Duomenų analitika versle: kam jos reikia ir ką ji leidžia pamatyti

Duomenų analitika versle turi visai praktišką tikslą: suprasti, kodėl įvyksta vieni ar kiti dalykai. Kas greičiau supranta priežastis — kodėl krito marža, kodėl viename padalinyje pardavimai auga, o kitame ne — tas įgyja konkurencinį pranašumą.

Analitikos sistemos atlieka dvi funkcijas. Pirma, leidžia analizuoti duomenis, saugomus atskirose, tarpusavyje nesusijusiose sistemose. Antra, yra galinga duomenų atvaizdavimo priemonė.

Duomenų sujungimas iš skirtingų šaltinių

Šiais laikais nebeužtenka žinoti, kad tam tikros prekės turi sezoniškumą. Duomenis tenka analizuoti atskirų sezonų ribose: kokių prekių prireiks sezono pradžioje, viduryje, lyjant lietui ar užėjus šalčiams, vykstant dideliam sporto renginiui.

Būtent čia atsiskleidžia analitikos sistemos vertė — ji leidžia susieti duomenis, gulinčius skirtingose vietose. Pavyzdžiui:

• pardavimų arba sandėlio likučių duomenis iš apskaitos sistemos susieti su orų prognozės duomenimis iš viešo meteorologinio puslapio;
• prognozuoti pardavimus atsižvelgiant į rinkoje skelbiamas žaliavų ar energijos kainų prognozes;
• sujungti apskaitos duomenis su CRM informacija apie klientų aktyvumą.

Taip pastebimos koreliacijos, kurių atskirose sistemose paprasčiausiai nesimato: tarp skirtingų prekių pardavimų, tarp kliento vėlavimo apmokėti sąskaitas ir vėliau atsirandančių blogų skolų, tarp akcijų ir realaus pelno pokyčio.

Duomenų atvaizdavimas: nuo bendro vaizdo iki vienos sąskaitos

Antroji funkcija — pateikti duomenis suprantamai. Gerai paruoštoje ataskaitoje matote bendrą vaizdą, o paspaudę ant rodiklio galite leistis gilyn: nuo metinės sumos iki mėnesio, nuo mėnesio iki padalinio, nuo padalinio iki konkrečios prekės ar sąskaitos.

Tai keičia pokalbio pobūdį susirinkimuose. Vietoje „pardavimai krito” turite „pardavimai krito dėl vienos prekių grupės viename padalinyje, ir štai kada tai prasidėjo”.

Kuo tai geriau už Excel ataskaitas

Tas pačias lenteles galima susikurti ir Excel. Skirtumas — automatika.

Verslo analitikos ataskaitos, kartą sukurtos, veikia pačios: duomenis jos ima tiesiai iš apskaitos, CRM, ERP sistemų, interneto puslapių ar Excel failų ir atsinaujina be jokio rankinio darbo. Excel ataskaitą kas mėnesį reikia maitinti naujais duomenimis, o kiekvienas rankinis žingsnis yra vieta klaidai.

Antra, dingsta ginčas dėl skaičių: visi žiūri į tą patį šaltinį, o ne į savo failo versiją. Kaip praktiškai pereiti nuo rankinių lentelių prie automatinių ataskaitų, aprašėme atskirai.

Kokių duomenų iš tikrųjų reikia

Dažnas įsivaizdavimas — kad prieš pradedant reikia „susitvarkyti duomenis”. Praktikoje pakanka to, kas jau yra apskaitos sistemoje.

Pradėti galima turint:

• pardavimų ir pirkimų duomenis su datomis, klientais ir prekėmis;
• didžiosios knygos sąskaitas pajamoms ir sąnaudoms;
• sandėlio likučius, jei prekiaujate;
• skolų likučius su apmokėjimo terminais.

Visa tai jau kaupia Rivilė ar Finvalda. Papildomi šaltiniai — CRM, personalo sistema, biudžetas Excel’yje — pridedami vėliau, kai pagrindas jau veikia.

Dažniausios klaidos pradedant

Iš patirties su diegimais išsiskiria kelios pasikartojančios:

• Norima iš karto visko. Trisdešimt ataskaitų pirmą mėnesį reiškia, kad nenaudojama nė viena. Geriau penkios, kurias tikrai atidarote.
• Nesutarta dėl rodiklio apibrėžimo. Jei „marža” finansininkui ir pardavimų vadovui reiškia skirtingus dalykus, ataskaita ginčo neišspręs — jį reikia išspręsti prieš tai.
• Ataskaita padaroma, bet nepaskiriama. Rodiklis be šeimininko negyvena. Kiekvienai ataskaitai turi būti žmogus, kuris ją žiūri ir reaguoja.
• Pamirštamos prieigos teisės. Padalinio vadovui dažniausiai reikia matyti tik savo objektą — apie tai duomenų saugos straipsnyje.

Analitika tapo prieinama ir mažoms įmonėms

Verslo analitikos sistemos egzistuoja jau seniai, tačiau ilgą laiką buvo prieinamos tik didelėms įmonėms, galinčioms investuoti į brangias informacines sistemas.

Padėtis pasikeitė. Microsoft Power BI Desktop versija yra nemokama, o paruošti ataskaitų rinkiniai Rivilės ar Finvaldos naudotojams prasideda nuo 59 Eur/mėn. — tai reiškia, kad rimta duomenų analitika šiandien pasiekiama ir kelių žmonių įmonei.

Jei duomenys ateina iš kelių skirtingų sistemų ir reikia individualaus sprendimo, apie tokius projektus rašome Power BI diegimo puslapyje. O kaip atrodo paruoštos ataskaitos, galite pamatyti pavyzdžiuose.