Artis Vizbelis

Nodokļu pārvaldības un grāmatvedības nodaļas vecākais konsultants, PwC Latvija

Lielais informācijas apjoms, kas tiek ģenerēts ik sekundi, jau ir mainījis biznesa lēmumu pieņemšanas procesu mūsdienu uz datiem balstītajā pasaulē. Nodokļu un finanšu profesionāļiem ir svarīgi izprast lielo datu (big data) piedāvātās iespējas un risinājumus. Izmantojot uzlabotus datu analīzes procesus ar atbilstošiem algoritmiem, lielie dati ļauj iegūt detalizētu priekšstatu par finanšu tendencēm, klientu rīcību un darbības efektivitāti. Šajā rakstā apskatīsim lielo datu analīzes pamatus un pētīsim iespējas izmantot pieejamos datus, lai pieņemtu stratēģiskus lēmumus un veicinātu organizācijas izaugsmi.

Kas ir lielie dati?

Lielie dati nozīmē lielu daudzumu strukturētu un nestrukturētu datu, kas iegūti no dažādiem avotiem, piemēram, darījumu ierakstiem, komunikācijas ar klientu, sociālo mediju aktivitātēm un mašīnģenerētiem datiem. Lielo datu analīze ietver šo lielo datu apjomu apkopošanu un pārbaudi, lai atklātu tendences, modeļus, korelācijas un jēgpilnas atziņas.

Lielo datu loma biznesā

Datu vākšana un uzglabāšana

Veidojot savu datu arhitektūru, uzņēmumiem rūpīgi jāapsver, kādus datus ievākt, uzkrāt un uzturēt, lai tos varētu jēgpilni izmantot analīzē. Ne visi dati ir vienlīdz vērtīgi, tāpēc ir svarīgi atlasīt kvalitatīvus un atbilstošus datu avotus, izstrādāt datu pārvaldības vadlīnijas, kurās ietverti privātuma noteikumi, un izvēlēties piemērotu datu krātuvi. Nodrošinot datu pieejamību reāllaikā un ērtu pārvaldību, uzņēmumi var veicināt precīzu un ātru lēmumu pieņemšanu.

Analītika par klientiem

Viena no nozīmīgākajām lielo datu priekšrocībām ir spēja nodrošināt uzņēmumiem padziļinātu izpratni par saviem klientiem. Analizējot klientu rīcību un atsauksmes, uzņēmumi var izveidot personalizētākas mārketinga stratēģijas un uzlabot klientu apmierinātību. Klientu segmentācija ļauj uzņēmumiem identificēt specifiskas klientu grupas ar līdzīgām vajadzībām un vēlmēm, lai pielāgotu piedāvājumus un komunikāciju. Turklāt, analizējot reāllaika datus, uzņēmumi var ātri reaģēt uz klientu uzvedības izmaiņām, optimizēt klientu pieredzi un palielināt lojalitāti. Šāda datu vadīta pieeja ļauj ne tikai saglabāt esošos klientus, bet arī piesaistīt jaunus, balstoties uz datu sniegtajām atziņām.

Darbības efektivitāte

Lielo datu analīze var būtiski uzlabot darbības efektivitāti. Analizējot piegādes ķēdes datus, uzņēmumi var identificēt procesu vājās vietas, prognozēt pieprasījumu un pielāgot krājumu līmeni. Loģistikas uzņēmumi var izmantot reāllaika datus, piemēram, no globālajām pozicionēšanas sistēmām, lai optimizētu maršrutus un piegādes grafikus, nodrošinot savlaicīgas piegādes un samazinot degvielas izmaksas. Ražošanas uzņēmumi, izmantojot lielos datus, var uzraudzīt iekārtu veiktspēju, veikt profilaktisko apkopi un samazināt dīkstāves laiku. Tāpat, analizējot darbinieku produktivitātes datus, var uzlabot darba grafikus un resursu sadali.

Finanšu analītika

Finanšu analītikā lielie dati spēlē izšķirošu lomu. Izmantojot publiski pieejamos sankciju un nodokļu parādnieku sarakstus, uzņēmumi var veikt precīzākus riska novērtējumus, mazinot potenciālos finanšu zaudējumus un reputācijas risku. Finanšu iestādes ar lielo datu analīzi atpazīst neierastas darbības un aizdomīgas transakcijas, kas var norādīt uz iespējamu krāpšanu. Lielo datu analīze sniedz arī iespēju veikt precīzākas finanšu prognozes, kas ļauj uzņēmumiem efektīvāk plānot budžetus un investīcijas, uzlabojot rentabilitāti un ilgtspējīgu izaugsmi.

Secinājumi

No precīzākiem riska novērtējumiem līdz klientu rīcības analīzei un darbības efektivitātes uzlabošanai – lielo datu analīze nodrošina svarīgas atziņas, lai uzņēmumi spētu ātrāk reaģēt uz tirgus izmaiņām un optimizēt savu darbību. Lielo datu analīzes iespējas ne tikai uzlabo finanšu prognozes un resursu pārvaldību, bet arī ļauj izstrādāt personalizētākas mārketinga stratēģijas, kas palielina klientu lojalitāti. Tādējādi lielo datu analīze kļūst par būtisku konkurences priekšrocību, stiprinot uzņēmumu pozīciju globālajā biznesa vidē.