fbpx

Svaka tvrtka može efikasnije poslovati s alatima za obradu podataka

Vedran Antoljak
,
 prosinac 03, 2019.

Prije gotovo dvadeset godina ušli smo u vri­jeme takozvanog interneta 2.0, kada je, od sta­tičnih početaka, prerastao u izrazito interak­tivno mjesto na kojemu milijuni mrežnih stranica svakodnevno stvaraju goleme količine po­dataka. U skladu s tim pojmovi poput ‘big data’, ‘bu­siness intelligence’, umjetne inteligencije ili strojnog učenja postali su svakodnevnica. Strojno učenje je tako, na primjer, u samo deset godina iz teorijskih znanstvenih radova prešlo u svakodnevno poslovanje. Podatkovna se znanost često mistificira i mnogima je zagonetna iako se najveći dio može veoma jedno­stavno objasniti: netko negdje iz nekog razloga pri­kuplja i analizira podatke raznih izvora i na određeni način upotrebljava dobivene rezultate.
Dok su načini prikupljanja podataka, njihove ana­lize i prikazi tema namijenjeni podatkovnim analitičarima, na ra­zumijevanju njihove primjene danas bi trebale ra­diti gotovo sve organizacije. Naime, analitičari u svom poslu odgovaraju na mnogo poslovnih pitanja: ‘Kakav je demografski profil naših kupaca?’; ‘Kako da uslugu prilagodimo mlađoj populaciji?’; ‘U koju bismo zemlju trebali izvoziti?’ To su samo neka od pitanja na koja je moguće pružiti precizne odgo­vore utemeljene na konkretnim pokazateljima.

Traže se podatkovni analitičari

Stoga podatkovni analitičar ubrzano postaje jedno od najtraženijih zanimanja. Vjerojatno je najveći postotak poslovno orijentiranih stručnjaka za velike skupove podataka upravo iz konzaltinga, a sam posao zahti­jeva napredno znanje statistike i visoku razinu teh­ničke pismenosti. Osnovno razumijevanje podataka i mogućnosti koje donose imaju sve veću razlikovnu ulogu između voditelja uspješnih i ne toliko uspješnih tvrtki. Poveznica je jasna: podaci dovode do znanja, znanje do boljih odluka, a bolje odluke do uspješnijeg poslovanja. Naravno, ovisno o potrebama poslovanja, veličini i prihodima, ne mogu sve organizacije zapo­šljavati podatkovne analitičare, no to i nije nužno. Alati za prikupljanje i analizu podataka poslovanja ši­roko su dostupni, a sve su više zastupljena i gotova rje­šenja koja procese automatiziraju.
U Apsolonu slijedimo misao osamostaljivanja svojih klijenata i s time na umu razvili smo Kliker.co – na domaćem tržištu već dobro poznatu platformu za spajanje projekata s vrhunskim stručnjacima. Kliker fil­trira stručnjake prema širokom spektru njihovih kom­petencija i iskustva, pružajući prijedloge na temelju relevantnih pokazatelja.

Utjecaj umjetne inteligencije na BDP Utjecaj umjetne inteligencije na BDP

‘Opamećivanje’ poslovanja

Drugi je alat odnedavna prisutan na domaćem tr­žištu Apprais.ly – alat za ‘big data’ analitiku ljudskih kapaciteta i korporacijske kulture. To je mobilna aplikacija koja zaposlenicima omogućuje trenutačnu povratnu informaciju od drugih zaposlenika, mje­renje njihovih ključnih kompetencija te je svoje­vrsna zamjena za sustav praćenja zaposlenika ‘360 stupnjeva’. Bolje odluke, među ostalim, uključuju precizan razvoj potrebnih kompetencija zaposle­nika, pravodobno i precizno usmjeravanje razvoja karijere, napredovanje, identifikaciju najboljih za­poslenika te organiziranje odgovarajućih timova. Kliker.co i Apprais.ly samo su neki od primjera kako svaka tvrtka može vrlo jednostavno ‘opametiti’ svoje poslovanje upotrebom podataka. Naposljetku, takvi alati pojednostavnjuju i rad konzultantske indu­strije. Naime, kao što je mudra osoba davno rekla: ‘Daj čovjeku podatke i donijet će dobru odluku. Nauči ga kako da ih sam prikuplja i analizira pa će dobro odlučivati do kraja života.’