Sociální sítě během několika málo let způsobily revoluci nejen na internetu a staly se nedílnou součástí mnoha oblastí života spotřebitelů i podnikatelských aktivit firem. Ty se snaží být zákaznicky orientované a sociální sítě jim k tomu poskytují cenná data. Proto je oblast tzv. "social intelligence" především v B2C segmentu tak důležitým tématem, a nemusí se jednat zrovna o FMCG (Fast Moving Consumer Goods, tedy rychloobrátkové zboží).

Součástí strategie v této oblasti bude kromě ERP systému, potažmo BI řešení, určitě i CRM s pomocí nástrojů typu Master Data Management, Hadoop a MapReduce. Důležitější než to, co sociální inteligenci pohání, je fakt, že pro řadu značek se z toho stává důležitá konkurenční výhoda, která otevírá dveře k vyšší zákaznické spokojenosti a responzivní optimalizaci produktů.

BI míří k samoobslužnosti

Datovým analytikem díky dostupnosti vhodných nástrojů a růstu výpočetního výkonu může být dnes téměř každý – manažer výroby, šéf logistiky či obchodník. Analýzy už není potřeba zpracovávat přes noc či víkend a k základním operacím není nutné získat doktorát z jaderné fyziky. Běžná, každodenní analytika se brzy stane strategickou výhodou nejen mezi konkurenčními firmami, ale i uvnitř firem mezi divizemi, odděleními či jednotlivci. Kdo má informace a rozumí jim, ten má největší šanci uspět. Důležité u takového softwaru bude grafické, intuitivní rozhraní s maximální samoobslužností.

Přítomnost některých skupin zaměstnanců v kanceláři u pracovního stolu se snižuje, více času tráví v terénu, kde budou mít sebou spíše chytrý mobil než těžký notebook. Paradoxně jde o lidi, pro které je přístup k informacím často důležitější než u těch v kanceláři. Zájem o mobilní přístup do informačních systémů, včetně BI, proto nebude polevovat, naopak. Jednoduché BI analýzy si budete moci ze systému vytáhnout, zatímco čekáte na schůzku či cestujete. Některé aplikace přitom nabízejí i offlinový režim.

Zatímco BI se dívá do minulosti více či méně vzdálené minulosti a v nekonečnu vidí přítomnost, prediktivní analýzy se dívají do budoucnosti a pomáhají předpovídat například budoucí vývoj obchodu či chování zákazníků. Zahrnutí prediktivních analýz do BI aplikací je cestou k vyšším prodejům, up-sellingu, cross-sellingu apod. S pomocí dalších rozvíjejících se technologií, jako třeba Internetu věcí, pak predikce mohou vycházet z velkého množství zdánlivě nesouvisejících dat.

Díky velkému rozvoji v oblasti BI se také mění používané nástroje. Zatímco dříve to byl například specializovaný a robustní SAS, dnes mají BI modul jako integrální součást mnohé ERP systémy pro střední a velké organizace.

Na druhou stranu pro triviální úlohy můžete dnes využít tabulkové editory typu Excel, Calc či Numbers, přičemž k dispozici je také třeba opensourceový projekt R či programovací jazyk Python. Ten se mimochodem do budoucna stane nejspíš nejpopulárnější jazykem pro datové analýzy a řada odborníků ho doporučuje začínajícím vývojářům jako první programovací jazyk vůbec.

Vladimír Králíček
generální ředitel, J.K.R.

Fast Moving Consumer Goods

Tento článek máteje zdarma. Když si předplatíte HN, budete moci číst všechny naše články nejen na vašem aktuálním připojení. Vaše předplatné brzy skončí. Předplaťte si HN a můžete i nadále číst všechny naše články. Nyní první 2 měsíce jen za 40 Kč.

  • Veškerý obsah HN.cz
  • Možnost kdykoliv zrušit
  • Odemykejte obsah pro přátele
  • Ukládejte si články na později
  • Všechny články v audioverzi + playlist