Ne glede na panogo ali področje, na katerem deluje vaše podjetje, je zbiranje podatkov bistven del vsakega spreminjajočega sistema.

Zbiranje podatkov je proces kopičenja podatkov za uporabo pri boljšem odločanju, aplikacijah za podatkovno analitiko, orodjih za strojno učenje in umetno inteligenco, načrtovanju in številnih drugih namenih.

Če je zbiranje podatkov pravilno izvedeno, prinaša potrebne informacije za odgovore na vprašanja, analiziranje delovanja, prepoznavanje težav še preden se pojavijo, analiziranje morebitnih napak ter celo napovedovanje prihodnjih dogodkov in scenarijev. V tem članku želimo govoriti o tem, kako se podatkov lotevamo v podjetju Medius.

1. Pridobivanje podatkov

Vsak dogodek ali podatek v poslovnem procesu lahko uporabimo v svojo korist. Ko začnemo zbirati podatke, se lotimo vsega in poskušamo vključiti podatke iz vseh razpoložljivih programov ali aplikacij iz obstoječega sistema, da bi jih zbrali na enem mestu. Ta centraliziran pristop nam omogoča učinkovitejšo analizo podatkov v naslednjih fazah.

2. Ravnanje z manjkajočimi podatki

Pri obdelavi velikih količin podatkov z uporabo različnih programskih rešitev se podatki lahko izgubijo, kar povzroči napačne interpretacije, kar lahko negativno vpliva na končne rezultate. Da bi se temu izognili, moramo ravnati bolj pametno.

Pri tem uporabljamo statistične tehnike in tehnike strojnega učenja, s katerimi maksimalno povečamo in uravnotežimo podatkovne nize ter s tem zmanjšamo morebitne pristranskosti in neveljavne sklepe.

3. Nadaljnja obdelava podatkov

Ko začnemo opažati prve priložnosti za izboljšave in potencialne napake, vemo, da smo dosegli prelomno točko v procesu, zato lahko ustrezno ukrepamo. Na tej točki začnemo podatke pregledovati z uporabo vizualnih prikazov in pri tem se začnejo pojavljati prva koristna spoznanja.

Z uporabo programskih rešitev po meri, kot je Gamayun, so možnosti za analizo podatkov veliko večje, saj je programska oprema zasnovana na obstoječem sistemu in tehnologijah.

4. Odločanje o tem, kaj je pomembno

Glede na poslovne cilje, strategijo in želene rezultate lahko pozornost usmerite na stvari, ki najbolj izstopajo.

Tudi če mislite, da so vaši cilji kristalno jasni, lahko novi podatki, pridobljeni ob pomoči algoritmov strojnega učenja, odkrijejo tisto, kar je bilo prej skrito.

Tovrstni vpogledi lahko spremenijo smer nadaljnjega delovanja in vplivajo na vaše poslovanje na način, ki ga gotovi izdelki ne zmorejo. Po drugi strani pa lahko odmislite podatke, ki niso relevantni za vaše poslovne cilje in strategijo. Prav v tem se skriva lepota preizkusnega dela, ki je na vrsti v naslednjem koraku.

5. Preverite podatke s testi!

Če želite kar najbolje izkoristiti vaše podatke, jih morate preučiti z različnih vidikov in jih testirati. Pravilno uporabljeni podatki bodo v veliko pomoč vašemu podjetju in bodo ekipi omogočili, da sprejema najboljše možne odločitve za doseganje dolgoročnih poslovnih ciljev.

Brez preverjanja se boste odločali na slepo, kar je v nasprotju z idejo o neprepustnem sistemu, ki ga želimo zgraditi.