Noianul de concepte noi precum cloud computing, BYOD sau Big Data a lăsat oarecum în umbră termeni deja consacraţi, care definesc soluţii robuste, deja existente. Unul dintre aceştia este Business Analytics, un termen ce defineşte o soluţie care merită, în condiţiile economice actuale, cu prisosinţă luminile cele mai strălucitoare ale scenei.
Poziţionare clară
Termenul Business Analytics (BA) se referă la abilităţile, tehnologiile, aplicaţiile şi practicile legate de explorarea iterativă continuă şi investigarea performanţelor trecute ale unei afaceri, cu scopul de a se trage învăţămintele necesare şi de a se alcătui o planificare mai eficientă a afacerii. Soluţia în sine se concentrează pe dezvoltarea de abordări noi ale afacerii şi pe înţelegerea performanţelor pe bază de date şi metode statistice. Este conceptul care stă la baza conceptului mai recent de Big Data.
Prin contrast, Business Intelligence se concentrează în mod tradiţional pe folosirea unui set consistent de metrici atât pentru măsurarea performanţelor trecute cât şi pentru ghidaje legate de planificarea afacerii, fiind, de asemenea, bazate pe date şi metode statistice.
BA foloseşte intensiv datele, analiza statistică şi cea cantitativă, modelarea explicativă şi predictivă, precum şi managementul bazat pe fapte pentru luarea de decizii de afaceri. Ca atare, BA este îndeaproape înrudit cu ştiinţa managementului. Soluţiile de acest tip pot fi folosite ca platformă pentru decizii luate de om sau pot sta la baza unor decizii complet automatizate. În paralel, BI se referă la interogări, raportări şi „alerte” privind punctele sensibile ale afacerii.
Cu alte cuvinte, interogările, raportările şi alertele pot răspunde la întrebări precum „Ce s-a petrecut”, „Câte evenimente s-au petrecut”, „Cât de des s-au petrecut”, „Unde se găsesc problemele” şi „Care sunt acţiunile de urmat pentru contracararea lor”. BA răspunde la întrebări de genul „De ce se petrece un eveniment”, „Ce se va întâmpla dacă tendinţa actuală continuă”, „Ce va urma(de unde şi predicţia)”, „Care e varianta de viitor cea mai bună (cu efect în optimizarea afacerii)”.
Aplicări ale soluţiei
Aproape în mod evident, unul din cele mai largi domenii de aplicare a soluţiei BA este cel financiar-bancar. Prin intermediul analizei datelor (traducerea aproximativă a termenului analytics, încetăţenit ca atare şi pe meleaguri mioritice), băncile pot face diferenţieri între clienţii lor pe baza managementului de risc al creditării, al intensităţii relaţiei clientului cu banca şi a altor caracteristici, cu scopul de a potrivi mai bine ofertele bancare cu caracteristicile clientului.
Programele de loializare a clienţilor, practicate de cele mai diverse entităţi comerciale, inclusiv din România, reprezintă un alt mare domeniu de aplicare al acestor soluţii. Iar aici se include folosirea imaginii obţinute prin BA pentru optimizarea unor aspecte esenţiale legate de relaţia cu clienţii, precum stocurile de produse.
Oportunităţile generate de analizarea intensivă a datelor a dus chiar la diferenţierea tipurilor de soluţii BA folosite, la fel cum ramurile groase ale unui copac dau naştere la ramuri mai subţiri, dar cu o bază comună. Astfel, există astăzi BA descriptiv, prin care se obţin informaţii utile din datele istorice via rapoarte, clusterizare de date, tabele de scoruri etc., precum şi BA predictiv, care reprezintă o modelare predictivă prin folosirea tehnicilor statistice şi a elementelor de inteligenţă artificială.
Iar paleta nu se opreşte aici. Există şi BA prescriptiv, prin care se recomandă decizii folosindu-se metode de optimizare sau simulări, precum şi BA decizional, ca suport IT pentru luarea deciziilor de către oameni prin intermediul elementelor vizuale de ajutorare.
Practic, o simplă înşiruire a domeniilor de bază unde BA se poate aplica este suficientă pentru sublinierea acestui tip de soluţii. Serviciile financiare, vânzările en-gros şi en-detail, analiza de credit şi risc, analiza aptitudinilor umane, analiza de marketing, analizele comportamentale, analizele de preţ, telecomunicaţiile, logistica, transporturile etc., sunt toate zone de activitate economică beneficiare la maxim de pe urma unor astfel de soluţii tehnologice.
Nu totul e roz
Da, Business Analytics depinde în bună măsură de volume mari de date de calitate cu care să se hrănească pentru a genera rezultate optime. Iar dificultatea aici este dată de integrarea datelor furnizate de sisteme diferite şi de prioritizarea seturilor de date folosite.
Până nu demult, BA era considerată o metodă postfactum de previzionare a comportamentului consumatorului prin examinarea numărului de produse vândute în trimestrul sau în anul precedent. O astfel de folosire a soluţiei necesita mai puţin viteză de procesare, şi mai mult spaţiu de stocare date.
Între timp, BA devine tot mai mult un instrument care poate influenţa rezultatul interacţiunilor cu clienţii. Atunci când un client anume urmăreşte să efectueze o achiziţie, un furnizor dotat cu soluţie BA îşi poate modifica rapid oferta de vânzare pentru a atrage mai bine acel client. Acest fapt înseamnă că, actualmente, şi cu atât mai mult în viitor, dispozitivele de stocare date folosite trebuie să reacţioneze extrem de rapid pentru furnizarea informaţiilor necesare în timp real.
Marii ofertanţi de soluţii BA (IBM, Oracle, SAS Institute etc.) sunt, practic, cu toţii prezenţi în România. Lipsa informaţiilor legate de vânzarea unor astfel de soluţii specifice face însă imposibilă estimarea nivelului pieţei şi, prin aceasta, a gradului de maturizare al clienţilor de tehnologie în aplicarea unor soluţii inteligente pentru eficientizarea afacerilor lor.
Exemplele cotidiene ale informaţiilor lansate în materialele de marketing ale multor agenţi economici mari (de la operatori telecom la mari lanţuri de magazine şi chiar unele instituţii bancare) arată însă că potenţialul imens oferit de soluţiile BA a fost înţeles şi pus în practică.
Ceea ce înseamnă că România nu este deloc un teritoriu virgin. Însă de aici şi până la acoperirea completă a pieţei cu astfel de soluţii mai este un drum foarte lung de străbătut.
