BI je o lidech (ne o datech) | Mňamka #418
❤️ Firma jako tělo
Péči o firmu bych připodobnil k péči o své zdraví. Ano, je to přesně tak. Kdo si zajde k doktorovi, vleze na váhu nebo si nechá změřit biologický věk, když se cítí opravdu skvěle? Pravděpodobně jen malé procento z nás, ale ve chvíli, kdy tělo vydává varovné signály, bereme telefon do ruky a Googlíme, začneme sledovat náš tep pomocí chytrých hodinek nebo jdeme za naším obvoďákem.
Stejně tak je to ve firmě. Když se společnosti daří, potřeba řešit či sledovat hlavní ukazatele výkonnosti firmy (KPIs) klesá. Když se ale naopak nedaří, hledáme odpovědi na otázky, proč tomu tak je? Leckdy se spokojíme se svým racionálním vysvětlením, které je podloženo jen našimi zkušenostmi, ale ruku na srdce, myslíte si, že stanovovat si diagnózu přitom, co vás bolí břicho, je to nejlepší řešení?
Ještě chvíli zůstaňme u připodobnění firmy k lidskému tělu. Pokud chceme, aby naše firma prosperovala a dařilo se jí, je potřeba se prakticky neustále starat o její fyzické a duševní zdraví. Duševním zdravím si zde představuji například kulturu firmy, náladu uvnitř týmů/oddělení, pocity a potřeby jednotlivců nebo to, jak nás vnímá okolní svět. Pod fyzickým zdravím si lze představit výkonnost firmy a stejně tak jako měříme u těla náš tep, váhu, BMI, průměrné tempo běhu, % tuku v těle, množství bílých krvinek nebo mozkovou aktivitu, tak u firmy můžeme měřit její hlavní výkonové metriky - např. počet prodaných kusů, rychlost doručení zásilky, obrátkovost skladu, náklady, výnosy, zisk, utilizaci, počet domluvených schůzek, objem uzavřených obchodů.
Co se bude dít, když nebudu sledovat a pečovat o své zdraví? Vyskytnou se pravděpodobně zdravotní problémy. A stejně tak tomu je i u firem.
🚀 Adopce
Moderní biologie člověka byla zkoumána již ve starověkém Řecku, jak je tomu ale u firem? Najdeme spoustu knih, doporučení, trenérů a poradců, kteří nám poradí, co udělat lépe, ale ani jeden z nich nebude znát vaši firmu či její části. Ten, kdo by měl nejlépe znát vaši firmu, jste vy sami, tak jako tomu je i u vašeho těla.
Často vyhledáváme nutriční terapeuty, doktory či fitness trenéry, aby nám poradili nebo nás posunuli dále v našem snažení, ale samotná exekuce už je poté vždy a jen na nás. Nikdo za nás neuběhne 5 km, neudělá 100 dřepů ani nebude dodržovat jídelníček. Stejně tak je tomu i u firem, můžete mít desítky skvělých dashboardů, výborné poradce nebo si platit audit 4x ročně, ale pokud tyto informace nepřijmete, nevyužijete a nepřetavíte v reálná rozhodnutí a změny, tak vám nebudou nikterak platné. Stejně tak jako se musíte odhodlat k tomu nazout si své Nike tenisky a vyběhnout, tak si musíte ohrnout rukávy a uskutečnit svá rozhodnutí.
🧭 Rozhodnutí
Ano, činit rozhodnutí bývá leckdy velmi těžké. Situace se mění velmi rychle, proměnných (názory, zkušenosti, informace, čísla, …), které do rozhodnutí spadají, je spousta a jste třeba i pod tlakem.
V tuto chvíli vám ale stejně jako u vašeho tréninku mohou pomoci data (potažmo informace z nich získané). Jak byste se rozhodovali, kolikrát týdně půjdete běhat nebo navštívíte fitko bez toho, aniž byste znali svoji váhu? Kolik schůzek měsíčně má udělat jeden obchodník, abyste naplnili obchodní plány celé firmy? Paralela je stále stejná a odpověď lze najít v datech.
Business Intelligence nebo práce s daty zde není pro uspokojení analytiků či datových inženýrů, je tu pro podporu byznysu a byznys řídí lidé. Takže se nebojte využít potenciál dnešní doby datové a řekněte si o dashboardy a reporty, které potřebujete. Zadávejte různé analýzy a chtějte informace, které vám pomohou činit lepší rozhodnutí a tím lépe pečovat o zdraví vaší firmy, protože ve výsledku jste to vy, kdo může něco změnit, ne data.
Zapomněl jsem na něco? Chcete se na něco zeptat? Napište mi. Rád to s vámi proberu.
Patrik
Základní pojmy v datovém modelování | Mňamka #457
Co je to datový model? Jaký je rozdíl mezi konceptuálním a logickým modelem? A k čemu slouží proces tzv. normalizace? Bez datového modelování se dnes v BI obejdete už jen stěží, Kuba si o něm proto připravil krátkou minisérii, ve které si vše probereme od úplných základů. V prvním díle se seznámíme s nejdůležitějšími pojmy, které byste v této souvislosti měli znát, a na jednoduchém příkladu z oblasti sales si ukážeme, jak takový datový model vlastně vypadá. Tak pojďme na to!
MAQL II. - MAQL Reuse factů & Nesting metrik | Mňamka #454
Proč se vyplatí recyklovat metriky v MAQL? Máme tady pokračování naší krátké minisérie o dotazovacím jazyku MAQL od Péti. V minulém díle jsme si osvětlili základní rozdíl mezi SQL a MAQL a dnes se zaměříme na výhody metrik vytvořených pomocí MAQL a jejich recyklaci. Funguje to přitom podobně jako v případě klasické recyklace surovin. Pokud ji dělat nebudete, ušetříte si možná půl minutky práce, v budoucnu se vám to ale může velmi nepříjemně vrátit. Tak se na to pojďte podívat!
Šaty dělají kód aneb Proč je někdy lepší kebab než velbloud | Mňamka #441
I špatný standard může být lepší než žádný standard. Bez toho totiž ve vašem kódu velmi snadno zavládne chaos. V praxi se např. často stává, že lidé halabala kombinují různé druhy uvozovek, míchají malá a velká písmena v pojmenování proměnných nebo se pro jistotu vůbec žádných jmenných konvencí nedrží. Ostatně, Tomáš už se o tom mnohokrát přesvědčil na vlastní pěst. Sepsal pro vás proto mňamku, ve které si připomeneme, proč byste přece jen nějaký standard při psaní kódu mít měli!
