Čo urobíte, keď v dátach nájdete informácie, ku ktorým potrebujete spätnú väzbu od kolegov? Ľudia, s ktorými pracujem urobia toto:
- opýtajú sa v tímovom chate alebo zavolajú, skopírujú insight a dodajú kontext;
- vložia screenshot do prezentácie pre najbližší pravdelný meeting;
- pošlú export tabuľky (s komentármi a poznámkami) e-mailom;
- alebo skombinujú niektoré z možností vyššie.
Keď sa zamyslím nad touto elementárnou činnosťou v rámci analýzy údajov, nemôžem si nevšimnúť obrovský potenciál pre inovácie v BI. Tento spôsob spracovania dát je totiž veľmi neefektívny (kopírovanie, duplicita), nespoľahlivý (chaty a e-maily sa “strácajú”), nekontrolovaný (údaje opúšťajú spravovaný systém a stávajú sa statickými) a nie bezpečný (kde môže takáto tabuľka skončiť?).
Hoci je akcieschopnosť jedným z kľúčových aspektov úspechu každej data-driven organizácie, často prebieha oddelene od dát – v chatoch, e-mailoch, prezentáciách či exportoch tabuliek. To stojí veľa času a energie a často je aj zdrojom nedorozumení.
Mojou treťou výzvou v oblasti inovácií BI je dosiahnuť systematické zachytávanie a zdieľanie kontextu a konania napojené priamo na dáta. Okrem toho, nikto nemá čas neustále analyzovať dáta, 99 % času by sme mali využiť na biznisové operácie, takže relevantné notifikácie/alerty sú v tomto smere kľúčové. Video ukazuje ako k tomu pristupujeme.
Najlepším receptom na úspech digitálnej transformácie (DX) je spojenie dát a praktických krokov. Dáta by sa nemali „potulovať“ v izolovaných systémoch, e-mailoch, priečinkoch alebo telefónoch. Ak majú byť pre nás užitočné, treba ich aktívne využívať.
Čo prinesie budúcnosť a inovácie v BI
Tu sú nápady na inovácie, na ktoré by sa podľa mňa malo BI zamerať, ak chceme zvládnuť obrovský nárast údajov a biznis potrebuje premeniť tieto dáta na aktíva:
- jednoduchá asociatívnosť údajov, ktorá umožňuje rozšíriť rozsah informácií a použiť lepšie predikčné modely;
- celková transparentnosť údajov, ktorá pomáha budovať dôveru a odhaľovať informácie o procesoch;
- použiteľnosť dát pre praktické rozhodovanie a odstránenie nekonzistentného a neistého zdieľania poznatkov, čím sa skráti čas reakcie na zložité obchodné výzvy.
Nemá zmysel skrývať, že som fanúšikom technológie Qlik Sense, ktorá má podľa mňa najbližšie k týmto inováciám. Najmä ak využíva rozšírenia ako je Inphinity.
Pred pätnástimi rokmi sme si v EMARKu vybrali Qlik ako nástroj, ktorý pomôže vyextrahovať hodnotu z biznisových dát. Boli na to tri hlavné dôvody, ktoré platia aj dnes:
- asociatívny engine, ktorý otvára širšie spektrum biznisových insightov, pretože neskrýva vylúčené údaje;
- schopnosť prepojiť a spracovať akékoľvek údaje (áno, aj pološtruktúrované a neštruktúrované);
- Pôsobivá query performance a vynikajúca kompresia, takže môžete spracovávať veľké a objemné údaje v jedinom nástroji bez toho, aby ste sa museli spoliehať na stack, ktorého údržba je náročná a prevádzka drahá.
Postupom času pribudlo množstvo funkcií, napríklad krajšie grafy, lepšia správa, upozornenia, autoML, automatizácia atď. Keď však rozmýšľam nad tým, čo skutočne viedlo zákaznícke projekty k úspechu, boli to práve tieto tri veci.
Naplnenie požiadaviek zákazníkov si niekedy vyžaduje veľa skriptov a komplikovaných SETov. Je pravda, že zmysluplné riešenia sú málokedy jednoduché a je často nemožné vytvoriť „wizard-like“ riešenie s drag-n-drop možnosťami.
Zdá sa, že svet dát je nadšený technológiami ako Snowflake a Python, čo je v podstate čisté programovanie, takže na tom niečo bude.
Diskutoval som s kolegami o tom, či budú nástroje ako Qlik relevantné aj o 5 rokov v porovnaní napríklad s ChatGPT. A či my ako vývojári BI budeme mať ešte nejaký význam. Nepochybujem, že v oboch prípadoch je odpoveď “áno”.
