Γιατί οι επιχειρήσεις δεν διαχειρίζονται σωστά τα δεδομένα τους
Ένα συχνό φαινόμενο που συναντάνε οι περισσότερες επιχειρήσεις είναι η μη ολοκληρωμένη εικόνα που έχουν για τα δεδομένα τους. Είτε δεν χρησιμοποιούν ένα λογισμικό που να τους προσφέρει τα δεδομένα σε ολοκληρωμένη μορφή είτε τα έχουν από ξεχωριστά προγράμματα που κάνουν ακόμη πιο δύσκολη την επεξεργασία τους. Αυτά τα δεδομένα θα πρέπει να περιλαμβάνουν όλες τις όψεις της επιχείρησης, από την αποθήκη και τους υπαλλήλους έως τους προμηθευτές και τους πελάτες καθώς και τις σχέσεις μεταξύ αυτών.
Από την κατηγορία των παραπάνω επιχειρήσεων οι περισσότερες χρησιμοποιούν διαφορετικά προγράμματα για να λαμβάνουν τα δεδομένα που χρειάζονται. Αυτό βέβαια δεν είναι καθόλου καλό και συχνά οδηγεί σε μεγαλύτερο λειτουργικό κόστος, σε πιθανές λάθος εκτιμήσεις, κριτικές των πελατών και πολυπλοκότητα στην αντιμετώπιση προβλημάτων που λόγω των προαναφερθέντων δεν λύνονται σχεδόν ποτέ.
Για αυτούς τους λόγους (και όχι μόνο) οι επιχειρήσεις χρειάζεται να συλλέγουν τα δεδομένα τους με ένα πιο ορθολογικό τρόπο έτσι ώστε η ανάλυση τους να τους δίνει τα ακριβή αποτελέσματα για αυτά που ζητάνε. Τα τέσσερα πιο κοινά προβλήματα που εμφανίζονται σε επιχειρήσεις που δεν κάνουν σωστή συλλογή δεδομένα είναι τα εξής:
1. Μη οργανωμένα data
Τα μη οργανωμένα δεδομένα συνήθως δεν είναι εύκολα προσβάσιμα καθώς βρίσκονται διάσπαρτα μέσα στον υπολογιστή ή και σε ξεχωριστά λογισμικά προγράμματα. Αυτά δεν είναι απαραίτητο να δημιουργούνται από τους διαχειριστές καθώς μπορεί να δημιουργούνται αυτόματα από το λογισμικό. Το να έχει μια επιχείρηση μη οργανωμένα data της κοστίζει σε χρήματα, εργατοώρες και ευελιξία.
2. Μεγάλο ποσοστό εγκατάλειψης του καλαθιού αγορών
Το να εγκαταλείπει ένας πελάτης το καλάθι αγορών του (που μπορεί να γίνει για διάφορους λόγους) δείχνει πως κάτι δεν λειτουργεί σωστά ή πως η επιχείρηση πάσχει σε ένα ή και περισσότερα τμήματα. Αν δεν γίνεται η σωστή επεξεργασία των data δεν θα φτάσει η επιχείρηση στην διάγνωση του προβλήματος με αποτέλεσμα αυτό το πρόβλημα να διατηρείται.
3. Ξεχωριστές πηγές δεδομένων
Ένα επίσης συχνό φαινόμενο σε μια επιχείρηση είναι η λανθασμένη συλλογή δεδομένων. Για μια επιχείρηση είναι πολύ εύκολο να οργανωθεί σωστά ιδιαίτερα στα πρώτα βήματα της. Με την πάροδο του χρόνου και την αύξηση του τζίρου, το πιθανό άνοιγμα υποκαταστημάτων σε διάφορα σημεία της χώρας ή και άλλων χωρών τότε αρχίζουν τα προβλήματα στην συλλογή των δεδομένων. Ακόμη δυσκολότερη θα είναι η συλλογή τους αν το κάθε υποκατάστημα χρησιμοποιεί δικό του λογισμικό σύστημα, αλλά αυτό είναι ένα ακραίο σενάριο. Για την αποτελεσματικότερη συλλογή των δεδομένων η επιχείρηση θα πρέπει να συνδέσει σωστά τα δεδομένα του κάθε υποκαταστήματος σε ένα κεντρικό σημείο στο οποίο θα γίνεται και η επεξεργασία των δεδομένων.
4. Δυσλειτουργία στην ανάλυση των δεδομένων
Ας υποθέσουμε πως μια επιχείρηση κατανοεί τις ανάγκες των πελατών της, κάνει σωστές προβλέψεις σε αγορές προϊόντων και δεν έχει απολύτως κανένα πρόβλημα με τους προμηθευτές της. Υποθέτουμε επίσης πως γίνεται και η σωστή συλλογή των δεδομένων. Αυτό που ακολουθεί είναι «τι θέλει να πετύχει η επιχείρηση με την συλλογή αυτών των data»; Ποιος είναι ο στόχος/στόχοι του project; Πως γνωρίζει η επιχείρηση πως κάνει την σωστή αξιολόγηση των δεδομένων για να πετύχει τον στόχο της; Οι διαχειριστές έχουν γνώση του αντικειμένου που επεξεργάζονται ή απλά παράγουν ακαταλαβίστικα νούμερα; Από την στιγμή που έχουμε ένα αποτέλεσμα πόσος χρόνος χρειάζεται για την λήψη αποφάσεων;
Αυτά και άλλα βασανίζουν αρκετές επιχειρήσεις. Σκοπός μιας επιχείρησης θα πρέπει να είναι η εξασφάλιση της σωστής συλλογής των data και ακολούθως η σωστή διαχείριση και λήψη αποφάσεων με βάση τα αποτελέσματα των data.
