Ανάπτυξε την επιχείρησή σου| Οι ευκαιρίες βρίσκονται στα δεδομένα

Οι ευκαιρίες βρίσκονται στα δεδομένα

     Στη σύγχρονη εποχή γίνεται όλο και περισσότερο λόγος για τα δεδομένα (data) και το ρόλο τους στη λειτουργία των επιχειρήσεων. Ανεξάρτητα από το μέγεθος και την πολυπλοκότητα οργάνωσης μιας επιχείρησης, από την καθημερινή της λειτουργία, είναι δυνατόν να συγκεντρωθεί ένα μεγάλος αριθμός δεδομένων. Τα δεδομένα αυτά μπορούμε να πούμε ότι αποτελούν ένα θησαυρό, καθώς με την κατάλληλη στατιστική ανάλυση, θα μάς οδηγήσουν σε χρήσιμα συμπεράσματα για τα παραγόμενα προϊόντα/υπηρεσίες, αλλά και για τη λειτουργία της επιχείρησης γενικά.

     Τα προς επεξεργασία δεδομένα μπορεί να είναι, οι ποσότητες που πωλούνται από κάθε προϊόν, ο αριθμός των βλαβών (αν για παράδειγμα πρόκειται για συνεργείο), ο αριθμός των παραπόνων των πελατών, τα έσοδα και τα έξοδα, οι υπερωριακές ώρες εργασίας, ο αριθμός των πελατών και διάφορα άλλα δεδομένα, ανάλογα με την επιχείρηση που εξετάζουμε κάθε φορά.           

     Όσον αφορά την ανάλυση των δεδομένων, το πρώτο βήμα είναι η σωστή καταγραφή τους. Διότι, αν τα δεδομένα που θέλουμε να επεξεργαστούμε δεν είναι ακριβή και σωστά, όσο καλή και να είναι η στατιστική ανάλυση που θα ακολουθήσει, δεν θα μάς οδηγήσει σε έγκυρα αποτελέσματα. Συνεπώς, πρώτα από όλα, πρέπει να προσδιορίσουμε τα δεδομένα που θέλουμε να αναλύσουμε και στη συνέχεια να ορίσουμε μια διαδικασία για την καταγραφή τους (πρέπει να οριστεί μια διαδικασία, ώστε η καταγραφή να είναι συνεχής και όχι περιστασιακή, για να είναι άμεσα διαθέσιμα για την επόμενη ανάλυσή τους).

     Αφού συγκεντρωθούν τα δεδομένα, η στατιστική διαθέτει ένα πλήθος μαθηματικών μεθόδων και διαγραμμάτων για την ανάλυσή τους (ανάλυση παλινδρόμησης, ανάλυση χρονοσειρών, ανάλυση αξιοπιστίας, εύρεση της κατανομής των δεδομένων, θηκογράμματα, ιστογράμματα, διάγραμμα Ρaretto, διάγραμμα αιτίου - αποτελέσματος κ.ά.).

     Τα συμπεράσματα που θα προκύψουν, θα αποκαλύψουν προβλήματα και δυνατότητες βελτίωσης της επιχείρησης και γενικά θα παρουσιάσουν την «εικόνα» των δεδομένων που εξετάζουμε.

     Ένα παράδειγμα ανάλυσης δεδομένων, είναι η ανάλυση της ποσότητας των προϊόντων που πωλούνται σε ένα μίνι-μάρκετ. Το συμπέρασμα, από μια ανάλυση χρονοσειράς, μπορεί να είναι ότι κατά τους καλοκαιρινούς μήνες αυξάνεται η κατανάλωση σε αναψυκτικά ή ενδεχομένως να αυξάνεται η κατανάλωση σε μια συγκεκριμένη μάρκα αναψυκτικού, συνεπώς κατά τους μήνες αυτούς θα πρέπει να παραγγέλνονται μεγαλύτερες ποσότητες αναψυκτικών ώστε να καλύπτονται άμεσα οι ανάγκες της κατανάλωσης. Επιπλέον, μια σωστή πρόβλεψη των ποσοτήτων των παραγγελιών είναι χρήσιμη και για την αποτελεσματικότερη συνεργασία με τους προμηθευτές.

     Τελειώνοντας, επισημαίνεται ξανά η αξία που έχει η ανάλυση των δεδομένων, όπως φαίνεται και στο παραπάνω παράδειγμα, για την παρακολούθηση και τη βελτίωση της λειτουργίας μιας επιχείρησης.

Επιπλέον, είναι σημαντικό να κατανοήσουμε ότι τα δεδομένα αυτά, ήδη υπάρχουν αλλά είναι διάσπαρτα. Αρκεί η συστηματική καταγραφή και ανάλυσή τους.