30.01.2025.

Luīze Līce-Tane

Analītikas un vadības grupas "PowerHouse Latvia" projektu vadītāja

Datu analītika kā uzņēmuma izdzīvošanas atslēga

Uzņēmumi, kas neizmanto datu potenciālu, riskē atpalikt no konkurentiem un zaudēt tirgus pozīcijas, kas savukārt var novest pie bankrota. Šādu risku uzņēmumi nevar atļauties ignorēt. McKinsey Global Institute pētījums rāda, ka organizācijas, kas izmanto datus, ir ievērojami veiksmīgākas: tās 23 reizes efektīvāk piesaista klientus, sešas reizes labāk saglabā esošos un 19 reizes biežāk gūst peļņu. Šie fakti uzsver datu analīzes nozīmi un tās sniegtās priekšrocības. Tomēr tikai neliela daļa uzņēmumu spēj pilnvērtīgi izmantot datus konkurētspējas stiprināšanai. Deloitte pētījums atklāja, ka organizācijas izmanto tikai 12% no saviem datiem, kas nozīmē, ka 88% datu netiek pilnvērtīgi izmantoti. Galvenais iemesls ir stratēģiskas pieejas trūkums, kas ļautu efektīvi pielietot datus uzņēmuma izaugsmē un konkurētspējas veicināšanā. Mūsdienu pasaulē tas vairs nav pieļaujami - dati ir kļuvuši par izšķirošu faktoru uzņēmumu attīstībā un izaugsmē.

Kāpēc uzņēmumi zaudē? Uzņēmumi zaudē, jo nespēj pielāgoties straujajām tirgus izmaiņām un nepievērš pietiekamu uzmanību datu analītikai, kas mūsdienās ir būtiska konkurētspējas sastāvdaļa. Mūsdienu uzņēmējdarbības vidē dati vairs nav tikai informācija - tie ir stratēģisks resurss, kas uzlabo lēmumu pieņemšanas kvalitāti, veicina klientu apmierinātību un palīdz atklāt jaunus izaugsmes ceļus. Ja uzņēmums neizmanto datus efektīvi, tas riskē zaudēt konkurētspēju un palikt ēnā. Piemēram, Blockbuster kļuva par piemēru tam, kā uzņēmums var zaudēt tirgus līdera pozīcijas, ja neizmanto modernās tehnoloģijas un datus. Saglabājot novecojušus biznesa modeļus, tas nepievērsa pietiekamu uzmanību klientu uzvedības analīzei un tirgus tendencēm, kas skaidri norādīja uz pieprasījuma maiņu par labu digitālajai straumēšanai. Tā vietā, lai izmantotu datus, lai prognozētu patērētāju paradumu izmaiņas un pielāgotu savu piedāvājumu, Blockbuster turpināja paļauties uz fizisko nomas punktu tīklu. Netflix, savukārt, pārgāja no DVD īres uz straumēšanu, kas ļāva tam paplašināt klientu loku un piedāvāt ērtāku piekļuvi saturam visā pasaulē. Blockbuster nespēja reaģēt uz tirgus izmaiņām, piedzīvoja ievērojamus zaudējumus un kļuva par brīdinājuma piemēru citiem uzņēmumiem, kas ignorē datu sniegtās iespējas.

Tomēr uzņēmumu zaudējumi ne vienmēr ir saistīti tikai ar datu un tehnoloģiju neizmantošanu - nereti problēma ir arī nespēja pielāgoties jauniem biznesa principiem, kas balstās uz ātriem lēmumiem un datu vadītu stratēģiju. Lai saglabātu konkurētspēju, uzņēmumiem jāizstrādā ilgtermiņa datu stratēģijas, kas ļauj prognozēt tirgus izmaiņas, identificēt jaunas iespējas un attīstīt elastīgus biznesa modeļus. Tā vietā, lai koncentrētos tikai uz īstermiņa peļņu, uzņēmumiem jāizveido ilgtermiņa plāni, kas palīdz sagatavoties nākotnes izaicinājumiem un saglabāt tirgus pozīcijas.

Turklāt datu efektīva izmantošana ne tikai ietekmē atsevišķu uzņēmumu panākumus, bet arī veicina nozaru attīstību kopumā. Mūsdienās arvien vairāk nozaru ievieš datu vadītu pieeju, kur lēmumi un stratēģijas tiek balstītas uz rūpīgu datu analīzi. Piemēram,  veselības aprūpē dati palīdz personalizēt ārstēšanu un uzlabot pacientu aprūpi, savukārt mākslīgā intelekta un lielo datu risinājumi ļauj prognozēt slimību attīstību un laikus veikt preventīvus pasākumus. Finanšu sektorā dati tiek izmantoti, lai atklātu krāpnieciskus darījumus, mazinātu riskus un precīzāk prognozētu tirgus svārstības. Lielās bankas, izmantojot mašīnmācīšanās algoritmus, analizē klientu paradumus un piedāvā personalizētus finanšu pakalpojumus. Mazumtirdzniecības uzņēmumi izmanto datus, lai prognozētu pieprasījumu, optimizētu piegādes ķēdes un uzlabotu klientu pieredzi. Šāda pieeja ļauj gan uzņēmumiem, gan nozarēm ātri pielāgoties tirgus prasībām un pieņemt pamatotus lēmumus. Taču dati paši par sevi negarantē panākumus - izšķiroša ir spēja tos efektīvi analizēt un izmantot stratēģisku lēmumu pieņemšanā.

Turpmākajos gados datu analītika turpinās attīstīties, piedāvājot uzņēmumiem arvien jaunas iespējas, kas ļaus tiem vēl efektīvāk pielāgoties tirgus izmaiņām. Gartner prognozē, ka datu analītika kļūs par vienu no galvenajām tehnoloģijām, ko veiksmīgākie uzņēmumi izmantos stratēģisko lēmumu pieņemšanā. Mākslīgais intelekts un mašīnmācīšanās algoritmi kļūs par būtiskiem instrumentiem, kas palīdzēs uzņēmumiem pieņemt precīzākus lēmumus un veikt ticamākas prognozes. Gartner norāda, ka tieši šie tehnoloģiskie risinājumi būs galvenais faktors, kas nodrošinās konkurētspēju un izdzīvošanu tirgū.

Tajā pašā laikā uzņēmumi, kas kavējas ar datu stratēģiju ieviešanu, riskē atpalikt no saviem konkurentiem un zaudēt tirgus pozīcijas. Qlik (2022) pētījums norāda, ka līdz 2030. gadam prasme lasīt, analizēt un strādāt ar datiem, kā arī efektīvi komunicēt, balstoties uz tiem, kļūs par vienu no vispieprasītākajām prasmēm darba tirgū. Datu revolūcija jau ir sākusies - uzņēmumiem, kas pratīs apgūt un efektīvi pielietot šīs tehnoloģijas, iegūs ilgtermiņa priekšrocības. Lai nodrošinātu ilgtspējīgu izaugsmi un sagatavotos nākotnes izaicinājumiem, ir būtiski jau šodien attīstīt datu vadītu pieeju un investēt inovatīvos risinājumos.

Kā izveidot efektīvu datu stratēģiju? Datu stratēģijas izveidei jābūt nepārtrauktam procesam, kas pielāgojas tehnoloģiju attīstībai un mainīgajiem tirgus apstākļiem, lai efektīvi reaģētu uz jauniem izaicinājumiem un nodrošinātu ilgtermiņa izaugsmi. Lai izstrādātu efektīvu datu stratēģiju, ir jāievēro vairāki pamatprincipi. Pirmkārt, jānodrošina augsta datu kvalitāte, jo tikai precīzi un uzticami dati var kalpot par pamatu precīzai analīzei un pamatotiem lēmumiem. Otrkārt, datu drošība ir būtiska, tāpēc ir jāievieš stingri aizsardzības pasākumi, kas atbilst normatīvajiem aktiem un starptautiskajiem standartiem. Treškārt, jāizstrādā skaidri definēta datu pārvaldības sistēma, kas nodrošina konsekventu pieeju datu izmantošanā visā organizācijā. Visbeidzot, jāpanāk, lai dati būtu pieejami un lietojami visos organizācijas līmeņos, nodrošinot to efektīvu izmantošanu stratēģiskos plānošanas procesos un lēmumu pieņemšanā.

[1] McKinsey & Company. 2014. Using customer analytics to boost corporate performance. https://www.mckinsey.com/~/media/McKinsey/Business%20Functions/Marketing%20and%20Sales/Our%20Insights/Five%20facts%20How%20customer%20analytics%20boosts%20corporate%20performance/Datamatics.pdf

[2] Deloitte. (n.d.) Getting Into Insights Faster: Three Ways to Transform Your Analytics Program for Greater Impact. https://www2.deloitte.com/content/dam/Deloitte/ca/Documents/deloitte-analytics/ca-en-omnia-ai-enablement-pov-apr29-aoda.pdf

[3] Gartner. 2020. Gartner Identifies Top 10 Data and Analytics Technology Trends for 2020. https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2020-06-22-gartner-identifies-top-10-data-and-analytics-technolo

[4] Qlik. 2022. Data Literacy to Be Most In-Demand Skill by 2030. https://www.qlik.com/us/news/company/press-room/press-releases/data-literacy-to-be-most-in-demand-skill-by-2030