Többet kihozni a számokból
Az adatok egyre fontosabbá válnak az új termékek és szolgáltatások fejlesztése szempontjából. A középvállalkozások hatékonyabban tudnak termelni és személyre szabottabban tudnak megszólítani ügyfeleiket.
Moritz von Soden először nem hitt a szemének: az új, miniszenzorokkal felszerelt menetes orsóból, amelyet fejlesztőcsapata mutatott be, néhány percen belül adatok áradtak Bluetooth-on keresztül a mobiltelefonjára. Ezek az adatok az orsó terheléséről és rezgéseiről tájékoztatnak. „Ez olyan, mintha röntgenlátásunk lenne a menetbe” – örül a Bornemann Gewindetechnik cég vezetője a smart menetből áradó adatoknak: „Még azt is meg lehet állapítani, hogy milyen kenőanyagot használnak.”
A Bornemann ügyfelei, elsősorban emelőállványok vagy szállítóberendezések gyártói, mostantól a nap 24 órájában figyelemmel kísérhetik termékeik állapotát. Így a meghibásodások korán felismerhetők, a karbantartási intervallumok optimalizálhatók és a leállások elkerülhetők. A alsó-szászországi menetes alkatrészgyártó számára ez az innováció egy teljesen új üzleti területet nyit meg: „Az összes mért adat elemzésével olyan ismeretekre teszünk szert, amelyeket a jövőben a tengelyeink mellett ügyfeleinknek is kínálhatunk” – mondja von Soden. „Elképzelhető egy tanácsadási részleg felállítása.”
Egyre több kis- és középvállalkozás használ olyan technológiákat, mint a Business Intelligence (BI), a Big Data, az Analytics és a mesterséges intelligencia (AI) a termékek és szolgáltatások fejlesztése, valamint új üzleti területek megnyitása érdekében. Míg a BI elsősorban a múltbeli és aktuális adatok feldolgozására és megjelenítésére szolgál, az Analytics a jövőre irányul. Olyan technológiákkal, mint a data mining vagy a gépi tanulás, meg lehet határozni a jövőbeli eredmények valószínűségét. Ezáltal megalapozott előrejelzések készíthetők. „Előre lehet látni a fejleményeket, hogy a sikeres eredmény érdekében a szükséges változtatásokat időben el lehessen indítani” – magyarázza Christoph Oelrich, a Steerer személyzeti tanácsadó cég vezetője.
A mesterséges intelligencia a középvállalatok beszerzési, gyártási és logisztikai részlegeiben is megjelent. Míg korábban a nem szőtt textilgyártó berendezéseket a próba-hiba elv alapján manuálisan állították be, ma már adatokat gyűjtenek a gépek és a környezet állapotáról, optikailag mérik a nem szőtt textilek aktuális minőségét, és ezekkel az információkkal neurális hálózatokat tanítanak. Egy algoritmus szimulálja a beállítási paramétereket, és megmutatja, melyek azok, amelyekkel a kívánt minőség a legalacsonyabb költségekkel állítható elő. Egy másik üzemben egy kamerarendszer felismeri, ha a gépek nem szerelik össze helyesen a csavarokat és a tipliket. Ha nem, a személyzet másodpercek alatt riasztást kap. A termék minősége javul, a reklamációk száma csökken.
Egy másik példa: egy hesseni kozmetikai gyártó néhány hete részletesen rögzíti, hogy a potenciális vásárlói hogyan viselkednek a weboldalán és a közösségi hálózatokon, milyen információkra kattintanak a nők, milyen kérdéseket tesznek fel és milyen színeket preferálnak. „Az anonimizált, de személyre szabott adatok segítségével a vállalat pontos képet kaphat róluk, felismerheti viselkedésük okait, és valós időben ajánlhat nekik megfelelő termékeket és tartalmakat” – magyarázza Rupert Steffner, a Wunder.ai start-up alapítója és a kereskedelmi, távközlési és pénzügyi vállalatoknál a BI és AI szakértője. „Rendszerünkben igyekszünk a lehető legteljesebb mértékben leképezni az emberi agyban zajló érzelmi tényezőket és döntési folyamatokat is.”
Az üzleti elemzők, adatmérnökök és adatelemzők nagyon keresettek a munkaerőpiacon. Már az egyetemeken is toborozzák a leendő informatikusokat, fizikusokat és matematikusokat. „Egyes vállalatok együttműködnek az egyetemekkel, hogy minél korábban megszerezzék a legjobb tehetségeket” – mondja Oelrich fejvadász. A diplomásokat 60 000 euró vagy annál magasabb éves fizetéssel csábítják, doktori címmel pedig 70 000 euró felett is lehet keresni: „Egy öt év tapasztalattal rendelkező adatelemző átlagosan körülbelül 90 000 eurót keres.” A tendencia: emelkedő. „Sok nagy potenciállal rendelkező szakember számára azonban döntő fontosságú, hogy az üzleti modell izgalmas és jövőbe mutató legyen, és hogy a legújabb eszközökkel dolgozhassanak.”
A nagyvállalatok általában nyerik a tehetséges szakemberekért folyó versenyt, a kisvállalkozások pedig ritkán tudnak lépést tartani velük a fizetések és a karrierlehetőségek terén. „Ráadásul gyakran nincs olyan vezetőjük, aki gyakorlati tapasztalattal rendelkezik a digitális projektek megvalósításában” – panaszkodik Oelrich. Ezért sok középvállalkozás szükség esetén 800 és 1200 euró közötti napi díjazású szabadúszókat alkalmaz. Emellett olyan szoftvercégek szolgáltatásait is igénybe veszik, amelyek programokat és tanácsadást kínálnak mesterséges intelligencia, vizuális analitika, adattudomány vagy az internetes tárgyak területén – akár teljes, adathasználaton alapuló üzleti folyamatokhoz is.
A középvállalkozások növekvő érdeklődése
A világpiaci vezető a SAS. Az amerikai konszern németországi leányvállalata egyre növekvő érdeklődést tapasztal a középvállalkozások részéről olyan megoldások iránt, amelyek eddig főként a nagyvállalatok számára voltak fenntartva. „A koronavírus sok vállalkozás számára fájdalmasan nyilvánvalóvá tette a digitalizáció terén fennálló hiányosságokat” – mondja Annette Green, a SAS németországi, svájci és osztrák piacért felelős vezetője. Így sok döntéshozó nem ismeri pontosan a saját vállalatának gyengeségeit. Ennek oka gyakran a hiányos adatkezelés. A válság idején azok a vállalatok, amelyek nem rendelkeztek módszeres, koncepcionális, szervezeti és technikai eljárásokkal az adatok felhasználására, gyorsabban kerültek nehéz helyzetbe, mint azok a vállalatok, amelyek már korábban is támaszkodtak a big data, az analitika vagy a mesterséges intelligencia megoldásaira: „Ezek a vállalatok olyan rugalmassággal rendelkeznek, amely a jövőben is védelmet nyújt számukra váratlan események esetén, és lehetővé teszi számukra új termékek és szolgáltatások fejlesztését.”
Az analitika és a mesterséges intelligencia segítségével jobb ügyfélkapcsolatok és személyre szabott ajánlatok valósíthatók meg. „Ezek az ügyfelekről és az általuk eddig igénybe vett szolgáltatásokról rendelkezésre álló összes információn alapulnak, és még a személyes kapcsolatok korlátozott idején is bizalmat és elégedettséget teremtenek” – összegzi Green. Ez új bevételi modelleket nyit meg. „A használt technológiai megoldásoknak automatizáltnak, rugalmasnak és mindenekelőtt skálázhatónak kell lenniük.” Ez akkor is hasznos, ha új analitikai modelleket, például gépi tanulást alkalmaznak, „mert ez egy bizonyos ideig nagyobb számítási teljesítményt igényel, amelyet aztán szükség szerint lehet bővíteni vagy csökkenteni.”
Bornemann-Chef von Soden meg van győződve arról, hogy az intelligens menetek a jövőben cégének egyik legfontosabb termékévé válnak. Már most is gyűjt és elemzi az online marketinghez szükséges adatokat: „Sikerrel.”