A digitalizáció és az adatvezérelt döntéshozatal korában a magyar kis- és középvállalkozások (KKV-k) jelentős lemaradást mutatnak az európai versenytársaikhoz képest.
Láng Balázs, a Blaze Data vezetője az „adatok értelmezésének metszetére” alapozva mutatja be, miért maradnak el a magyar vállalkozások, és milyen lépésekkel hozhatják be a lemaradást.
Az 53%-os hatékonysági szakadék: Miért ilyen nagy a különbség?
A magyar KKV-k jelenleg csak a környező országok hatékonyságának 47%-át érik el. Ez azt jelenti, hogy a környező országok kétszer olyan hatékonyan működnek. A hatékonyságot hátráltató tényezők közé tartozik:
- A digitalizáció hiánya: A munkafolyamatok nincsenek automatizálva.
- Adatvezérelt döntések elmaradása: Nem használják ki az adatokat a döntéshozatal támogatására.
- Folyamatok optimalizatlansága: Az erőforrások pazarlásra kerülnek.
Az „Adatok értelmezésének metszete”
Balázs szerint először is pozícionálnunk kell magunkat, ehhez pedig a vállalkozásoknak az adatokat és azok értelmezését kell vizsgálni. Az alábbi négy kategória írja le a vállalkozások helyzetét:
- Nincs adat, és nincs értelmezés: Ez a „vakon vezetés” állapota. A vállalkozás nem látja, hogy mi történik és nem tudja előre jelezni a következő lépéseket. Gyakran ad hoc módon oldják meg a problémákat, ami hatékonyságvesztéshez vezethez.
- Van adat, de nincs értelmezés: Az úgynevezett „déli bábok” állapota. Ilyenkor a vállalkozás azt hiszi, hogy helyes következtetéseket von le, de valójában az adatok értelmezésének hiányosságai hibákhoz vezetnek.
- Nincs adat, de van értelmezési képesség: A vállalkozás tudja, hogy milyen mutatók fontosak, de hiányoznak az adatok. Ez a szakasz lehet az első lépés a digitális transzformáció felé.
- Van adat, és azt jól értelmezik: Ez az idállis állapot. A vállalkozás adatokat gyűjt, elemzi és azok alapján döntéseket hoz, ami prediktív képességeket biztosít számára.
Megoldások a magyar KKV-k számára
Hogyan léphetnek a magyar KKV-k az „ideális állapotba”? Íme néhány stratégiai lépés:
- Adatgyűjtési rendszerek bevezetése: Az első lépés a megfelelő technológiák alkalmazása, például CRM rendszerek és adatgyűjtő platformok használata.
- Adatértékelési képességek fejlesztése: A vállalkozásoknak oktatásokat kell biztosítaniuk a munkatársak számára az adatelemzés alapjáról, vagy külső szakértő bevonásával kell biztosítaniuk az értelmezést.
- Digitalizációs folyamatok megtervezése: Automatizált rendszerek bevezetése a munkafolyamatok optimalizálása érdekében, amely csökkenti a manuális hibalehetőségeket és növeli a hatékonyságot.
- Adatvezérelt kultúra kialakítása: Az adatalapú gondolkodásmód beépítése a vállalati kultúrába, hogy a döntéshozatal az adatokra és ne az intuícióra alapozódjon.
Statisztikai adatok és források
A Digital Economy and Society Index (DESI) 2023-as jelentése szerint Magyarország a digitális érettség terén az EU-átlag alatt van. A magyar KKV-k csupán 12%-a használ fejlett adatelemzési eszközöket, míg az EU átlaga 26%.
Összefoglalás
A magyar KKV-k számára kulcsfontosságú, hogy felismerjék a digitalizáció és az adatvezérelt döntéshozatal jelentőségét. A „vak vezetés” állapotából eljutni a prediktív képességekig nemcsak a hatékonyságot növeli, hanem versenyelőnyt is biztosít a globális piacon. Az adatok megfelelő értelmezése a siker kulcsa – és most van itt az ideje, hogy cselekedjenek.
Ha segítségre van szükséged az adatelemzés terén, vedd fel velünk a kapcsolatot.