Data Analytics: Ο καταλύτης του ψηφιακού μετασχηματισμού στις επιχειρήσεις

Σε μια εποχή όπου τα δεδομένα χαρακτηρίζονται ως το «νέο πετρέλαιο» της οικονομίας, οι ελληνικές επιχειρήσεις αρχίζουν σταδιακά να επενδύουν στην ανάλυση δεδομένων (data analytics), με στόχο τη βελτιστοποίηση της λήψης αποφάσεων, την εις βάθος κατανόηση των πελατών και την ενίσχυση της επιχειρηματικής στρατηγικής τους. Η τάση αυτή δεν αποτελεί πλέον ένα προνόμιο των πολυεθνικών αλλά, έχει αρχίσει να διαμορφώνει έναν νέο χάρτη ανταγωνιστικότητας και στον ελληνικό ιδιωτικό τομέα.

Γράφει η Έλενα Βαβαδάκη

Όλο και περισσότερες επιχειρήσεις, από τον τραπεζικό και τον λιανικό τομέα μέχρι τον τουρισμό και τις μεταφορές, αξιοποιούν τα big data για την αναγνώριση τάσεων, την πρόβλεψη συμπεριφορών και την αυτοματοποίηση κρίσιμων λειτουργιών. Χωρίς δεδομένα, απλά “μαντεύεις”, όμως με κάποια κατάλληλα μοντέλα πρόβλεψης, οι επιχειρήσεις μπορούν ευκολότερα να προβλέψουν την αποδοτικότητα μίας καμπάνιας, να αξιολογήσουν την πορεία τους και να βελτιστοποιήσουν τις υπηρεσίες ή τα προϊόντα τους.

Στον τραπεζικό κλάδο, η υιοθέτηση προηγμένων τεχνικών ανάλυσης δεδομένων επιτρέπει πλέον την αξιολόγηση της συναλλακτικής συμπεριφοράς των πελατών τους, σε πραγματικό χρόνο. Οι τράπεζες αξιοποιούν αυτές τις δυνατότητες για να δημιουργούν εξατομικευμένες προσφορές, να προβλέπουν τον κίνδυνο αποχώρησης πελατών και να εντοπίζουν ύποπτες συναλλαγές με τη βοήθεια real-time fraud detection. Η Τράπεζα Πειραιώς, για παράδειγμα, έχει αναπτύξει συστήματα data-driven credit scoring, τα οποία έχουν μειώσει τον χρόνο αξιολόγησης δανειακών αιτημάτων κατά 60%.

Ο κλάδος του λιανεμπορίου προχωρά εξίσου δυναμικά στην αξιοποίηση των Business Intelligence εργαλείων. Αλυσίδες σουπερμάρκετ, για παράδειγμα χρησιμοποιούν BI πλατφόρμες για την παρακολούθηση αποθεμάτων σε πραγματικό χρόνο, την προσαρμογή των τιμών ανάλογα με τη γεωγραφική περιοχή, αλλά και για τη βελτιστοποίηση των καμπανιών βάσει των αγοραστικών συνηθειών των πελατών τους. Επιπλέον, η ενσωμάτωση recommendation engines βασισμένων σε τεχνητή νοημοσύνη μετατρέπει τα παραδοσιακά CRM εργαλεία σε εξελιγμένα συστήματα ενίσχυσης εσόδων.

Στον τομέα του τουρισμού, μεγάλες ξενοδοχειακές μονάδες συνεργάζονται με εξειδικευμένα data agencies για την ανάπτυξη predictive μοντέλων που αξιοποιούν ιστορικά δεδομένα, στοιχεία καιρού και πληροφορίες από τον ανταγωνισμό, για να προβλέπουν πληρότητες, προσαρμόζουν δυναμικά τις τιμές και να εντοπίζουν νέες αγορές-στόχους με ακρίβεια και ταχύτητα.

Ωστόσο, η πορεία αυτή δεν είναι εύκολη για όλους. Πολλές μικρομεσαίες επιχειρήσεις στην Ελλάδα εξακολουθούν να αντιμετωπίζουν σοβαρές προκλήσεις, όπως η έλλειψη εξειδικευμένων επαγγελματιών όπως data analysts και data engineers, το υψηλό κόστος υλοποίησης προηγμένων εργαλείων BI και η πολιτισμική δυσκολία μετάβασης από την εμπειρική κρίση στη στρατηγική βάσει τεκμηριωμένων δεδομένων. Παρόλα αυτά, οι πρόσφατες πρωτοβουλίες χρηματοδότησης μέσω του Ταμείου Ανάκαμψης και των εθνικών αναπτυξιακών προγραμμάτων δημιουργούν νέες δυνατότητες για εκπαίδευση, ψηφιακή ενδυνάμωση και τεχνολογικές επενδύσεις.
Η επιχειρηματική ευφυΐα (business intelligence), σε συνέργεια με τεχνολογίες όπως το cloud computing, η τεχνητή νοημοσύνη και η μηχανική μάθηση (machine learning), θα κρίνουν ποιοι οργανισμοί θα προσαρμοστούν, θα καινοτομήσουν και τελικά θα καταφέρουν να επιβιώσουν στην αγορά της επόμενης ημέρας.