Łączenie KPI i Big Data

Związek między KPI a Big Data może nie być tak oczywisty. Warto jednak wiedzieć, czym jest KPI i co się z nim wiąże. Wiele osób, które są słuchaczami na spotkaniach zarządu, sesjach strategicznych lub przeglądach wyników firmy, prawdopodobnie wielokrotnie słyszało termin KPI używany podczas spotkania. Większość wiedziałaby również, co oznacza ten skrót. W tym artykule zbadamy związek między KPI a Big Data, jego wpływ oraz sposoby mierzenia wydajności.

Czym dokładnie są KPI?

KPI (Kluczowe Wskaźniki Efektywności) to kluczowe wskaźniki wydajności, które mają umożliwić firmom, przedsiębiorstwom, projektom i osobom prywatnym mierzenie ich wyników w stosunku do celów strategicznych. Krótko mówiąc, KPI pokazują, czy organizacja zmierza we właściwym kierunku, czy też nie. KPI pomagają również zredukować złożoność wyników biznesowych do niewielkiej liczby wskaźników, które dostarczają informacji potrzebnych do podejmowania decyzji i poprawy wydajności.

Łączenie KPI i Big Data

Ciągle wzrastająca globalna datafikacja zmieniła wszystko, co możemy mierzyć. Przez datafikację rozumiemy proces ciągłego zbierania ogromnych ilości danych każdego dnia i w momencie, gdy surfujemy online, płacimy kartą, używamy Asystenta Google lub przesyłamy nowe zdjęcie na Instagram. Przez to wszystko generujemy dane.

Wraz z wykładniczym wzrostem ilości danych, firmy mają więcej opcji pomiarowych niż kiedykolwiek wcześniej. Oznacza to, że przedsiębiorstwa dysponują większą ilością danych w czasie rzeczywistym. Co z kolei przekłada się na dodatkowe możliwości analizy i raportowania tych danych. W rezultacie istnieje wiele nowych typów wskaźników do śledzenia wydajności.

Wpływ Big Data na formę KPI

Obecnie, zamiast stosować tradycyjną ankietę do monitorowania aktywności pracowników, możemy używać narzędzi, które mierzą rzeczywiste zachowanie zespołu. Chociaż badania są przydatne i stanowią punkt wyjścia lub służą do celów porównawczych, mają swoje niedoskonałości. Respondenci często pomijają prawdę w ankiecie z obawy przed przekazaniem firmie prawdy. Dlatego Big Data umożliwia śledzenie rzeczywistych zachowań.

Ważne jest to, że KPI stają się coraz bardziej zakorzenione w czasie rzeczywistym. Zamiast mierzyć przeszłe wyniki, na przykład z ostatniego miesiąca, Big Data koncentruje się na tym, co można śledzić teraz, co dzieje się aktualnie w czasie rzeczywistym, dzięki czemu można dokładniej przewidywać przyszłe wyniki.

Nowe sposoby mierzenia wydajności

Oto kilka sposobów, w jakie firmy wykorzystują technologię Big Data do poprawy wydajności pomiarów.

• Fizyczne śledzenie zachowań użytkowników. Na przykład nawigowanie po centrum handlowym lub sposób, w jaki pracownicy wchodzą w interakcje z miejscem pracy. Umieszczając czujniki w coraz większej liczbie miejsc, takich jak pojazdy czy nawet inteligentne krzesła, możemy zbierać dane dotyczące niemal każdego aspektu ludzkiego zachowania.
• Śledzenie zachowań online. Może to obejmować śledzenie sposobu, w jaki klienci poruszają się po witrynie, lub tego, co ludzie czytają, oglądają i udostępniają.
• Social listening, czyli monitoring mediów społecznościowych. Odbywa się to w celu lepszego zrozumienia i mierzenia interakcji z marką, liczby wzmianek o marce lub odczuć klientów na temat produktu lub usługi.
• Zbieranie danych z rozmów. Podobnie jak w przypadku social listening, polega na zbieraniu odpowiednich danych z rozmów, a także za pośrednictwem poczty elektronicznej lub komunikatorów, połączeń telefonicznych.
• Badanie satysfakcji klienta. Narzędzia te służą do zbierania informacji zwrotnych w czasie rzeczywistym na temat zadowolenia klientów z usługi lub środowiska. Takie informacje pozwalają firmom poprawić świadczenie usług.

A co z wadami?

Jest oczywiste, że w przypadku każdego rodzaju danych dotyczących ludzi należy brać pod uwagę kwestie prywatności i etyki. Dlatego ważne jest, aby zbierać tylko najważniejsze dane, które są potrzebne do prowadzenia działalności, a nie gromadzić dużej ilości drobnych danych dla działu biznesowego. Ważne jest również, aby być bezpośrednim w stosunku do klientów i pracowników w kwestii celu, dla którego zbieramy dane, oraz korzyści z tego płynących.

Jednak pomijając potencjalne pułapki związane z prywatnością, największą wadą Big Data zawartych w KPI może być przeładowanie informacjami. Jeszcze nie tak dawno wyzwaniem było znalezienie właściwych danych; obecnie największym wyzwaniem jest skondensowanie pozornie nieograniczonych opcji.

Świat oparty na Big Data

Zaczynanie zbierania masy danych, których nie potrzebujesz, nigdy nie jest dobrym pomysłem. Zdolność Big Data do zmieniania KPI na lepsze nie polega na zbieraniu imponujących ilości danych ani ich obcinaniu. Siła Big Data zależy od sposobu jej wykorzystania, co w przypadku KPI i zarządzania wydajnością oznacza gromadzenie informacji, aby pomóc pracownikom firmy w podejmowaniu lepszych decyzji i poprawie wydajności.

Dlatego najlepszym sposobem na pokonanie problemu, takiego jak przeładowanie informacjami, jest skupienie się na tym, co musisz wiedzieć. Skoncentruj się na wyzwaniach biznesowych i zidentyfikuj pytania, na które musisz odpowiedzieć, aby sprostać wyzwaniom i celom. Następnie, gdy już wiesz, na jakie pytania musisz odpowiedzieć, możesz zaprojektować najbardziej użyteczne KPI i zebrać najlepsze dane, które pomogą Ci na nie odpowiedzieć.