În acest context, compania românească EXE Software a conturat o analiză despre ce riscuri merită o atenție deosebită, dar și cum poate fi eficientizată folosirea acestor date, de către companiile care își doresc să fie cu un pas înaintea competiției.

Astfel, având în vedere că, în prezent, deciziile se iau din ce în ce mai mult pe baza unui istoric și a unor prognoze și din ce în ce mai puțin pe baza intuiției personale, cei de la EXE Software au identificat câteva obstacole care ar fi bine să fie luate în calcul.

  • Sisteme de analiză ineficiente. În multe cazuri, sistemele de analiză sunt lente, oferă cu întârziere situații și rapoarte puțin flexibile, greu de interpretat și de analizat. De multe ori, companiile apelează la IT pentru obținerea rapoartelor, analizelor și predicțiilor și, de regulă, aceste solicitări sunt tratate cu prioritate redusă;
  • Sisteme neconectate. În majoritatea situațiilor, companiile folosesc mai multe sisteme de colectare și stocare a datelor cu legături slabe sau chiar inexistente între ele. În unele cazuri, aceste sisteme pot oferi chiar informații contradictorii, pentru că folosesc surse, metode de prelucrare sau convenții de denumire diferite;
  • Date inexistente sau de calitate slabă. Calitatea datelor este, de multe ori, nesatisfăcătoare, din cauza sistemelor de colectare ineficiente și a conexiunilor de slabă calitate dintre acestea. Astfel, devine greu de făcut analiză și predicție, pe baza unor informații incomplete sau incorecte;
  • Date nestructurate. Acestea sunt datele care nu se încadrează în modele de date convenționale predefinite. Practic, includ documente text, imagini, emailuri, datele senzorilor din IoT. Și, deși conțin informații valoroase, ele sunt greu de analizat folosind metodele tradiționale.

Totuși, îmbunătățirile tehnologice în cadrul platformelor de analiză fac, astăzi, posibil ca tot mai multe companii să își gestioneze eficient datele, să ruleze analize mai complexe și să vizualizeze rezultatele într-un mod mai ușor de înțeles. Cu o bază tehnică adecvată, se poate valorifica potențialul imens al informațiilor și direcționa resursele existente în zonele cele mai profitabile pentru fiecare afacere.

Dacă ar fi să delimităm pilonii utilizării inteligente a datelor, am împărți totul în trei categorii:

Romanian cofounded Databricks, 10 billion $ investment at $62B valuation
  1. Managementul datelor. Un management bun al datelor este primul pas, astfel încât o companie trebuie să se asigure că datele pe care le utilizează în activitățile ei sunt corecte și actualizate în mod constant, astfel încât să fie un reper real în ghidarea luării deciziilor. De aceea, platforma unei companii de analiză trebuie să includă capabilități cheie, precum pregătirea, integrarea și administrarea datelor;
  2. Analiza datelor. Interpreterea volumelor mari de date este dificilă, dacă nu imposibil de realizat, fără un software specializat. Calculele complexe pot fi executate în câteva secunde la apăsarea unui buton, iar rezultatele analizei sunt la îndemâna oricărui utilizator și, în plus, sunt eliminate erorile umane;
  3. Vizualizarea datelor. Prin vizualizarea datelor în diferite tipuri de grafică și diagrame, rezultatele devin mai ușor de înțeles și de interpretat. Astfel, e util ca platforma unei companii să permită configurarea de rapoarte și dashboard-uri, care să poată fi analizate, ulterior, în colectivul fiecărei organizații.