Self service BI aneb "naklikat to zvládnu sám" | Mňamka #234
Představte si to. Právě jste zjistili, že by vám vlastně pomohlo, kdybyste trochu víc pracovali s daty. Jenže co teď? Stavět datový sklad? Nakoupit servery? Ale ne … v dnešní době spíš jít a zaregistrovat se do Snowflake nebo Google BigQuery. Jenže, tohle je jen začátek. Mysleli jste si, že koupí té nové výkonné cool databáze to končí? Ale kdeže. To je vážně jen začátek. Celé datové řešení totiž není jen o výběru vhodného nástroje… je to mnohem komplexnější.
Musíte se rozhodnout, jestli budete stavět analytiku svépomocí. Nebo ne. Stavět analytiku / datové řešení svépomocí bych přirovnal ke stavbě domu. Asi to uděláte, ale připravte se na to, že to bude skřípat. Pravděpodobně ztratíte hodně času, budete řešit už dávno vyřešené a občas budete možná vynalézat kolo.
Zajímavě o tom psali GoodData v “buy vs. build”. Když jsem se nad tím zamyslel, co bych poradil někomu, kdo chce stavět “self service BI”, napadlo mě několik variant řešení:
Varianta 1 - Koupíte si Snowflake, BigQuery nebo něco podobného jako databázi a k tomu třeba Tableau nebo GoodData. Zavřete se na celou zimu do sklepa a začnete drtit SQL, jak dostat data do databáze, jak je dostat ven, co a jak s nimi dělat atd. atd. No, možná byste v tom sklepě zůstali pár let… Takže pokud nemáte alespoň nějaké zkušenosti, asi se víc vyplatí soustředit se na svůj business a tuhle věc předat někomu jinému. Za mě tohle není cesta.
Varianta 2 - Najmete někoho, aby “vám ten nástroj nainstaloval”, ale ty reporty už si naklikáte sami. Self service. Easy. Ikea style. No jo… jenže dost možná zase zjistíte, že sice něco si naklikat zvládnete, ale tu je potřeba něco přepočítat, upravit, přemodelovat. Prostě jako když si přivezete kuchyň z IKEA a potřebujete to celé tak nějak dořezat, aby pasovala mezi ty ne uplně rovné stěny, podlahu, ... Boj.
Varianta 3 - Najmu si někoho kdo mi postaví interně celé řešení. To zvládne jeden člověk přece. Bude to levnější než najímat nějakou firmu “na klíč” … jo asi jo. Může to zvládnout. Pokud ho vyberete dobře, je to možné řešení. Nicméně ten člověk bude mít někdy dovolenou, někdy bude nemocný a pak taky třeba odejde a nechá nezdokumentované řešení, které “nějak udělal”, ale nikdo ho neumí ovládat. Jó pár takových už jsem viděl… Riziko.
Varianta 4 - Excel mi stačí. Tohle je samozřejmě s nadsázkou. No prostě čistá kapitulace. Zůstanete u Excelu :)
A pozor. Tím, že datové řešení postavíte, to zase nekončí. Odpovědi na otázky generují další otázky a tak pořád dokola. Je to vlastně nikdy nekončící proces vývoje, učení, testování. Ten se jednoho dne určitě vyplatí mít “pod svojí střechou”, ale do té doby… je to na zvážení.
V dnešní době existuje určitě hodně nástrojů, které jsou tzv. “self service”. Nicméně, jak jsem psal na začátku, celé to zdaleka není jen o tom nástroji...
Pilíře úspěšného datového projektu | Mňamka #544
V Bizztreatu máme za sebou desítky datových projektů napříč různými odvětvími např. jako e-commerce, retail, výroba, média nebo obchod. Z praxe víme, že mnoho datových projektů selhává – nedoručí očekávaný přínos, uvíznou na půli cesty nebo se zacyklí v nekonečném „ještě to ladíme“. Bez ohledu na typ projektu či sektor platí, že úspěch vždy stojí na pevných základech – pilířích, které rozhodují o tom, jestli výstup skutečně přinese byznysovou hodnotu. Právě proto je klíčové zaměřit se na to, co dělá datový projekt opravdu úspěšným. Tak pojďme na to.
Ikony v reportu: Zaujměte na první pohled a zjednodušte navigaci | Mňamka #543
Vizuální zkratky, které promění datovou džungli v přehlednou mapu. Zjistěte, jak s pomocí ikon zjednodušit navigaci, zvýraznit klíčové informace a proměnit suchá data v poutavý příběh. Naučte se vybírat vhodné ikony, pracovat s nimi efektivně a odhalte, proč je jejich správné použití klíčové pro srozumitelnost a úspěch vašich reportů.
Jak předvídat chování zákazníků: Churn, životní hodnota a další klíčové ukazatele | Mňamka #542
Porozumění chování zákazníků a jeho predikce jsou dnes klíčové pro firmy, které chtějí budovat loajalitu, zlepšit cílení kampaní a efektivně řídit své marketingové investice. Jak předpovědět, kdy zákazník odejde, jakou má pro firmu hodnotu nebo kdy s největší pravděpodobností znovu nakoupí? V článku se podíváme na klíčové koncepty, jako je predikce odchodu zákazníků (churn), výpočet jejich životní hodnoty (Lifetime Value), odhad pravděpodobnosti další interakce či modelování sklonu k nákupu. Získané poznatky mohou pomoci vytvářet efektivnější marketingové strategie a lepší zákaznickou zkušenost.
