A céges adatvagyon kiaknázása a stratégiai célok elérésének kulcsa

Elemzési módszertanunk, out-of-the-box megoldásaink a vezetői döntéshozatalhoz

Cégünk kidolgozott egy olyan elemzési módszertant, amely segítségével a rendelkezésre álló vállalati adatvagyon vizsgálatának útján korábban nem látott szemszögökből tudjuk bemutatni a vállalatot és tevékenységét, ezáltal segítve a menedzsment által kitűzött stratégiai célok megvalósulását. Olyan mintázatokat, összefüggéseket találunk, amelyek máshogy nem nyilvánvalóak vagy bizonyíthatók, és ezek összegzése során olyan helyzetértékelést és javaslatokat fogalmazunk meg, amelyek tényekkel alátámasztottak és gyakran out-of-the-box megoldásokhoz vezetnek.

Az elemzés tárgya igen sokrétű lehet; elemezhetjük egy vállalat termékportfólióját, ügyfeleit, árképzését, vizsgálhatjuk az értékteremtő folyamatok hatékonyságát, költségeit, az alvállalkozók teljesítményét, beszerzési, sourcing tevékenység hatékonyságát, bármit, ami a vállalati stratégia homlokterében áll – kis túlzással, ha van adat, akkor bármilyen problémára hatékony megoldást vagy helyzetelemzést tudunk ígérni.

Hogyan tervezzük meg az adatelemzést?

1.   A siker kulcsa a kutatási tervben rejlik

A munka során eső körben meg kell ismernünk a vezetői elvárásokat és stratégiai kérdéseket, amelyekre választ kell adnunk, ennek tükrében elkezdjük elkészíteni a kutatási tervet, amelyben rögzítjük, hogy milyen adatokra van szükségünk ideális esetben a legjobb eredmények elérésének érdekében, és milyen vizsgálati módszerekkel, milyen elemzések elvégzésének útján fogalmazzuk meg a következtetéseinket. A terv ezen a ponton csak egy itiner. Azt, hogy valójában mit fogunk csinálni, alapvetően a rendelkezésre álló adatvagyon megléte és minősége határozza meg; amennyiben nincs elégséges adat, akkor igyekszünk a vizsgálati módszerek módosításával, szimulációkkal, hasonlóan működő adatsorokkal stb. javítani, gazdagítani az adatmennyiséget, de gyakran a menedzsmenttel is egyeztetünk, hogy a kérdésfeltétel kisebb módosításaival jobb eredményeket tudjunk elérni.

Amikor egyértelmű, hogy milyen adatokból mit szeretnénk elemezni, véglegesítjük a kutatási tervet, ami innen a munka dokumentálásának eszköze; munkánkat minden esetben úgy végezzük, hogy elemzéseinket megbízóink a rendelkezésre bocsájtott dokumentáció alapján reprodukálni tudja, akár más területekre is kiterjeszthesse.

2.  Adattisztítás és adatminőség: Az alap, amelyre építhetünk

Amint megkapjuk a kért adatokat – azaz amint elkezdjük őket megkapni, hiszen sokszor nem triviálisan kinyerhető adatokra van szükségünk, amelyek nem állnak mindig gyorsan rendelkezésre – az első feladatunk, hogy megvizsgáljuk azok minőségét, és szükség esetén elemzésre alkalmas állapotba hozzuk; elvégezzük az üres vagy haszontalan adatok eltávolítását, egységesítjük a formátumokat, a cellatípusokat, kiszűrjük a duplikációkat, vizsgáljuk és validáljuk a furcsa vagy kiugró értékeket. Az adattisztítási munkát a megbízó szakértőivel validáltatjuk, és részletesen dokumentáljuk a reprodukálhatóság érdekében.

3.   Külső adatforrások bevonása: Hogyan gazdagítják elemzéseinket?

A vállalati adatvagyont szinte mindig külső adatforrásokkal dúsítjuk; hogy mit használunk, az a megbízástól függ, gyakran használunk KSH és OPTEN adatokat, de bármilyen hozzáférhető jogtiszta adatforrás használható, árlisták, kamarai listák, demográfiai adatok, földrajzi adatok stb., a kutatási tervtől függően.

4.  Profilozás: A múltbéli adatok és a viselkedés elemzésének szerepe a stratégiaalkotásban

Gyakori, hogy az elemzési munka során szükség van egy termék, ügyfélcsoport, viselkedés profilozására, annak érdekében, hogy a vállalat helyzetét ezen keresztül mutassuk be, így segítve a stratégiaalkotást: ilyenkor múltbéli adatok, viselkedés alapján következtetünk egy sokaság tulajdonságaira. Ideális esetben elegendő leíró adat áll rendelkezésünkre, hogy úgynevezett hard profilokat építsünk, amelyek kvantitatív adatok alapján kerülnek meghatározásra.

Gyakori azonban, hogy nem áll rendelkezésünkre elég adatpont, ilyenkor általában un. soft profilozással élünk; ilyenkor fókuszcsoportos szakértői workshop keretében határozzuk meg azokat a tulajdonságokat, leíró tényezőket, amelyek a keresett entitásra jellemzőek, és ezáltal keresünk hozzájuk leíró adatokat. A Soft profilozást gyakran akkor is érdemes elvégezni, amikor van elegendő adat a kvantitatív elemzéshez, ilyenkor remek validációs eszköz, és segít abban, hogy az elemzésünk még pontosabb lehessen.

Grafikonok mögötti történetek: Adatok elemzése és azok stratégiai üzenete

Elemzéseink többek, mint grafikonok tömege. Az adatok és azok reprezentációja – grafikon vagy infografika formában – egy történetet mondanak el, azt illusztrálják vagy bizonyítják. Mivel stratégia kérdésekre keressük a választ, elemzéseink során üzenetünknek világosnak kell lennie minden oldalon, dián, amelyet elemzés és konklúzió követ. Állandó igény a menedzsment irányából az elemzők irányába, hogy értem az adatokat, de mit jelent ez?

Mi hiszünk abban, hogy az elemzés több, mint az értékek felsorolása: feladatunk az összefüggések, mintázatok bemutatása, a korrelációk, ok-okozatok vizsgálata és közérthetővé tétele, kiugró adatpontok okainak megértése és magyarázata; gyakran egy váratlan összefüggés vagy adat vizsgálata fontos trendekre hívja fel a figyelmet.

Ha nincs egyértelmű magyarázatunk vagy következtetésünk, akkor azt is jelezzük: vizsgálataink sok mindenre alkalmasak, de lehet, hogy nem elégségesek, lehet, hogy az az adat, ami magyarázatot adhat, nem áll rendelkezésre.

Az adatok, összefüggések vizsgálata során alapvetően építünk szakértőink iparági tapasztalataira, a módszertanon túl jelentős szektorspecifikus tudást tudunk behozni az infokommunikáció, a bankszektor, az egészségügy és gyógyszeripar tekintetében, valamint a precíziós gyártás és mezőgazdaság bizonyos területein.

AI-alapú modellek ötvözése szakértői elemzéssel a mélyebb megértés érdekében

Az üzleti elemzés nagyon hatékony eszköz egy információra éhes cégvezető kezében a stratégiaalkotás során, de nem ez a legerősebb eszközünk. Az üzleti elemző csak egy ember, véges számítási és elemzési kapacitással, de jelentős interpretációs képességgel.

Ezt felismerve – és híven cégünk szlogenjéhez: „adat és tanácsadás egy kézből” – igény szerint tudjuk a hagyományos elemzéseinket gépi tanulás és AI alapú modellekkel ötvözni.

Ilyenkor az összes mérhető tényezőt együttesen figyelembe tudjuk venni, de emellett a szakértői elemzés használatával könnyebben megfoghatók a lényeges mutatók, validálhatók és az ügyfelek számára is logikus szakértői interpretáció adhatók a modelleredményekhez.