ANALIZA: Deciziile benefice companiilor, luate cu ajutorul analizelor predictive

ANALIZA: Deciziile benefice companiilor, luate cu ajutorul analizelor predictive analizabig datacompaniideciziiey romania

Companiile din majoritatea industriilor existente resimt tot mai mult nevoia de a colecta informatiile cele mai relevante referitoare la afacerile lor. Acest lucru va ajuta la luarea deciziilor czat mai corecte intr-un timp cat mai scurt. Astfel, se impune crearea de sisteme care sa poata transforma datele colectate in informatii pe baza carora sa se genereze actiuni care sa aduca beneficii afacerii, se arata intr-o analiza a EY.
Volumul de date generat este in continua crestere. In fiecare minut al fiecarei zile, peste 200 de milioane de e-mail-uri sunt trimise la nivel global, iar Google primeste peste 2 milioane de solicitari de cautare.
 
Big data, bigger
 
Pana in 2020, se extimeaza ca, aproximativ 450 de miliarde de tranzactii online vor avea loc in fiecare zi. Avand in vedere acest context, organizatiile considera datele ca un al patrulea factor de productie, pe langa capital si resursele umane si materiale.
 
Analizelor predictive introduse eficient in managementul afacerilor vor avea un impact masurabil asupra performantei, deoarece permite o  mai buna planificare, prognoze mai clare si luarea unor decizii mai avizate.
 
Acest lucru va duce la cresterea profitului, reducerea riscurilor si sporirea agilitatii afacerii.
 
„Folosirea analizei predictive este utila firmelor pentru a se asigura ca toate functiile relevante sunt implicate in proces, astfel incat sa se obtina o imagine de ansamblu si sa se minimizeze scaparile de informatie. Informatiile despre consumatori sunt un exemplu tipic, in acest sens: vanzarile detin datele despre adresele de facturare si evidenta tranzactiilor, marketingul detine informatii obtinute din analiza feedback-ului venind de la consumatori iar departamentul de logistica detine detalii privind livrarile concrete”, a declarat Oana Nica, oficial al EY Romania.
 
Toate aceste informatii se pot dubla pe alocuri sau pot varia de la un departament la altul.
 
O analiza coerenta a tuturor acestor date poate fi o provocare, insa o analiza corecta si consolidata poate genera valoare adaugata pentru business. Companiile care monitorizeaza si estimeaza cum va evolua comportamentul consumatorului si preferintele acestuia, fara a depasi limitele de confidentialitate, pot dobandi avantaje importante.
 
Importanta analizelor predictive
 
Analizele predictive ajuta companiile sa treaca de la un proces de luare a deciziilor retroactiv si intuitiv, la unul proactiv si orientat pe baza informatiei. Avand la baza acest tip de abordare, companiile pot construi modele cu ajutorul carora sa faca prognoze mai bune in privinta unor scenarii cat mai realiste si sa prevada oportunitatile si problemele asociate acestora.
 
Performanta de business va depinde de abilitatea organizatiei de a avea acces la informatii corecte si de a le exploata la maximum. Acele organizatii care vor putea intelege si filtra informatia relevanta, care vor sti sa descopere tipare si sa actioneze pe baza rezultatelor astfel obtinute vor deveni business-uri cu performante de top.
 
Beneficii:
 
Imbunatatirea performantei de business – analiza datelor faciliteaza planificarea agila, o prognozare mai precisa, o planificare imbunatatita a bugetului si reprezinta un instrument important in luarea de decizii.
 
Un management mai bun al riscului si al cerintelor de reglementare – analiza datelor permite o imbunatatire a procedurilor de raportare, identificarea zonelor de risc, cum ar fi incalcarea conformitatii, fraudele sau afectarea reputatiei.
 
Utilizarea tehnologiilor emergente – se pot identifica noi oportunitati de obtinere de informatii relevante pentru managementul afacerii, pe baza noilor tehnologii.
Foarte putine companii utilizeaza intregul potential al analizelor predictive. Pe de alta parte, acest demers intra de multe ori in conflict cu incercarea de a tine sub control si de a scadea costurile de IT.
 
Identificarea unor oportunitati de crestere – analiza datelor interne si externe poate contribui la modelarea si previzionarea rezultatelor de business, permitand identificarea celor mai profitabile oportunitati de crestere, precum si a unor diferentiatori pentru business.