Artur Buła | Managing Director w Novacura Polska
Najnowszy raport IBM Marketing Cloud pt. „10 Key Marketing Trends for 2017” podaje, że aż 90% wszystkich danych zostało stworzonych w ciągu ostatnich dwóch lat. Znaczy to, że dziennie generowanych jest ich aż 2,5 tryliona bajtów! Wyzwanie jest jedno – jak wyciągnąć z nich jak najwięcej rzetelnych wniosków, które posłużą rozwojowi firmy i pozwolą zaplanować przyszłe działania?
Firmy gromadzą dziś masowo ogromne ilości danych, jednak ich posiadanie to dopiero początek. By dobrze je wykorzystać i w efekcie podejmować trafniejsze decyzje biznesowe, niezbędna jest ich analiza. Od lat wykorzystywane są w tym celu systemy business intelligence, dzięki którym można informacje dobrze wizualizować, tworzyć raporty i dashboardy (pozwalające dane przeglądać i porównywać). Niestety to już nie wystarcza. W taki sposób bowiem nie da się przewidzieć i zaplanować dobrze przyszłości. Następnym krokiem w kierunku osiągnięcia większej efektowności jest analiza predykcyjna, która dostarcza wielu cennych wniosków, pomocnych przy planowaniu przyszłych działań, analizie ryzyka i podejmowaniu właściwych decyzji.
Dane i co dalej?
Jak wynika z naszych doświadczeń z klientami z branży przemysłowej, wiele firm ma rzeczywisty problem z dokonaniem efektywnej analizy danych, a posiadany przez nie ogromny zbiór informacji nijak się ma do stworzenia realizowalnego planu działania. W celu pełnej automatyzacji zbierania, jak również analizowania danych niezbędne jest wprowadzenie nowoczesnych rozwiązań wspierających procesy analityczne i planistyczne, dzięki którym planowanie przyszłych kroków firmy oparte będzie na fachowych metodach, a nie przypuszczeniach.
Przedsiębiorcy marzą, by każda najdrobniejsza informacja o firmie mogła stać się cegiełką do rozbudowania planu działania – najlepiej takiego, który sięgnie jak najdalej w przyszłość i będzie elastyczny na tyle, że da się odpowiednio reagować na zmiany w czasie jego realizacji. Aby tak się stało, należy zbudować model analityczno-planistyczny, który nie będzie skomplikowany, ale jednocześnie będzie obejmował maksymalnie wiele skorelowanych ze sobą elementów. Stworzy on swoistego rodzaju obraz przedsiębiorstwa, złożony z dziesiątek zbiorów danych.
System idealny
Oczywiste jest, że zgromadzone dane muszą pochodzić ze wszystkich systemów przedsiębiorstwa, muszą też zostać przedstawione w jasny i czytelny sposób. Wnioski zobrazowane w postaci wykresów i map pozwalają na szybką ich analizę i interpretację. Im prostszy sposób przedstawiania, tym więcej skutecznych działań może zostać podjętych. Głównym wymogiem jest to, by dashboardy przedstawiały aktualne dane wszystkich monitorowanych procesów w firmie. Praca na nich musi być intuicyjna – każdy kolejny krok powinien być naturalnym następstwem poprzedniego. Łatwiej przecież znaczy szybciej, szybciej znaczy taniej, a „taniej” to kluczowe słowo dla każdego właściciela firmy, które pozwala na optymalizację.
Dodatkowym i naturalnym elementem idealnego systemu jest możliwość zastosowania metod matematycznych i statystycznych do analizy danych i wykonywania wszelkiego rodzaju predykcji. Analizy te muszą być dostępne w dowolnym momencie, nie tylko we wcześniej zaplanowanych oknach czasowych – szybko zmieniająca się rzeczywistość przecież nie będzie czekać na nasze zakończenie „procesowania danych”.
Jeśli więc uzupełnimy system o możliwość dowolnego uruchamiania i analizowania scenariuszy biznesowych, otrzymamy system idealny. Taki, w którym będziemy mogli przetestować, jak będzie wyglądała rzeczywistość, na którą wpłyną podejmowane przez nas decyzje.
„To właśnie znajomość przyczyn awarii daje możliwość transformacji podejścia, sprowadzającego się jak dotąd do reagowania na pojawiające się aktualnie problemy. Zmiana tego porządku umożliwi zlikwidowanie ich w zalążku.”
Skuteczne przewidywanie podstawą działania firmy
Predictive maintenance, czyli predykcyjne utrzymanie ruchu, jest kolejnym krokiem w prawidłowej i przynoszącej korzyści analizie danych. Jest to strategia zakładająca optymalne użytkowanie urządzeń i maszyn w oparciu o eliminację awarii i prawidłowe planowanie utrzymania ruchu bazujące na badaniu stanu technicznego. Wiadomo, że w przedsiębiorstwach danych dostarczają przede wszystkim wszelkiego rodzaju narzędzia zbudowane z tysięcy komponentów mierzących wartości procesowe, które podczas komunikacji generują dodatkowe ilości informacji. Odpowiednia ich interpretacja daje właśnie możliwość ustalenia stanu technicznego maszyny, a co za tym idzie – przewidywania potencjalnych awarii.
Przedsiębiorcy boją się zmian, dlatego wbrew pozorom starają się wprowadzać jak najmniej nowoczesnych systemów. Systemy te nie wymagają dodatkowej aparatury pomiarowej oraz nie ingerują zanadto w te już istniejące. Zasady ich działania są proste – szybko i w czasie rzeczywistym przetwarzają duże bazy, prowadząc do wzorców świadczących o przyszłej awarii. Żeby ich użytkownik nie przegapił tego momentu, natychmiast informują go o zaistniałej sytuacji za pomocą alertów. Wraz z notyfikacją wysyłany jest raport ze szczegółowymi wyjaśnieniami i propozycjami rozwiązania sytuacji.
To właśnie znajomość przyczyn awarii daje możliwość transformacji podejścia, sprowadzającego się jak dotąd do reagowania na pojawiające się aktualnie problemy. Zmiana tego porządku umożliwi zlikwidowanie ich w zalążku. Tego typu prewencja automatycznie przekłada się na ogromne oszczędności, na czym zależy każdej firmie. Biorąc pod uwagę te wszystkie zalety, posiadanie nowoczesnego systemu do analizy danych wydaje się rozwiązaniem przyszłości.
Wieloletnie doświadczenia naszej firmy przekonały nas o tym, że prawidłowa analiza danych stoi nie tylko za jasnym i przyszłościowym planem działania. Pozwala także zapobiec jego zmianom, wynikającym między innymi z awarii i wszelkiego rodzaju innych nieplanowanych sytuacji, które pojawiają się na co dzień w firmach naszych klientów. Jest podstawą świadomych decyzji serwisowych, eksploatacyjnych czy biznesowych, a co za tym idzie – prężnego rozwoju przedsiębiorstwa. Nie odbierajmy firmie tej możliwości.