizy danych - przygotowania, raportowania i wizualizacji - niezależnie od dedykowanych zasobów IT lub DBA. "
SMB nie potrzebują outsourcingu danych Analytics
Konieczność zrównoważenia kosztów zatrudniania specjalisty ds. Danych i korzyści z analityki stanowi prawdziwe wyzwanie, dlatego tak wielu małych i średnich firm uważa, że rozwiązaniem jest outsourcing.
"Ta trasa będzie zazwyczaj preferowana, ponieważ nikt nie rozumie firmy, jak również jej obecnych dyrektorów i pracowników", mówi Orad Sisense'a. "Wiedzą, które kluczowe wskaźniki KPI mają znaczenie i jak tłumaczyć dane w sensowne wyniki z perspektywy biznesowej."
Oparte na chmurze rozwiązania do przetwarzania danych SaaS zaspokajają zapotrzebowanie na potężną infrastrukturę wymaganą w przypadku niektórych procesów analizy danych, wraz z potrzebą utrzymania tej infrastruktury. Nowoczesne rozwiązania do samoobsługowej analizy danych oferują zespołom SMB możliwość zestawiania dużych ilości danych z wielu źródeł i analizowania ich za pomocą łatwych w obsłudze interfejsów typu "przeciągnij i upuść".
Przemyślenie Outsourcingu Analityki Danych
Rozwiązania te zdemokratyzują złożone analizy danych i usuwają tę krytyczną funkcję z wyłącznej domeny dużych przedsiębiorstw. Bezpośrednią korzyścią z zastosowania analityki danych w firmie jest znaczne zmniejszenie opóźnień tradycyjnie związanych ze złożonymi działaniami związanymi z analizą biznesową.
Ograniczenie tego opóźnienia oznacza, że firmy mogą działać na podstawie danych uzyskanych z danych, często w ciągu kilku minut od gromadzenia informacji. Kierownictwo może wykorzystać pozytywne tendencje zanim ktokolwiek zrobi i obejść negatywne, zanim spowodują jakiekolwiek szkody. Skrócenie czasu opóźnienia skutecznie przyczynia się do szybszego podejmowania decyzji, z wykorzystaniem nadających się do podjęcia działań analiz biznesowych, o czym świadczą migawki ekosystemu biznesowego w dowolnym momencie.
Ponieważ koszty i bariery infrastrukturalne dostępu do wysokowydajnych rozwiązań analityki danych dla małych i średnich firm się rozpadają, firmy te zaczynają zdawać sobie sprawę, że ich założenia dotyczące dostępu do tych ważnych funkcji biznesowych nie są już ważne. Konieczność outsourcingu analityki danych szybko staje się przeszłością dla liderów SMB, którzy są zainteresowani obsługą własnych danych.
Oznacza to, że małe i średnie firmy mogą teraz podejmować lepsze decyzje biznesowe, które są oparte na dużych, złożonych zbiorach danych i szybciej i sprawniej reagować na zmieniającą się dynamikę rynku w czasie rzeczywistym. To brzmi jak potężna przewaga konkurencyjna.
Analityka Zdjęcie za pośrednictwem Shutterstock
4 Komentarze ▼
