KAKO PLIVATI U MORU PODATAKA? Andrija Pavlović, Direktor sektora za plan, analizu i upravljanja sredstvima tehničkih rezervi, Dunav Osiguranje

Kao što se u prošlosti potraga za zlatom zasnivala na pronalaženju najvećih komada, a zatim sve manjih i manjih, da bi se danas ispiranjem zemljišta, vode i peska dolazilo do najsitnijih čestica, tako je i sa upotrebom informacija u modernom poslovnom sistemu. Osnovne informacije o pokazateljima poslovanja nisu dovoljne da obezbede uspeh kompaniji. Neophodna je obimna analiza velike količine podataka kako bi se došlo do one zlatne informacije koja donosi komparativnu prednost kompaniji.

Moderan način poslovanja karakteriše prisustvo sve većeg broja informacija. Uvećavaju se skladišni kapaciteti uređaja za čuvanje i arhiviranje podataka, kreiraju se nove profesije, pronalaze nova rešenja za održavanje i administriranje bazama podataka, gabariti skladišnih uređaja postaju sve manji a njihovi kapaciteti sve veći.

Suočene sa sve većom količinom podataka, različite kompanije kreiraju parcijalne aplikativne modele koji primenu nalaze u datim područjima poslovanja prilagođenim aktivnostima pojedinih organizacionih jedinica. Formiraju se različite parcijalne baze podataka koje u određenoj meri mogu dati neophodne informacije liderima poslovnih procesa, ali one ne obuhvataju poslovanje kompanije u celosti. Sa aspekta parcijalnog upravljanja podacima, moderno doba se može opisati kao doba sa mnoštvom podataka ali malo informacija. Velika količina podataka i informacija promeniće dosadašnje modele upravljanja, a osnovni faktor uspeha nalaziće se u internom znanju kompanije, razvijenom na temeljima poslovne inteligencije.

Era masovne informisanosti je tek počela, a osnovni ciljevi su: prikupljanje, čuvanje i analiziranje poslovnih podataka i njihovo dalje prevođenje u kvalitetne informacije relevantne za odlučivanje. Digitalizacija poslovanja dodatno će ubrzati ovaj proces i multiplikovati količinu podataka. Svake godine i svakog dana imaćemo dodatne informacije, uočavaćemo nove analogije, donositi nove zaključke bazirane na različitim modelima upotrebe podataka. Uspešne će biti one kompanije koje tu potrebu prepoznaju i dosledno razviju koncept poslovne inteligencije baziran na alatima controllinga.

Arhitektura poslovne inteligencije je relativno dobro razvijena i poznata. Pojavni oblici OLAP sistema, Date Warehous i sl., razvijenih od strane velikih IT korporacija, obezbeđuju integrisanost heterogenih informacionih sistema prema nivoima organizacije, kao i integritet i relevantnost obuhvaćenih poslovnih podataka. U ponudi su različiti analitički alati primenljivi u određenim poslovnim ambijentima koji izražavaju određene međuzavisnosti različitih serija podataka uobičajenih u dosadašnjoj poslovnoj praksi.

Svi poslovni sistemi izrađeni prema nekom od principa integracije podataka, danas podsećaju jedan na drugi. Analitički alati koji se primenjuju na date podatke generišu slične informacije u različitim poslovnim sistemima. Postavlja se pitanje šta je to što će u budućnosti razdvajati uspešne od neuspešnih kompanija, odnosno na koji način će neka kompanija biti uspešnija od drugih?

Uspešne kompanije u budućnosti će biti, one koje će na osnovu efikasnih i najmodernijih modela integracije podataka, razvijati sopstvene modele poslovne inteligencije bazirane na analitici i upotrebi poslovnih podataka, tako da oni postanu relevantne informacije za odlučivanje i upravljanje koje će obezbediti uspeh.

Između najmodernije raspoložive arhitekture sistema sa jedne strane i prezentovanja informacija koje su osnova za donošenje odluka sa druge strane, postoji funkcija controllinga kao najvažniji konstitutivni element poslovne inteligencije moderne kompanije. Uz nepromenjene ostale pretpostavke u osnovnom modelu poslovanja, aspekti controllinga (analiza, izveštavanje i planiranje) postaju osnovni faktori uspeha.

Integracijom parcijalnih baza podataka mogu se sagledati dodatne međuzavisnosti između različitih dimenzija poslovanja, kategorija proizvoda i kupaca, ponašanja konkurencije i uticaja promena u poslovnom i makroekonomskom okruženju. Aktivnosti controllinga, poređenjem takvih vremenskih serija po različitim dimenzijama i jednim zajedničkim obeležjem, omogućavaju sagledavanje zakonitosti poslovanja koje do tada nisu bile poznate, pa samim tim nisu ni razmatrane prilikom odlučivanja. Upotrebom rezultata analize mogu se realizovati konkurentske prednosti i popraviti tržišni položaj kompanije. Analiza podataka mora biti pravovremena, tačna i pouzdana, i mora nedvosmisleno ukazivati na kretanje poslovnih performansi u datom vremenu. Analizom informacija i poređenjem rezultata moguće je utvrditi neke nove uzroke odstupanja, sagledati efekte ranijih odluka, preduzeti potrebne korektivne akcije i utvrditi mehanizme za praćenje tekućih rezultata.

Planiranje poslovanja postaje u većoj meri determinističko. Svaki aspekt rezultata poslovanja poseduje određenu determinantu osnovnog cilja kompanije. Izolacija te determinante je upravo posledica primene poslovne inteligencije u fazi analize podataka. Analizom se, dakle, utvrđuju parametri, razvijaju interni modeli izrade poslovnog plana koji obezbeđuje minimum odstupanja u odnosu na ostvarenja.

Promene okruženja u kojem kompanije posluju danas, nameću potrebu za stvaranjem novih rešenja obrade i upotrebe podataka. Nalazimo se u fazi implementacije smart tehnologija koje za rezultat imaju generisanje sve većeg broja podataka, upotrebljivih za pravilno pozicioniranje kompanije u modernim tržišnim okolnostima.

Tekst je preuzet iz Controlling magazina #14. Ceo magazin možete pročitati na ovom linku.

Još zanimljivih tekstova možete pročitati na ovom linku.