In ultimii ani, din ce ce in mai multi clienti de-ai nostri, ne-au solicitat ca sa ii asistam la selectia si implementarea unui “ERP” si acesta este un bun semnal ca acele companii incep sa se maturizeze. Iar faptul ca au apelat la o firma de consultanta ca sa ii asiste este un indicator ca inteleg atat dificultatea demersului, cat si importanta lui. Mai ales daca luam in calcul ca la nivel mondial rata de succes in 
implementarea unui “ERP” se situeaza la cca 50%, demersul devine si mai usor de inteles.
Dar chiar daca reusesc sa treaca prin “furcile caudine” si fac o implementare corecta, aceasta nu inseamna ca investitia (care nu este neglijabila) si-a atins in totalitate scopul. Mai este o etapa foarte importanta, poate cea mai importanta, exploatarea datelor pe care ti le ofera un astfel de soft. In cei peste 25 de ani de activitate, dintre care multi ca si consultant in management, in care am avut posibilitatea sa cunosc firme de diferite marimi, din foarte multe industrii si structuri de actionariat de toate tipurile, foarte rar am intalnit cazuri in care datele de care dispunea compania sa fie utilizate la capacitatea maxima. Si asta este cu atat mai ciudat, cu cat la nivel mondial “big data” a devenit fenomenul de care se discuta cel mai mult. Acum cand intr-un an se produc date cat a produs omenirea in jumatate din existenta ei, cu atat mai mult este vital ca firmele sa stie sa stie sa le exploateze corect. In plus, nici o decizie importanta (optimizarea proceselor prin metoda “lean”, externalizarea unor servicii, diagnoza interna, stabilirea actiunilor de marketing, etc) nu se poate lua decat in urma unor analize foarte laborioase. Iar pentru a putea face aceste analize este important ca firma sa dispuna de foarte multe date si de foarte buna calitate. Si nu de foarte putine ori, atunci cand am facut diverse proiecte de consultanta pe diverse teme (analiza “inside-out”, dimensionarea proceselor, etc), care necesitau doar date primare, a trebuit sa facem si noi si clientii eforturi considerabile ca sa le putem obtine.
Si, totusi, cum este posibil ca dupa ce aloci bugete de sute de mii de euro pe un soft de tip “ERP” si pe cele de genul de tip “BI” sa nu ai macar datele de baza in regula?
Din experienta noastra, daca ar fi sa sintetizam cele mai importante dificultati cu care se confrunta companiile in gestionarea datelor si exploatarea lor la adevarata valoare, acestea ar fi:
- Organizarea bazelor de date
- Constientizarea scazuta a importantei bazelor de date de catre management
- Intretinerea permanenta ale bazelor de date
- Necolectarea tuturor datelor de care ar putea dispune firma
- Utilizarea intr-o mica masura a datelor de care firma dispune deja
- Lipsa unui business analist care sa transforme datele in informatii relevante
1. Organizarea bazelor de date
Primul pas in gestionarea corecta ale bazelor de date este definirea corecta ale Nomenclatoarelor si intretinerea sistematica a lor. In principiu, o companie are cateva nomenclatoare pe baza carora isi organizeaza bazele de date, cum ar fi Nomenclatorul de furnizori, Nomenclatorul de materii prime si materiale, Nomenclator de produse si servicii comercializate, Nomenclatorul de clienti, Nomenclatorul fortei de vanzari, etc. In aceste nomenclatoare se introduc datele de baza pentru fiecare dintre marimile care stau la originea oricaror analize. De modul cum vor fi clasificati furnizorii, materiile prime, clientii, etc va depinde in mod decisiv calitatea analizelor pe care le vom putea face in viitor. Nu ai cum sa stii ce produse servicii/produse se vand in fiecare judet daca clasificarea clientilor nu este facuta si dupa criterii geografice. Nu ai cum sa analizezi performanta categoriilor de produse daca portofoliu tau de articole nu este ierarhizat functie de destinatia lui. Sau cum ai putea sa dimensionezi forta de vanzari pe fiecare arie geografica daca nu poti face inventarul clientilor pe care trebuie sa-i deserveasca functie de domeniul de activitate, marimea lor, etc? Chiar si o simpla analiza a valorii achizitiilor de la furnizorii non-core nu se poate face daca acestia nu au facuta clasificarea si functie de destinatia lor (marfa, utilitati, servicii financiare, etc).
Atunci cand recomandam clientilor nostri ca fiecare dintre marimi (furnizori, clienti, articole, etc) sa fie clasificate dupa criterii multiple (intr-adevar, in unele cazuri nu sunt chiar putine), multi dintre ei se plang ca nu au timp sa introduca toate aceste date. Dar este mult mai eficient sa le introduci odata, atunci cand ai creat marimea in soft, decat sa stai de fiecare data sa completezi bazele de date atunci cand vrei sa faci o analiza. Sau, este mai eficient sa aloci un timp pentru clasificarea si intretinerea acestor nomenclatoare decat sa pierzi marja pentru ca nu poti sa faci o analiza corecta asupra politicii de preturi pe care o practici. Si exemplele pot continua.
Intr-un articol viitor voi prezenta, pe baza experientei in proiectele de consultanta desfasurate pana acum, si celelalte cinci motive care genereaza clientilor dificultati in gestionarea corecta a bazei de date.
