تجارت داده‌محور، یک سرمایه‌گذاری تمام عیار

تنها 13٪ از شرکت‌ها فکر می‌کنند بودجه کافی برای حمایت از فرآیندهای تجزیه و تحلیل داده‌ها را دارند، اما سرمایهگذاری در این بخش پربازده باید شروع شود. امروزه اهمیت داشتن تجارتی داده‌محور در محافل رسانه‌ای مرتبط با فناوری‌های نوین biz-tech مرتباً مورد بحث می‌باشد و این توجه زیاد به علم داده یک نشانه است. در سازمان‌هایی که به طور چشمگیری دیجیتالی می شوند، بیش از هر زمان دیگری اطلاعات جمع‌آوری می‌گردد و با استفاده از این اطلاعات می‌توان باعث آگاهی بیشتر و تغییر رویکردهای سازمان در داخل و خارج از کسب و کار شد. خواه یادگیری در مورد ترجیحات مشتری باشد یا چگونگی ساده‌سازی فرآیند استخدام، در نهایت می‌تواند باعث پیشتازی تجارت و رهبری یک بازار گردد.

 طبق گزارشی جدید ازSQream ، حدود 59% از شرکت‌های مورد بررسی انتظار دارند که افزایشی بیش از 50% در حجم اطلاعات خود در سال 2021 داشته باشند. 60٪ از شرکت‌های مورد بررسی نیز در حال حاضر بیش از500 TB فضای خالی برای ذخیره‌سازی داده‌ها دارند. این بدان معنی است که انتظار افزایش زیادی در حجم داده‌ها وجود دارد. این مطالعه نشان داد که 99٪ از تیم‌های مدیریتی می‌دانند که امروزه، داشتن امکان تجزیه و تحلیل داده‌ها برای اتخاذ تصمیمات آگاهانه بسیار حیاتی است. اما این فشار مداوم برای به حداکثر رساندن استفاده از این حجم عظیم، رو به گسترش و ارزشمند داده، برای به دست آوردن "بینش آنی" و "فرهنگ داده"  و پیشگیری از "داده های تاریک" احتمالاً باعث ایجاد اضطراب زیاد در میان رهبران تجاری سخت‌گیر نیز می‌گردد. 
در حالی که تیم‌های مدیریتی می‌خواهند تجزیه و تحلیل داده‌ها را در اولویت قرار دهند، اما معمولاً بودجه لازم برای تأمین این هزینه‌ها را ندارند. فقط 13٪ از شرکت‌های مورد بررسی از نظر مالی امکان پشتیبانی از عملیات تجزیه و تحلیل داده‌ها را داشتند. بیش از نیمی (55٪) از آنها نیز بودجه لازم را برای داده‌محور کردن فرآیندهای سازمانشان در دست ندارند. به گزارش SQream ، باید دید که آیا تغییر اولویت ها و تمرکز بر تجزیه و تحلیل گنجینه داده‌ای که شرکت‌ها جمع‌آوری می‌کنند، منجر به چه تغییراتی در بودجه‌های یک سازمان می‌شود. این هزینه‌ها با سرمایه‌گذاری و اجرای موثر راه‌حل‌ها و ابزارهای تجزیه و تحلیل داده‌ها مانند Hadoop ، Spark ، HANA و Tableau همراه می‌باشد. اما حتی با وجود فناوری روز، سازمان‌ها باید بتوانند به درستی از آنها استفاده کنند. مثلا استعدادهایی را برای استفاده موثر از این ابزارها و کمک به تشویق و ایجاد "فرهنگ تجزیه و تحلیل داده ها" در تجارت استخدام کنند. 
KPMG (شرکت حسابرسی بین المللی) اعلام می‌کند سازمان‌هایی که دارای یک مدیر ارشد داده (CDO: Chief Data Officer) هستند، دو برابر سایرین یک استراتژی دیجیتالی شفاف دارند. آموزش مداوم نیروی کار سازمان نیز بخشی اساسی از این استراتژی می‌باشد. 82٪ از شرکت‌ها علاوه بر هزینه‌های تجزیه و تحلیل داده‌ها و استخدام استعدادهای انسانی، چالش‌های مختلفی راجع‌به مدت زمان لازم برای آماده‌سازی داده‌ها، پردازش داده‌ها، چگونگی فراخوانی داده‌ها و ایجاد گزارش‌های تحلیلی دارند. فقط 18٪ از شرکت‌های بررسی شده ادعا می‌کنند که هنگام اجرای تجزیه و تحلیل داده‌ها هیچ چالشی ندارند. 
IBM دریافت كه حتی اگر روی متخصصانی مانند دانشمندان داده سرمایه گذاری كنید، حداكثر 80٪ از وقت آنها صرف پالایش داده‌ها یا "قابل استفاده" كردن آنها برای تجزیه و تحلیل و سایر کاربردها خواهد شد. بنابراین، وقتی قرار است به یک شرکت "داده محور" تبدیل شوید، به نظر می‌رسد که نیمی از اقدامات انجام نشده است. سازمان‌هایی که می‌خواهند تا حد ممکن از پتانسیل داده‌های خود استفاده کنند باید ابتکار عمل را به عنوان یک اولویت اصلی در استراتژی تجارت خود قرار دهند. 
همانطور که گفته شد، این پیشرفت یک شبه اتفاق نخواهد افتاد. مصاحبه‌ای با غول آسیایی صنعت داروخانه Zuellig Pharma در Tech Wire Asia نشان داد که چگونه یک فرآیند کاملاً فکر شده و گام به گام می‌تواند موثرترین روش باشد. پس از سرمایه‌گذاری در زیرساخت‌های لازم، این شرکت با تمرکز بر آموزش کارکنان در مورد مزایای استفاده از داده‌ها و تجزیه و تحلیل آنها، به مشتریان خود نیز در مورد ارزش این اطلاعات جدید آموزش‌های لازم را داد و یک چارچوب حاکمیت داده‌ای قوی اما چابک ایجاد کرد. Tristan Tan معاون توسعه داده و تجزیه و تحلیل داده‌های شرکت Zuellig Pharma ، می‌گوید: "با افزایش علاقمندی در بین کارکنان و مشتریان، فرهنگ داده و میزان بازگشت سرمایه نیز افزایش یافت." او ادامه می‌دهد: " ما تنها پس از ایجاد زیرساخت‌ها توانستیم پیشرفت‌هایی در حوزه‌های مختلف مشاهده کنیم. ما اکنون بهره‌گیری از بلاکچین را در مدیریت اطلاعات با شرکای خود در سراسر زنجیره تأمین آغاز کرده‌ایم و استفاده از علم داده و اتوماسیون فرآیندهای رباتیک برای ایجاد کارایی در عملیات سازمانی در دستور کار کل سازمان قرار گرفته است. " این تلاش‌ها بدون زیرساخت‌هایی که در مراحل اولیه کار ایجاد کردیم، موفقیت‌آمیز نبودند. اکنون این شرکت متشکل از افرادی است که اهمیت اطمینان از صحت داده‌ها را در مورد اجرای فعالیت‌های سازمانی درک می‌کنند. "فرهنگ داده" یک مفهوم نامشهود نمی‌باشد بلکه عملاً درون فرآیندهای تجاری جای گرفته است. " وی اضافه می‌کند: "اطمینان از اینکه اطلاعات، گزارش داده‌ها و داشبورد تجزیه و تحلیل داده‌ها، یک بخش معمولی از یک فرآیند عادی تجاری می‌باشد، کلید تحول داده‌ای ما بوده است." 
حتی برای برخی از پیشرفته‌ترین شرکت‌های مبتنی بر داده‌های بومی، فرآیند آموزش فردی و نظم روزانه بسیار مهم بوده است. شرکت انگلیسی  fintech Revolut یکی از این موارد می‌باشد. این شرکت 800 داشبورد داده‌ای دارد و روزانه حدود 100.000 پرس و جوی داده‌ای در بانک‌های اطلاعاتی خود در سراسر سازمان اجرا می‌کند و می‌تواند مجموعه داده گسترده‌ای که شامل چندین منبع هستند را تجزیه و تحلیل کند تا در فرآیندهای کشف خرابکاری و تقلب، افزایش رضایت مشتری و گزارش‌گیری مالی بهبود ایجاد گردد. فرم‌های پرس و جو (Query) که قبلا ساعت‌ها طول می‌کشید الان تنها چند ثانیه زمان می‌برد و امکان تجزیه و تحلیل خودکار را برای همه کارکنان و در تمامی فرآیندهای تجاری سازمان ایجاد می‌کند. اما پشت این موفقیت در علم تجزیه و تحلیل داده‌ها یک هدف وجود دارد: "اطمینان از دسترسی هر کارمند به داده‌های مورد نیازش در هر زمان و به روشی ساده و کارآمد برای کار خود." تیم‌های علوم داده از پایگاه مرکزی داده به عنوان منبع اصلی و واحدی از داده‌ها استفاده می‌کنند، که امکان دریافت بینش‌های آنی (real-time insights) را فراهم می‌کند. این فقط یک نمونه از شرکتی است که از همان اول فرهنگ داده را در سازمان خود ایجاد کرده است و از سیستم‌های تجزیه و تحلیل داده‌ها در کل تجارت استفاده می‌کند و این امر را به مسئله‌ای روزمره در سازمان تبدیل کرده است.