Podsumowanie:
W twojej organizacji większość spraw załatwiana jest na maila lub ustnie. A może musisz rejestrować każdą swoją aktywność i nikt nigdy z tych danych nie skorzysta. A może szukasz sposobu na czerpanie korzyści z danych i tworzenie w ten sposób przewagi konkurencyjnej. Jeśli tak jest, to powinieneś przeczytać ten wpis.
Wg badań MIT SMR Connections i EY z grudnia 2021r. modele operacyjne i dane są kluczowym motorem transformacji operacyjnej. 81% respondentów identyfikuje dane i analizy jako kluczowe dla ich przyszłego sukcesu. 68% badanych uważa, że zdolność analizy danych będzie miała kluczowe znaczenie dla tego, jak ich firmy będą konkurować w nadchodzących latach.
Tylko 19% menadżerów twierdzi, że posiada obecnie najnowocześniejsze możliwości w tej dziedzinie. Z kolei 15% ma swoje zdolności analizy danych ulokowane wyłączone w funkcji IT.
Badanie pokazuje również, że 50% menadżerów traktuje priorytetowo punkty styku z klientem ponad procesy wewnętrzne. Uważają, że dane rynkowe i klientów mają kluczowe znaczenie dla obsługi klientów na nowe sposoby, które tworzą przewagę konkurencyjną.
W cyfrowym świecie coraz mniej zależy od gospodarowania zasobami finansowymi i materialnymi. Coraz więcej zależy od umiejętności wykorzystania aktywów niematerialnych jak wiedza, umiejętności, własność intelektualna oraz relacje z otoczeniem. Wg Marshalla i Portera wiedza jest zasobem strategicznym – najpotężniejszym motorem produkcji. Dlatego nie powinna być tworzona ad hoc. Powinna być przemyślanym procesem. To jakie dane firma gromadzi, jak je przetwarza i dostarcza oraz jak czerpie z nich korzyść jest efektem opracowanej strategii i modelu biznesowego. Sposób realizacji strategii wspiera architektura przedsiębiorstwa, czyli sposób połączenia biznesu i technologii. W ramach architektury zachodzi konieczność zintegrowania:
- Procesów, które firma realizuje. W procesach przedsiębiorstwo rejestruje dane, które w późniejszych etapach tworzą wiedzę. Tworzenie wiedzy nie jest przypadkiem, więc należy również przewidzieć procesy związane z jej tworzeniem.
- Systemów służących do rejestracji danych w procesach biznesowych.
- Mierników, które korzystają z danych. Należy pamiętać, żeby móc prezentować mierniki to trzeba najpierw przewidzieć konieczność rejestracji niezbędnych danych, a następnie je przetworzyć.
Poniższy rysunek pokazuje w jaki sposób z danych powstaje wiedza i mądrość. Najniższym poziomem zrozumienia są dane. Dane po przetworzeniu zyskują coraz większe zrozumienie w organizacji. W miarę wzrostu zrozumienia przybiera również na znaczeniu kontekst w którym są analizowane. Np. mając bazę zgłoszeń serwisowych można ją wykorzystać w różnych kontekstach. Możesz jej użyć do analizy rentowności klientów, możesz również przeprowadzić analizę statystyczną najczęstszych źródeł powstawania błędów, możesz również na podstawie udzielonych odpowiedzi stworzyć instrukcję obsługi.
Prześledzimy jak powstaje wiedza i mądrość na konkretnych biznesowych przykładach omawiając kolejne fazy tworzenia wiedzy
Wiadomości / dane
Dane bez ich przeanalizowania nie mają większej wartości. Jednak, żeby można było przeprowadzić analizę należy te dane najpierw zebrać oraz muszą być one odpowiedniej jakości i być skorelowane z celami, które przedsiębiorstwo chce osiągnąć. Niestety bolączką wielu firm jest brak rejestracji danych (np. posługiwanie się mailem i Excelem), zbieranie nadmiaru danych (każde zdarzenie jest rejestrowane), dublowanie wpisywania danych w różnych działach, nieodpowiednia struktura (np. brak możliwości połączenia rejestrowanych danych).
Dane są wytwarzane w trakcie realizacji procesów w systemach informatycznych, uzyskiwane ustnie lub w kanałach elektronicznych od interesariuszy, pozyskiwane z zewnątrz. Wysyłasz maile, komunikujesz się przez komunikator, tworzysz dokumenty, arkusze. Co się z nimi później dzieje? Popatrzmy na nie z perspektywy czasu ich życia. Możesz wytwarzać dane typu flow lub stock.
- Dane flow to informacje, które żyją krótko. Mają znaczenie w kontekście jakiegoś wydarzenia, ale w przyszłości nie warto do nich wracać. Przykładem jest jednorazowy sposób obsługi ponownego wystawienia świadectwa pracy, które do pracownika nie dotarło lub wsparcie kolegi przez Teams i podpowiedź jak stworzyć logi aplikacji. Jeśli te wiadomości nie będą w przyszłości wykorzystywane to nie należy ich nigdzie magazynować. Innym przykładem takich danych może być lokalizacja samochodu. Takie dane mają znaczenie w chwili ich oglądania oraz maksymalnie w okresie oceny pracy kierowcy. Ale przechowywanie tych danych dłużej nie znajduje odzwierciedlania w celach organizacji.
- Dane typu stock to takie, które są warte zapamiętania. To na ich podstawie będziesz tworzył informacje i wiedzę. Przykładem takich danych jest umowa. Jest ona podstawą realizacji procesów, będzie żyła przez czas jej obowiązywania, będzie wielokrotnie używana oraz będzie mierzona jakość jej realizacji. Dane typu stock to również wszystkie dane związane np. z realizacją każdego zlecenia z kontraktu na podstawie których powstaną analizy kosztów obsługi klientów lub obsługa zgłoszenia serwisowego, które później zostanie opisane w instrukcji obsługi.
Jaka jest wartość tych danych. Taka jak wartość wiedzy wytworzonej na ich podstawie (np. klienci kupią system ze względu na świetną instrukcję obsług) lub jakie wygenerują przepływy pieniężne (np. zlecenie, umowa).
Informacje
Gdy zrozumiesz relacje między danymi (np. między emitowanymi reklamami, a wejściem na stronę lądowania) to nabywasz informacje. To informacja pozwala Ci zareagować np. w przypadku reklamy wyemitować ją, ponieważ osiągnęła zakładane rezultaty. Innym przykładem jest wykonana analiza na bazie zebranych danych z różnych źródeł. Praktyczna wartość informacji to możliwość podejmowania lepszych decyzji na podstawie faktów.
Cechą informacji jest jej cel. Jeśli tworzysz informacje, które nie służą do podejmowania decyzji przez interesariuszy, to tylko ponosisz koszty na ich wytworzenie. Wartość informacji jest związana z przepływami, które firma może wygenerować na jej podstawie (np. decyzja o uruchomieniu kontraktu przyniesie 1 mln przychodu/rok, usprawnienie procesu przyniesie wzrost wydajności o 10%) oraz zmniejszeniem ryzyka i ograniczenie kosztów w przypadku jego zaistnienia (np. skrócenie przestoju do 1 godzin przez co firma może stracić maksimum 4% dziennego obrotu).
Wiedza
Gdy w danych lub informacjach zaczynasz szukać powtarzających się wzorców czy reguł to zaczynasz tworzyć wiedzę. Gdy np. dane wskazują na powtarzającą się reakcję klientów w wieku 24-32 lata na pokazanie im polecanych produktów to możesz zacząć rozwijać biznes na bazie tej wiedzy.
Firmy realizując procesy zbierają dane na o zachowaniach klientów. Później te dane mogą wykorzystać do projektowania usług, oferowania bardziej spersonalizowanych produktów, odkrywania nowych schematów i wzorców lub przewidywania zachowania klientów. Na tym właśnie polega zamiana danych w wiedzę. Te mechanizmy wdrożył Amazon. Zbiera dane o zachowaniach swoich klientów i wykorzystuje je później do profilowania i oferowania bardziej spersonalizowanej obsługi.
Wiedza z punktu widzenia klienta to wartość, jaką jest skłonny zapłacić powyżej kosztów wytworzenia i sprzedaży produktu. Amazon chce być dla swoich klientów całym światem. Jeśli poprawi doświadczenie klientów na bazie wiedzy, to zwiększy sprzedaż i retencję. I taka jest wartość wiedzy.
Mądrość
Jeśli zrozumiesz zasady, które rządzą biznesem, to osiągniesz mądrość dzięki której będziesz mógł działać szybciej, taniej, sprawniej, będziesz tworzył unikalne przewagi konkurencyjne, dzięki którym zaczniesz wygrywać na rynku.
Analiza potrzeb i zachowań klientów przez firmę informatyczną pozwoli zdobyć wiedzę o klientach, którymi są mali przedsiębiorcy. Wiedzą, że ich klienci koncentrują się głównie na obsłudze swoich klientów, a na kwestie księgowe mają czas wieczorami lub w weekendy. Dlatego wartością dla klientów nie będzie wsparcie księgowego w godzinach 8:00-17:00 tylko dostępność praktycznej wiedzy w formie konkretnych przypadków biznesowych, które można przeczytać i samemu rozwiązać w 5 minut o dowolnej porze. Dlatego firma stworzyła system FK w modelu SAAS (czyli w chmurze) dostarczając do tego doskonałą instrukcję łącząca w niej przypadek biznesowy z propozycją rozwiązania w systemie. Rozwiązanie jest dostępne 24/365. To przykład WFirma, która stworzyła swoje USP (Unique Sales Preposition) na bazie wiedzy i dostarczając wiedzę dla klientów.
Mądrość pozwala stworzyć lepsze USP, zoptymalizować model biznesowy, który pozwala osiągać wykładnicze wzrosty oraz zwiększyć wartość przedsiębiorstwa.
Wnioski
Wartość danych zależy od poziomu jej zrozumienia i kontekstu wykorzystania. Możesz ich użyć do podejmowania decyzji, ograniczania ryzyka, poprawy doświadczenia klientów, zwiększania retencji klientów, tworzenia USP, optymalizacji modelu biznesowego.
Ale możesz też nie mając odpowiedniej wiedzy marnować czas i pieniądze nie zarządzając danymi, informacją i wiedzą. Nie tworząc architektury będziesz ponosił duże koszty dublując dane, rejestrując dane zbędne i cały czas będziesz miał wrażenie, że nic nie wiesz mimo, że pracownicy wszystko wpisują do komputera.