JAK DANE ZMIENIAJĄ BIZNES – NAJCZĘSTSZE BŁĘDY FIRM W ANALIZIE DANYCH

Excel to narzędzie, które zmieniło świat biura i stało się symbolem cyfrowej rewolucji końca XX wieku. Od lat 90. pomógł milionom firm porządkować dane, tworzyć raporty i planować budżety. Jednak dziś, w epoce sztucznej inteligencji i zautomatyzowanej analityki, wiele organizacji wciąż opiera swoje procesy na arkuszach kalkulacyjnych. Choć jest to rozwiązanie proste i powszechnie znane, dla rosnących przedsiębiorstw coraz częściej staje się pułapką. Dane rosną szybciej, niż potrafimy je przetwarzać, a błędy, które w Excelu można było przeoczyć, w złożonych strukturach biznesowych mogą kosztować setki tysięcy złotych.

Excel to świetne narzędzie, ale nie do wszystkiego. Dla wielu organizacji jest jak stare, wygodne narzędzie, którego nikt nie chce odłożyć, bo „zawsze działało”. Problem w tym, że w 2025 roku to już za mało, by utrzymać tempo rynku.

– przyznaje Tomasz Samagalski, Prezes Data Wizards.

Arkusz, który zatrzymał rozwój

Dlaczego firmy tak długo trzymają się rozwiązań, które przestały nadążać za rzeczywistością? Powód jest prosty – przyzwyczajenie. Excel jest wszędzie, a jego obsługę zna niemal każdy pracownik.
W efekcie wiele organizacji sięga po niego nawet w sytuacjach, w których nie jest już wystarczający. To naturalny odruch i pozornie niezawodny. Ale w miarę jak firma się rozwija, ilość danych rośnie, procesy się komplikują, a typowy arkusz kalkulacyjny zaczyna się dławić. Raporty przestają być aktualne, pojawiają się różne wersje tych samych plików, a praca analityków przypomina gaszenie pożarów.

W pewnym momencie pojawia się bariera, której nie da się przeskoczyć prostymi formułami. Zamiast pomagać, Excel zaczyna spowalniać. Gdy liczba danych rośnie, arkusz kalkulacyjny staje się wąskim gardłem organizacji. Wtedy potrzebne są narzędzia, które pozwalają analizować informacje szybciej i dokładniej.

Od Excela do analityki – pierwszy krok w stronę zmian

Przejście od ręcznego raportowania do analizy danych to dla firmy kluczowy moment. Wymaga przygotowania i świadomości, że wdrożenie technologii nie jest celem samym w sobie, lecz początkiem nowego sposobu działania.

To moment, w którym firma zaczyna naprawdę wykorzystywać potencjał informacji, które już posiada. Pracujemy z klientami, którzy mieli świetne dane, lecz mocno rozproszone. Dopiero po ich zintegrowaniu zobaczyli, jak dużo wiedzy mieli „pod ręką”.

– mówi Tomasz Samagalski.

Kluczowym etapem każdego projektu jest zrozumienie, po co firma potrzebuje systemu analitycznego. Nie chodzi o odtworzenie tego, co było w Excelu, lecz o stworzenie nowego, lepszego rozwiązania. Dopiero wtedy, gdy procesy zostaną uporządkowane, dane oczyszczone i ujednolicone, możliwe jest stworzenie środowiska, które pozwala na podejmowanie decyzji w oparciu o fakty, a nie przeczucia.

 

 

Dane, które mówią – rola Business Intelligence

Systemy Business Intelligence (BI) to dziś filar nowoczesnego zarządzania. Dzięki nim analiza danych przestaje być jednorazowym raportem przygotowywanym „na koniec miesiąca”, a staje się stałym, dynamicznym procesem, który towarzyszy wszystkim kluczowym decyzjom w firmie.

Narzędzia takie jak Qlik pozwalają łączyć dane z różnych źródeł – systemów ERP, CRM, sprzedaży, e-commerce czy produkcji – w jeden spójny, interaktywny ekosystem. W efekcie przedsiębiorstwo zyskuje pełny obraz swojego działania, a menedżerowie nie muszą już szukać informacji w dziesiątkach raportów – mają je wszystkie w jednym miejscu.

Takie podejście całkowicie zmienia sposób myślenia o zarządzaniu. Firmy, które wdrożyły systemy BI, zyskują możliwość obserwowania nie tylko „co się wydarzyło”, ale również dlaczego i co może się wydarzyć dalej. Dzięki automatycznemu odświeżaniu danych decyzje można podejmować w czasie rzeczywistym, a nie po fakcie. W praktyce oznacza to, że np. dział sprzedaży może szybciej reagować  na spadki popytu.

To również ogromne wsparcie w planowaniu strategicznym. Systemy BI umożliwiają analizę rentowności produktów, ocenę efektywności działań marketingowych czy prognozowanie przychodów. Dzięki funkcjom analityki predykcyjnej menedżerowie mogą sprawdzać różne scenariusze biznesowe – „co się stanie, jeśli…” – i wybierać najbardziej opłacalny kierunek. Coraz częściej tego typu rozwiązania wspierają też procesy HR czy produkcji, pozwalając przewidywać rotację pracowników, opóźnienia w łańcuchu dostaw czy nadchodzące wahania sezonowe.

Jednak wdrożenie Business Intelligence to nie tylko kwestia technologii. To przede wszystkim zmiana podejścia – przejście z wyłącznie raportowania do rozumienia danych. Aby system działał skutecznie, firma musi uporządkować swoje procesy, zdefiniować wspólne standardy i zadbać o spójność informacji. Dopiero wtedy dane stają się czymś więcej niż zbiorem liczb.

Mimo dostępności zaawansowanych narzędzi wiele firm wciąż nie wykorzystuje pełnego potencjału danych. Przyczyna leży nie w technologii, lecz w błędach organizacyjnych i sposobie myślenia o informacjach.

Najczęstsze błędy w pracy z danymi

Choć dziś większość firm deklaruje, że „pracuje z danymi”, w praktyce niewiele z nich robi to skutecznie. Najczęściej problemem nie jest brak informacji, lecz ich jakość, spójność i sposób wykorzystania. Z danych, które miały wspierać rozwój i ułatwiać decyzje, często powstaje chaos – każdy dział analizuje coś innego, a raporty zamiast porządkować, zaczynają się wzajemnie wykluczać.

Jednym z najczęstszych błędów jest brak standaryzacji i wspólnego języka danych. W jednej firmie definicja „aktywnego klienta” może oznaczać osobę, która dokonała zakupu w ciągu ostatnich trzech miesięcy, a w innej – w ciągu roku. Gdy te dane zostaną zestawione w jednym raporcie, prowadzi to do sprzecznych wniosków, które utrudniają podejmowanie decyzji. Zamiast zyskiwać wiedzę, firma traci pewność co do tego, które dane są właściwe.

Drugim poważnym problemem jest zaufanie do nieaktualnych informacji. W wielu przedsiębiorstwach raporty tworzone są raz w tygodniu lub miesiącu, a decyzje na ich podstawie podejmowane są z kilkudniowym opóźnieniem. W tak dynamicznym otoczeniu dane dezaktualizują się błyskawicznie, przez co zarządzający reagują zbyt późno.

Równie powszechnym zjawiskiem jest niska jakość danych wejściowych. W bazach pojawiają się błędy, duplikaty, literówki czy brakujące rekordy. Każdy z tych problemów może z pozoru wydawać się drobiazgiem, ale w skali całej organizacji prowadzi do przekłamań w analizach i błędnych wniosków.

Wiele organizacji wciąż nie posiada też rozwiniętej kultury pracy z danymi. Traktują je jak obowiązek raportowy, a nie narzędzie, które może wspierać codzienne decyzje. Często wynika to z braku automatyzacji – raporty tworzy się ręcznie, kopiując dane między plikami i systemami. Takie procesy są czasochłonne, mało efektywne i obarczone dużym ryzykiem błędu.

Problemem jest także brak integracji systemów. Dane funkcjonują w tzw. silosach – niezależnych bazach różnych działów. Sprzedaż, marketing, finanse czy logistyka korzystają z odrębnych narzędzi
i raportują w różnych formatach. W efekcie każda część organizacji ma inny obraz rzeczywistości, a zarząd zamiast jednego spójnego raportu otrzymuje kilka sprzecznych zestawień.

Coraz częściej pojawia się też błędne przekonanie, że sztuczna inteligencja rozwiąże wszystkie problemy związane z analizą danych. W rzeczywistości nawet najlepszy algorytm nie poradzi sobie z błędami czy brakami w bazach. AI może być ogromnym wsparciem w interpretacji i automatyzacji analiz, ale tylko wtedy, gdy pracuje na wiarygodnych danych i jasno określonych celach.

Z tego powodu warto położyć szczególny nacisk na uporządkowanie i weryfikację danych jeszcze przed etapem analizy. System Qlik Talend Cloud pozwala automatycznie sprawdzać jakość informacji, identyfikować braki i oceniać wiarygodność źródeł. Dzięki temu każdy użytkownik, niezależnie od działu, pracuje na tym samym, spójnym zestawie danych.

– mówi Tomasz Samagalski, Prezes Data Wizards.

W praktyce to właśnie jakość danych, a nie ich ilość, decyduje o sukcesie analityki. Firma, która potrafi zapanować nad swoimi danymi i im zaufać, podejmuje decyzje szybciej, z większą pewnością i mniejszym ryzykiem, a w świecie biznesu to często różnica między stagnacją a przewagą konkurencyjną.

Kultura organizacyjna oparta na danych

Transformacja technologiczna to tylko połowa sukcesu. Druga – znacznie trudniejsza – to zmiana sposobu myślenia. „Kultura pracy oparta na danych” oznacza, że decyzje zapadają w oparciu o wiarygodne informacje, a nie o intuicję, doświadczenie czy hierarchię. W praktyce dane stają się wspólnym językiem organizacji – łączą działy, zespoły i ludzi.

To jednak proces, który wymaga zaangażowania całej firmy. Potrzebne są szkolenia, transparentność
i gotowość do konfrontacji z faktami, które nie zawsze potwierdzają wcześniejsze założenia. Dla wielu organizacji to zmiana kulturowa, która wymaga czasu i konsekwencji. Ale jej efekty są wymierne – większa efektywność, lepsze planowanie i szybsze reagowanie na zmiany.

AI w praktyce – technologia, która przewiduje przyszłość

Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe przestały być futurystycznymi koncepcjami – stały się codziennością analityki biznesowej. Narzędzia takie jak Qlik Sense oferują funkcję AutoML, która umożliwia tworzenie modeli predykcyjnych bez potrzeby posiadania zaawansowanej wiedzy z zakresu data science. Użytkownicy mogą przewidywać wyniki sprzedaży, rotację klientów czy zapotrzebowanie na zasoby w sposób szybki i intuicyjny.

Jednocześnie największym zagrożeniem dla efektywnego wykorzystania AI pozostaje niewystarczająca jakość danych – błędy, braki i niespójności mogą prowadzić do fałszywych wniosków, niezależnie od zastosowanego modelu. Rozwiązaniem tego problemu jest Trust Score dostępny w ekosystemie Qlik Talend, który automatycznie ocenia wiarygodność i kompletność danych. Dzięki temu użytkownicy mogą szybko zweryfikować, czy dane, na których opierają decyzje lub modele predykcyjne, są rzeczywiście godne zaufania. W efekcie firmy nie tylko korzystają z mocy AI, ale robią to w sposób odpowiedzialny i oparty na solidnych fundamentach danych. Bez takiego podejścia, opartego na zaufanych danych i odpowiednim nadzorze, projekty AI nie przynoszą wymierne korzyści w mniej niż 5% przypadków wdrożeń

Zaufanie do danych – fundament skutecznego biznesu

W epoce, w której dane stały się jednym z najcenniejszych zasobów organizacji, zaufanie do nich jest kluczowe. Bez spójnych, rzetelnych i aktualnych danych żadna technologia – nawet najlepsze systemy BI czy modele AI – nie przyniosą prawdziwej wartości.

Zaufanie do danych trzeba zbudować . Robi się to poprzez kontrolę jakości, identyfikowalne źródła, właściwą integrację i przejrzystość. Wtedy dane przestają być tylko liczbami, a stają się narzędziem przewagi konkurencyjnej.

– zaznacza Tomasz Samagalski

Firmy, które to zrozumiały, nie tylko analizują dane, ale naprawdę z nich korzystają – podejmują decyzje szybciej, lepiej i z większym poczuciem bezpieczeństwa.

---