Aiškių taisyklių kur, kaip, bei kokie įmonės duomenys kaupiami ir kas juos gali naudoti sprendimams priimti, nėra. Tačiau tinkama verslo duomenų analitka labai palengvina ataskaitų rengimą ir struktūrizuotą duomenų kaupimą. Šiame įraše apžvelgsime svarbiausias verslo duomenų analitkos ir struktūrizavimo įmonėse strategijas, pagrindines naudas ir įtaką sprendimų priėmimui.
Apie ką vertėtų nepamiršti naudojant verslo duomenų analitiką?
Kuo labiau struktūrizuoti bus duomenys, tuo didesnės galimybės bus juos analizuoti. Kas yra duomenų struktūrizavimas:
- Dimensijos verslo valdymo sistemoje suteiks galimybę “atsipjauti” duomenis pagal norimus pjūvius. Neapkraukite verslo valdymo sistemos ataskaitomis, susidėkite reikalingus požymius ir analizuokite Microsoft Power BI.
- Išskaidyti laukai sistemoje leis greičiau filtruoti norimą pjūvį. Nesurašykite viename lauke teksto, kuris vėliau jums neleis surasti informacijos. Pavyzdžiui, atskirtas miesto laukas, gatvės laukas bus greičiau ir patogiau prieinamas analitikoje be papildomo programavimo.
- Projektuojant naujus funkcionalumus, numatykite papildomus požymius, kurie jums gali pagelbėti verslo duomenų analitikoje. Pavyzdžiui, vykdote skirtingo tipo projektus. Norėdami identifikuoti, kokio tipo tai projektas, išfiltruokite duomenis pagal projektų tipą ir suraskite jį verslo duomenų analitikos programoje.
Sistemingas duomenų rinkimas
Ne visada ir ne visi darbuotojai aiškiai suvokia svarbiausių verslo duomenų analitikos prasmę, tad vengia pildyti sistemoje reikiamus laukus. Darbuotojai gali nuspręsti tiesiog nevesti informacijos į sistemą.
- Svarbiausius laukus padarykite privalomus užpildyti, kad būtų matomas bendras verslo duomenų paveikslas.
- Paaiškinkite darbuotojams informacijos suvedimo svarbą, kokius verslo sprendimus jie gali padėti priimti ir kaip pagerins sprendimų priėmimą.
- Pagalvokite, kokie duomenys padės suskaičiuoti KPI, metrikas. Galbūt norėsite pažiūrėti, kiek pardavimų sugeneruojama, kai vienas kolegą atveda klientą kitam kolegai. To nematysite, jei neturėsite galimybės pažymėti cross-selling pardavimų.
Įvairūs verslo duomenų šaltiniai
- Apjunkite verslo veiklos duomenis iš skirtingų šaltinių į bendrą Power BI ataskaitą. Tai gali būti skirtingų šalių informacija, skirtingų formatų informaciją (SQL DB, Excel, web svetainė ar kt.). Power BI leis surinkti ir struktūrizuoti duomenis.
- Atidžiai sukurkite pavadinimus duomenims. Jei skirtingai pavadinote tuos pačius duomenis, tai apsunkins analitikos parengimą dėl galimo informacijos dubliavimo.
Analitikos kultūros svarba
- Niekada nepervadinkite senų sistemos laukų, visada kurkite naują lauką, taip išlaikydami laukelio istoriją. Pakeitus lauko pavadinimą, visa informacija taps pririšta prie naujo lauko ir labai apsunkinsite analizę galvodami, kad iki x dienos tas laukas turėjo kitą prasmę.
- Kurkite kompanijoje analitika paremtą kultūrą. Dažnai kalbame emocijomis, o ką sako skaičiai?
Norite susipažinti su pažangia Power BI verslo duomenų analitika? Kreipkitės el. laišku v.kudirkiene@go-erp.eu, mes jums paskambinsime, suplanuosime nuotolinį susitikimą, kuris jums nieko nekainuos, bet padės planuojant galimus analitikos sukūrimo kelius.
Power BI ataskaitas galite išbandyti ir čia:
