Já, komið þið sæl. Við erum hérna í fyrsta kafla í fyrsta efnisflokk sem er í raun og veru bara innleiðing að þessum áfanga.
Við ætlum að byrja á því að skoða gagnagreiningu aðeins og með því ætlum við að leggja grunninn, svona fyrir því sem að við eigum eftir að skoða á þessari önn.
Það sem að mig langar að byrja á því að fara í gegnum það eru þessi þrjú hugtök: viðskiptagreind, viðskiptagreining og gagnavísindi.
Allt eru þetta hugtök sem að tengjast innbyrðis. Viðskiptagreindin er svona kannski það sem við eigum eftir að hugsa mest um í þessum áfanga, enda heitir hann Viðskiptagreind, en viðskiptagreining er ekkert óskyld og gagnavísindi eru svo þau fræði sem að við notum mikið í bæði viðskiptagreind og viðskiptagreiningu.
Og við eigum nú eftir að koma aðeins inn á þetta.
Þetta skiptir máli vegna þess að flestallir stjórnendur eru farnir að átta sig á því að ef að þeir geta gert sér mat úr gögnunum
þá veldur það því að þeir verða samkeppnishæfari, taka betri ákvarðanir, reksturinn gengur betur, reksturinn verði skilvirkari,
þeir missa af færri tækifærum en þeir ellegar hefðu gert
og hver einasti þáttur, þar má segja,
gengur betur, upp að einhverju ákveðnu marki.
Ef að við vitum betur
hvernig við erum að gera hlutina þá höfum við líka það sem við þurfum til þess að átta okkur á því hvernig við getum gert hlutina betur.
Og það er mikið af því sem að við erum að fást við hér, það er að við erum að nota gögn úr rekstrinum,
annaðhvort úr til dæmis sölukerfi eða bókhaldskerfi eða mannauðskerfi eða tímaskráningarkerfi eða hvað sem það ætti að vera.
Og við erum að nýta þessi gögn til þess að sjá hvað við getum gert betur, hvar liggja vandamálin og hvar liggja tækifærin.
Umhverfið er töluvert breytt frá því það sem það hefur verið og þetta er að ryðja sér til rúms sem einn af hornsteinum reksturs fyrirtækja. Það er að segja nýting gagna til ákvörðunartöku.
Og það sem veldur því að þetta verði mögulegt í dag, samanborið við kannski fyrir tíu, tuttugu, þrjátíu árum síðan, þar sem að stjórnendur voru mun meira að styðjast við magatilfinninguna og, og einfaldlega bara reynsluna, þegar þau tóku ákvarðanir,
er meðal annars aukin afkastageta þess tækniumhverfis sem er í kringum okkur. Það er að segja vélbúnaður, hugbúnaður og netkerfi. Við getum gert miklu meira í dag en við gátum fyrir til dæmis tuttugu árum síðan, einfaldlega vegna þess að tækin eru orðin betri.
Við erum líka farin að geta unnið meira,
hvað eigum við að segja,
unnið meira
á ferðinni. Við erum farin að geta verið með fjarfundi,
við erum farin að geta notað hugbúnað eins og þjónustu eða software as a service.
Það er hugbúnaður sem við þurfum ekki að setja upp á okkar eigin vél til að nota heldur förum við bara á netið, skráum okkur inn og byrjum að nota nota hugbúnaðinn, svipað og Google Docs, til dæmis, sem að ég er viss um að þið þekkið flest.
Svo eru auðvitað bætt gagnavinnsla.
Það er verið að sækja gögn frá mörgum mismunandi stöðum í flestum nútímafyrirtækjum. Það er verið að sækja gögn úr bókhaldinu,
það er verið að sækja gögn úr sölukerfinu, það er verið að sækja gögn úr til dæmis kassakerfinu, eða einhverju öðru færslukerfi
og svo er verið að sameina þessi gögn eftir fræðum sem eru að verða sífellt fágaðri og fágaðri þannig að sameinuð afurð nýtist okkur betur í ákvörðunartöku.
Svo eru auðvitað framfarir í til dæmis vöruhúsum gagna og gagnagnótt. Þetta er eitthvað sem við eigum eftir að skoða upp að vissu marki hérna í þessum áfanga,
en það þýðir að við ráðum við miklu meira magn gagna en áður og það er ekki bara út af því að tæknin er að verða betri og vélbúnaðurinn heldur er líka fræðin að verða þroskaðri og hún er farin að leyfa okkur að tengja gögn saman og skipuleggja gögn á miklu, miklu skilvirkari hátt en áður.
Höldum áfram með hvað hefur valdið því að umhverfið er breytt. Skoðum til dæmis það að gagnagreining hefur ein og sér verið að sækja í sig veðrið og er að fá töluverðan sess í rekstri fyrirtækja
þannig að það er að verða meiri áhugi á gagnagreiningu sem veldur því að
það hafa fleiri áhuga á því að framleiða gagnagreiningarlausnir. Eftirspurnin er einfaldlega orðin meiri.
Það eru,
það er orðið betra aðgengi að sérfræðingum. Gagnagreining er líka orðið fag sem að aðilar eru farnir að sérhæfa sig í, í miklu meira mæli en áður.
Gagnavísindi, eitthvað sem við eigum eftir að skoða hérna aðeins á eftir, eru til dæmis,
til dæmis sá geiri innan upplýsingatækni sem að virðist ætla að fara að verða sá sem að, hvað eigum við að segja,
veldur, eða, eða felur í sér
mesta tekjuöflunarmöguleika. Það er gríðarleg eftirspurn eftir starfsfólki í gagnavísindum og, og launin auðvitað samkvæmt því, alla vega enn sem komið er. N
Nú þær mannlegu takmarkanir sem að fólk hefur þurft að glíma við hérna á árum áður eru mikið af hverfa, bæði í gegnum aukna sjálfvirknivæðingu og svo auðvitað bara út af því að vélbúnaður er að verða betri og hraðari og við þurfum ekki að vera að,
hvað eigum við að segja, að bíða eftir
því að, að mannfólk sitji og slái gögn inn og tölur og reikni eitthvað í höndunum heldur getum við gert þetta sjálfvirkt. Við getum búið til ferli sem klára þetta fyrir okkur frá A til B og gefa okkur þá afurð sem við þurfum á að halda. S
Samhliða því að gagnagreining er að fá stærri og stærri sess í rekstri fyrirtækja,
þá eru fyrirtæki líka að fara eða farin að vanda sig meira í þekkingarstjórnun og gagnastjórnun og eru farin að safna meiri gögnum en þau gerðu áður,
einfaldlega vegna þess að þau átta sig á orðið á verðmætum gagnanna.
Með því að safna þessum gögnum þá eru þau líka búin að koma sér í þá stöðu að þau geta farið að gera sér meiri mat úr þessum gögnum,
geta nýtt þetta til þess að skilja markaðinn betur, til að skilja viðskiptavinina sína betur, til að skilja sín eigin
viðskiptaferli betur.
Og svo er auðvitað betra aðgengi.
Við erum flest öll með þráðlaus tæki og stjórnendur fyrirtækja og ákvarðanatökuaðilar eru það líka.
Þeir geta notað þessi tæki til þess að sækja sér gögn þegar þau eru á ferðinni til þess að fá aðgang að hinum og þessum viðskiptakerfum fyrirtækisins þegar þau eru á ferðinni, í fríi jafnvel, ef eitthvað stórt kemur upp á,
þannig að það er töluverður munur á því hvernig umhverfið lítur út núna og það gerði fyrir til dæmis tíu, fimmtán, tuttugu árum síðan. Og við sjáum að þetta er að endurspeglast í því hvernig fyrirtæki eru rekin og hversu mikil áhersla er orðin á að vera með góð gögn
á réttum tíma og fyrir framan réttan aðila sem getur nýtt þau til þess að taka ákvarðanir.
Ef við skoðum þróun gagnagreiningar
og hafið í huga að viðskiptagreind er hluti af þessu sem við eigum eftir að fara að skoða svona
þarna upp úr, upp úr aldamótunum.
En í byrjun þá voru þetta tiltölulega stöðluð, eða svona, kerfi sem gáfu tiltölulega staðlaðar skýrslur.
Þetta voru færsluskrár, þetta var til dæmis færslu- eða sölulisti sem gat sagt þér hvað þú hafðir selt mikið í gær, síðasta mánuði, eða á síðasta ári.
Það eru þessi ákvarðanatökukerfi, decision support systems, sem að byrja þarna, og til dæmis einfölduð skýrslugerðarverkfæri,
og færa sig svo hægt og rólega yfir í það sem að við köllum ákvörðunartökukerfi.
Og þarna eru sem sagt það sem við köllum export systems, decision support systems, sem að eru kerfi sem að innihalda líkön sem eru búin til af ákveðnum sérfræðingum.
Og fyrstu staðirnir þar sem þessi kerfi voru notuð voru til dæmis heilbrigðisgeirinn. Þá var þetta notað við sjúkdómsgreiningar
Þar var búið til líkan fyrir sjúkdómsgreiningu á alla vega ákveðnum kvillum sem að fólu í sér að læknirinn eða sérfræðingurinn fór með sjúklingnum í gegnum ákveðið ferli.
Þar var til dæmis byrjað á því að taka blóðprufur og athuga ákveðin gildi og svo voru gerðar aðrar prufur og svo var sjúklingurinn spurður hvernig hann hafði upplifað hina og þessa hluti og það var sett inn í líkanið.
Læknirinn eða sérfræðingurinn kom svo með sitt mat og setti það inn í líkanið og út úr þessu öllu kom svo einhver, einhver sjúkdómsgreining eða líkur á einhverjum sjúkdómi.
Þessi ákvörðunartökukerfi, þau byggðu auðvitað á reynslu sérfræðinganna og voru þar af leiðandi mjög lítið sveigjanleg en vissulega gagnleg
í sjúkdómsgreiningu og jafnvel í bilanagreiningu á vélum og annað. En v
andamálin þurftu að vera þekkt og við gátum ekki fengið mikið meira út úr því en þ
að sem við höfðum búið til líkan fyrir.
Nú, svo færist þetta yfir í það sem er kallað svona enterprice information systems eða, eða svona,
svona fyrirtækjaupplýsingakerfi og þar erum við farin að að hugsa meira um það sem liggur undir. Við náttúrulega erum farin að safna gögnum í gegnum sölukerfi og, og tímaskráningarkerfi og bókhald og annað
og þar förum við að hugsa betur um það hvernig við höldum utan um þessi gögn.
Úr því verða til dæmis
það sem við köllum venslagrunnar eða venslagagnagrunnastjórnunarkerfi, relational database management systems.
Þetta er að verða til þarna upp úr nítján hundruð og áttatíu.
Þar erum við líka komin með
skýrslur sem eru orðnar miklu sveigjanlegri.
Þær eru farnar að að leyfa okkur að kalla þær fram eftir þörfum, það er það sem við meinum með on demand static reporting, það er þá
eftir þörf þegar við þurfum á því að halda, en þær segja okkur bara ákveðna sögu.
Það tók dæmigert töluvert langan tíma að forrita svona skýrslur, þannig að
hver og einn stjórnandi var nú svo sem ekkert í því ð
að búa til og skilgreina sínar eigin skýrslur, út af því að það gat tekið vikur og jafnvel mánuði
að búa til svona skýrslur.
Það er aðeins öðruvísi í dag eins og við eigum eftir að koma inn á. Svo erum við með ERP, enterprice resource planning kerfi, viðskiptaferlakerfi á íslensku, sem eru til dæmis að halda utan um sölur, bókhald,
laun, birgðaskráningu, og tengja þetta allt saman. Þannig að á þessum tíma, á þessum tímapunkti,
þar er áherslan töluvert mikið á því að, að passa vel upp á grunngögnin, tengja þau saman og svo að gefa stjórnendum einhverjar svona grunnupplýsingar sem þeir geta notað til þess að, til þess að sigla skútunni, ef má orða það þannig.
Upp úr nítján hundruð og níutíu, þar erum við komin svona í árdaga viðskiptagreindarinnar og það byrjar á vöruhúsum gagna. Og vöruhús gagna eru í raun og veru
tilraun til þess að búa til heildarskipulag fyrir öll gögn fyrirtækisins.
Áður fyrr þá var notuð,
þá voru notaðir venslagrunnar, relational database management systems,
en þeir voru þá ekkert endilega tengdir hvor öðrum þannig að það gat verið einn grunnur fyrir sölukerfið, einn grunnur fyrir bókhaldið og svo framvegis.
Með vöruhúsi gagna þá eru öll þessi gögn flutt á einn stað og þau sameinuð og úr þeim er búin til ein heildarmynd. Og þessi heildarmynd, hún er svo töluvert verðmæt fyrir stjórnendur.
Þegar gögnin eru tilbúin, þá eru
þau sem sagt sótt upp í það sem við köllum mælaborð eða skorkort og stundum kallað stafræn mælaborð líka,
eða dashboards eða digital dashboards, og þau ganga í raun og veru bara út á það að gefa okkur einhverja ákveðna lykilmælikvarða sem við viljum fylgja eftir, eins og til dæmis heildarsölur, heildarframlegð,
heildartímanýting eða eitthvað svoleiðis,
og leyfa okkur að sjá stöðuna á þeim með reglulegu tímabili. Á þessum tíma þá var jafnvel hægt að fá þetta niður í,
hvað eigum við að segja, niður í rauntíma,
eða allt að því rauntíma, og þá gátu stjórnendur notað þetta til þess að taka nokkuð upplýstar ákvarðanir.
Upp úr aldamótum
þá förum við svo að sjá að skýjalausnir fara að sækja í sig veðrið og hugbúnaður sem þjónusta, software as a service.
Skýjalausnirnar eru gríðarlega þægilegar að því leyti til að við þurfum ekki að setja allt upp hjá okkur og við þurfum ekki að eiga allan vélbúnaðinn sem að, sem að þær keyra á.
Við getum einfaldlega sótt skýjalausn í áskrift og við getum borgað mánaðarlegt gjald fyrir eitthvað sem hefði tekið okkur langan tíma og mikla fyrirhöfn að setja upp og viðhalda.
Þannig að með skýjalausnum, þá fáum við aðgang að gríðarlegri reiknigetu, gríðarlegu geymslurými, gríðarlegu öryggi og alveg gríðarlega miklum þægindum líka,
án þess í raun og veru að þurfa að hugsa um undirliggjandi tæknilega, tæknilegt skipulag. Og með þessu þá opnast dyr auðvitað fyrir fyrirtæki sem vilja kannski nýta sér flókin, tölfræðilíkön eins og til dæmis gervigreind og annað til þess að spá fyrir um
hvað, hverjar sölurnar verða á næsta ári,
hvernig ákveðnar markaðsherferðir ganga og hvaða viðskiptavinahópur er arðbærastur og gefur mesta framlegð,
og svo framvegis. Og með því að við fáum aðgang að þessum þróaðri vélbúnaði og hugbúnaði þá auðvitað opnast dyr fyrir bæði gagna- og textanámun.
Og við sjáum að það fer að ryðja sér til rúms inni í hefðbundnum rekstri og hefðbundnum greiningum
tiltölulega einfaldra fyrirtækja.
Viðskiptagreindin, hún verður svo til þarna upp úr, eða í framhaldi af þessu,
og það má eiginlega segja að hún sé eða byggi þá á ákvörðunartökukerfum.
Byrjum þetta aftur.
Viðskiptagreindin hún verður svo til í kjölfarið á þessu og það má í raun og veru segja að hún sé nokkurn veginn ákvörðunartökukerfi eða decision support system sem varð þarna upp úr nítján hundruð og sjötíu, ofan á vöruhúsi gagna eins og þau voru að taka á sig mynd í kringum nítján hundruð og níutíu.
En þessi viðskiptagreindarverkfæri eða lausnir sem við notum í dag eru vissulega mun mun fágaðr
og ferlin sem eru á bak við eru ekki eins stirð og þau voru í ákvarðanatökukerfunum þar sem einhver sérfræðingur þurfti að vera búinn að ákveða nákvæmlega í hvaða skref væri farið í og í hvaða röð
heldur eru á, eru, eru viðskiptagreindarkerfin í dag mun sveigjanlegri og leyfa notendum sjálfum, það er að segja stjórnendum og ákvörðunartökuaðilum, að hafa miklu meiri áhrif á það hvernig greiningar eru unnar og hvaða gögn eru notuð.
Nú, svo undanfarinn áratug eða svo, þá höfum við verið að sjá ýmislegt spennandi gerast eins og til dæmis gagnagnótt, eða big data analytics, og við eigum eftir að skoða það í kafla sjö, það er mjög spennandi.
Við eigum eftir að, að sjá hvernig við getum notað gagnagnótt til þess að vinna með mjög mikið magn gagna sem að eru á mjög ólíku sniði.
Áður fyrr þá voru allir að keppast við að reyna að koma öllum gögnum á sama snið þannig að það væri hægt að tengja þau. Með gagnagnótt þá þurfum við ekki að gera það.
Með gagnagnóttinni þá leyfum við okkur að, að vinna með gögnin þó svo að hluti komi frá tölvupósti, hluti frá, frá Twitter, annar hluti af, úr einhverjum myndböndum og svo framvegis,
og við tengjum þetta allt saman og við vinnum greiningar úr gögnunum þó svo að þau séu á gjörsamlega ólíku formi. N
Nú svo auðvitað sjáum við líka lausnir breytast frá því að vinna mikið ofan á diskum sem eru tiltölulega hægvirkir yfir í það að vinna með gögn í vinnsluminni sem eru tiltölulega hraðvirk
eða alla vega um það bil þúsund sinnum hraðvirkara en diskurinn.
Það auðvitað opnar aðrar dyr þar sem að við erum komin með margfalda vinnslugetu á við áður og við getum leyft okkur að vinna með margfalt flóknari vandamál en áður og þar af leiðandi svara, svara töluvert áhugaverðari spurningum.
Svo verða til alls konar greiningar. Það er þá XXX
analytics eitthvað, eins og til dæmis social network analytics eða samfélagsnetsgreining.
Við erum með samfélagsmiðlagreiningu, við erum með íþróttagreiningu eins og, til dæmis, við eigum eftir að skoða seinna í þessum kafla.
Þannig að með því að greiningarumhverfin verða fágaðri þá opnast dyr til þess að vinna hinar og þessar greiningar sem að nýtast okkur bæði í rekstri fyrirtækja og í raun og veru bara í ákvörðunartöku almennt.
Og svo er auðvitað spennandi að sjá svona hvernig þessi áratugur verður gerður upp, út af því að þróunin heldur auðvitað áfram,
og hún verður bara hraðari ef eitthvað er.
Og það sem við erum að kljást við í dag er auðvitað alveg gríðarlega spennandi, sérstaklega með allri þessari auknu sjálfvirknivæðingu.
En það er efni annars fyrirlesturs.