Poruszone tematy:
Czym są dane?
Definicja danych, to mocno uogólniając, wszelkie informacje, które zawierają w sobie istotną dla nas wartość. Jeszcze nigdy w historii, nie operowaliśmy na tylu danych, co dzisiaj. Żyjemy w epoce, w której dane stały się niezbędnym paliwem napędzającym rozwój firm i całych gałęzi przemysłu. W dzisiejszych czasach organizacje, które potrafią skutecznie gromadzić, analizować i wykorzystywać dane, zyskują przewagę konkurencyjną, umożliwiającą im podejmowanie trafnych decyzji biznesowych oraz ulepszanie zakresu swojego działania. Można powiedzieć, że dane to dzisiaj złoto XXI wieku, które pomimo, że każdego roku jest go coraz więcej, paradoksalnie staje się coraz bardziej cenne.
Znaczenie danych w biznesie
Dane stanowią bezcenny zasób, który może dostarczyć cennych informacji na temat zachowań i preferencji klientów, trendów rynkowych, a także efektywności wewnętrznych operacji firmy. Dzięki analizie danych, przedsiębiorstwa mogą lepiej zrozumieć swoich klientów, dostosować produkty i usługi do ich potrzeb, a także zidentyfikować obszary wymagające usprawnień. Odpowiednia analiza danych może również uchronić przed powtórzeniem błędów z przeszłości, wcześniej wskazując na pojawiające się zagrożenia. Można więc powiedzieć, że dane i odpowiednie ich przetwarzanie, to wyrocznia, która, z pewną dozą prawdopodobieństwa, jest w stanie przewidywać przyszłość i kierunek, w którym dane przedsiębiorstwo powinno podążać, aby rozwijać się jak najlepiej.
Dane mogą przysłużyć się do polepszenia następujących obszarów:
a) zaangażowanie użytkowników / klientów
Jednym z kluczowych aspektów, który można odkryć dzięki danym, jest poziom zaangażowania użytkowników danego produktu lub usługi. Poprzez śledzenie i analizę interakcji użytkowników, takich jak czas spędzony na danej podstronie, częstotliwość korzystania z poszczególnych modułów aplikacji czy stopień konwersji na poszczególnych etapach lejka sprzedażowego, firmy mogą uzyskać wgląd w to, co działa, a co wymaga poprawy. Te informacje są nieocenione w procesie optymalizacji doświadczeń użytkownika i zwiększania retencji klientów oraz przychodów.
b) wsparcie procesów biznesowych
Dane odgrywają kluczową rolę w usprawnianiu procesów biznesowych i podejmowaniu strategicznych decyzji. Analiza danych może ujawnić wąskie gardła, nieefektywności lub obszary wymagające usprawnień, umożliwiając firmom podejmowanie odpowiednich działań naprawczych, aby zapobiec potencjalnym problemom. Ponadto, dane mogą dostarczyć cennych informacji wspierających procesy decyzyjne, takich jak planowanie kierunku rozwoju produktu, układanie harmonogramu prac i odpowiednia alokacja zasobów.
c) dopracowywanie produktów i usług
Dzięki analizie danych, przedsiębiorstwa mogą lepiej zrozumieć preferencje i zachowania swoich klientów, co pozwala im na ciągłe doskonalenie swoich produktów i usług. Poprzez monitorowanie danych dotyczących ścieżek zachowania się użytkowników, firma jest w stanie dopracowywać te elementy ścieżek, gdzie użytkownicy najczęściej napotykają problem. Dzięki temu, więcej użytkowników jest w stanie zaangażować się w korzystanie z danego produktu. Podobnie ze sprzedażą usług. Dzięki analizie dotychczasowej sprzedaży, opinii klientów i trendów rynkowych, firmy mogą identyfikować obszary wymagające ulepszeń, wprowadzać nowe procesy sprzedażowe lub modyfikować istniejące oferty, aby lepiej odpowiadały na potrzeby klientów. Duży potencjał tkwi także w pozyskiwaniu informacji o naszej konkurencji - to też zestawy danych, które znacząco pozwalają uzyskać przewagę na rynku, stosując odpowiednie growth hacki, które są wynikiem takich obserwacji.
d) bieżący monitoring i statystyki
Dane mają także ogromny potencjał w uzyskiwaniu wiedzy na temat tego, jak działa nasz produkt czy cały biznes. Możemy na bieżąco obserwować zmiany, wyłapywać trendy czy pewne schematy kierujące się naszym biznesem. W łatwy sposób możemy połączyć to z innymi czynnikami i posiąść kluczowe informacje, np. jaki wpływ na nasz biznes ma sezonowość, pogoda czy różne sytuacje ekonomiczne - dane można skorelować z dowolną sytuacją i uzyskać kluczowe dla nas informacje. Odpowiednia wizualizacja danych w formie tabel oraz wykresów pozwalają także lepiej podsumowywać efekty naszych działań, ustalać KPI czy działać motywująco (gdy widzimy wzrosty) lub mobilizująco, gdy widzimy spadki i trzeba szukać sposobów na ich zniwelowanie.
e) redukcja ponoszonych kosztów
Odpowiednia analiza danych, a następnie reakcja na tę analizę (wprowadzenie dopracowań, zmiana strategii) przyczynia się do tego, że Twoja firma drastycznie obniża koszty. Nic nie jest bardziej kosztowne niż niewłaściwie prowadzone procesy, źle działający model biznesowy czy nieoptymalne działania marketingowe. Wprowadzenie dopracowań, które są wynikiem analizy na podstawie realnych danych, sprawia, że to, co do tej pory wydawało się, że działało dobrze, zaczyna działać jeszcze lepiej. Bezpośrednio przekłada się to na koszty, które w tym przypadku spadają, a jednocześnie mamy lepszą skuteczność działania - wygrywamy tutaj podwójnie.
Analiza danych
Aby w pełni wykorzystać potencjał danych, konieczna jest ich obróbka oraz zastosowanie odpowiednich metod i narzędzi do ich analizy. Istnieje szereg technik analitycznych, które mogą pomóc firmom w wydobywaniu wartościowych informacji z posiadanych danych.
Podstawowe metody analizy danych
Jedną z podstawowych metod analizy danych jest analiza opisowa, która polega na podsumowaniu i wizualizacji danych w celu łatwiejszego zrozumienia ich charakterystyki i trendów. Wizualizacja danych, taka jak tworzenie wykresów i map cieplnych, może ułatwić identyfikację wzorców i zależności.
Inną popularną metodą jest analiza trendów, która pozwala na monitorowanie zmian w czasie i przewidywanie przyszłych zachowań na podstawie danych historycznych. Techniki te mogą być szczególnie przydatne w prognozowaniu popytu, planowaniu zapasów czy identyfikowaniu sezonowych wzorców sprzedaży.
Systemy Business Intelligence (BI)
W celu efektywnego zarządzania danymi i ich analizy, wiele firm decyduje się na wdrożenie systemów Business Intelligence (BI). Narzędzia BI, takie jak Tableau, Microsoft Power BI czy Metabase, umożliwiają gromadzenie, przetwarzanie i wizualizację danych z różnych źródeł w jednym, scentralizowanym miejscu.
Systemy BI oferują zaawansowane funkcje analityczne, takie jak tworzenie interaktywnych dashboardów z wykresami i tabelami interesujących nas wskaźników, raportowanie ad-hoc oraz analizę predykcyjną. Dzięki nim, firmy mogą łatwiej identyfikować wzorce i zachowania, wyłapywać trendy oraz podejmować decyzje w oparciu o dane. Wszystko to następnie możemy ustawić i monitorować jako kluczowe wskaźniki (KPI).
Analiza danych jako ciągły proces
Warto pamiętać, że analiza danych nie powinna być jednorazowym zadaniem, ale ciągłym procesem. Wraz z napływem nowych danych, konieczne jest regularne aktualizowanie analiz i dostosowywanie strategii biznesowych. Warto także zadbać o aktualność modeli analitycznych - one też nieustannie się rozwijają i są dokładniejsze. Firmy, które potrafią skutecznie wdrożyć kulturę opartą na danych i ciągłym uczeniu się na ich podstawie, będą miały przewagę nad konkurencją.
Z naszego podwórka
W WebMakers również niejednokrotnie doświadczyliśmy jak duży potencjał tkwi w danych. Pomijając nasze wewnętrzne procesy, gdzie nieustannie wdrażamy mechanizmy, pozwalające uzyskiwać coraz więcej wartościowych danych i wskaźników, a co za tym idzie, lepiej prognozować nasz rozwój, chcielibyśmy przedstawić przypadek naszej ostatniej realizacji aplikacji mobilnej.
Aplikacja ta umożliwia tworzenie konta i dodawania plików multimedialnych. Na pozór prosta aplikacja, pokazała jak bardzo ważne jest pozyskiwanie jak największej ilości danych. Dzięki zaimplementowaniu narzędzia BI (w tym przypadku Metabase), byliśmy w stanie dowiedzieć się, ilu użytkowników założyło konto i wykonało daną aktywność - sklasyfikować użytkownika jako zaangażowanego lub nie, wygenerować zbiorcze statystyki nowych kont i plików, wykrywać trendy w użytkowaniu aplikacji, a nawet wyłapać wąskie gardła i obszary, gdzie należy dokonać usprawnień (za pomocą oprogramowania UXCam i mapy cieplnej korzystania z poszczególnych widoków). Zaimplementowane narzędzia okazały się bezcenne i już na wczesnym etapie wprowadzenia aplikacji na rynek mogliśmy wprowadzić znaczące zmiany, które przyczyniły się do tego, że rozwój aplikacji stał się bardziej przewidywalny, a koszty ponoszone na jej marketing drastycznie zmalały (ta sama reklama, generowała więcej zaangażowanych użytkowników).
Zrealizuj z nami swój projekt
Dane a sztuczna inteligencja
Wraz z rozwojem technologii sztucznej inteligencji (AI) i uczenia maszynowego (ML), dane stają się kluczowym czynnikiem umożliwiającym wdrażanie zaawansowanych rozwiązań w przedsiębiorstwach. Bez odpowiednich danych, implementacja rozwiązań związanych z sztuczną inteligencją staje się dosyć ograniczona i nie jest możliwe wykorzystanie pełnej gamy możliwości, jakie oferuje dzisiaj AI.
Rola danych dla AI i ML
Algorytmy sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego opierają się na danych, które są wykorzystywane do trenowania modeli i umożliwienia im podejmowania decyzji lub przewidywania wyników. Im więcej wysokiej jakości danych jest dostępnych, tym lepsze i bardziej precyzyjne rezultaty można uzyskać z wdrożenia AI i ML.
Dane jako pierwszy krok do implementacji AI
Przed wdrożeniem rozwiązań opartych o sztuczną inteligencję, kluczowe jest zapewnienie odpowiedniego agregowania, a następnie przygotowania danych. Obejmuje to takie procesy jak pozyskanie danych z obszarów, które wnoszą dla naszych potrzeb istotne informacje, a następnie ich oczyszczanie, co obejmuje usuwanie niepotrzebnych informacji, duplikatów oraz wypełnianie brakujących wartości. Ostatnim procesem jest standaryzacja formatów, aby uzyskane dane były znormalizowane i mogły zostać użyte w właściwy sposób przez systemy AI.
Odpowiednia obróbka danych na potrzeby AI i ML jest niezbędna, aby uzyskać dokładne i wiarygodne wyniki. Dlatego też jest bardzo istotne, by firmy w pierwszej kolejności inwestowały w narzędzia i procesy umożliwiające efektywne zarządzanie danymi. Dopiero gdy posiadamy odpowiednią ilość jakościowych danych, możemy przejść do kroku wdrożenia AI w szerszym zakresie.
Wyzwania i ryzyka związane z danymi
Chociaż dane oferują ogromne możliwości dla biznesu, istnieją również pewne wyzwania i ryzyka, które należy wziąć pod uwagę.
Ochrona prywatności i bezpieczeństwo danych
Wraz ze wzrostem ilości gromadzonych danych, rośnie również ryzyko naruszeń prywatności i bezpieczeństwa. Firmy muszą wdrożyć odpowiednie środki bezpieczeństwa, takie jak szyfrowanie danych, kontrola dostępu oraz monitorowanie i reagowanie na potencjalne zagrożenia.
Ponadto, organizacje muszą przestrzegać obowiązujących przepisów dotyczących ochrony danych osobowych, takich jak RODO, aby uniknąć kar i utrzymać zaufanie klientów. Niezwykle ważne jest, aby zdać sobie sprawę, że dane, to nie tylko zbiorcze informacje. To często bardzo wrażliwe treści dotyczące poszczególnych jednostek, które w momencie, gdyby dostały się w niepowołane ręce, mogłyby istotnie wpłynąć na naszych klientów czy użytkowników. W świecie, gdzie dane mają coraz większe znaczenie, a ich wartość rośnie, niezwykle ważne jest, aby przede wszystkim myśleć o ich bezpieczeństwie.
Jakość danych
Kolejnym wyzwaniem jest zapewnienie wysokiej jakości danych. Dane niepełne, nieaktualne lub zawierające błędy mogą prowadzić do niewłaściwych wniosków i decyzji biznesowych. Dlatego kluczowe jest wdrożenie procesów walidacji i czyszczenia danych, a także regularnego dbania o ich aktualność. Procesy te przyczyniają się do tego, że nasze dane są odpowiedniej jakości i mogą być w optymalny sposób używane przez odpowiednie systemy przetwarzania.
Przyszłość danych
Wraz z postępem technologicznym i rosnącą cyfryzacją, znaczenie danych w biznesie będzie ciągle rosło. Można spodziewać się rozwoju nowych technologii i narzędzi umożliwiających jeszcze lepsze wykorzystanie danych, a same dane będą z czasem zyskiwać coraz większą wartość.
Wzrost znaczenia danych
W miarę upływu czasu, firmy będą gromadzić coraz większe ilości danych, pochodzących z różnorodnych źródeł, takich jak urządzenia IoT, systemy trackingowe czy systemy transakcyjne. Umiejętne zarządzanie i analiza tych danych będzie kluczowa dla utrzymania przewagi konkurencyjnej. Jednocześnie będzie to łakomy kąsek dla wszelkich ataków cybernetycznych, więc rola bezpieczeństwa systemów będzie nieustannie rosła wraz z rozwijaniem się potencjału wykorzystania danych.
Ponadto, już widać trend, w którym sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe będą odgrywać coraz większą rolę w analizie danych, umożliwiając organizacjom wydobywanie głębszych informacji i lepsze przewidywanie trendów. Wraz z rozwojem AI, techniki pozyskiwania oraz przetwarzania danych będą nieustannie się rozwijały. Pozwoli to na wyciąganie coraz lepszych analiz i wniosków z posiadanych danych.
Przyszłe trendy
Wśród potencjalnych przyszłych trendów w dziedzinie danych można wymienić:
- Rozwój zaawansowanych technik analizy danych, takich jak analiza predykcyjna i analiza danych w czasie rzeczywistym. Pozwoli to na bieżące reagowanie na pojawiające się sytuacje, jak i precyzyjniejsze przewidywanie przyszłości rozwoju przedsiębiorstwa. Systemy BI, w szczególności te działające w oparciu o AI, będą w stanie jeszcze lepiej i dokładniej prezentować dane, jak i predykować przyszłe wyniki.
- Wzrost znaczenia uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji w przetwarzaniu i analizie dużych zbiorów danych - w zasadzie to już się dzieje. Sztuczna inteligencja jako paliwa potrzebuje danych, przewiduje się więc, że techniki pozyskiwania danych będą coraz bardziej skuteczniejsze, a sama ilość możliwych danych do zebrania, będzie nieustannie się powiększała.
- Większy nacisk na zarządzanie danymi i zapewnienie wysokiej jakości danych - sztuczna inteligencja będzie wywierała presję, by dane były jak najlepszej jakości.
- Rosnące zapotrzebowanie na specjalistów z zakresu nauki o danych (data science) i inżynierii danych. O ile sztuczna inteligencja może znacząco przyczynić się do automatyzacji zadań specjalistycznych w sektorze IT i zagrozić wielu zawodom, tak specjaliści data science będą bardzo potrzebni, do doskonalenia modeli AI.
- Rozwój nowych technologii przechowywania i przetwarzania danych, takich jak chmura obliczeniowa i edge computing. Coraz większa ilość danych, będzie wywierała presję, na coraz wydajniejsze systemy ich przechowywania i przetwarzania.
Podsumowanie
Dane stały się niezbędnym zasobem we współczesnym biznesie, umożliwiając firmom podejmowanie trafnych decyzji, optymalizację procesów oraz lepsze zrozumienie potrzeb klientów. Jednak, aby w pełni wykorzystać potencjał danych, organizacje muszą wdrożyć odpowiednie metody i narzędzia do ich pozyskiwania oraz obrabiania, a następnie odpowiednio je przetworzyć i dokonać skutecznych analiz. Istotną rolą jest także przechowywanie danych, aby było ono wydajne i bezpieczne.
Inwestycje w systemy Business Intelligence, sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe mogą znacząco zwiększyć zdolność firm do wydobywania wartościowych informacji z danych i wykorzystywania ich do rozwoju biznesu. Jednocześnie, nie można zapominać o wyzwaniach związanych z danymi, takich jak ochrona prywatności, bezpieczeństwo i jakość danych.
Przyszłość z pewnością przyniesie dalszy rozwój technologii przetwarzania danych, co będzie wymagało od firm ciągłego dostosowywania się i inwestowania w te obszary, aby móc konkurować na rynku i nie pozostać w tyle. Organizacje, które potrafią skutecznie zarządzać danymi i wydobywać z nich wartościowe informacje, będą miały przewagę konkurencyjną i lepsze perspektywy rozwoju w erze, gdzie dane są kluczowym czynnikiem i paliwem dla systemów AI, zarówno dla tych, które już powstały i tych które dopiero powstaną.
