[VIDEO] K čemu vám může být datová analytika? | Mňamka #61

Staré, ale stále platné! Článek a video vznikli v roce 2017. Dnes už koukáme na vizuálně trochu jiný dashboard (uvidíte ho v článku níže), přesto stále platí stejná pravidla i v roce 2020.

Velmi často v od vás dostáváme otázku: K čemu mi může být datová analytika či služby datového detektiva užitečné? Často po nás chcete konkrétní příklady z praxe, ale protože důvěrnost dat našich zákazníků je alfou a omegou celého byznysu, rozhodli jsme se ukázat vám příklady toho, jak datovou analytiku používáme v BizzTreat sami pro sebe - takovéto Datový detektiv sobě!

Jak vypadá dashboard dnes?

Níže si dáme shrnutí k videu. Pojďme si ale zkraje ukázat, že i dashboard se může vyvíjet:-) Dnes vypadá takto a není už zdaleka jediným, který si každé pondělí ukazujeme. 

Co nás zajímá nejvíc?

Sledujeme 3 základní parametry, které jsou klíčové pro finanční zdraví celého BizzTreat

  • dosažené průměrné hodinové sazby

  • počtu odpracovaných hodin, které budeme přímo fakturovat zákazníkovi a

  • tzv. utilizace: poměru placených hodin vůči všem odpracovaným hodinám.

BizzTreat: Srování aktuálního plnění vůči plánu

Základní teploměr nám ukazuje, kolik placených hodin jsme už dodali a to zda míříme ke stanovenému cíli. Používáme 2 cíle, minimální, stanovený tak, abychom pokryli všechny náklady firmy a vytvořili domluvený zisk, a optimální, který pokrývá náklady, zisk a umožnuje nám investovat do rozvoje firmy.

Vidíte, že tento měsíc se nám moc nedaří.

Graf vedle dokonce ukazuje i proč. Zde vidíte rozpad placených hodin na jednotlivé klienty (jejich jména jsme pro účely tohoto videa anonymizovali). Červená čára ukazuje počet hodin, nasmlouvaných v paušálu, oranžová tuto informaci přepočítává k dnešnímu dni. Vidíte tedy, že u třech označených klientů jsme ve zpoždění s dodávkou.

BizzTreat: Průběžné plnění závazků vůči jednotlivým klientům

Co je k tomu potřeba?

Abychom mohli takto náš byznys analyzovat, musíme

  • "vyndat" data ze systémů, které používáme - tady vidíte, že používáme Fakturoid na fakturaci a Paymo pro vykazování

  • dále je nutné data vyčistit a obohatit

  • a potom "natlačit" do nějakého zobrazovátka, v našem případě používáme Tableau.

BizzTreat: ETL proces v Keboola Connection

A to je vše:-)

Vypadá to jednoduše, že jo? Říkáte si “to umím udělat v excelu taky”? Zkuste data aktualizovat denně. Nebo několikrát denně. A co když těch dat máte tolik, že se to už ani do excelu nevejde? Co když potřebujete udělat malou změnu a celá soustava vašich excelů se vám rozsype? Tak to všechno jsou situace, kdy se vám vyplatí volat datového detektiva.

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

Radovan Jirka
datový detektiv
LinkedIn

Google Workspaces - Přestaňte platit za centrální správu podpisů v Gmailu

Google Workspaces - Přestaňte platit za centrální správu podpisů v Gmailu

Přišli jsme o správu e-mailových podpisů při přechodu k novému GCP partnerovi. Místo placení SaaS nástrojů jsem to postavil za odpoledne přes Google Apps Script – zdarma. Tady je celý návod.

AI Audit: Když chcete vědět, kde ve firmě AI dává smysl (a kde ne)| Mňamka #552

AI Audit: Když chcete vědět, kde ve firmě AI dává smysl (a kde ne)| Mňamka #552

Znáte to – CEO se vrátí z konference a ptá se „a my s tou AI něco děláme?“, IT má pět různých nápadů, co by se dalo zkusit, marketing chce chatbota, a ve skutečnosti nikdo přesně neví, co z toho má smysl a kde začít. AI audit je pro firmy, které nechtějí jen naskakovat do vlaku, ale chtějí vědět, kam ten vlak vlastně jede. Typicky to jsou střední a velké společnosti, které už mají digitalizované procesy a nějaká data – a teď zjišťují, že „AI strategie“ nemůže být „zkusíme, uvidíme“.

Metadata management: Proč je katalog dat nutností, ne luxusem | Mňamka #551

Metadata management: Proč je katalog dat nutností, ne luxusem | Mňamka #551

“Metadata jsou data o datech.“ - tohle, když od nás slyšeli profesoři na VŠE (Vysoké škole ekonomické), rovnou nás poslali ze zkoušky domů s tím, že se za nedlouho opět uvidíme. 😀Ona je to sice pravda, ale nejde ani tak úplně o jednu pevně stanovenou “definici” jako spíš o tu samotnou podstatu. Díky metadatům organizace chápe svá data, své systémy i pracovní postupy, protože metadata popisují, vysvětlují a usnadňují vyhledání, použití a správu jakéhokoliv datového zdroje.