Vytvorenie úspešného dátového projektu rozhodne nie je jednoduchá úloha. Aj keď som vytvoril niekoľko menších projektov a získal prvé skúsenosti, zatiaľ sa nepovažujem za odborníka. Skôr za niekoho, kto sa snaží porozumieť súvislostiam, učí sa z praxe a postupne si buduje pevnejšie základy.
Určité vedomosti už však mám a preto sa s Vami rád podelím o svoje skúsenosti a poznatky.
Ako teda správne a úspešne realizovať dátový projekt?
1. Definovanie cieľa projektu
Na začiatku každého dátového projektu je nevyhnutné jasne definovať problém alebo oblasť, ktorá sa bude riešiť. V tomto bode je mimoriadne dôležité stanoviť konkrétny, merateľný a realistický cieľ, ktorý určí smerovanie celého procesu.
Cieľ projektu môže zahŕňať napríklad:
- znižovanie nákladov
- zlepšenie vybraných firemných procesov
- optimalizácia služieb poskytovaných zákazníkom
- zvýšenie predaja
- alebo lepšie porozumenie správaniu používateľov
Ak cieľ nie je jasne definovaný, projekt sa môže rýchlo stať chaotickým a získané výsledky nebudú mať praktickú hodnotu.
Aby som celý proces lepšie predstavil, uvediem jednoduchý príklad.
Predstavme si e-shop, ktorého cieľom je zvýšiť predaj o 15 % počas nasledujúcich šiestich mesiacov. Na prvý pohľad ide o jasný cieľ, no bez práce s dátami by išlo len o odhad alebo náhodné rozhodnutia.
Firma môže analyzovať:
- správanie zákazníkov na webovej stránke
- mieru opustenia košíka
- najpredávanejšie produkty
- sezónnosť predaja
- efektivitu marketingových kampaní
Na základe analýzy môže zistiť napríklad to, že veľké množstvo zákazníkov opúšťa košík v poslednom kroku nákupu kvôli vysokým nákladom na dopravu. Riešením môže byť úprava cenovej stratégie alebo ponuka dopravy zdarma pri určitej hodnote objednávky.
Takto sa z jasne definovaného cieľa stáva konkrétny dátový projekt s merateľným výsledkom.
2. Identifikácia a získavanie dát
Ďalším krokom je rozhodnutie, ktoré údaje budú potrebné na dosiahnutie stanoveného cieľa.
To zahŕňa:
- identifikáciu relevantných zdrojov dát
- posúdenie ich kvality
- overenie ich dostupnosti
Dáta môžu pochádzať napríklad z databáz, podnikových informačných systémov, verejne dostupných zdrojov alebo z interných reportov. Dôležité je pritom zbierať len také dáta, ktoré majú skutočný vzťah k aktuálne riešenému problému. Príliš veľké množstvo nerelevantných údajov môže celý proces zbytočne skomplikovať.
3. Čistenie a príprava dát
Tento krok patrí medzi najdôležitejšie časti celého projektu. Dáta totiž často obsahujú chýbajúce hodnoty, duplicity, nesprávne formáty, alebo rôzne logické nezrovnalosti. Preto je potrebné dáta vyčistiť, transformovať, zjednotiť formáty a pripraviť ich na analýzu. Jednoducho kvalita vstupných dát totiž priamo ovplyvňuje kvalitu výsledkov.
4. Analýza dát a výber vhodných nástrojov
Po vyčistení sú dáta pripravené na samotnú analýzu. V tejto fáze sa využívajú štatistické metódy, vizualizačné nástroje, nástroje Business Intelligence, alebo pokročilejšie metódy ako strojové učenie. Dôležitý je tiež výber nástroja, ktorý závisí od cieľa projektu, pričom je potrebné si uvedomiť, že nie každý problém si vyžaduje zložitý model. V mnohých prípadoch postačí kvalitná vizualizácia a správne interpretované ukazovatele.
Súčasťou procesu je aj priebežné testovanie a overovanie výsledkov pre zabezpečenie ich spoľahlivosti.
5. Prezentácia zistených výsledkov
Analýza sama o sebe nestačí, pretože je potrebné vedieť výsledky aj správne interpretovať, vysvetliť ich zrozumiteľným spôsobom a prezentovať ich tak, aby podporovali rozhodovanie.
Prezentácia zistených výsledkov uzatvára samotný proces analýzy, pričom prezentácia môže mať formu reportu, dashboardu (vizuálny nástroj na prehľadné zobrazovanie kľúčových údajov a ukazovateľov na jednom mieste), prezentácie pre manažment, alebo odporúčaní pre konkrétny tím.
A teraz niečo dôležité.
V prípade ak výsledky nedokážu ovplyvniť reálne rozhodnutia, projekt nepriniesol očakávanú hodnotu.
6. Implementácia a ďalší rozvoj
Na základe získaných informácií z analýzy bude možné spustiť implementáciu konkrétneho riešenia a tým môže byť napríklad automatizácia vybraného procesu, optimalizácia pracovných postupov, zlepšenie výkonnostných ukazovateľov, alebo návrh nových stratégií.
Dátový projekt však nekončí jeho prvým nasadením.
Práve naopak, je nevyhnutné pokračovať v jeho ďalšom rozvoji (dáta sa totiž neustále menia), čo zahŕňa priebežnú optimalizáciu procesov a ich prispôsobovanie sa novým dátam.
Na záver by som ešte doplnil..
Základom každého dátového projektu je dôkladné a jasné vymedzenie problému alebo cieľa, ktorý má projekt riešiť. Na to nadväzuje plánovanie jednotlivých krokov a výber vhodných nástrojov, ktoré budú podporovať celý proces spracovania dát. Pri rozsiahlejších projektoch zohráva dôležitú úlohu aj aktívna spolupráca v rámci tímu, ktorá zabezpečí efektívne rozdelenie úloh a kvalitný výsledok.
A aby som nezabudol..
Dátový projekt nie je jednorazová aktivita, ale kontinuálny proces zlepšovania a učenia sa z dát.
Zaujal Vás článok?
Zvážte možnosť jeho zdieľania na sociálnych sieťach alebo sa podeľte o svoj názor a pripomienky k článku a to odoslaním správy na e-mailovú adresu info@dataspark.sk.
