Czy Analityka to sztuka dla sztuki?
- Krzysztof Patla
- 26 sie 2016
- 2 minut(y) czytania
Firma badawcza IDC przewiduje, że wydatki przedsiębiorstw na analitykę (Business Intelligence, Big Data, hurtownie danych, Predictive Analytics, Artificial Intelligence) wzrosną na świecie ze 122 miliardów dolarów w 2015 roku do 187 miliardów w 2019 roku, czyli około 10% co roku [1]. Polska nie różni się w tym trendzie od Świata, co potwierdza raport Computerworld TOP 200, w którym wzrosty przychodów branży IT w analityce są około 10% rok do roku.
Raport Mu Sigma z 2016 roku pokazał lukę w zarządzaniu i uzyskiwaniu zysków z inwestycji w analitykę. 2/3 dużych, międzynarodowych biznesów uważa, że inwestowanie w analitykę wpływa na rozwój biznesu, ale 41% tych menadżerów nie jest do końca zadowolonych z osiągniętych profitów. Wszyscy wiedzą, że analityka może pomóc, tylko co zrobić, żeby nie była to sztuka dla sztuki [2].
Do analogicznych spostrzeżeń doszedł w 2013 roku Accenture, pokazując że jedynie 39% przedsiębiorstw uważa, iż rekomendacje dostarczane przez analitykę są odpowiednie do strategii biznesowej. Accenture zawiązał alians z uniwersytetem MIT, żeby badać ten problem [3].
Prognozy Gartnera w identyczny acz negatywny sposób pokazują obecną sytuację z analityką [4]. W 2017 roku 60% projektów big data zakończy się na pilotach i zostanie porzuconych.
Z badań Mu sigma wynika, że organizacje nie stosują w nadzorze nad analityką tego samego rygoru co do innych, lepiej znanych funkcji jak informatyzacja. 3/4 firm analitykę zaczyna od danych a nie od definicji problemu biznesowego, który inwestycja w analitykę ma rozwiązać.
Mu Sigma pokazała, że w dalszym ciągu nie jest określona rola w firmie, która ma odpowiadać za nadzór nad analityką: Chief Data Scientist + Chief Data Officer + Chief Analytics Officer = 25%; Chief Information Officer = 23%; Chief Financial Officer = 17%.
Z badań wynika również, że model nadzoru to przeciąganie liny pomiędzy: centralizacja (44%) a decentralizacja (22%), a tylko 16% zaadoptowało federacyjny model, który jest rekomendowany przez Mu Sigma.
Podsumowując badania Mu Sigma, wydaje się, że aby czerpać korzyści z Analityki i uzasadnić inwestycje w tę funkcję w firmie, kluczowe jest traktowanie jej jako formalnej dyscypliny, jak IT czy HR.
Oznacza to wprowadzenie specjalistów ds. analityki oraz umożliwienie im wdrożenia metod nadzoru nad analityką. Analityka potrzebuje być napędzana przez problemy biznesowe niż przez stale rosnące zbiory danych (Big Data).
Wreszcie, zasadnicze znaczenia dla sukcesu analityki w rozwoju biznesowym ma skuteczne komunikowanie rekomendacji wypracowanych analizach, żeby uzyskiwać dobre profity. Analiza danych powinna być podstawą rozwiązywania problemów biznesowych, żeby nie stała się sztuką dla sztuki.
Comments