FREE
TABLEAU
MOCK-UP TEST

Analiza ryzyka ogranicza straty i zwiększa sprzedaż?

Analiza ryzyka za pomocą Business Intelligence

Dokładna analiza ryzyka i działanie w celu złagodzenia potencjalnych operacyjnych lub strategicznych problemów biznesowych – czy to procesowych i produkcyjnych, technologicznych, informacyjnych (bezpieczeństwo danych), handlowych czy finansowych – ma kluczowe znaczenie dla umożliwienia ciągłego rozwoju, a także stałego bezpieczeństwa klientów, partnerów, pracowników i ich satysfakcji.

Aspekty działalności wielu organizacji – z większości głównych branż oraz w środowiskach B2B i B2C – muszą być zgodne z zewnętrznymi wytycznymi regulacyjnymi i prawnymi. W Vizyble pracujemy z wieloma organizacjami w różnorodnych projektach, które choć różnią się od siebie, łączy je zarządzanie danymi i wydobywanie spostrzeżeń na temat zaistniałych i przyszłych zagrożeń. Wykorzystując narzędzia analityczne do identyfikowania, kategoryzowania i reagowania na ryzyko na drodze transformacji, zarządzający ryzykiem mogą zapewnić ciągłość biznesu i stabilny wzrost.  Trudno wyobrazić sobie dziedzinę, w której precyzyjna, bieżąca analiza danych i raportowanie są ważniejsze niż w zarządzaniu ryzykiem, a to z kolei przyczynia się do ograniczania strat i zwiększania sprzedaży.

Analiza ryzyka i procesy przetwarzania danych

Traktując dane jako podstawowy punkt wyjścia, menedżerowie ds. ryzyka mają unikalny punkt widzenia. Pozwala on wykorzystać ogromną ilość informacji, które przechwytuje, w celu oceny, monitorowania i ograniczania ryzyka. Jednak znalezienie dokładnych danych w całej organizacji może być często trudne. Monitorowanie ryzyka dotyczy otoczenia wewnętrznego i zewnętrznego organizacji, a to dodatkowo komplikuje proces, ze względu na wyzwanie pozyskiwania danych zewnętrznych.  Zasoby danych mnożą się, potęgując problem i powodując nieefektywność i opóźnienia.

Rozwiązaniem tego typu problemów jest platforma  analityczna, które pomaga zebrać wszystkie dane organizacji, umożliwić ich przeszukiwanie i połączyć je ze zautomatyzowanymi procesami, dostępnymi do współużytkowania przez działy i ludzi. Stamtąd liderzy mogą opracować strategie oparte na wskaźnikach, które napędzają wzrost, zapewniają dobrą jakość danych i generują zyski.

data analytics portal

Prezentowany dashboard przedstawia Lead Time (czas dostaw dla klientów). Przy jego pomocy firma może monitorować realizację umów na krótkoterminowe dostawy, poniżej 7 dni. Dzięki automatycznym alertom informującym o zagrożeniu w dostawie, firma może podejmować działania nie dopuszczając do utraty klientów.

lead times

Stojąc przed wyzwaniem związanym z dostępnymi i dokładnymi danymi, ważne jest posiadanie narzędzi obsługujących duże ilości danych z wielu źródeł. Aby być skutecznym, analitycy ryzyka potrzebują elastycznego dostępu do wszystkich danych, niezależnie od ich typu, a uzyskanie pełnej analizy wymaga pobierania danych z wielu źródeł. Według badania Grant Thornton „85% banków uważa, że zarządzanie danymi i informacjami o ryzyku w ich organizacji może przynieść o wiele  więcej usprawnień”.

 

Na czym polega prawdziwa transformacja danych?

Wszystkie decyzje podejmowane w organizacjach powinny opierać się na spostrzeżeniach uzyskanych z analizy danych. Proces analityczny to sposób ujawniania spostrzeżeń decydentowi. Rzadko jednak jest to płynny proces, a raczej zestaw silosów, które wykonują swoje określone zadania.

Zwykle w celu zidentyfikowaniu przez organizację ryzyka, na które należy odpowiedzieć, analitycy muszą zwrócić się do działu IT, aby określić, do których źródeł danych muszą uzyskać dostęp. Eksperci zajmujący się danymi przygotowują dane do analizy, a następnie przekazują je zespołowi Business Intelligence (BI), który może tworzyć raporty i dashboardy prezentujące analizę danych. Jeśli obejmuje analizę zaawansowaną lub predykcyjną, data scientists mogą być częścią procesu, a spostrzeżenia są dostarczane decydentom. Jeśli cała ta sekwencja zdarzeń zajmie zbyt dużo czasu, aby spełnić ich potrzeby, decydenci prawdopodobnie opracują zestawu danych za pomocą dostępnych narzędzi analitycznych, którymi najczęściej są arkusze kalkulacyjne. Takie scenariusze bardzo często zdarzają się w organizacjach. Jeżeli obieg informacji jest tak wolny analitycy ds. ryzyka nie będą wstanie zidentyfikować zagrożeń w porę i organizacja będzie już tylko próbować „gasić pożary”. Jednym ze sposobów rozwiązania tego problemu jest wprowadzenie automatyzacji do analitycznego przepływu pracy, aby umożliwić dostarczanie rozwiązań decydentom z wyprzedzeniem tam. Jest to możliwe dzięki prognozowaniu i zastosowaniu Machine Learningu do tworzenia wspomnianych automatyzacji raportowania.

Jak zwiększyć sprzedaż gdy wiele firm upada?

Dane i analizy są ważniejsze niż kiedykolwiek. Obecnie nowoczesne firmy rozumieją, że muszą uruchomić całą siłę roboczą, tak aby wykorzystać dane i analizy jako swój zasób strategiczny, który napędza wyniki biznesowe. Jednakże wiele firm nadal ma problemy z osadzeniem analiz w całej organizacji i umożliwieniu zdemokratyzowanego i opartego na wiedzy podejścia (przeczytaj o monetyzacji  i demokratyzacji danych). Te firmy, które odnoszą sukcesy, wdrożyły samoobsługowe platformy z wieloma funkcjonalnościami. Takimi jak analityka, data science i procesy automatyzacji. Odnoszą znaczne korzyści dla biznesu i przewagę konkurencyjną.

Alteryx zlecił firmie Forrester przeprowadzenie badania kluczowych celów biznesowych w organizacjach. Badano w jaki sposób obecnie, podchodzimy do data science i analizy danych oraz wyzwań i możliwości wykorzystania ich jako aktywów biznesowych i kluczowych zasobów strategicznych.

.

Im trudniejsze gospodarczo czasy, tym dane stają się ważniejsze. Chociaż większość organizacji nie stworzyła jeszcze dojrzałych narzędzi analitycznych, istnieje jasne zrozumienie wad aktualnie stosowanych rozwiązań BI. Dwie trzecie organizacji wdraża obecnie inicjatywy, aby zachęcać do współpracy między zespołowej analityków, data scientists i menedżerów sprzedaży, produktów. 62% organizacji pracuje nad automatyzacją procesów biznesowych. Istnieje również powszechna zgoda na wprowadzanie danych do całego ekosystemu organizacyjnego, a następnie dobrze zintegrowanych automatycznych procesów analitycznych w pierwszej kolejności.

Szanse, które przyniesie automatyzacja

W ramach zakończenia udostępniamy możliwość oszacowania potencjalnego zwrotu z inwestycji przy wdrożeniu wartość platformy Alteryx (Analytics Platform Automation). Pomocny kalkulator znajdziesz tu.

Dołączamy klika ważnych wniosków opartych na danych, na temat wyników sprzedaży firm, które wdrożyły automatyzację procesów analitycznych:

– 100 największych FMCG osiągnęło 45 mln USD wzrostu przychodów dzięki usprawnieniu programów handlowych, dystrybucji i zakupów.

– Duża firma zajmująca się opieką zdrowotną osiągnęła 150 milionów dolarów zysków dzięki lepszej atrybucji marketingowej, jednocześnie dostarczając usługi o 75% szybciej.

– Globalny holding będący konglomeratem osiągnął 300 mln USD wzrostu przychodów w ciągu pierwszych sześciu miesięcy, analizując ceny w celu optymalizacji potencjału przychodów.

Dane mówią same za siebie!

Aktualności

Digital marketing – 4 zasady pracy z danymi

Aktualności

Automatyzacja raportowania, jak ją usprawnić?

X