Συλλέγοντας δεδομένα από πολλαπλές πηγές, όπως πωλήσεις, παραγγελίες, έξοδα, παραλαβές και παραδόσεις, ένα σύστημα ανάλυσης δεδομένων μπορεί να εντοπίσει μοτίβα και τάσεις, να αποκαλύψει πληροφορίες και να βοηθήσει στην λήψη σωστών αποφάσεων. Όσο περισσότερες πηγές δεδομένων περιλαμβάνονται στην ανάλυση, τόσο πιο πλήρη και αξιόπιστα θα είναι τα αποτελέσματα της.

Ωστόσο, είναι επίσης σημαντικό να διασφαλιστεί ότι τα δεδομένα που συλλέγονται είναι υψηλής ποιότητας και συνάφειας με τους επιχειρηματικούς στόχους.

Εκτός από προφανή ποσοτικά δεδομένα (έσοδα από πωλήσεις, έξοδα κ.λ.π.), θα πρέπει επίσης να συλλέξουμε ποιοτικά δεδομένα όπως η απόκτηση νέων πελατών, οι πωλήσεις ανά κατηγορία προϊόντος, ο χρόνος παράδοσης κ.α.

Τα ποιοτικά δεδομένα θα μας επιτρέψουν να αναπτύξουμε βασικούς δείκτες απόδοσης που μετρούν την πραγματική απόδοση της επιχείρησης και απαντούν σε πιο σύνθετες ερωτήσεις.

Το σύστημα συλλογής δεδομένων θα πρέπει να ενσωματώνεται στις καθημερινές λειτουργίες της επιχείρησης χωρίς να τις επηρεάζει αρνητικά. Τα περισσότερα δεδομένα προέρχονται από την καθημερινή λειτουργία της επιχείρησης και, όπου είναι δυνατόν, θα συλλέγονται αυτόματα.

Σε περιπτώσεις ποιοτικών δεδομένων που απαιτούν επιπλέον εργασία, θα ρυθμίζουμε τις διαδικασίες ώστε αυτή να γίνεται με ευκολία.

Τα δεδομένα μας θα χρησιμοποιηθούν για ουσιαστική στατιστική ανάλυση και όχι για λογιστικούς σκοπούς.

Επομένως, εάν μια μέτρηση που απαιτεί πρόσθετη προσπάθεια μπορεί να εκτιμηθεί αξιόπιστα μέσω δειγματοληψίας, αυτή η μέθοδος θα προτιμηθεί προκειμένου να χρησιμοποιηθούν καλύτερα οι πόροι της επιχείρησης.

Τα δεδομένα που συλλέγονται θα είναι διαθέσιμα ανά πάσα στιγμή, σε ακατέργαστη μορφή, εντός της εταιρείας.

Τα άτομα που συλλέγουν τα δεδομένα θα γνωρίζουν τον σκοπό για τον οποίο προορίζονται, προκειμένου να εμπλακούν και να διεκπεραιώσουν τη διαδικασία με μεγαλύτερη ευθύνη.

Για να δημιουργήσουμε ένα σύστημα ανάλυσης δεδομένων, ξεκινάμε με τα αποτελέσματα – τις πληροφορίες – που θέλουμε να μας παρέχει και για ποιο σκοπό χρειαζόμαστε αυτές τις πληροφορίες.

Αυτό σημαίνει να προσδιορίσουμε τις βασικές ερωτήσεις που θέλουμε να απαντήσουμε, τα προβλήματα που θέλουμε να λύσουμε ή τις ευκαιρίες που θέλουμε να επιδιώξουμε μέσω της ανάλυσης δεδομένων. Μόλις κατανοήσουμε ξεκάθαρα τι θέλουμε να επιτύχουμε, μπορούμε να καθορίσουμε ποια δεδομένα πρέπει να συλλέξουμε, πώς να τα συλλέξουμε και πώς να τα αναλύσουμε για να εξαγάγουμε σημαντικές πληροφορίες.

Αυτή η διαδικασία απαιτεί προσεκτικό σχεδιασμό, προσοχή στη λεπτομέρεια και εστίαση στους επιχειρηματικούς στόχους για να διασφαλιστεί ότι το σύστημα ανάλυσης δεδομένων παρέχει αποτελέσματα που βοηθούν στην επίτευξη των στόχων μας.

Η παρουσίαση των δεδομένων και η πρωτογενής ανάλυση γίνεται σε πραγματικό χρόνο και είναι διαθέσιμη στον ιδιοκτήτη της επιχείρησης.

Αυτό βοηθά στη διευκόλυνση μικρών προσαρμογών στο μοντέλο και παρέχει σημαντικές πληροφορίες σε καθημερινή βάση.

Για ανάλυση και παρουσίαση δεδομένων, χρησιμοποιώ πλατφόρμες επιχειρηματικής ευφυΐας (Microsoft Power BI ή Google Looker Studio) που προσφέρουν εκτεταμένες δυνατότητες ανάλυσης και παρουσίασης των δεδομένων.

Για πιο σύνθετες περιπτώσεις ή για συνοπτικές αναφορές  χρησιμοποιώ τη γλώσσα R, η οποία μας επιτρέπει να ενσωματώνουμε τα αποτελέσματα της ανάλυσης σε αρχεία κειμένου, τα οποία περιέχουν εκτιμήσεις, επεξηγήσεις κ.λπ.