Sociální sítě během několika málo let způsobily revoluci nejen na internetu a staly se nedílnou součástí mnoha oblastí života spotřebitelů i podnikatelských aktivit firem. Ty se snaží být zákaznicky orientované a sociální sítě jim k tomu poskytují cenná data. Proto je oblast tzv. "social intelligence" především v B2C segmentu tak důležitým tématem, a nemusí se jednat zrovna o FMCG (Fast Moving Consumer Goods, tedy rychloobrátkové zboží).

Součástí strategie v této oblasti bude kromě ERP systému, potažmo BI řešení, určitě i CRM s pomocí nástrojů typu Master Data Management, Hadoop a MapReduce. Důležitější než to, co sociální inteligenci pohání, je fakt, že pro řadu značek se z toho stává důležitá konkurenční výhoda, která otevírá dveře k vyšší zákaznické spokojenosti a responzivní optimalizaci produktů.

BI míří k samoobslužnosti

Datovým analytikem díky dostupnosti vhodných nástrojů a růstu výpočetního výkonu může být dnes téměř každý – manažer výroby, šéf logistiky či obchodník. Analýzy už není potřeba zpracovávat přes noc či víkend a k základním operacím není nutné získat doktorát z jaderné fyziky. Běžná, každodenní analytika se brzy stane strategickou výhodou nejen mezi konkurenčními firmami, ale i uvnitř firem mezi divizemi, odděleními či jednotlivci. Kdo má informace a rozumí jim, ten má největší šanci uspět. Důležité u takového softwaru bude grafické, intuitivní rozhraní s maximální samoobslužností.

Přítomnost některých skupin zaměstnanců v kanceláři u pracovního stolu se snižuje, více času tráví v terénu, kde budou mít sebou spíše chytrý mobil než těžký notebook. Paradoxně jde o lidi, pro které je přístup k informacím často důležitější než u těch v kanceláři. Zájem o mobilní přístup do informačních systémů, včetně BI, proto nebude polevovat, naopak. Jednoduché BI analýzy si budete moci ze systému vytáhnout, zatímco čekáte na schůzku či cestujete. Některé aplikace přitom nabízejí i offlinový režim.

Zatímco BI se dívá do minulosti více či méně vzdálené minulosti a v nekonečnu vidí přítomnost, prediktivní analýzy se dívají do budoucnosti a pomáhají předpovídat například budoucí vývoj obchodu či chování zákazníků. Zahrnutí prediktivních analýz do BI aplikací je cestou k vyšším prodejům, up-sellingu, cross-sellingu apod. S pomocí dalších rozvíjejících se technologií, jako třeba Internetu věcí, pak predikce mohou vycházet z velkého množství zdánlivě nesouvisejících dat.

Díky velkému rozvoji v oblasti BI se také mění používané nástroje. Zatímco dříve to byl například specializovaný a robustní SAS, dnes mají BI modul jako integrální součást mnohé ERP systémy pro střední a velké organizace.

Na druhou stranu pro triviální úlohy můžete dnes využít tabulkové editory typu Excel, Calc či Numbers, přičemž k dispozici je také třeba opensourceový projekt R či programovací jazyk Python. Ten se mimochodem do budoucna stane nejspíš nejpopulárnější jazykem pro datové analýzy a řada odborníků ho doporučuje začínajícím vývojářům jako první programovací jazyk vůbec.

Vladimír Králíček
generální ředitel, J.K.R.

Fast Moving Consumer Goods

Související