Rozhodovanie na základe dát v MSP: ako začať

Rozhodovať na základe dát znamená pre malú a strednú firmu odpovedať na konkrétnu prevádzkovú otázku dátami, ktoré už vo firme vznikajú – v ERP, na pokladni, na strojoch, v dochádzke. Nový analytický nástroj je zriedka prvým krokom. Najprv treba jasnú otázku, prepojené zdroje dát a overenú kvalitu dát. Až potom dávajú čísla lepší základ než intuícia.

Aké dáta má malá a stredná firma už dnes?

Mnohé malé a stredné firmy majú viac dát, než využívajú. Problémom zriedka býva ich nedostatok, ale to, že dáta ležia v oddelených systémoch, ktoré nikdy neboli stavané na to, aby spolu komunikovali. Typická firma pracuje s viacerými zdrojmi, z ktorých každý opisuje len časť prevádzky.

• ERP alebo skladový systém: objednávky, zásoby, nákup, faktúry, kmeňové dáta zákazníkov a dodávateľov
• Pokladničný systém: predaj podľa času, prevádzky, položky a spôsobu platby
• Stroje a zariadenia: doba chodu, prestoje, počty kusov, chybové hlásenia – často dostupné cez riadiace jednotky alebo senzory
• Dochádzkový systém: prítomnosť, hodiny na zákazku alebo nákladové stredisko, nadčasy
• Účtovníctvo: náklady, výnosy a likvidita, zvyčajne s oneskorením oproti prevádzke
• Tabuľky a e-maily: plánovacie zoznamy, prehľady ponúk a poznámky, ktoré nie sú nikde inde

Práve poslednú kategóriu firmy často podceňujú. V mnohých firmách je skutočné riadiace know-how v excelovej tabuľke, ktorú spravuje jediný človek. Kto chce zaviesť rozhodovanie na základe dát, musí brať tieto zoznamy rovnako vážne ako ERP systém.

Prečo nestačí dáta jednoducho vyexportovať?

Export z každého systému do jednej veľkej tabuľky vyzerá ako rýchle riešenie. V praxi tento postup zlyháva na troch veciach: exporty rýchlo zastarajú, párovanie záznamov medzi systémami je ručné a náchylné na chyby a neskôr nikto nevie dohľadať, odkiaľ číslo pochádza. Rozhodnutie na základe tabuľky, ktorej rozumie len jeden človek, nie je o nič viac založené na dátach než rozhodnutie podľa pocitu.

Zdroje dát by preto mali byť prepojené cez rozhrania tak, aby sa dáta pravidelne a automaticky zbiehali na jednom mieste. Môže to byť malá databáza, dátový sklad alebo dobre postavená integračná vrstva medzi ERP a reportingom. Veľkosť riešenia je druhoradá. Tok dát musí byť dohľadateľný a opakovateľný.

Ako spojiť dáta z ERP, pokladne a strojov?

Spájanie dát začína spoločným kľúčom. Zákazka v ERP, hodiny na ňu zapísané v dochádzke a doba chodu stroja musia k sebe jednoznačne pasovať cez číslo zákazky, číslo položky alebo nákladové stredisko. Ak tento spoločný kľúč chýba, spoľahlivé prepojenie nevytvorí ani dobrý softvér.

1. 01Stanoviť jednu konkrétnu otázku, napríklad: ktoré zákazky po započítaní skutočnej práce naozaj prinášajú príspevok na úhradu?
2. 02Určiť zdroje, ktoré na túto otázku odpovedajú – zvyčajne dva alebo tri systémy, nie všetky.
3. 03Overiť, cez aký kľúč k sebe dáta pasujú, a pomenovať medzery v evidencii.
4. 04Nastaviť rozhrania, ktoré dáta automaticky a pravidelne prenášajú na jedno miesto.
5. 05Prvé výsledky overiť s ľuďmi, ktorí proces denne poznajú.
6. 06Až keď čísla sedia, report ustáliť a pustiť sa do ďalšej otázky.

Takéto poradie zabráni tomu, aby firma spustila veľký dátový projekt, ktorý napokon dodá veľa čísel, ale nezlepší ani jedno rozhodnutie. Jedna zodpovedaná otázka má väčšiu hodnotu než množstvo rozpracovaných reportov.

Ktoré pasce skresľujú rozhodovanie na základe dát?

Nesprávny ukazovateľ

Najčastejšou pascou je ukazovateľ, ktorý sa ľahko meria, ale na skutočnú otázku neodpovedá. Obrat na zákazníka nehovorí nič o zisku, ak časť zákazníkov spôsobuje oveľa viac práce než ostatní. Vyťaženosť stroja nehovorí nič o schopnosti dodávať, ak stroj vyrába nesprávne diely. Dobrý ukazovateľ je priamo spojený s rozhodnutím: keď sa číslo zmení, je jasné, čo by niekto urobil inak. Ako takéto ukazovatele dostať do dashboardu, ktorý sa v bežnej práci naozaj používa, opisujeme v samostatnom článku.

Nízka kvalita dát

Kvalita dát je v malých a stredných firmách zriedka technický problém, skôr problém evidencie. Hodiny sa dopisujú dodatočne spamäti, položky sa účtujú pod súhrnným číslom, prestoje stroja nemajú uvedený dôvod. Každý report tieto nepresnosti preberá. Skôr než číslo ponesie rozhodnutie, mal by niekto overiť, ako vzniká a kde má medzery.

Rovnaké slovo, iný význam

„Zákazka“ v ERP nie je automaticky to isté ako „zákazka“ v dochádzkovom systéme a „tržby“ na pokladni znamenajú niečo iné než tržby v účtovníctve. Kto spája dáta, musí takéto pojmy raz jasne definovať a zapísať. Inak vedenie diskutuje o číslach, ktorým jednotlivé oddelenia rozumejú rôzne.

Čísla bez kontextu z prevádzky

Dáta ukazujú, čo sa stalo, ale zriedka prečo. Pokles počtu kusov môže spôsobiť stroj, chýbajúci materiál alebo nedostatok ľudí na zmene. Ľudia, ktorí proces denne zažívajú, preto patria do vyhodnotenia. Rozhodovanie na základe dát nenahrádza skúsenosť, ale robí ju overiteľnou.

Potrebuje na to firma umelú inteligenciu?

Väčšina rozhodnutí na základe dát v malej a strednej firme nepotrebuje umelú inteligenciu, ale prepojené systémy a čisté dáta. Umelá inteligencia vo firme môže pomôcť neskôr, napríklad pri hľadaní vzorcov v chybových hláseniach alebo pri odpovediach na otázky k interným dokumentom. Stojí však na rovnakom základe: dohľadateľných a konzistentných dátach. Bez neho AI začína na nesprávnom konci. AI asistentov je možné prevádzkovať aj lokálne vo vlastnej sieti, čo uľahčuje prehľad pri ochrane údajov podľa GDPR a pri požiadavkách európskeho nariadenia o AI (EU AI Act).

Kto by mal vo firme zodpovedať za dáta?

Rozhodovanie na základe dát potrebuje jasné zodpovednosti. Pri každom dôležitom zdroji dát by malo byť jasné, kto zabezpečuje správnu evidenciu – zvyčajne oddelenie, ktoré so systémom denne pracuje, nie IT. IT alebo externý partner sa stará o to, aby prepojenia medzi systémami fungovali a dáta boli bezpečne uložené.

Okrem toho je potrebný človek, ktorý spravuje definície hlavných pojmov a ukazovateľov a koordinuje ich zmeny. V menších firmách je to často samotné vedenie alebo controlling. Bez tejto úlohy si každý report rýchlo vytvorí vlastné varianty a napokon vedľa seba opäť stojí viacero právd.

• Odborné oddelenie: zodpovedá za úplnú a správnu evidenciu dát
• IT alebo IT partner: zodpovedá za rozhrania, ukladanie, prístupové práva a zálohovanie
• Vedenie alebo controlling: zodpovedá za pojmy, ukazovatele a otázky, na ktoré sa odpovedá

Ako to za vás prevezme NDVDL

NDVDL nezačína nástrojom, ale stretnutím priamo u vás vo firme. Pozrieme sa, ako zákazky, materiál a hodiny naozaj tečú, ktoré systémy pri tom vytvárajú dáta a ktoré rozhodnutia sú dnes pre vás ťažké.

• Stretnutie na mieste: na aké otázky majú dáta odpovedať a kde sa dnes zaznamenávajú?
• Písomný návrh: ktoré zdroje prepojiť, aké ukazovatele dávajú zmysel a čo je na to potrebné
• Realizácia: rozhrania medzi ERP, pokladňou, strojmi a dochádzkou, podľa potreby aj vhodný report
• Prevádzka a údržba: prepojenia udržiavame v chode, aj keď sa systémy menia, s jednou stálou kontaktnou osobou

Rozhodnutia tak zostávajú na vás, ale práca so spoľahlivým spájaním dát nie. Keď sa zmení štandardný systém alebo pribudne nový stroj, NDVDL prispôsobí prepojenie, aby report potichu nezastaral.