Proč datový audit, ne datová strategie?
Velké konzultační firmy přicházejí s datovými strategiemi. Ty jsou drahé, trvají měsíce a předpokládají, že firma začíná od nuly. Pro malou nebo střední firmu to málokdy dává smysl. Většina z nich již data má. Jen neví, co s nimi.
Audit je jiný přístup. Nezačínáme od teorie, ale od reality. Co konkrétně vaše firma sbírá? Kde to leží? Kdo to čte? A co by se změnilo, kdyby to někdo četl pravidelně a správně interpretoval? Tyto otázky jsou praktické. Odpovědi na ně vedou k okamžitým změnám.
Iluze velkých dat
V posledních letech se rozšířila představa, že firmy potřebují "big data", strojové učení a prediktivní modely. Pro malé a střední podniky je to v drtivé většině případů irelevantní. Nejdříve je třeba dobře rozumět tomu, co již existuje.
Viděli jsme firmy s desítkami tisíc zákaznických záznamů, které nevěděly, kteří zákazníci jsou nejziskovější. Firmy s roky prodejních dat, které nedokázaly říct, který produkt má nejlepší marži. Toto nejsou problémy technologie. Jsou to problémy pozornosti a procesu.
Co znamená kvalita dat v praxi?
Kvalita dat není abstraktní pojem. Je to konkrétní otázka: jsou data, na jejichž základě se rozhodujete, úplná, konzistentní a aktuální? Pokud zákaznická databáze obsahuje duplicity, zastaralé kontakty a nekonzistentní kategorizaci, pak rozhodnutí z ní vycházející stojí na nejistém základě.
Kvalita se neměří dokonalostí. Měří se tím, zda data splňují svůj účel. Pro malou firmu s pěti sty zákazníky stačí jiná úroveň datové hygieny než pro e-shop s milionem transakcí ročně. Audit vždy vychází z kontextu a cílů konkrétní firmy.
Rozhodování bez dat versus rozhodování navzdory datům
Existují dvě různé situace. Firmy, které data nemají a rozhodují se intuitivně. A firmy, které data mají, ale přesto se rozhodují intuitivně, protože data jsou nepřehledná, nedůvěryhodná nebo nedostupná ve správný moment.
Druhá situace je paradoxně nákladnější. Investice do sběru dat proběhla, ale návratnost je nulová. Naše práce se zaměřuje právě na tento meziprostor. Jak přejít od dat, která existují, k datům, která jsou aktivně součástí rozhodovacího procesu vedení.
Nejdražší data jsou ta, která sbíráte, ale nikdy nečtete. Druhá nejdražší jsou ta, která čtete, ale nerozumíte jim.
SME vs. velké korporace: jiné podmínky, jiné přístupy
Malé a střední firmy mají jednu výhodu, kterou velké korporace nemají: rychlost implementace. Pokud audit odhalí, že konkrétní report by zlepšil týdenní plánování, může být v provozu do dvou týdnů. V korporaci by stejný proces trval kvartály.
Nevýhodou je kapacita. SME nemají analytické týmy ani datové inženýry. Proto musí být výstupy auditu jednoduché, praktické a implementovatelné bez specializovaných znalostí. Tohle je náš závazek při každém projektu.
