Firmy budou potřebovat datové analytiky více než dělníky
Třetí dekáda tohoto století bude ve znamení velkých změn v byznysu. Firmy budou chtít stále více pracovat s velkým množstvím dat, která za druhou dekádu nasbíraly, protože si uvědomí, že jsou to nejcennější, co mají. Byť toto uvědomění zatím přicházelo jen v případě nečekané ztráty dat, současnost a blízká budoucnost firmy přesvědčí, že právě v datech je ukryta jejich budoucnost.
Z analýzy dat se stane strategicky významná práce
Zdá se vám to až neuvěřitelné? Regresní analýza, statistická disciplína umožňující z analýzy časových řad na základě statistických modelů s určitou jasně měřitelnou mírou nejistoty predikovat budoucí výsledky, zde existuje již desítky let. Jenže firemní data nejsou jen historické časové řady o prodejích, počtu zákazníků u jednotlivých pokladen či počtech a délce trvání hovorů v call centrech.
S nástupem Průmyslu 4.0 totiž analýza firemních dat umožňuje třeba predikovat poruchy i potřebu údržby jednotlivých výrobních strojů. Umožňuje to kupříkladu nástroj SCS od Asseco Solutions. Ten pomáhá rakouské společnosti NGR vyrábějící recyklační stroje s jejich servisem a údržbou. Tím, že firma neustále sbírá provozní i stavová data ze všech strojů u svých zákazníků, ví, který stroj a s jakou pravděpodobností bude potřebovat servisní zásah. Z těchto dat také vyčte, kdy zákazník stroj obvykle nepoužívá, a kdy tam tedy může poslat svůj servisní tým.
Analýza dat však v dnešní době není jen o statistickém modelování. Firemní data obsahují důležité informace pro okamžité rozhodování. S využitím vhodných business Intelligence (BI) nástrojů či s šikovným datovým analytikem jsou v nich totiž ukryty informace o tom, co se aktuálně děje na trhu. Zejména u firem, které mají širší portfolio produktů a třeba i vlastní prodejní síť.
Lidé budou mít za úkol si s daty „hrát“
Aby bylo možné odhalit informace ukryté ve vašich datech, je k tomu potřeba několik důležitých věcí. Předně je zapotřebí tato data vůbec mít. Umět je efektivně sbírat, ukládat, třídit a podobně. V tom vám pomůže profesionální ERP systém, který umí data sbírat přímo i z jednotlivých strojů, čteček či senzorů tak jako třeba HELIOS Green.
Dále je vhodné mít tato data, zejména ta starší, očištěná o duplicity, překlepy a neplatné položky. Informace, že nějakého výrobku baleného po 100 kusech se prodalo 10 000 kusů nebo 10 000 balení, může právě při oněch regresních analýzách zanést podstatnou chybu, kterou však ve výsledku nepůjde odhalit.
A konečně třetí a nejdůležitější věc – je potřeba, abyste měli k dispozici jak zkušené datové analytiky, tak manažery nebo klidně i řadové zaměstnance, kteří budou chtít si s těmito daty „hrát“. Co tím máme na mysli? Zaměstnance, kteří budou chtít pátrat ve firemních datech po nových zákonitostech, souvislostech, spojitostech, kteří v nich budou hledat odpovědi na otázky, jež je každý den trápí. Nevíte, proč se něco přestává prodávat nebo proč naopak nějaký váš výrobek jde na odbyt mnohem více, než se čekalo? Možná už odpověď ve firmě máte. Jen se skrývá kdesi v útrobách databáze. A neexistuje nikdo kompetentnější než vaši vlastní zaměstnanci, kdo by ji v těchto datech dokázal odhalit. Třeba s využitím BI nástrojů.
Budoucnost bude přát přemýšlivým
České republice je často vyčítáno, že je vlastně jen montovnou západních, potažmo i některých čínských firem, která nabízí levnou nekvalifikovanou pracovní sílu a výhodnou geografickou polohu. Jenže s nástupem Průmyslu 4.0 tyto zaměstnance nahradí počítače. Co naopak počítače ještě nějakou dobu nenahradí, jsou přemýšliví zaměstnanci.
Nástup moderních technologií, internetu věcí, velkých dat a široce dostupných BI nástrojů si ale vyžádá zcela nový typ zaměstnanců. Vyjma profesionálních datových analytiků, kteří nebudou mít na starosti nic jiného než analýzy dat, totiž budou potřeba přemýšliví manažeři, obchodníci, marketingoví specialisté, výrobní specialisté a další, kteří budou mít chuť (či chcete-li motivaci), čas, a hlavně dovednosti a schopnosti si s firemními daty „hrát“. I v ČR tak bude náhle velká poptávka po kvalifikované samostatné pracovní síle s vysokou přidanou hodnotou.