Automatizace, aneb když Excel nestačí | Mňamka #189

Když se řekne automatizace, lidé se začnou bát o místo. Často na to narazím, když přijdu do firmy, která je “datově nepolíbená”. Lepší se to, ale ještě to bude nějakou chvíli trvat. Je to přirozené. Prostě lidé mají strach. Například z toho, že pak nebudou mít co dělat. Opak je ale pravdou. Automatizace dokáže skvěle rozvázat ruce. Tak například: Běžně přijdete v pondělí do práce a první 4 hodiny ťukáte report pro vedení na odpolední poradu. A teď si představte - report máte v 8 ráno připraven, na stole a můžete se věnovat třeba tomu, co v datech vidíte a proč. Rozhodně se nudit nebudete :-) 

Co to je automatizace dat

Co vás napadne, když se řekne automatizace?  Automatizace dat je proces, při kterém se přesouvají data z jedné hromady (zdrojových systémů) na druhou (třeba do úložiště, pro případnou vizualizaci atd.). Automatizace dat nahrazuje manuální práci v rámci datového životního cyklu pomocí technologií a definovanými procesy.  Není to 100%, i při plné automatizaci je sem tam potřeba lidského zásahu, jde ale o zásadní zkrácení času třeba při přípravě reportingu. Někde jsem dokonce četla, že až 40% zaměstnanců tráví čas manuální prací, což je opravdu hodně.

Benefity automatizace dat

Za mě jsou dva hlavní - první je již zmiňovaná úspora času - např. uvolníte ruce zaměstnanci, co každé pondělí tráví celý den sběrem dat a vkládáním je do Excelu. Může se tak věnovat něčemu jinému. A ten druhý? Méně chyb. Chybovat je lidské a při manuální práci to platí dvojnásob. V rámci ETL si technologie sahá pro data přímo do zdrojových systémů a podle přesně definovaného postupu je zpracovává. Nedochází tak k chybám například při kopírování ctrl+c/v, chybě ve výpočtu, prostě dodáváme tak  kvalitní data.

Jak nastartovat automatizaci správnou strategií

Bez správné strategie automatizace dat se vaše společnost velmi snadno odchýlí od správné cesty, což pak stojí zdroje a čas. I zde platí pravidlo pro všechny strategie - musí být v souladu s vizí vaší společnosti. Takže na co nezapomenout? Tady pár postřehů:

Data Automation: How to do it properly

Data Automation: How it Transforms Enterprise Landscape

Jak automatizovat pomocí ETL pipeline

Podle toho, jak je potřeba s daty pracovat nebo jak je nastavena infrastruktura, se tomuto procesu také říká ETL nebo ELT.  Podívejte se na naše ETL Bizzflow - volně ke stažení, postavené na standardních cloudových službách a implementované pro všechny 3 největší cloudová prostředí.

A na závěř dvě videa, která se vám k tomuto tématu rozhodně budou hodit! 

Máte k článku nějaké otázky nebo připomínky? Klidně mi napište, ráda to s Vámi proberu :-)

Eva Hankusová
první kontakt zákazníků
marketing | partnership
LinkedIn

4 alternativy k nadužívaným grafům | Mňamka #415

4 alternativy k nadužívaným grafům | Mňamka #415

Sloupcový, bodový a spojnicový graf. Pokud už jste někdy vizualizovali data, je vysoce pravděpodobné, že jste tyto velmi populární grafy použili. A není se vlastně ani čemu divit, jde totiž o poměrně jednoduché grafy, se kterými každý z nás začínal. Má to ale i svou stinnou stránku. Často totiž máme tendenci používat tyto grafy i pro use casy, pro které se tak úplně nehodí. Dobrou zprávou ale je, že existuje celá řada zajímavých alternativ. Slyšeli jste např. o vodopádových grafech? Pokud ne, tak se mrkněte na dnešní mňamku!

Jak na datovou extrakci | Mňamka #414

Jak na datovou extrakci | Mňamka #414

Většina z nás má v dnešní době přístup k většímu množství dat než kdykoliv předtím. I firmy už se poměrně běžně snaží čerpat data z co nejširšího spektra datových zdrojů nejrůznějšího charakteru. Pokud ale takto získaná data chcete dobře využít a odvodit z nich cenné poznatky, potřebujete je nejprve dostat na jedno místo a optimalizovat pro další analýzu. Prvním a nejkritičtějším krokem v tomto procesu je tzv. extrakce dat. Dnes si proto ukážeme, jaké typy extrakce dat existují a jak tento proces vlastně funguje!

Jak (ne)vytvářet datovou strategii | Mňamka #413

Jak (ne)vytvářet datovou strategii | Mňamka #413

V některých firmách dají nejprve pracně dohromady datovou strategii, pak si ji založí do šuplíku a vyhlížejí dalšího experta, který toto téma znovu vytáhne. V jiných společnostech se zase až příliš zaměřují na data a byznysová stránka věci je odsunuta na druhou kolej. Výsledkem pak často bývá strategie, která slouží spíše potřebám analytiky než celého byznysu. Pokud se chcete těmto a dalším problémům vyvarovat, máme tu mňamku přímo pro vás. Bez kvalitní datové strategie se totiž v dnešní době už jen stěží obejdete!