W erze cyfrowej transformacji, gdy dane stały się nową walutą biznesu, analiza danych nie jest już opcją – jest koniecznością. Tymczasem, jak pokazuje badanie BCC i Algolytics, tylko 33,6% polskich firm faktycznie podejmuje decyzje w oparciu o dane[1]. Zrozumienie, co naprawdę dzieje się w organizacji, na czym firma zyskuje, a gdzie traci, staje się fundamentem skutecznego zarządzania. O tym, czym tak naprawdę jest analiza danych, jak wpływa na codzienność biznesu i dlaczego optymalizacja procesów to przyszłość firm, opowiada Tomasz Samagalski, prezes Data Wizards – jednej z najbardziej innowacyjnych firm analitycznych w Polsce.
Analiza danych to nie Excel
Choć wiele firm wciąż bazuje na arkuszach kalkulacyjnych, różnica między Excellem a prawdziwą analizą danych jest jak różnica między długopisem a napisaniem książki. Excel jest narzędziem, często używanym ad hoc, ale analiza danych to złożony, wieloetapowy proces: od zbierania danych, ich porządkowanie i wizualizację, aż po interpretację i wyciąganie wniosków. To proces, który nie kończy się na tabeli, jego celem jest zrozumienie zależności i trendów, wskazanie obszarów wymagających poprawy oraz umożliwienie podejmowania decyzji na bazie faktów, a nie przeczucia.
– Analiza danych ma czemuś służyć. Dane same w sobie nie dają żadnych benefitów – dopiero ich analiza i wnioski to prawdziwa wartość dodana w firmie – podkreśla Tomasz Samagalski, prezes Data Wizards.
Współczesne organizacje, niezależnie od swojej wielkości czy branży, każdego dnia generują ogromne ilości danych, które mogą stać się kluczowym źródłem przewagi konkurencyjnej. Wykorzystywanie tych informacji w procesach decyzyjnych nie jest już opcją, lecz koniecznością. Bez rzetelnej analizy trudno właściwie ocenić osiągane wyniki – przykładowo wzrost przychodów o 10% może wydawać się sukcesem, dopóki nie zestawimy go z tempem rozwoju całego rynku, które może wynosić 30% lub więcej. Dopiero odniesienie wyników do szerszego kontekstu pozwala wyciągnąć trafne wnioski. Analiza danych nie ogranicza się więc do prezentacji wskaźników – jej prawdziwa wartość polega na tym, że umożliwia zrozumienie przyczyn osiąganych rezultatów, wskazuje obszary wymagające poprawy oraz identyfikuje te elementy działalności, które generują największą wartość dla firmy.
Dla kogo jest analiza danych?
Dla każdego. Oczywiście branże takie jak finanse, logistyka, produkcja czy HR są naturalnymi beneficjentami zaawansowanej analityki. Ale jak pokazuje przykład firmy rolniczej, która korzysta z kilkuset dronów do analizy nachylenia terenu w celu optymalizacji oprysków, potencjał analizy danych sięga daleko poza utarte schematy. To nie jest już narzędzie zarezerwowane dla korporacji czy działów IT. To umiejętność biznesowa, która na stałe weszła do codziennej pracy każdej firmy
– Nie znam firmy, która nie potrzebuje analiz. Tak długo, jak czegoś nie zmierzysz, nie jesteś w stanie tego poprawić – mówi prezes Data Wizards.
I trudno się z tym nie zgodzić. Dane mają dziś wartość dopiero wtedy, gdy pozwalają przewidywać, nie tylko reagować. To właśnie ta przewidywalność, oparta na danych, staje się przewagą nad konkurencją. Niezależnie, jaki prowadzisz biznes, analiza Twoich danych może ujawnić rzeczy, które dotąd umykały uwadze.
AI – potężne narzędzie z ograniczeniami
Sztuczna inteligencja wzbudza dziś ogromne emocje. Wiele firm liczy, że narzędzia typu ChatGPT rozwiążą wszystkie ich problemy analityczne. Tymczasem, AI to nie magia, a jego użyteczność zależy wprost od jakości danych, które „karmią” modele. W praktyce oznacza to jedno: bez dobrze przygotowany danych, żadna sztuczna inteligencja nie będzie działała poprawnie.
– Zanim firmy zaczną wdrażać AI, muszą zadbać o porządek w danych. Bez tego nawet najlepsze modele się nie sprawdzą, Warto skorzystać np. z Trust Score w Qlik Talend. To wskaźnik (0–100) oceniający jakość danych pod kątem kompletności, spójności i aktualności. Umożliwia szybkie sprawdzenie, czy dane są wiarygodne i mogą być bezpiecznie wykorzystane w analizach nie tylko AI. – zaznacza Tomasz Samagalski.
AI może znacząco przyspieszyć analizę, pomóc w interpretacji złożonych zestawów danych i wyłapywać trendy, które człowiek mógłby przeoczyć. Ale nie jest to narzędzie autonomiczne. Wymaga czujności, nadzoru, a przede wszystkim – danych wysokiej jakości. Dobrym przykładem są systemu typu Qlik czy rozwiązania AutoML, które działają skutecznie właśnie dlatego, że zostały zaprojektowane z myślą o bezpieczeństwie, poufności i spójności informacji.
– AI może być doskonałym asystentem. Ale decyzje powinien nadal podejmować człowiek – dodaje Tomasz Samagalski.
Process mining – jak zrozumieć, gdzie firma naprawdę traci pieniądze
Jednym z najbardziej przełomowych narzędzi analitycznych ostatnich lat jest tzw. process mining – analiza i optymalizacja procesów biznesowych w oparciu o dane z systemów firmy. To rozwiązanie, które pozwala organizacjom odkryć rzeczywisty, a nie deklarowany przebieg procesów wewnętrznych. Zamiast opierać się na przypuszczeniach, można sięgnąć po logi systemowe i zobaczyć, jak naprawdę funkcjonuje np. proces reklamacyjny, produkcyjny czy logistyczny.
– Process mining nie jest trendem, lecz koniecznością. Systemy tego typu funkcjonują od kilkunastu lat i dziś, dzięki rozwiązaniom takim jak MPMx, pozwalają firmom precyzyjnie identyfikować procesy warte optymalizacji. Każda usprawniona operacja przekłada się na realne oszczędności i powtarzalne korzyści biznesowe – podkreśla Tomasz Samagalski, prezes Data Wizards. – mówi Tomasz Samagalski, prezes Data Wizards.
Często w firmach panuje złudzenie, że procesy działają sprawnie. Gdy zapytamy prezesa – odpowie: A, B, C, D. Gdy zapytamy pracownika, okaże się, że często wygląda to: A, B, F, G, powrót do B. Taki chaos – obrazowo nazwany „spaghetti”, jest powszechny i kosztowny. Właśnie to „spaghetti” widzi narzędzie process miningowe, tworząc z logów cyfrową mapę rzeczywistego przebiegu operacji. Dzięki temu można zidentyfikować punkty krytyczne, błędy, odchylenia od procedur i miejsca największych strat.
Przykład? Obsługa zwrotów w e-commerce. Jeśli ten proces kosztuje firmę 1 miliard złotych rocznie, a uda się go zoptymalizować o 10%, oznacza to 100 milionów złotych oszczędności.
Od chaosu do przewagi konkurencyjnej
Wdrożenie process miningu zaczyna się od analizy: kto zna proces od strony biznesowej, kto od systemowej, gdzie są logi. Potem następuje etap modelowania, proof of concept i pełna implementacja. Efekty są natychmiastowe, krótszy czas pracy, mniejsze błędy, większe zadowolenie pracowników, mniej strat. Co ważne, nie każda firma musi wdrażać zaawansowane narzędzia. Ale każda powinna zrozumieć swoje dane i procesy i przynajmniej zacząć od podstawowej analizy.
Warto też pamiętać, że optymalizacja procesów działa w czasie. Raz wdrożone zmiany przynoszą korzyści codziennie. Jeśli dziś firma obniża koszt procesu o np.:. 10%, to za rok zyska na tym setki tysięcy, a za pięć lat – miliony. I co najważniejsze, nie dzieje się to kosztem ludzi, ale dzięki ich pracy i lepszemu wykorzystaniu zasobów.
– Proces optymalizacji to nie koszt. To inwestycja, która zwraca się przy każdym cyklu. Raz zoptymalizowany proces zarabia dla firmy każdego dnia – podsumowuje Tomasz Samagalski.
