data science, studia podyplomowe big data, business intelligence studia podyplomowe

Jak wygląda dojrzałość DS/ML (analityczna) w organizacji?

Dane w organizacji powinniśmy traktować jako nasze dobro. Czasami mówi się, że w dzisiejszych czasach dane dla firm, to współczesny ekwiwalent ropy naftowej, czyli stanowią dużą wartość w biznesie. To one bezpośrednio informują nas, co się dzieje w biznesie, jak on aktualnie wygląda, w jakim jest stanie, dokąd zmierza i jak najefektywniej możemy to wykorzystać. Nie ulega wątpliwości, że dobre zarządzanie danymi w organizacji oraz ich analizowanie wymaga określonych umiejętności i narzędzi. To właśnie sprawność organizacji w wykorzystywaniu danych i ich pozytywny skutek na jej rozwój nazywamy analityczną dojrzałością organizacji, która ma coraz większy wpływ nie tylko na firmy technologiczne, ale również inne branże, które się coraz intensywniej cyfryzują.

Definicji dojrzałości analitycznej jest dosyć sporo, w wielu publikacjach z dziedziny zarządzania można znaleźć inną, traktującą o wybranych aspektach dojrzałości organizacji.  Jednym z popularnych podziałów mówiących o dojrzałości analitycznej organizacji jest umiejętność korzystania z kolejnych poziomów analityki: deskryptywnej, predyktywnej i preskryptywnej. Zanim zaczniemy określać poziom analityki w naszej organizacji, musimy dokładnie poznać dane, którymi dysponujemy. Dlatego pierwszym poziomem analitycznym  jest analityka deskrypywna, oczywiście zakładając poziom bazowy, że w ogóle takie dane zbieramy. Dość naturalnym pierwszym krokiem jest po prostu opisanie danych, czyli po prostu sprawdzenie, co się w nich znajduje. Już przy niewielkiej ilości danych tak naprawdę ręczne sprawdzanie jest mało celowe, zatem zaprzęgamy do tego matematykę i statystykę, analizując dane poprzez proste miary jak średnie, mediany, odchylenia standardowe itd.  Na tym etapie często również rozpoczynamy budowanie raportów i wizualizacji, gdyż same numeryczne miary mogą być zbyt mało mówiące. Pozwoli nam to zrozumieć w istocie co dzieje się w naszych danych historycznych i jak zachowuje się nasz biznes. Naturalnym kolejnym poziomem zaawansowania analitycznego będzie próba przewidywania przyszłości z danych, czyli analityki predyktywnej. Wówczas na podstawie trendów i modeli, które posiadamy, możemy przewidzieć np. który dzień jest najlepszy na sprzedaż naszych produktów. Zanim przejdę do trzeciego poziomu, pozwolę sobie zauważyć, że przedstawiciele biznesu bardzo dobrze potrafią przewidywać i typować trendy, ale mają problem z wytłumaczeniem, w jaki sposób doszli do swoich wniosków, czyli skwantyfikować swoje doświadczenie. Tutaj na scenę wkracza analityka preskryptywna, dzięki której możemy sprawdzić, czemu tak się dzieje w naszym biznesie. Dzięki niej dowiemy się również, co należy zmienić, jeżeli chcemy jeszcze lepiej wpływać na naszych klientów. Jest to najwyższy poziom dojrzałości, do którego powinna dążyć każda organizacja, której działanie opiera się na danych.

Więcej na temat dojrzałości analitycznej w organizacji omawiamy podczas zajęć na studiach podyplomowych o kierunku Data Science i Big Data w zarządzaniu. Przygotowują one studentów do zarządzania organizacją, na podstawie technologii związanych z Data Science i Big Data. Absolwent będzie w stanie skutecznie przeprowadzić transformację przedsiębiorstw lub działu w stronę przedsiębiorstwa opartego o analizę danych. Właśnie trwa rekrutacja na wiosenną edycję tych studiów.

Jakub Nowacki Senior AI & Big Data Engineer Wykładowca na kierunki Data Science i Big Data w zarządzaniu