Pro pochopení a vytěžení dat potřebujeme použít různé techniky a nástroje. A také se potřebujeme sblížit s tím, že jde o opakovaný, nebo přímo trvalý proces. Dobře to ukazuje obrázek naší „pračky“ neboli „pizzy“:
Záměrem našich zákazníků bývá snížit náklady nebo nalézt slabá místa v prodeji. Jindy optimalizace zásob. Zvýšení marže. Detekce podvodů na pokladně. A nebo snížení odchodovosti zaměstnanců. Ve všech případech začínáme u dat. V prodeji pracujeme se segmentacemi a citlivostními studiemi. V řízení sortimentu s ABC analýzou. U procesních témat používáme teorii omezení a Lean Six Sigma. A nejraději je podle potřeby kombinujeme dohromady. Během analýzy můžeme zjistit, že data jsou nekvalitní, nebo je potřeba je doplnit. Můžeme potřebovat změřit větší detail nebo udělat rychlý výzkum. Tím se zpřesňuje záměr a doplňuje datová analýza; někdy i dvakrát, třikrát, než my i management víme, že před sebou máme slibné a podložené hypotézy.
Pak navrhneme experimenty. V krátkých, omezených, ale statisticky významných pilotech ověřujeme výstupy datové analýzy v praxi. To je obrovská síla velkých dat: Hypotézy je dnes možné ověřovat rychle, přesně a s minimálním rizikem. A tak bezpečně získat neprůstřelné závěry pro celoplošné nasazení změn.
Pokud vás spíš zajímají naše „sekery a kladiva“ než naše metodika, tady je jejich malá ukázka:
