Типичните решения за бизнес прогнозиране позволяват на потребителите лесно да използват данни, специфични за техните цели и ежедневни задачи. Възможността за анализ както на минали, така и настоящи събития подава информация за текущото състояние. Също така е от  значение за запазване на конкурентоспособността на днешния пазар. Има някои типични ограничения,  срещани от много организации, когато разчитат само на тези инструменти при обработката на информацията.

Ограничение 1:  Тенденции и модели  се формулират  при преглед на точните данни в подходящия контекст

Модерното хранилище на данни елиминира риска от докладване на неточни или закъснели сведения. То организира информацията по начин, който позволява бързо и надеждно събиране и обработване.    Разчитате  и  на колегите ви, да задават правилните въпроси при разработването на нужните отчети. Това често води до забавено откриване на жизненоважни обобщения и пренебрегване на ключови данни. Освен това имате по-големи шансове, да пропуснете  съществени изводи  поради човешка грешка. Също  и   поради невъзможността за ефективно отчитане, което да обхване изцяло всички сегменти от подробни данни. Възможно е  пропускането на  важна информация  от застаряващите програмни продукти при фокусиране само  върху конкретни бизнес въпроси.

Например, в логистична компания се следи всеки детайл около веригата за доставки и инвентара на склада. Работи се с  много променливи,  оказващи влияние върху на точното изпълнение на вашите поръчки (брой служители,  наличност на камиони, задръствания в зони на складове и т.н.). Така е  доста сложно, да комбинирате цялата информация и да видите по-голямата картина навреме. Особено когато промените се случват в реално време. Също така е трудно за един човек да разграничи отделните събития от цялостните  ефекти. С този продукт можете да поглъщате големи количества данни, за да идентифицирате поръчки с риск от закъснение въз основа на ключови променливи. Използвайки статистически техники, можете да разграничите източниците на неефективност. Това става,  като намалите  шума (замърсяването) във вашите данни. Така откривате системни проблеми.

Ограничение 2: Разчита се на статични  (понякога произволни) бизнес правила

Много ефективни табла за управление използват сравнителни показатели, за да покажат дали даден отдел се справя добре. Например, търговска организация разполага с инструменти за бизнес прогнозиране, които използват данни за проследяване на ангажираността с техните потенциални клиенти. Известно време без отговор на клиент го поставя категория ,,студен“. Натрупването на данни по този показател може и да не означава непременно трайна тенденция. Важно е, как точно да се определи за колко време клиентът ,,охладнява“. В такава бързо променяща се среда дори в контекста на вашия бизнес свят, установените правила може да се окажат неразбираеми, неточни или остарели.

Ограничение 3: Използване на  остарели данни и анализ на  минали събития

Визуализациите, базирани на тази информация, са оформени около въпроси за това какво се е случило или се случва. Безспорно анализът на   минали събития е от съществено значение за подобряване на бъдещото вземане на решения.  В здравеопазването например, много доставчици на медицински услуги проследяват честотата на повторен прием, колко често пациентът се връща със същите здравословни проблеми след изписване. Този показател помага да се оцени качеството на грижите наред с други фактори. Обработката на  данните насочва към определени подгрупи пациенти с висок риск от повторно приемане. Това предоставя на доставчиците на здравни услуги информация в реално време за техните най-рискови пациенти. Този проактивен подход е много по-ефективен от ретроспекцията. Все пак  добавянето на  прогностичен анализ би  ви позволило реактивни, управлявани от данни решения. Такива, които  да ви  пренасочват към по-далновидни и иновативни избори.

Възможности за преодоляване

Науката за данни помага на бизнеса да извлича анализи от големи количества информация и да създава пътища за автоматично откриване на значителни промени. Тези открития възникват от модели, формирани чрез данните. В много случаи компаниите започват да виждат значителна възвръщаемост на инвестициите в данни поради ползите от новостите в   интерпретациите  данни. Това ви дава подготовка в следните направления:

• Прогнози за бъдещи събития въз основа на тенденциите в ретроспективните данни;
• Откриване на промени и определяне на техния резултат
• Оценка на  потенциалните резултати от бизнес решенията
• Анализ широк набор от много източници в посока нови решения
• Цялостни модели

Ползите от обработването на  данните са безспорни. За много организации  този тип инструменти изглеждат недостъпни.  Възможно е, вашият екип по обработката им  да се затруднява с формулирането на  посоки и перспективи. Допустимо е, че  има липса на разбиране как  да се достигне до прогноза. Или не знаете откъде да започнете поради мащабен процес.

ITC Consult има дългогодишен опит в анализа и визуализацията на данни с Power BI в най-различни бизнес сфери – анализи на ефективността на търговски процеси, финансови и производствени KPI и други. Решенията при анализа на данни започват с дълбоко разбиране на целите и задачите за определена бизнес сфера. Нашите консултанти се ангажират като първа стъпка именно с това – да разберат нуждите на вашия бизнес и да разработят подходящо решение.