Atvirų duomenų galimybės šiuolaikiniame versle
Šiandien gyvename laikais, kai informacija tapo vienu svarbiausių konkurencinio pranašumo šaltinių. Daugelis įmonių investuoja didžiulius pinigus į duomenų analitikos sistemas, rinkos tyrimų užsakymus ar specializuotas duomenų bazes. Tačiau ne visi verslo vadovai žino, kad egzistuoja milžiniška nemokamų, viešai prieinamų duomenų bazė – atvirų duomenų portalai. Šie portalai gali tapti neįkainojamu įrankiu tiek pradedančiajam verslininkui, tiek ir įsitvirtinusiai įmonei.
Atvirieji duomenys – tai informacija, kurią valstybinės institucijos, savivaldybės, tarptautinės organizacijos ir kitos įstaigos skelbia viešai, kad bet kas galėtų ją naudoti savo tikslams. Lietuva, kaip ir daugelis Europos Sąjungos šalių, aktyviai plėtoja atvirų duomenų iniciatyvas. Tačiau problema ta, kad daugelis smulkaus ir vidutinio verslo atstovų apie šias galimybes arba nežino, arba nežino, kaip jas praktiškai pritaikyti savo veikloje.
Šis straipsnis skirtas būtent tiems, kurie nori išmokti efektyviai naudoti atvirų duomenų portalus verslo sprendimams priimti. Kalbėsime ne tik apie tai, kur rasti reikiamą informaciją, bet ir kaip ją interpretuoti, analizuoti bei pritaikyti konkrečiose situacijose.
Pagrindiniai atvirų duomenų portalai ir jų specifika
Pirmiausia reikia suprasti, kad atvirų duomenų portalai nėra vienodi. Kiekvienas jų turi savo specifiką, duomenų struktūrą ir orientaciją. Lietuvoje pagrindinis atvirų duomenų šaltinis yra data.gov.lt – nacionalinis atvirų duomenų portalas, kuriame galima rasti informaciją iš įvairių ministerijų, departamentų ir agentūrų. Čia rasite demografinius duomenis, ekonominę statistiką, transporto, švietimo, sveikatos apsaugos ir daugelio kitų sričių informaciją.
Europos lygmeniu veikia data.europa.eu portalas, kuris sujungia visų ES šalių atvirų duomenų šaltinius. Tai ypač naudinga, jei planuojate tarptautinę plėtrą ar norite palyginti Lietuvos situaciją su kitomis šalimis. Pavyzdžiui, jei ketinate eksportuoti produkciją į Vokietiją, galite išanalizuoti demografinius duomenis, vartotojų elgsenos tendencijas ar ekonominius rodiklius konkrečiuose regionuose.
Savivaldybės taip pat turi savo atvirų duomenų rinkinius. Vilniaus, Kauno, Klaipėdos ir kitų didžiųjų miestų portaluose galima rasti labai specifinę informaciją – nuo nekilnojamojo turto kainų iki viešojo transporto srautų, nuo verslo licencijų statistikos iki aplinkosauginių rodiklių. Ši informacija gali būti itin vertinga, jei jūsų verslas orientuotas į vietinę rinką.
Nereikėtų pamiršti ir specializuotų portalų. Statistikos departamentas (osp.stat.gov.lt) teikia gilesnę statistinę informaciją, o Registrų centras leidžia pasiekti duomenis apie nekilnojamąjį turtą, įmones ir kitus juridinius aspektus. Kiekvienas šių šaltinių turi savo privalumų, todėl verslo analizei dažnai reikia derinti informaciją iš kelių portalų.
Duomenų paieškos ir filtravimo metodika
Kai pirmą kartą atidarote atvirų duomenų portalą, galite pasijusti priblokšti informacijos gausos. Tūkstančiai duomenų rinkinių, įvairūs formatai, skirtingi atnaujinimo dažnumai – lengva pasimesti. Todėl labai svarbu turėti aiškią paiešką strategiją.
Pradėkite nuo konkretaus verslo klausimo ar problemos formulavimo. Pavyzdžiui, ne „noriu duomenų apie rinką”, o „noriu sužinoti, kiek 25-35 metų amžiaus gyventojų gyvena Vilniaus senamiestyje ir kokios jų pajamos”. Kuo konkretesnis klausimas, tuo lengviau rasti reikiamus duomenis.
Naudokite pažangiąją paiešką ir filtrus. Dauguma portalų leidžia filtruoti duomenis pagal kategoriją, formatą, publikavimo datą, organizaciją-šaltinį. Jei ieškote ekonominių rodiklių, iš karto pasirinkite atitinkamą kategoriją – taip sutaupysite daug laiko. Atkreipkite dėmesį į duomenų atnaujinimo dažnumą. Kai kurie rinkiniai atnaujinami kas mėnesį, kiti – tik kartą per metus. Jūsų verslo sprendimams gali būti kritiškai svarbu turėti šviežiausius duomenis.
Formatų klausimas taip pat nėra antraeilis. Duomenys gali būti pateikiami CSV, JSON, XML, Excel ar kitais formatais. Jei neturite programavimo įgūdžių, patogiausia bus dirbti su Excel ar CSV failais, kuriuos galima atidaryti įprastomis skaičiuoklių programomis. Tačiau jei planuojate automatizuoti duomenų gavimą ir analizę, API (programavimo sąsaja) gali būti daug efektyvesnis sprendimas.
Praktiniai verslo scenarijai ir jų realizacija
Teorija teorija, bet kaip visa tai atrodo praktikoje? Pažvelkime į kelis konkrečius scenarijus, su kuriais gali susidurti įvairių sričių verslininkai.
Scenarijus 1: Maitinimo įstaigos vietos parinkimas
Tarkime, planuojate atidaryti kavinę Kaune ir svarstote, kuriame rajone tai daryti. Atvirų duomenų portaluose galite rasti: gyventojų skaičių ir demografinę struktūrą pagal rajonus, vidutines pajamas, esamų maitinimo įstaigų skaičių ir išsidėstymą, pėsčiųjų ir transporto srautus, nekilnojamojo turto nuomos kainas komercinėms patalpoms. Sujungę šiuos duomenis, galite identifikuoti rajonus su dideliu jaunų, vidutines ar aukštas pajamas turinčių gyventojų skaičiumi, kur dar nėra didelio maitinimo įstaigų tankio, bet yra intensyvūs žmonių srautai.
Scenarijus 2: E-komercijos produktų asortimento optimizavimas
Jei prekiaujate internetu, atvirieji duomenys gali padėti suprasti sezoninę paklausą ir regioninius skirtumus. Pavyzdžiui, klimato duomenys gali padėti prognozuoti, kada prasidės aktyvus sodo prekių pirkimas. Demografiniai duomenys apie šeimų su vaikais skaičių padės planuoti vaikų prekių asortimentą. Ekonominiai rodikliai – suprasti, kuriuose regionuose verta siūlyti premium produktus, o kuriuose – ekonomiškesnius variantus.
Scenarijus 3: B2B paslaugų rinkos analizė
Jei teikiate paslaugas įmonėms, galite analizuoti verslo licencijų duomenis, naujų įmonių registracijos statistiką, įmonių finansinius rodiklius (iš Registrų centro duomenų). Tai padės identifikuoti sparčiausiai augančias pramonės šakas, regionus su didžiausiu naujų įmonių skaičiumi, potencialius klientus pagal jų dydį ir finansinę būklę.
Svarbu suprasti, kad vienas duomenų rinkinys retai duoda išsamų atsakymą. Tikroji vertė atsiranda derinant skirtingus duomenų šaltinius ir ieškant koreliacijų bei tendencijų.
Duomenų analizės įrankiai ir metodai
Surinkti duomenis – tai tik pusė darbo. Antra pusė – juos prasmingai išanalizuoti. Gera žinia ta, kad tam nebūtinai reikia brangių programų ar gilių programavimo žinių.
Microsoft Excel arba Google Sheets yra visiškai pakankamas įrankis daugumai verslo analizių. Šios programos leidžia kurti suvestines lenteles, skaičiuoti statistinius rodiklius, vizualizuoti duomenis grafikais ir diagramomis. Jei niekada nesate giliau dirbę su skaičiuoklėmis, verta investuoti kelias valandas į pagrindinių funkcijų išmokimą – tai atsipirks šimteriopai.
Pavyzdžiui, naudojant suvestines lenteles (pivot tables), galite greitai suskaičiuoti, kiek įmonių kiekvienoje pramonės šakoje veikia Vilniuje, kokios jų vidutinės pajamos, kaip tai keitėsi per pastaruosius metus. Sąlyginės formatavimo taisyklės padės akimirksniu identifikuoti išskirtinius rodiklius – pvz., rajonus su ypač aukštomis nuomos kainomis ar netikėtai mažu konkurentų skaičiumi.
Jei norite žengti žingsnį toliau, Power BI (Microsoft produktas su nemokama versija) ar Google Data Studio (visiškai nemokamas) leidžia kurti interaktyvius duomenų vizualizavimo skydelius. Galite sujungti kelis duomenų šaltinius, nustatyti automatinius atnaujinimus ir turėti visada aktualią verslo situacijos apžvalgą.
Tiems, kurie turi programavimo įgūdžių arba nori juos įgyti, Python su bibliotekoms kaip pandas, matplotlib ir seaborn atveria beveik neribotas duomenų analizės galimybes. Tačiau tai tikrai nėra būtinybė – dauguma verslo sprendimų gali būti priimti remiantis analize, atlikta paprastomis skaičiuoklėmis.
Duomenų kokybės vertinimas ir kritinis mąstymas
Ne visi atvirieji duomenys yra vienodai patikimi ir naudingi. Viena didžiausių klaidų, kurią daro pradedantieji, – aklai pasitikėti bet kokiais duomenimis, nes jie „oficialūs” ar „iš valstybinės institucijos”.
Visada patikrinkite duomenų šaltinį ir metodologiją. Kaip buvo renkami duomenys? Ar tai išsamus tyrimas, ar tik imties duomenys? Kokia buvo imtis? Kai kurie duomenų rinkiniai gali būti pagrįsti apklausomis su labai maža respondentų grupe, o tai reiškia didelę paklaidą.
Atnaujinimo dažnumas taip pat kritiškai svarbus. Jei priimate sprendimą dėl investicijos 2024 metais remdamiesi 2019 metų duomenimis, rizikuojate priimti neteisingą sprendimą. Per tą laiką galėjo įvykti reikšmingų pokyčių, ypač atsižvelgiant į pandemiją ir jos padarinius ekonomikai.
Atkreipkite dėmesį į duomenų pilnumą. Ar nėra trūkstamų reikšmių? Ar visos kategorijos užpildytos? Kartais duomenų rinkinyje gali būti daug „nežinoma” ar tuščių laukelių, o tai gali iškraipyti jūsų analizę.
Labai svarbu suprasti kontekstą. Pavyzdžiui, jei matote, kad tam tikrame rajone vidutinės pajamos labai aukštos, bet gyventojų skaičius mažas, tai gali reikšti, kad ten gyvena kelios labai turtingos šeimos, o ne kad visas rajonas turtingas. Arba jei matote staigų įmonių skaičiaus augimą tam tikroje pramonės šakoje, verta pasitikrinti, ar tai tikrai naujos įmonės, ar gal tik pasikeitė klasifikavimo metodika.
Duomenų derinimas su kitais informacijos šaltiniais
Atvirieji duomenys yra puikus pagrindas, bet jie neturėtų būti vienintelis jūsų sprendimų šaltinis. Protingiausia strategija – derinti juos su kitais informacijos šaltiniais.
Rinkos tyrimai ir pramonės ataskaitos gali suteikti gilesnių įžvalgų apie vartotojų elgseną, tendencijas ir prognozes. Nors už tokias ataskaitas dažnai reikia mokėti, jos gali būti vertingos papildant atvirų duomenų analizę. Daugelis pramonės asociacijų skelbia nemokamas apžvalgines ataskaitas, kurios gali būti naudingos.
Socialinių tinklų analizė gali atskleisti, ką žmonės iš tikrųjų mano apie tam tikrus produktus, paslaugas ar rajonus. Nors tai nėra statistiškai reprezentatyvūs duomenys, jie gali padėti suprasti nuotaikas ir tendencijas, kurių neatskleidžia oficiali statistika.
Konkurentų stebėjimas – kur jie atidaro naujas parduotuves, kokias kainas nustato, kokias akcijas vykdo – taip pat turėtų būti derinama su atvirų duomenų analize. Jei atvirieji duomenys rodo, kad tam tikras rajonas perspektyvus, bet jūsų pagrindiniai konkurentai ten neplečiasi, verta susimąstyti kodėl. Galbūt jie žino kažką, ko jūs nematote duomenyse.
Tiesioginis bendravimas su potencialiais klientais – apklausos, interviu, fokuso grupės – gali patvirtinti ar paneigti išvadas, padarytas remiantis duomenų analize. Duomenys gali parodyti, kad tam tikrame rajone gyvena daug jūsų tikslinės auditorijos atstovų, bet tik tiesioginis bendravimas atskleis, ar jie iš tikrųjų suinteresuoti jūsų produktu.
Dažniausios klaidos ir kaip jų išvengti
Per kelerius metus konsultuodamas įvairius verslus, pastebėjau pasikartojančias klaidas, kurias daro žmonės, bandydami naudoti atviruosius duomenis.
Klaida Nr. 1: Analizės paralyžius. Kai kurie verslininkai taip įsitraukia į duomenų analizę, kad niekada nepereina prie veiksmų. Jie vis ieško dar vieno duomenų rinkinio, dar vienos perspektyvos, dar vieno patvirtinimo. Atminkite, kad joks sprendimas niekada nebus pagrįstas 100% tikrumu. Tam tikru momentu turite priimti sprendimą su turima informacija.
Klaida Nr. 2: Patvirtinimo šališkumas. Tai tendencija ieškoti duomenų, kurie patvirtina jūsų jau turimas nuomones, ir ignoruoti tuos, kurie jas paneigia. Jei jau nusprendėte atidaryti kavinę tam tikrame rajone, lengva rasti duomenis, kurie tai palaiko, ir nepastebėti tų, kurie rodo problemas. Sąmoningai ieškokite duomenų, kurie galėtų paneigti jūsų hipotezes.
Klaida Nr. 3: Koreliaciją painioti su priežastingumu. Tai, kad du rodikliai kartu kinta, nereiškia, kad vienas sukelia kitą. Pavyzdžiui, galite pastebėti, kad rajonuose su daugiau kavinių yra aukštesnės nekilnojamojo turto kainos. Bet tai nereiškia, kad atidarius dar vieną kavinę, kainos pakils. Greičiau abu šie rodikliai yra susiję su trečiuoju veiksniu – rajonų prestižu ir populiarumu.
Klaida Nr. 4: Ignoruoti duomenų apribojimus. Kiekvienas duomenų rinkinys turi savo apribojimus. Demografiniai duomenys gali būti pagrįsti deklaruotomis gyvenamomis vietomis, o ne tuo, kur žmonės iš tikrųjų praleidžia daugiausia laiko. Verslo licencijų duomenys rodo registruotas įmones, bet ne tai, kurios iš jų aktyviai veikia.
Klaida Nr. 5: Pernelyg pasitikėti agregaciniais rodikliais. Vidutiniai skaičiai gali būti klaidingi. Vidutinės pajamos rajone gali būti aukštos, bet jei yra didelis skirtumas tarp turtingiausių ir neturtingiausių, vidutinis rodiklis neatskleidžia tikrosios situacijos. Visada žiūrėkite į pasiskirstymą, o ne tik į vidurkius.
Kai duomenys virsta veiksmais: integravimas į verslo procesus
Galiausiai pats svarbiausias klausimas – kaip visa ši analizė virsta konkrečiais verslo sprendimais ir veiksmais? Duomenų analizė neturėtų būti vienkartinis projektas prieš priimant didelį sprendimą. Ji turėtų tapti nuolatine jūsų verslo praktika.
Pradėkite nuo to, kad nustatykite reguliarų duomenų peržiūros ritmą. Galbūt kartą per ketvirtį peržiūrite pagrindinius rinkos rodiklius, konkurentų situaciją, demografines tendencijas. Tai padės laiku pastebėti pokyčius ir galimybes. Kai kurie verslai kuria automatizuotus skydelius, kurie kas savaitę ar kas mėnesį atnaujina pagrindinius rodiklius.
Dokumentuokite savo analizę ir sprendimus. Po metų ar dvejų bus labai naudinga pažvelgti atgal ir pamatyti, kokiais duomenimis rėmėtės, kokias išvadas padarėte ir kaip tai išėjo. Tai padės tobulinti jūsų analizės įgūdžius ir suprasti, kokie duomenys iš tikrųjų yra naudingi, o kokie – ne.
Įtraukite komandą. Jei turite darbuotojų, pasidalinkite su jais svarbiausiais duomenimis ir įžvalgomis. Pardavimų komanda gali turėti vertingų pastebėjimų, kurie patvirtina ar papildo jūsų duomenų analizę. Klientų aptarnavimo specialistai gali pastebėti tendencijas, kurių nematote skaičiuose.
Testuokite ir matuokite. Jei duomenų analizė rodo, kad tam tikra strategija turėtų veikti, pradėkite nuo nedidelio testo. Pavyzdžiui, jei duomenys rodo, kad tam tikrame rajone turėtų būti paklausa jūsų produktui, pirmiausia išbandykite su laikina prekybos vieta ar tiksline reklamos kampanija, o ne iš karto investuokite į nuolatinę parduotuvę.
Atvirų duomenų naudojimas versle nėra vienkartinis projektas ar magiškas sprendimas, kuris garantuos sėkmę. Tai įrankis, kuris, derinamas su patirtimi, intuicija ir kitais informacijos šaltiniais, gali žymiai padidinti tikimybę priimti teisingus sprendimus. Pradėkite nuo paprastų dalykų – raskite vieną ar du duomenų rinkinius, kurie yra aktualūs jūsų verslui, išmokite juos analizuoti ir pritaikyti praktikoje. Su laiku šis procesas taps natūralia jūsų verslo valdymo dalimi, o gebėjimas pamatyti tendencijas ir galimybes duomenyse taps vienu iš jūsų konkurencinių pranašumų.
Svarbu prisiminti, kad duomenys yra tik žaliava. Jūsų gebėjimas juos interpretuoti, derinti su kontekstu ir paversti veiksmais – štai kas iš tikrųjų sukuria vertę. Nebijokite eksperimentuoti, klysti ir mokytis. Kiekviena analizė, net jei ji nepasiteisino, suteikia vertingų pamokų ateičiai.