A ROI-n túl – Az adatos projektek járulékos hasznai

Olvasási idő: 2 perc

Az adatos projektek megtérülése

Adatos megoldások szállításával foglalkozó projektcégként természetesen alapvetően mi is abból élünk, hogy a pénz, amit az ügyfeleink ránk költenek, az többszörösen térül meg számukra. Ezért kulcskérdés, hogy hogyan számítsuk a befektetések megtérülését.

A ROI számítás csapdája

Egy projekt után viszonylag egyszerű összegezni a mérleg kiadás oldali serpenyőjét: külső szállító költsége + belső költség + esetleges licenszek, eszközök.

Azonban a serpenyő másik oldalát, azaz, hogy mit hozott a projekt, azt nem mindig ilyen könnyű “megpakolni”. Sokszor a projekt direkt pénzügyi hasznának kimutatásához is bonyolultabb számítások kellenek. Extrém esetben külön adatos mini projekt kell egy pontos számításhoz :-). Nemegyszer tapasztaljuk azt is, hogy a folyamatos ROI nyomás feszültséget visz a projektbe, és blokkolhatja a kétirányú információ megosztást, tudástranszfert. 

A megtérülés kimutatását emellett torzíthatják belső érdekek, félelmek. Van, amikor egy sikeres adatos projekt azt váltja ki, hogy az érintett szakértőknek meg kell magyarázniuk, hogy eddig miért nem azon a hatékonyságon működtek a folyamatok, ami magával az adat alapú megközelítéssel elérhetővé vált. Ez olyan csapdahelyzet, amit mindenképpen el kell kerülni. 

Járulékos előnyök

Természetesen adatos projekt elindításánál és kiértékelésnél kiemelten fontos szempont a realizálható üzleti haszon, azonban azt tapasztaljuk, hogy sokszor a járulékos hasznok értéke eléri vagy meg is haladhatja a direkt pénzügyi előnyöket. Az alábbiakban megpróbáljuk csokorba szedni ezeket a pozitív hozadékokat.

ROI-n túl

  1. Adattudatosság növelése: egy analitikai vagy dashboard projekt után természetszerűleg  a projektben résztvevők “adatérzékenysége”, a mindennapi munkájuk során hamarabb nyúlnak analitikai eszköztárhoz.
  2. Összehozza a társterületek szakértőit: a projektek nagy része arról szól, hogy megértsük a folyamatainkat, igazoljuk vagy vessünk el eddigi vagy új hipotéziseket, ehhez általában több terület bevonása és érdemi kommunikáció szükséges.
  3. Tisztább képet kaphatunk az alaprendszerek adatainak elérhetőségéről, megbízhatóságáról: az operatív rendszerek nem azért épültek, hogy azokból riportokat, elemzéseket könnyű legyen csinálni, jó, ha ez tudatosul.
  4. A projektben résztvevő kollégák módszertanilag és technikailag fejlődnek: legyen szó egy dashboard eszköz megismeréséről vagy a prediktív módszertani folyamat megértéséről.
  5. Rákényszerít, hogy jobban formalizáljuk a kérdéseinket: a jó kérdésfeltevés mindig kulcs, de ezek lefordítása adat-nyelvre sokszor még összetettebb feladat.
  6. Garantáltan új dolgokat tudsz meg a hozzád tartozó üzleti terület vagy műszaki egység működéséről: ez gyakorlatilag elkerülhetetlen, csak nyitottság kell hozzá.
  7. Adatfeltárás “mellékhatásai”, adatismeret növekedése: elemszámok, értékkészletek, eloszlások – már az adatfeltárás is rengeteg információt szállít.
  8. A “három közül egy” urban legend megtalálása: a tapasztalat azt mutatja, hogy rendszerint makacsul rögzült vélemények közül néhány hamar megdől, mert nem igaz vagy már elavult.

Büszkék vagyunk arra, hogy a projektjeink túlnyomó része az ügyfeleink számára kiemelt pénzügyi haszonnal járnak, de szeretnénk, hogy a fent említett “mellékhatásokat” is egyre többen értékeljék. Egyáltalán nem tartjuk a valóságtól való elrugaszkodásnak azt sem, ha egy kezdeményezés éppen a járulékos célok elérése érdekében indul.

Szerzők:
Biró Szabolcs (Head of Advanced Analytics)
Zimmer Márton (Managing Partner)

About Biró Szabolcs

Szoftverfejlesztő és szociológus vagyok. Ez a két terület távolinak tűnik egymástól, de egy ponton biztosan találkoznak, ez pedig az adatelemzés. Az egyetem óta eltelt több mint 10 évet az adatok világában töltöttem, főleg fejlett analitikai feladatokon (leánykori nevén adatbányászat). Jelenleg a Hiflylabsnél a kb. 10 fős fejlett analitikai csapatot vezetem. Azon dolgozunk legalább 6 különböző szektorban, hogy a vállalatok adataiból a lehető legtöbb értéket hozzuk ki, legyen az egy egyszeri feltáró elemzés vagy egy összetett prediktív analitikai motor. Menedzsment feladatok mellett projekt menedzserként vagy vezető tanácsadóként veszek részt a munkában.

Vélemény, hozzászólás?

Az email címet nem tesszük közzé. A kötelező mezőket * karakterrel jelöljük.