Kodėl jums iš tiesų reikia stebėsenos portalo?
Prieš keletą metų dirbau su vidutinio dydžio gamybos įmone, kurios vadovai kiekvieną rytą praleisdavo po valandą rinkdami duomenis iš įvairių sistemų – pardavimų skaičius čia, gamybos rodikliai ten, finansinės ataskaitos dar kitur. Kai pagaliau visa informacija būdavo surinkta, ji jau būdavo pasenusi. Skamba pažįstamai?
Stebėsenos ir prognozių portalas – tai ne tik madinga technologija ar dar vienas IT projektas. Tai realus įrankis, kuris leidžia matyti, kas vyksta jūsų organizacijoje čia ir dabar, o dar svarbiau – suprasti, kas laukia už kampo. Tačiau tarp idėjos ir veikiančio sprendimo yra nemažas atstumas, kurį daugelis organizacijų įveikia su klaidomis arba visai neįveikia.
Tikrasis tokio portalo tikslas – ne tiesiog gražiai atrodančios diagramos vadovų ekranuose. Tai galimybė priimti sprendimus remiantis faktais, o ne nuojauta ar vakarykščiais duomenimis. Kai turite tinkamą stebėsenos sistemą, galite pastebėti problemas anksčiau, reaguoti greičiau ir planuoti tiksliau.
Nuo ko pradėti: strategija prieš technologijas
Daugelio organizacijų klaida – pradėti nuo technologijų pasirinkimo. „Mums reikia Power BI” arba „Girdėjau, kad Tableau puikus” – tokios frazės dažnai skamba pirmame susitikime. Bet tai tas pats kaip rinktis automobilio spalvą nežinant, ar jums reikia sedano, visureigio ar krovininio.
Pirmiausia turite atsakyti į kelis fundamentalius klausimus. Kas jūsų organizacijoje priims sprendimus remdamasis šiuo portalu? Kokius sprendimus jie priima dabar ir kokios informacijos jiems trūksta? Kokios yra skausmingos vietos dabartiniame duomenų valdymo procese?
Vienas mano klientas – logistikos įmonė – pradėjo nuo paprastos pratybos. Jie paprašė visų departamentų vadovų vienos savaitės bėgyje užsirašyti kiekvieną kartą, kai jiems prireikė kokių nors duomenų sprendimui priimti. Kiek laiko užtruko tų duomenų paieška? Ar duomenys buvo patikimi? Ar teko kreiptis į kitus žmones? Šis paprastas tyrimas atskleidė tikrąsias problemas, kurias reikėjo spręsti.
Strategijos kūrimo etape taip pat būtina suprasti, kokie duomenys jums iš tiesų svarbūs. Ne visi duomenys yra lygiaverčiai. Yra kritiniai rodikliai (KPI), kurie tiesiogiai susiję su jūsų verslo tikslais, ir yra „gražūs turėti” duomenys, kurie galbūt įdomūs, bet ne esminiai. Sutelkite dėmesį į pirmuosius.
Duomenų architektūra: pamatai, ant kurių statysite viską
Dabar palieskime techninę pusę, bet ne per daug pasinerdami į IT žargoną. Duomenų architektūra – tai būdas, kaip jūsų duomenys keliauja nuo šaltinių iki galutinio vartotojo ekrano. Ir čia slypi didžiausios problemos daugelyje organizacijų.
Tipinė situacija: pardavimų duomenys yra CRM sistemoje, finansiniai – apskaitos programoje, gamybos rodikliai – dar kitoje sistemoje, o klientų atsiliepimai – Excel failuose įvairiuose kompiuteriuose. Kaip visa tai sujungti į vieną vientisą vaizdą?
Pirmiausia reikia sukurti tai, kas vadinama duomenų sandėliu arba bent duomenų ežeru (priklausomai nuo jūsų poreikių ir techninio sudėtingumo). Tai centralizuota vieta, kur visi duomenys iš skirtingų šaltinių yra surenkami ir standartizuojami. Skamba sudėtingai? Iš principo taip ir yra, bet šiuolaikinės technologijos šį procesą labai supaprastino.
Svarbu suprasti, kad duomenų integracija – ne vienkartinis projektas. Tai nuolatinis procesas. Jūsų organizacija keičiasi, atsiranda naujų duomenų šaltinių, keičiasi verslo poreikiai. Todėl jūsų duomenų architektūra turi būti lanksti ir plečiama.
Praktinis patarimas: pradėkite nuo vieno ar dviejų svarbiausių duomenų šaltinių. Nesistenkite iš karto integruoti visko. Geriau turėti veikiančią sistemą su ribotais duomenimis, kurią galite laipsniškai plėsti, nei metus praleidę kuriant „tobulą” sprendimą, kuris niekada nepasieks gamybos stadijos.
Vizualizacija ir sąsaja: kaip paversti duomenis suprantamais
Turite puikių duomenų, bet jei niekas jų nesupranta arba nesinaudoja – kokia iš to nauda? Čia į žaidimą įsijungia vizualizacija ir vartotojo sąsaja.
Dažnai matau portalus, kurie atrodo kaip lėktuvo pilotų kabina – pilna visokiausių rodiklių, grafikų, spalvotų indikatorių. Atrodo įspūdingai, bet praktiškai nenaudojama. Kodėl? Nes per daug informacijos yra tas pats kas per mažai informacijos – vartotojas nepajėgia išskirti, kas svarbu.
Gera vizualizacija pasakoja istoriją. Ji netiesiog rodo skaičius – ji padeda suprasti, kas vyksta ir kodėl. Pavyzdžiui, vietoj to, kad tiesiog parodyti, jog pardavimai sumažėjo 15%, gera dashboard’o sistema parodys, kuriuose regionuose, kokiose produktų kategorijose, kaip tai koreliuoja su kitais veiksniais (sezoniskumu, konkurentų akcijomis, rinkos tendencijomis).
Kalbant apie konkretesnius dalykus, laikykitės šių principų:
Hierarchija ir kontekstas: Pradėkite nuo aukšto lygio apžvalgos ir leiskite vartotojams „įsigręžti” į detales. Vadovas turi matyti bendrą vaizdą vienu žvilgsniu, bet turėti galimybę paspausti ir pamatyti, kas slypi už tų skaičių.
Spalvų psichologija: Naudokite spalvas prasmingai. Raudona – problemoms ar kritiniams dalykams, žalia – kai viskas gerai, geltona – įspėjimams. Bet nesivaržykite spalvų be reikalo – per daug spalvų sukuria chaosą, ne aiškumą.
Tinkamas grafikų tipas: Linijiniai grafikai laiko eilutėms, stulpeliniai palyginimams, skrituliniai dalių visumos rodymui (nors daugelis ekspertų pataria jų vengti). Netinkamas grafiko tipas gali suklaidinti labiau nei padėti.
Viena finansų įmonė, su kuria dirbau, turėjo portale 47 skirtingus grafikus pirmame puslapyje. Po vartotojų testavimo jie sumažino iki 8 svarbiausių, o kitus paslėpė į antrinius puslapius. Portalo naudojimas išaugo 300%. Mažiau kartais tikrai yra daugiau.
Prognozavimo funkcionalumas: žvilgsnis į ateitį
Stebėsena rodo, kas vyksta dabar ir kas vyko praeityje. Bet tikroji portalo vertė atsiskleidžia, kai jis gali padėti numatyti, kas vyks ateityje. Čia įsijungia prognozavimo funkcionalumas.
Nebijokite žodžio „dirbtinis intelektas” ar „mašininis mokymasis”. Taip, tai sudėtingos technologijos, bet šiuolaikinės platformos jas daro prieinamas net organizacijoms be didelių duomenų mokslo komandų. Svarbiau suprasti, kokias prognozes jums reikia ir kaip jas naudosite.
Pavyzdžiui, mažmeninės prekybos įmonei gali būti svarbu prognozuoti paklausą skirtingoms prekėms skirtinguose sezonuose. Gamybos įmonei – kada gali prireikti techninės priežiūros įrangai (prognozuojamoji priežiūra). Finansų skyriui – pinigų srautų prognozes.
Pradėkite nuo paprastų prognozavimo modelių. Net paprasta trendų analizė, paremta istoriniais duomenimis, gali būti labai naudinga. Pavyzdžiui, jei matote, kad kiekvienų metų trečią ketvirtį jūsų pardavimai išauga 20%, galite tai įtraukti į planavimą. Tai dar ne raketų mokslas, bet jau daug naudingiau nei spręsti remiantis tik šios savaitės duomenimis.
Kai įgyjate patirties, galite pereiti prie sudėtingesnių modelių, kurie atsižvelgia į daugybę kintamųjų: sezoniškumą, ekonominius rodiklius, konkurentų veiksmus, net oro prognozes, jei tai svarbu jūsų verslui.
Svarbus dalykas: prognozės visada turi būti pateikiamos su pasikliautinumo intervalais. Jokia prognozė nėra 100% tiksli. Geriau pasakyti „su 80% tikimybe pardavimai bus tarp 95,000 ir 105,000” nei „pardavimai bus 100,000” ir vėliau nusivylti, kai tikrovė skiriasi.
Saugumo ir prieigos valdymas: kas ką mato
Čia dažnai susiduriame su dviem kraštutinumais. Vieni organizacijos duomenis laiko kaip valstybinę paslaptį ir niekas negali nieko pamatyti. Kiti – visus duomenis daro prieinamus visiems, kas sukelia ir saugumo, ir efektyvumo problemas.
Tinkamas požiūris – tai gerai apgalvotas prieigos valdymas, paremtas principu „reikalinga žinoti” (need-to-know). Pardavimų vadovas turi matyti pardavimų duomenis savo regione, bet nebūtinai kitų regionų. Finansų direktorius turi matyti visus finansinius duomenis, bet galbūt ne detales apie kiekvieno darbuotojo produktyvumą.
Šiuolaikinės stebėsenos platformos leidžia labai lanksčiai konfigūruoti prieigą. Galite nustatyti, kad:
- Skirtingi vartotojai mato skirtingus dashboard’us
- Tie patys duomenys filtruojami pagal vartotojo rolę ar departamentą
- Jautri informacija maskuojama ar visai slepiama tam tikriems vartotojams
- Eksporto ir dalijimosi funkcijos ribojamos pagal poreikį
Bet prieigos valdymas – tai ne tik techninė problema. Tai ir kultūros klausimas. Kai kurios organizacijos bijo dalintis duomenimis, nes bijo, kad žmonės juos neteisingai interpretuos ar piktnaudžiaus. Tačiau patirtis rodo, kad kai darbuotojai turi prieigą prie reikiamų duomenų, jie priima geresnius sprendimus ir jaučiasi labiau įgalinti.
Viena sveikatos priežiūros organizacija, su kuria dirbau, iš pradžių labai ribojo prieigą prie pacientų aptarnavimo rodiklių. Tik aukščiausio lygio vadovai galėjo juos matyti. Kai jie išplėtė prieigą ir leido padalinių vadovams matyti savo rodiklius (bet ne kitų padalinių), paslaugų kokybė pagerėjo 25% per pusmetį. Žmonės norėjo matyti, kaip jiems sekasi, ir turėdami duomenis, galėjo geriau valdyti savo darbą.
Diegimas ir vartotojų įtraukimas: kaip užtikrinti, kad sistema bus naudojama
Turiu jums pasakyti nemalonią tiesą: dauguma stebėsenos portalų projektuoja žlunga ne dėl techninių priežasčių, o dėl to, kad žmonės jais nesinaudoja. Sukuriate puikų portalą, o po mėnesio paaiškėja, kad juo naudojasi tik IT skyrius ir gal vienas entuziastingas vadovas.
Kodėl taip atsitinka? Dažniausiai dėl to, kad vartotojai nebuvo įtraukti į kūrimo procesą nuo pat pradžių. Jie gauna gatavą sprendimą, kuris galbūt techniškai tobulas, bet neatitinka jų realių poreikių ar darbo įpročių.
Štai kaip to išvengti:
Įtraukite vartotojus nuo pradžių: Ne tik klauskite jų, ko jiems reikia (nes dažnai žmonės patys nežino, ko jiems reikia), bet leiskite jiems dalyvauti prototipų kūrime ir testavime. Agile metodologija čia puikiai tinka – kurkite mažais žingsneliais, reguliariai rodykite vartotojams, gaukite grįžtamąjį ryšį, koreguokite.
Pradėkite nuo „quick wins”: Nesinaudokite sukurti tobulą sistemą iš karto. Pradėkite nuo vieno ar dviejų funkcionalumų, kurie duos greitą ir akivaizdžią naudą. Kai žmonės pamatys vertę, jie patys norės daugiau.
Mokymai ir palaikymas: Net intuityviausiai sistemai reikia mokymų. Bet ne tų nuobodžių PowerPoint prezentacijų. Geriau – trumpi video pamokėliai, interaktyvūs vadovai, „office hours”, kai žmonės gali užeiti ir paklausti. Ir svarbiausia – turėkite „čempionus” kiekviename departamente – žmones, kurie gerai išmano sistemą ir gali padėti kolegoms.
Viena įmonė, kuriai padėjau diegti stebėsenos portalą, padarė labai protingą dalyką. Jie sukūrė „duomenų pusryčius” – kas savaitę pusvalandį susitikimą, kur aptardavo vieną portalo funkciją ar vieną įdomų įžvalgą, kurią kas nors atrado naudodamasis portalu. Tai tapo ir mokymais, ir motyvacija naudotis sistema.
Techninių sprendimų pasirinkimas: įrankiai ir platformos
Gerai, dabar palieskime konkrečius technologinius sprendimus. Bet atminkite – technologija turi tarnauti jūsų strategijai, ne atvirkščiai.
Rinkoje yra daugybė įrankių, nuo paprastų iki labai sudėtingų, nuo pigių iki labai brangių. Štai pagrindinės kategorijos:
Verslo intelekto (BI) platformos: Tai tokie įrankiai kaip Microsoft Power BI, Tableau, Qlik Sense, Looker. Jie puikiai tinka vizualizacijai ir interaktyviems dashboard’ams. Daugelis jų turi ir prognozavimo galimybes. Power BI populiarus, nes gerai integruojasi su Microsoft ekosistema ir santykinai prieinamas. Tableau garsėja puikia vizualizacija ir lankstumu. Qlik – savo asociatyviu duomenų varikliu, kuris leidžia labai greitai tyrinėti duomenis.
Duomenų platformos: Jei turite daug duomenų iš įvairių šaltinių, gali prireikti specialios duomenų platformos kaip Snowflake, Google BigQuery ar Amazon Redshift. Jos skirtos dideliems duomenų kiekiams saugoti ir apdoroti. Bet mažesnėms organizacijoms gali užtekti paprastesnių sprendimų.
Prognozavimo ir analitikos įrankiai: Jei norite rimtų prognozavimo galimybių, galite žiūrėti į specializuotus įrankius kaip SAS, IBM SPSS ar atvirojo kodo sprendimus kaip Python su bibliotekomis (scikit-learn, Prophet, TensorFlow). Bet daugeliui organizacijų užtenka prognozavimo funkcijų, integruotų į BI platformas.
Specializuoti sprendimai: Priklausomai nuo jūsų srities, gali būti specializuotų sprendimų. Pavyzdžiui, marketingui – Google Analytics 360, Data Studio; finansams – Anaplan, Adaptive Insights; gamybai – įvairūs MES (Manufacturing Execution Systems) su analitika.
Kaip pasirinkti? Štai keletas kriterijų:
- Integracija su esamomis sistemomis: Ar įrankis lengvai jungiasi su jūsų CRM, ERP, apskaitos sistema?
- Skalabilumas: Ar sprendimas augs kartu su jumis?
- Naudojimo paprastumas: Ar jūsų komanda galės jį naudoti be ilgų mokymų?
- Kaina: Ne tik pirminė licencijų kaina, bet ir diegimo, palaikymo, mokymų kaštai.
- Bendruomenė ir palaikymas: Ar yra gera dokumentacija, aktyvus forumas, prieinamas palaikymas?
Praktinis patarimas: daugelis šių įrankių siūlo nemokamas bandomąsias versijas ar net nemokamus planus mažesniam naudojimui. Pasinaudokite jais. Sukurkite proof-of-concept su realiais jūsų duomenimis. Tai daug daugiau pasakys nei bet kokia pardavėjo prezentacija.
Kaip išmatuoti sėkmę ir nuolat tobulėti
Sukūrėte portalą, jis veikia, žmonės juo naudojasi. Puiku! Bet tai ne pabaiga – tai tik pradžia. Stebėsenos portalas – tai gyvas organizmas, kuris turi nuolat tobulėti.
Kaip žinoti, ar jūsų portalas sėkmingas? Štai keletas rodiklių, į kuriuos verta žiūrėti:
Naudojimo statistika: Kiek žmonių prisijungia? Kaip dažnai? Kiek laiko praleidžia? Kurie dashboard’ai populiariausi? Šiuolaikinės platformos leidžia tai sekti. Jei matote, kad tam tikri dashboard’ai nenaudojami – galbūt jie nereikalingi arba nepakankamai naudingi?
Sprendimų kokybė: Ar sprendimai, priimti remiantis portalo duomenimis, buvo geresni? Tai sunkiau išmatuoti, bet galima. Pavyzdžiui, jei prognozės padeda tiksliau planuoti atsargas, turėtumėte matyti sumažėjusias atsargų išlaikymo sąnaudas ar mažiau situacijų, kai prekių trūksta.
Laiko taupymas: Kiek laiko dabar užtrunka gauti reikiamą informaciją palyginti su tuo, kaip buvo anksčiau? Jei anksčiau vadovas praleisdavo 5 valandas per savaitę rinkdamas duomenis, o dabar – 30 minučių, tai akivaizdus laimėjimas.
Vartotojų pasitenkinimas: Tiesiog paklauskite vartotojų. Reguliariai. Kas veikia gerai? Kas galėtų būti geriau? Ko trūksta?
Remiantis šiais rodikliais, nuolat tobulinkite portalą. Tai turėtų būti iteratyvus procesas:
1. Rinkite grįžtamąjį ryšį ir naudojimo duomenis
2. Identifikuokite problemas ir galimybes
3. Prioritizuokite pakeitimus (ne visa galima padaryti iš karto)
4. Įgyvendinkite pakeitimus
5. Komunikuokite vartotojams apie naujoves
6. Grįžkite prie 1 punkto
Viena organizacija, su kuria dirbau, kas ketvirtį organizuoja „portalo apžvalgos” sesijas su pagrindiniais vartotojais. Jie aptaria, kas veikia, kas ne, kokios naujos idėjos. Iš šių sesijų išeina prioritizuotas tobulinimų sąrašas kitam ketvirčiui. Šis paprastas procesas užtikrina, kad portalas nuolat tobulėja ir atitinka kintančius poreikius.
Kai viskas susideda į vieną paveikslą
Grįžkime prie tos gamybos įmonės, apie kurią minėjau pradžioje. Po metų nuo stebėsenos portalo diegimo jų rytiniai susitikimai pasikeitė iš pagrindų. Vietoj to, kad praleistų valandą rinkdami duomenis, jie dabar praleidžia tą valandą aptardami, ką tie duomenys reiškia ir ką daryti toliau. Jų sprendimų priėmimo ciklas sutrumpėjo nuo savaičių iki dienų. Jie pradėjo pastebėti problemas anksčiau ir spręsti jas proaktyviai, ne reaktyviai.
Bet svarbiausia – pasikeitė jų kultūra. Sprendimai dabar grindžiami duomenimis, ne hierarchija ar nuojauta. Jauni specialistai, turintys gerų įžvalgų iš duomenų, dabar turi balsą. Diskusijos tapo konkretesnės ir produktyvesnės.
Ar tai reiškia, kad viskas tobula? Žinoma, ne. Jie vis dar susiduria su iššūkiais – duomenų kokybė kartais kelia problemų, kai kurie vartotojai vis dar priešinasi pokyčiams, technologijos kartais sustringa. Bet jie turi aiškią viziją ir procesą, kaip su tuo tvarkytis.
Kuriant efektyvų stebėsenos ir prognozių portalą, svarbiausia suprasti, kad tai ne tik technologinis projektas. Tai organizacijos transformacijos projektas. Technologija – tik įrankis. Tikroji vertė atsiranda, kai žmonės pradeda kitaip mąstyti, kitaip dirbti, kitaip priimti sprendimus.
Pradėkite nuo aiškios strategijos – ko norite pasiekti ir kodėl. Įtraukite žmones, kurie naudosis sistema, nuo pat pradžių. Rinkitės technologijas, kurios atitinka jūsų poreikius ir galimybes, ne atvirkščiai. Diekite laipsniškai, švenčiant mažus laimėjimus pakeliui. Ir svarbiausia – žiūrėkite į tai kaip į kelionę, ne paskirties tašką. Jūsų portalas turi augti ir tobulėti kartu su jūsų organizacija.
Jei visa tai skamba kaip daug darbo – tai todėl, kad taip ir yra. Bet patikėkite, investicija atsipirks. Organizacijos, kurios moka efektyviai naudoti savo duomenis stebėsenai ir prognozavimui, turi milžinišką pranašumą prieš tas, kurios to nedaro. Ir šis pranašumas tik didės, nes duomenų kiekis ir sudėtingumas tik auga.
Taigi, ar esate pasirengę pradėti šią kelionę? Jei taip, pradėkite nuo mažo – galbūt vieno departamento, vieno proceso, vieno iššūkio. Išmokite iš to patirties. Ir tada plėskite toliau. Sėkmės jums šiame kelyje!