Page 84 - Model SMeART in smernice za poslovno sodelovanje med univerzo in gospodarstvom
P. 84
dra Verweij in José Laan
datkov. Naša raziskava kaže, da se v tem trenutku podatki večinoma upo-
rabljajo za optimizacijo in učinkovitost (Fachhochschule des Mittelstands,
2018).
Področje podatkov je samostojno področje dela z mnogimi vidiki, kot
so infrastruktura, analize, (pametni podatki) aplikacije, podatkovni viri,
upravljanje podatkov, oblaki in platforme. Mnoga podjetja analizo podat-
kov že uporabljajo za analizo in poročanje o procesih, pri čemer se osre-
dotočajo predvsem na uporabo analitike podatkov za nadzor in izboljšanje
splošnega poslovnega načrtovanja in proizvodnje. Toda ti pristopi so sa-
mo začetek. Obstajajo tudi druge vrste uporabe podatkovnih analiz, ki jih
ima na svojem radarskem zaslonu veliko manj podjetij. Med njimi so bolj-
še možnosti za raziskave in razvoj, boljše storitve in vzdrževanje izdelkov
podjetij v lasti strank ter boljše sodelovanje in odločanje s strankami in
partnerskimi podjetji. To odpira možnosti za nove storitve in načine dela.
Za uspeh bodo podjetja morala uporabiti podatke na predvidljive in v pri-
hodnost usmerjene načine, ki bodo omogočali smiselnost razvoja trga in
vedenja strank, da bi izboljšala obstoječe izdelke in razvila nove izdelke ter
storitve (p w c, 2016).
Namen zbiranja in analiziranja podatkov je lahko (Yaqin, 2016):
– opisen oz. deskriptiven: ugotoviti, kaj se je zgodilo v preteklosti,
– diagnostičen: razumeti, zakaj se je nekaj zgodilo,
– napovedovalen oz. prediktiven: ugotovite, kaj se lahko zgodi,
– predpisovalen oz. preskriptiven: določiti, kako bi lahko uresničili že-
leni rezultat.
Podatki o uporabi izdelkov/strojev se pridobivajo z namenom izboljša-
nja raziskav in razvoja, kakovosti in delovanja, ustvarjanja prilagojenih po-
nudb, ki temeljijo na profiliranju uporabnikov in ustvarjanju novih izdel-
kov ter storitev.
Veliko podjetij se pri začetku zbiranja podatkov sooča z dilemo: naj zač-
nejo z idejo o zbiranju čim večjega števila podatkov, kasnejši analizi in zdru-
ževanju ter »upanju«, da so zbrala prave podatke za destilacijo trendov in
napovedi? Ali pa bi morali začeti s tem, kar morajo strateško poznati in
uporabiti v 3–5 letih, da se odločijo, katere bistvene in posebne podatke
bi morala zbrati in analizirati v prihodnjem obdobju? Oblikovanje enega
specifičnega vprašanja naenkrat, izdelava popisa vaših notranjih in zuna-
njih podatkovnih virov, izdelava seznama spremenljivk in parametrov, ki
se nanašajo na vaše vprašanje, in navajanje potrebnih podatkovnih nizov
84
datkov. Naša raziskava kaže, da se v tem trenutku podatki večinoma upo-
rabljajo za optimizacijo in učinkovitost (Fachhochschule des Mittelstands,
2018).
Področje podatkov je samostojno področje dela z mnogimi vidiki, kot
so infrastruktura, analize, (pametni podatki) aplikacije, podatkovni viri,
upravljanje podatkov, oblaki in platforme. Mnoga podjetja analizo podat-
kov že uporabljajo za analizo in poročanje o procesih, pri čemer se osre-
dotočajo predvsem na uporabo analitike podatkov za nadzor in izboljšanje
splošnega poslovnega načrtovanja in proizvodnje. Toda ti pristopi so sa-
mo začetek. Obstajajo tudi druge vrste uporabe podatkovnih analiz, ki jih
ima na svojem radarskem zaslonu veliko manj podjetij. Med njimi so bolj-
še možnosti za raziskave in razvoj, boljše storitve in vzdrževanje izdelkov
podjetij v lasti strank ter boljše sodelovanje in odločanje s strankami in
partnerskimi podjetji. To odpira možnosti za nove storitve in načine dela.
Za uspeh bodo podjetja morala uporabiti podatke na predvidljive in v pri-
hodnost usmerjene načine, ki bodo omogočali smiselnost razvoja trga in
vedenja strank, da bi izboljšala obstoječe izdelke in razvila nove izdelke ter
storitve (p w c, 2016).
Namen zbiranja in analiziranja podatkov je lahko (Yaqin, 2016):
– opisen oz. deskriptiven: ugotoviti, kaj se je zgodilo v preteklosti,
– diagnostičen: razumeti, zakaj se je nekaj zgodilo,
– napovedovalen oz. prediktiven: ugotovite, kaj se lahko zgodi,
– predpisovalen oz. preskriptiven: določiti, kako bi lahko uresničili že-
leni rezultat.
Podatki o uporabi izdelkov/strojev se pridobivajo z namenom izboljša-
nja raziskav in razvoja, kakovosti in delovanja, ustvarjanja prilagojenih po-
nudb, ki temeljijo na profiliranju uporabnikov in ustvarjanju novih izdel-
kov ter storitev.
Veliko podjetij se pri začetku zbiranja podatkov sooča z dilemo: naj zač-
nejo z idejo o zbiranju čim večjega števila podatkov, kasnejši analizi in zdru-
ževanju ter »upanju«, da so zbrala prave podatke za destilacijo trendov in
napovedi? Ali pa bi morali začeti s tem, kar morajo strateško poznati in
uporabiti v 3–5 letih, da se odločijo, katere bistvene in posebne podatke
bi morala zbrati in analizirati v prihodnjem obdobju? Oblikovanje enega
specifičnega vprašanja naenkrat, izdelava popisa vaših notranjih in zuna-
njih podatkovnih virov, izdelava seznama spremenljivk in parametrov, ki
se nanašajo na vaše vprašanje, in navajanje potrebnih podatkovnih nizov
84
