Dlouhodobě se věnujeme analýze podnikových dat a implementaci rozhodovacích procesů založených na nebo řízených podnikovou analytikou. McKinsey Quarterly, časopis shromažďující výzkum globální společnosti McKinsey & Company specializující se na podnikové poradenství, otiskl článek nazvaný „Making data analytics work for you – instead of the other way around“.
Mimo jiné článek definuje zásadní problém s aktuálním přístupem k implementaci datové analytiky – fakt, že s nárůstem dostupnosti podnikových dat proporcionálně neroste konečná přidaná hodnota výsledných závěrů. Jinými slovy, snaha o zavedení rozhodovací procesů založených na podnikové analytice má díky své bobtnající komplexnosti v konečném důsledku minimální relevanci k zvyšování profitability.
Uvedené můžeme jen potvrdit. V naší praxi se často setkáváme s již zavedenými postupy, které jsou spíše přehnaným matematickým cvičení, než nástrojem k dosažení relevantního zlepšení. Proto naše doporučení často kontraintuitivně obsahují podstatné zjednodušení zavedeného analytického rámce a zaměřujeme se spíše na definici relevantních výstupů pro samotné rozhodování než na komplexnost použitého modelu.
Nelze zapomínat na to, že datová analytika není „cílem“ per se ale „nástrojem“ pro dosažení reálného zlepšení. Měřit efektivitu zavedeného modelu se dá jedině skrze reálné dopady do zamýšlené oblasti, nikoli počtem stran metodiky procesu samotného.
„Simplicity is the ultimate sophistaction.“ Leonardo da Vinci
Da Vinciho „Padák“ (zdroj: davincilife.com)