Business intelligence: Od data-driven k decision-driven | Mňamka #261
Nedávno jsem narazila na tento článek od Marka Palmera o tom, že velmi oblíbený buzzword "Data-driven" není tak úplně ten pravý, že lepší by bylo používat "Decision-driven". Za mě trochu slovíčkaření, ale vlastně mě to donutilo se nad tím lehce zamyslet, tak třeba můžete se mnou.
Proč?
👉 Začíná se otázkou a ne daty... Tak to prostě je.
Než začnete v datech něco šroubovat a vytvářet monstrózní datawarehousy, tak je potřeba si ujasnit otázky, na které pomocí dat chcete znát odpovědi. A pak to teprve začít stavět.
👉 Datový projekt vede člověk z #business, ne z BI oddělení.
Směr udává šéf marketingu, ne datař, který staví řešení. Ten totiž často nerozumí, co šéf marketingu řeší a na co potřebuje znát odpovědi.
👉 Nejprve po povrchu, pak se pořádně potopit.
Nejdřív chcete vidět základní čísla, pak se teprve do dat víc a víc nořit. Obráceně je to cesta do pekel. A navíc, ze základních čísel budete mít první povědomí, co se u vás ve firmě děje a můžete se zaměřit na číslo, které vás trápí nebo těší nejvíc.
👉 Data strukturujeme podle položené otázky.
Když tvoříme datové řešení a máme už očištěná a připravená data, je super je rozdělit do jednotlivých chlívků podle použití - marketing, sales, atd. Prostě je škálovat. Přispívá to k vysoké datové kvalitě, efektivitě a rychlosti.
A taky to ukáže, kde nám nějaká data chybí a kde je potřeba to narovnat u vstupu. Myslíte si, jak sledujete dobře GAčka? Zkuste je napojit do datového řešení. Často se ukáže, že je potřeba jinak začít trackovat třeba kampaně.
👉 Zapojte širší tým. Šéf ne vždy potřebuje pohled, co marketingový specialista.
Ano, business intelligence, data-driven a já nevím co všechno je hlavně o komunikaci. Je to o hledání odpovědí na otázky, které si každý pokládáme v nějaké pro nás čitelné formě. No a každý má ty otázky jiné. Jinak se bude ptát šéf a jinak řadový zaměstnanec.
A navíc - víc lidí, menší šance na nějaký u biases. Co to je jsem psala třeba zde
No a co z toho teda plyne? Nechcete, aby byla firma data-driven. Chcete, aby byla decision-driven. Já vím, další buzzword, Radovan by asi otočil oči v sloup, ale co už :-D
Hodně jsem se inpirovala tímto článkem, konečně někdo, kdo to cítí jako já. Tabulka je tady z něj.
Postavili jsme stejného AI chatbota nad firemními daty v Googlu i v Microsoft Azure. | Mňamka #557
Skoro každá firma dneska sedí na hromadě vlastních dokumentů - produktové listy, FAQ, smlouvy, zápisy z projektů. A skoro každá firma by chtěla to samé: chatbota, kterému napíšete otázku a on odpoví z vašich dat, ne z toho, co si kde přečetl na internetu. Zní to jednoduše. My jsme si to chtěli osahat pořádně, a tak jsme jedno a to samé řešení postavili dvakrát - jednou v Google Cloudu, podruhé v Microsoft Azure. Tady je, co z toho vypadlo.
Microsoft Fabric vs. dbt | Mňamka #556
Když firmy modernizují svou datovou platformu, narazí dřív nebo později na otázku, jaký datový stack zvolit a co je pro jejich byznys nejvhodnější. Migrovat na Microsoft Fabric? Nasadit dbt? Otázka je ale položená trochu zavádějícím způsobem, jde totiž o srovnání dvou věcí, které stojí na jiné úrovni datového stacku: Fabric je platforma, dbt je transformační nástroj, který na takové platformě běží. Přesto má smysl se ptát, jak se tyto dva světy doplňují, kde si uvnitř Fabricu konkurují nativní nástroje a dbt, a kdy se vyplatí sáhnout po dbt jako standardní transformační vrstvě.
7 signálů, že vaše firma potřebuje datovou strategii | Mňamka #555
Každá firma chce zvednout efektivitu a využít příležitosti, které dnes AI nabízí. Jenže než nasadíte jakýkoliv model, copilota nebo „chytrou analýzu", musíte mít v pořádku to, na čem AI stojí a to jsou pevné datové základy. Následující signály jsou věci, se kterými se u klientů stále poměrně často setkáváme. Pokud některý z nich zní povědomě, datová strategie není nice-to-have. Je to základ. A ten se bohužel nedá přeskočit, i když by to bylo hodně pohodlné. Dá se oddálit, ale pak se vždy platí i s úroky.
