FREE
TABLEAU
MOCK-UP TEST

Automatyzacja raportowania, jak ją usprawnić?

Co to jest automatyzacja raportowania?

Automatyzacja raportowania ma na celu dostarczanie użytkownikom aktualnych, przydatnych informacji w odpowiednim czasie, bez konieczności samodzielnego ich wyszukiwania. Automatyzacja raportowania umożliwia wgląd w dane związane z funkcjonowaniem różnych obszarów firmy. Zautomatyzowane raporty mogą być generowane w stałych odstępach czasu, na przykład w wybrany dzień tygodnia, dla tygodniowych wyników sprzedaży. Mogą być również wyzwalane przez pewne zdarzenia, takie jak zaległości w wysyłce, które teraz wzrosły do poziomu krytycznego, który należy rozwiązać.

Gdy wiesz, jakich standardowych informacji i alertów potrzebuje twoja organizacja każdego dnia, zautomatyzowane raportowanie może być skutecznym sposobem dostarczania tych informacji z zyskiem dla zasobów czasowych wielu zespołów w organizacji. Automatyzacja może również pomóc w zapewnieniu, że raportowanie jest rozłożone w ciągu każdego dnia. Zapobiega to szczytom popytu, które w przeciwnym razie mogłyby prowadzić do problemów z wydajnością systemu. Gotowe raporty ułatwiają i przyspieszają uzyskiwanie informacji o statusie biznesowym i wydajności z systemu.

Automatyzować raportowanie to nie tylko dobry dashboard

Praktycznie każdy obszar działania przedsiębiorstwa opiera się o dane, które eksplorują i wykorzystują działy przedsiębiorstwa oddzielnie. Automatyzacja raportowania może zapewnić szeroki dostęp do danych gromadzonych i przetwarzanych w różnych zespołach. Czy wystarczy zdefiniować źródła danych wewnętrznych, następnie wpiąć je do zaprojektowanego dashboardu? Następnie już tylko oczekiwać sukcesów wzrostu konkurencyjności przedsiębiorstwa?

Taki scenariusz to historia wielu organizacji, gdzie jeden analityk dysponujący, przykładowo Tableau, spędził wiele dni na kompilacji danych (np.: korzystając z licencji Prep). W czasie jego pracy okazało się, że załóżmy, dane wskaźników kierowców ciężarówek nie pasowały do siebie, albo arkusze kalkulacyjne listy płac były inaczej zorganizowane na przestrzeni lat. W efekcie przygotowanie danych zajęło mu trzy razy więcej czasu niż zakładano. Powstał jednak przełomowy dashboard. Był to niewątpliwie pierwszy ważny krok w organizacji, kiedy dyrektorzy mogli zobaczyć wizualizacje danych, a następnie szybciej i w przejrzysty sposób dystrybuować informacje do zarządu. Później okazało się, że pewne dane zyskują na istotności wobec strategii i znowu trzeba kompilować od nowa. Nowy raport musiał oczywiście poczekać na pracę analityka. W trakcie jego drugiego podejścia do scalania okazało się, że należało uwzględnić jeszcze dane zewnętrzne. Tak wygląda rzeczywistość pracy z danymi w wielu organizacjach.

Dobry dashboard, czy inaczej raport wizualny to etap końcowy automatyzacji raportowania. Wymaga dobrej diagnozy potrzeb organizacji, priorytetyzowania  informacji etc. (O dashboardach przeczytasz tu.) Może być on traktowany jako synonim raportowania automatycznego, gdy możliwe jest odświeżanie raportów i ich dystrubucja. Należy sobie jednak zadać pytanie czy dane będą aktualizowane zawsze? Czy analityk musi się zajmować i jak często ładowaniem, oczyszczaniem i transformacją danych?

Automatyzacja raportowania święty Graal analityki?

Gdy narzędzia do wizualizacji nie wypełniają wszystkich potrzeb w analizie dany, przyjrzyjmy się możliwościom, które oferują inne technologie Business Intelligence. Te etapy, które wiążą się z pobieraniem, ładowaniem i transformowaniem danych przed analizą, dzielą się na dwa podejścia: ETL i ELT. (Przeczytaj o tym czym jest ETL i ELT). W zależności od tego jaką strategię przyjmiesz, możesz skorzystać z samoobsługowych platform ETL, takich jak Alteryx, lub zaprojektowanych przez analityka nowoczesnych (automatycznych, opartych na nowych rozwiązaniach) przepływów danych ELT.

W przypadku platformy ETL możesz automatycznie ładować, kompresować, przetwarzać i przeprowadzać kompleksowe analizy dużych ilości danych. Oznacza to, że każdą czynność związaną z przygotowaniem danych wykonujesz w jednym narzędziu, które ma gotowe formuły (czytelne oznaczone ikonami), nie wymaga kodowania i co chyba najważniejsze jest zaprojektowane tak by modyfikować przepływ danych w dowolnym momencie. Platforma daje większą niezależność i znakomitą oszczędność czasu analitykom danych. Jest to dobry wybór dla organizacji, w których ważne jest wsparcie małych lub jednoosobowych zespołów, pracujących na dużym wolumenie danych.

W sytuacji wyboru rozwiązania ELT składającego się z kilku technologii używanych do ekstrakcji i ładowania – np.: Fivetran, a następnie transformacji danych – np.: DBT, można tworzyć jeszcze szybsze i stale działające przepływy danych. Rozwiązanie ELT, które nie wymaga pracy wielu data scientists pracujących nad wyodrębnianiem, ładowaniem i transformacją danych, ale zastępują swoją pracę nowymi technologiami, nazywamy Modern Data Stack. Jest to takie ustawienie procesu ELT, które zapewnia nieprzerwany przepływ danych, którego celem jest szybki i stały dostęp do danych, a jego wydajność nie spada przy nieograniczonej ilości źródeł. Nowoczesne ELT, które Vizyble może zaprojektować i wdrożyć rekomendujemy, gdy istnieje potrzeba  najszybszego możliwego dostępu do danych i stałego przyrostu ich źródeł.

Podsumowanie

Tak jak szukano świętego Graala podążając różnymi drogami, tak i my szukamy różnych podejść do w pełni zautomatyzowanego raportowania. Graal leży na pewno u podstaw przetwarzania danych, ponieważ automatyzacja obecnie sięga samych ich źródeł. Stale będą przybywać różne narzędzia i dzięki nim kolejne rozwiązania usprawniające automatyzację raportowania. Obecnie wyróżniamy dwie drogi, które sprawdzają się w różnych przypadkach. Nie ma w związku z tym, jednej recepty na automatyzację raportowania, ale najważniejsze to wprowadzać automatyzację na każdym kroku pracy z danymi, po to by raportowanie było niezawodne, regularne, a przy tym informowało o najważniejszych zdarzeniach dla organizacji, które mają swoje odzwierciedlenie w danych. W ten sposób masz pewność, że wykorzystujesz dane maksymalnie.

Aktualności

Analiza ryzyka ogranicza straty i zwiększa sprzedaż?

Aktualności

Monetyzacja danych, jak podnieść jej efektywność?

X