Big Data v praksi Kako buzzword spraviti do rezultatov. SMK, 1. junij 2016 Uroš Cvetko

Transcription

1 Big Data v praksi Kako buzzword spraviti do rezultatov SMK, 1. junij 2016 Uroš Cvetko

2

3 Case study: Uvajanje poslovne inteligence na Mercatorju

4 Kaj je Big Data? Veliko Novo Vredno Datasets whose size is beyond the ability of typical database software tools to capture, store, manage, and analyze. McKinsey & Co The broad range of new and massive data types that have appeared over the last decade or so. Tom Davenport The ability of society to harness information in novel ways to produce useful insights or goods and services of significant value. Mayer-Schönberger, Cukier Big Data = Poslovna inteligenca

5 Kaj je poslovna inteligenca? Business intelligence (BI) - is the ability of an organization to collect, maintain, and organize knowledge. - This produces large amounts of information that can help develop new opportunities. - Identifying these opportunities, and implementing an effective strategy, can provide a competitive market advantage and longterm stability Rud, Olivia (2009). Business Intelligence Success Factors: Tools for Aligning Your Business in the Global Economy. Hoboken, N.J: Wiley & Sons. ISBN

6 Štirje stebri na katerih sloni uvajanje poslovne inteligence Pridobiti zavezanost vodilnih Zgraditi BI ekipo Zagotoviti podatke in orodja Prenoviti poslovne procese

7 1 Pridobiti zavezanost vodilnih

8 Uvajanje BI pomeni spreminjanje korporativne kulture Treat Business Intelligence Programmes as Cultural Transformation, not Just Another IT Project, Gartner

9 Pomembno je upravljati s pričakovanji in jasno definirati cilje

10 Organizacijska umeščenost BI oddelka naj odraža zavezanost k spremembam Izvršno področje za BI & CRM

11 22 Zgraditi BI ekipo

12 Izziv pri graditvi ekipe je zahtevana multidisciplinarnost Business: IT: SQL, OLAP, JOIN, CPU, TB, SHEMA,, HTML, PHYTON,, VPN KPI, BUSINESS PLAN, OPPORTUNITY, RISK, STRENGHT Finance: P&L, ROI, EBITDA, VARIANCA, KONTO, TERJATVE, PLAN, Marketing: BTL, GRP, TARGET GROUP, SEGMENT, SATISFACTION, LOYALTY, BRAND Statistika: ANOVA, ARIMA, MONTE CARLO, CLUSTERING, ČASOVNA VRSTA

13 Multidisciplinarnost se zagotovlja s heterogenostjo ekipe Vloge Podatkovni poslovnež Podatkovni kreativec Podatkovni razvijalec Podatkovni raziskovalec Veščine Business Strojno učenje Matematika Programiranje Statistika Vir: Štoparski vodič po galaksiji Vir: : Analyzing the Analyzers Harris, Murphy, and Vaisman, 2013

14 3 Zagotoviti podatke in orodja

15 Razpoložljive podatkovne vire je potrebno ovrednotiti in prečistiti

16 Mercatorjev primer BI orodij in toka podatkov Ad-hoc analitika: BI orodja: Management repoting : Bogatenje podatkov/ rudarjenje/modeliranje: Podatkovno skladišče: Interni podatki: Eksterni podatki:

17 Vloge IT oddelka v procesu uvajanja BI se ne da enoznačno opredeliti

18 4 Prenoviti poslovne procese

19 Prevetriti sistem ključnih kazalcev uspeha

20 Zagotoviti skupno razumevanja kaj se je zgodilo s standardizacijo reportinga

21 Vzpostaviti sistematično podporo pri vseh poslovnih odločitvah

22 In, nenazadnje, izobraziti preostanek organizacije ter prilagoditi procese novim orodjem

23 Štirje stebri na katerih sloni uvajanje poslovne inteligence Pridobiti zavezanost vodilnih Zgraditi BI ekipo Zagotoviti podatke in orodja Prenoviti poslovne procese

24 Samokritična evalvacija dosežkov 5 vzvodov s katerimi Big Data ustvarja dodano vrednost Ustvarjanje transparentnosti Eksperimentiranje za odkrivanje potreb, razumevanja variabilnosti in izboljšanje delovanja Segmentiranje populacije za potrebe prilagojenih aktivnosti Nadgradnja odločanja z avtomatičnimi algoritmi Ustvarjanje novih poslovnih modelov, izdelkov in storitev McKinsey Global Institute, 2011, Big data: The next frontier for innovation, competition, and productivity