Līdzīgi kā kolēģiem lielākos uzņēmumos, mazo un vidējo uzņēmumu vadītāji pamostas, ka uz datiem balstīta lēmumu pieņemšana ir izšķiroša izaugsmei un panākumiem.
Tomēr daudzām MVU trūkst līdzekļu, lai izmantotu augsti kvalificētus datu analīzes speciālistus, lai savāktu, izpētītu un analizētu reibinošo datu apjomu, kas šajās dienās ir pieejams uzņēmumiem. Risinājums ir bijis ārpakalpojums šai svarīgajai datu zinātnes funkcijai trešo personu datu analītikas uzņēmumiem un ārštata darbiniekiem.
$config[code] not foundSaskaņā ar Gartner ziņojumu, aptuveni 70 procenti tirgotāju sagaida, ka lielākā daļa no saviem mārketinga lēmumiem būs nākamā gada dati.
“Ievērojama daļa no analītikas budžeta - vairāk nekā tehnoloģija un gandrīz tikpat liela kā iekšējie talanti - tiek nodota ārējiem ekspertiem,” atzīmē ziņojums. „Lielākā daļa nobriedušu datu tirgotāju sagaida, ka nākamo divu gadu laikā ārējais iepirkums pieaugs, un 30 procenti no viņiem sagaida, ka samazinās savu iekšējo komandas lielumu, vairāk izmantojot pakalpojumu sniedzēju efektivitāti, apjomu un zināšanas.”
Ņemot vērā datu analītikas nozīmi uzņēmumu panākumos, bažas rada tas, ka šāda būtiska funkcija gandrīz vienmēr tiek uzticēta ārpakalpojumiem. Tomēr, ja jūs uzskatāt, ka ar to saistītās izmaksas un nepieciešamo speciālistu prasmju trūkums, tas ir loģisks risinājums. Vismaz nesen.
Nepareizs priekšstats, kas veido šodienas datu analītikas tirgu, ir tāds, ka lielie dati ir uzņēmumu domēns, un MVU vienkārši trūkst līdzekļu, lai kompetenti manipulētu un analizētu sarežģītus datus.Šos nepareizos priekšstatus tagad apstrīd jaunie pašapkalpošanās analītiskie risinājumi, un tagad ir jautājums, vai MVU var atļauties ne lai izmantotu šos jaunos risinājumus un pārvietotu datu analītiku iekšienē.
Dati ir tikpat svarīgi MVU
Dati ir kļuvuši par jebkura efektīva biznesa dzīvi, neatkarīgi no tā lieluma. Deloitte nesen publicēja ziņojumu ar nosaukumu “Analytics Advantage”, kas bija plašas aptaujas rezultāts, ko veica konsultāciju firma.
Viens no daudzajiem Deloitte ziņojuma ieskatiem ir tāds, ka augstākā līmeņa vadītāji aptaujātajos uzņēmumos ir sapratuši, ka „labi dati var dot labus lēmumus, ja tie tiek uztverti, analizēti, paziņoti un darbojušies savlaicīgi un efektīvi”. attiecas uz MVU, tāpat kā lieliem uzņēmumiem.
Saskaņā ar vienu anonīmu izpildītāju, kas minēts ziņojumā, “Analītika būtībā ir par labu biznesa lēmumu pieņemšanu. Vienkārši sniedzot pārskatus ar numuriem, tas nepalīdz. Mums ir jāsniedz informācija tādā veidā, kas vislabāk atbilst mūsu lēmumu pieņēmējiem. ”
Tomēr mazie uzņēmumi parasti nav tik vērsti uz veiktspējas rādītājiem un metodisko uzskaiti, kā lielie puiši. Viņiem parasti ir mazāk darbinieku, mazāk naudas plūsmas, mazāka inventāra un mazāk daudzveidīgu produktu līniju, kas nozīmē, ka vadītāji bieži vien lepojas ar to, ka zina visu. Mazo un vidējo uzņēmumu problēma, kas saistīta ar datu analītiku, ir tikpat svarīga kā domāšanas un kultūras maiņa, tā ir prasmju un tehnoloģiju iegūšana.
Savā ievadā Deloitte ziņojumam vadošais analītiskais vadītājs un akadēmiskais Thomas H. Davenport atzīmē, ka „no daudzu gadu novērojumiem analītiskais progress ir nenoliedzams: pieprasījums pēc analītikas ir daudz lielāks, resursi ir vairāk pieejami un izpildvaras izpratne ir palielinājusies. ”
Protams, šķiet, ka MVU arvien vairāk apzinās nepieciešamību aktīvi izmantot datu analīzes, lai efektīvi konkurētu. Bet kā viņi to var izdarīt komerciāli izdevīgā veidā? Un kā tas nozīmē, ka MVU spēj attīstīt spēju veikt datu analīzi iekšēji?
Pieejamu datu analītikas rīku pieaugums
Spēcīgāku galddatoru un pašapkalpošanās datu zinātnes rīku kombinācija ir virziena maiņa MVU. Pateicoties tādiem risinājumiem kā Alteryx, Databox un IBM Watson Analytics, praktiski jebkuram darbiniekam ir arvien lielāka iespēja būt datu zinātniekam, velkot attiecīgos datu kopumus, analizējot tos ar uzlabotiem vizualizācijas rīkiem un pieņemot informētus reāllaika lēmumus.
Amir Orad, biznesa informācijas platformas Sisense izpilddirektors, atzīmē: „Tradicionāli galvenais šķērslis pašapkalpošanās analītikai bija datu sagatavošana. Mūsdienu analītikas tehnoloģija šo procesu var vienkāršot tādā mērā, ka šodienas biznesa lietotāji var pilnībā aptvert datu analīzi - sagatavošanu, ziņošanu un vizualizāciju - neatkarīgi no IT vai DBA resursiem. ”
MVU nav nepieciešams ārējus datu analītikas pakalpojumus
Nepieciešamība līdzsvarot datu speciālistu nomas izmaksas un analītikas priekšrocības ir reāls izaicinājums, tāpēc tik daudzas MVU uzskata, ka ārpakalpojumi ir atbilde.
„Šis maršruts parasti ir vēlams, jo neviens nesaprot uzņēmumu, kā arī tās pašreizējos vadītājus un darbiniekus,” saka Sisense Orad. „Viņi zina, kuri KPI ir svarīgi un kā tulkot datus nozīmīgos rezultātos no uzņēmējdarbības viedokļa.”
Uz mākoņiem balstīti SaaS datu risinājumi aizpilda nepieciešamību pēc spēcīgas infrastruktūras, kas nepieciešama dažiem datu analīzes procesiem, kā arī nepieciešamība uzturēt šo infrastruktūru. Mūsdienu pašapkalpošanās datu analītikas risinājumi piedāvā SMB komandām iespēju apkopot lielus datu daudzumus no vairākiem avotiem un analizēt to visu, izmantojot vieglas un nomešanas saskarnes.
Datu analītikas ārpakalpojumu pārdomāšana
Šie risinājumi demokratizē sarežģītās datu analīzes un novērš šo kritisko funkciju no lielo uzņēmumu vienīgā domēna. Tūlītējs ieguvums datu analītikas ieviešanā iekšienē ir spēja būtiski samazināt aizkavēšanos, kas tradicionāli saistīta ar sarežģītu biznesa informācijas darbību.
Šī latentuma samazināšana nozīmē, ka uzņēmumi spēj rīkoties, pamatojoties uz ieskatiem, kas iegūti no datiem, bieži vien dažu minūšu laikā pēc informācijas vākšanas. Vadība var gūt labumu no pozitīvajām tendencēm, pirms kāds cits dara, un apiet negatīvās, pirms tās rada kaitējumu. Samazinot kavēšanās laikus, tiek panākta ātrāka lēmumu pieņemšana, izmantojot biznesa izlūkdatus, par ko ziņo biznesa ekosistēmas momentuzņēmumi.
Tā kā izmaksu un infrastruktūras šķēršļi piekļuvei augstas ietekmes datu analīzes risinājumiem MVU sabrūk, šie uzņēmumi sāk saprast, ka viņu pieņēmumi par piekļuvi šīm svarīgajām uzņēmējdarbības funkcijām vairs nav derīgi. Vajadzība ārpakalpojumu datu analītikai ātri kļūst par pagātni MVU vadītājiem, kuri ir ieinteresēti apstrādāt savus datus.
Tas nozīmē, ka MVU tagad var pieņemt labākus biznesa lēmumus, ko informē lielas, sarežģītas datu kopas un efektīvāk un ātrāk reaģē uz mainīgo tirgus dinamiku reālajā laikā. Tas izklausās kā spēcīga konkurences priekšrocība.
Analytics fotoattēls, izmantojot Shutterstock
4 Piezīmes ▼
