Jsou statické dashboardy v roce 2025 přežitek? | Mňamka #545

Dashboardy jsou v dnešní době stále ještě hlavním nástrojem, který umožňuje byznysu rychle zobrazit klíčové metriky, sledovat trendy nebo porovnávat výkonnost. A pořád tak hrají důležitou roli ve světě datové analytiky.

Ale… kolik rozhodnutí se podle nich skutečně udělá?

Zároveň totiž nelze přehlédnout, že se způsob práce s daty zásadně mění. Zejména s nástupem generativní AI a nástrojů postavených na velkých jazykových modelech (LLM), jako jsou GPT nebo Gemini.

Tyto technologie nám nepomáhají pouze pracovat efektivněji s textem, ale mění i samotné paradigma datové analytiky.

Díky nim se otevírá efektivnější cesta k tomu, o co v analytice skutečně jde:

• byznysový dopad,

• konkrétní akce,

• lepší rozhodnutí.

Nestačí jen zobrazit data. Dnes už je možné nastavit systémy tak, aby nás samy upozornily, když se něco důležitého děje, aby pomohly pochopit proč a ideálně i navrhly, co s tím dělat.

Právě tady začínají tradiční dashboardy ztrácet svůj význam.

Proč dashboardy přestávají stačit

1. Zobrazení dat ≠ akce

Dashboardy zobrazí, co se stalo, ale dojít k příčině a akčnímu kroku je většinou detektivní práce na plný úvazek. Výsledek? Data se sledují, ale nevyužíváme jejich plný potenciál. Některá rozhodnutí se tak dál dělají na základě intuice.

2. Informační přetížení

Mnoho firem má desítky dashboardů. Uživatelé se v nich ztrácejí, metriky se vykládají různě a reporting se často stává rutinou bez reálného přínosu.

Kolik dashboardů u vás reálně někdo používá? A které z nich mění vaše rozhodování?

3. Pasivní spotřeba

Dashboardy předpokládají, že uživatel přijde za daty. V praxi ale většina lidí potřebuje rychlé a kontextové informace – ve chvíli, kdy něco důležitého nastane, ideálně bez nutnosti dashboard vůbec otevřít.

4. Úzké hrdlo v datovém týmu

Typická situace. Byznys potřebuje nový pohled na data. Většinou to znamená ticket, čekání a několikadenní zpoždění. Jenže v době, kdy výstup dorazí, už může být potřeba jinde. Dashboardy vázané na centrální datový tým nedokážou reagovat s takovou rychlostí, jakou by byznys potřeboval.

Známe, že?

Co přichází místo klasických dashboardů

Autonomní BI agenti

Nástroj, který sám sleduje, co se ve firmě děje, a upozorní na odchylky nebo příležitosti dřív, než si jich někdo všimne. Umí detekovat problémy, poskytnout kontext nebo vygenerovat hypotézu a v ideálním případě i navrhnout, jak na ně reagovat. To vše bez nutnosti, aby uživatel dashboard vůbec otevřel.

Příklad z praxe: 

Máte síť prodejen a jeden z vašich chytrých AI agentů monitoruje prodeje. Najednou si všimne, že v prodejně na Vinohradech výrazně klesl prodej oblíbených tenisek. Agent si bleskově vytáhne data o skladových zásobách, zjistí, že chybí nejpopulárnější velikosti, a propojí to s informací, že včera proběhla velká propagační akce na sociálních sítích. 

Okamžitě pingne vedoucímu prodejny s návrhem: "Hej, Pavle, koukám, že ti dochází tenisky ve velikostech 42-44, které se teď díky kampani super prodávají! Měl bys objednat další zásoby, ať neztrácíme tržby." To je akce v reálném čase, která šetří čas i peníze!

Konverzační analytika (search driven analytics)

Uživatel se může zeptat na data přirozeným jazykem a okamžitě dostat odpověď. Nepotřebuje znát do detailu strukturu dat nebo si pamatovat, ve kterém dashboardu danou informaci hledat. Tento způsob skvěle funguje pro rychlé ad hoc dotazy. Výrazně totiž pomáhá méně technickým uživatelům bez toho, aby museli hledat informaci v reportech nebo psát datovému týmu.

Představte si: Manažer se zeptá: „Jak si vedl náš e-mailing minulý týden oproti předchozímu?“ A dostane odpověď okamžitě.

Co to znamená pro datové analytiky?

AI mění pravidla hry. Rutinní práce jako je klikání dashboardů a jejich úpravy, interpretace a reporting bude stále více automatizovaná. To, co dřív zabralo hodiny, dnes zvládne jazykový model během minut. Rychle, levně a v měřítku, které člověk nedožene.

A každý analytik teď stojí na rozcestí:

• Buď se posune směrem k datové infrastruktuře, kde se stará o to, aby data byla čistá, aktuální a správně integrovaná.

• Nebo se posune blíž k byznysu, kde přebírá odpovědnost za to, že data povedou ke konkrétním akcím a reálnému dopadu.

Střední vrstvu, tedy samotnou analýzu, bude čím dál častěji obsluhovat AI. A role datového analytika, v podobě, jak ji známe dnes, postupně zanikne.

Shrnutí

• Dashboardy nezmizí, ale přestanou být hlavním nástrojem rozhodování

• AI umožní firmám reagovat rychleji, chytřeji a s menší závislostí na lidské analytické kapacitě

• Role analytiků se posouvá více do technické nebo do byznysové oblasti

• Hlavní výzva zůstává: jak proměnit data v akci, která má byznysový dopad