Siedem na dziesięć firm nie umie prognozować. Dane są, problem leży gdzie indziej

Osiemdziesiąt pięć procent firm uważa, że kluczowe jest zwiększenie zdolności do adaptacji. Siedem procent faktycznie robi w tym obszarze znaczące postępy. Ta rozpiętość mówi więcej o kondycji zarządzania danymi w polskich i globalnych organizacjach niż niejedna analiza konsultingowa.

Dane pochodzą z globalnego badania, na które powołuje się Linux Polska — firma specjalizująca się między innymi w rozwiązaniach z obszaru inżynierii danych. Warto to odnotować: źródłem jest zainteresowany dostawca, co nie czyni wniosków błędnymi, ale powinno skłaniać do czytania z lekką rezerwą.

Prognozowanie działa — tylko nieliczni z niego korzystają

Analityka predykcyjna to w uproszczeniu odpowiedź na pytanie: co prawdopodobnie stanie się jutro, jeśli wiemy, co działo się wczoraj i dzieje się dziś. Modele żywią się danymi historycznymi i bieżącymi, a na wyjściu produkują prognozy sprzedaży, zachowań klientów, ryzyk operacyjnych.

Korzysta z tego aktualnie około 22 procent organizacji na świecie. Kolejne 62 procent planuje wdrożenia w najbliższej przyszłości. Lukę między planowaniem a działaniem widać gołym okiem.

Ci, którzy już wdrożyli, raportują konkretne korzyści: 29 procent wskazuje na większą dokładność prognoz, co piąta firma — na lepsze podstawy do podejmowania decyzji, taki sam odsetek — na skrócenie czasu tworzenia analiz. Trzynaście procent zanotowało też niższe koszty całego procesu.

Gdzie tkwi problem: dane, a nie narzędzia

Sześćdziesiąt siedem procent liderów technologicznych przyznaje, że nieskuteczne prognozowanie ogranicza ich zdolność do reagowania na zmiany rynkowe. Ale diagnoza „słabe prognozy” to tylko objaw. Przyczyna leży głębiej — w jakości danych i sposobie zarządzania ich bazami.

Tomasz Dziedzic, CTO Linux Polska, opisuje przypadek firmy obsługującej wierzytelności. Organizacja pobierała dane z systemów bankowych, platform do zarządzania należnościami, contact center i narzędzi online do odzyskiwania długów. Każde źródło działało osobno. Dane były niespójne, niekompletne, często nieaktualne. Raportowanie kulało, prognozy były niemożliwe. Dopiero budowa hurtowni danych, która scaliła informacje ze wszystkich źródeł, odwróciła sytuację — firma zaczęła przewidywać opóźnienia w spłatach i wcześniej wykrywać ryzyko.

Ten przykład jest reprezentatywny. Rozproszenie danych to nie problem techniczny z pogranicza IT — to problem architektoniczny dotyczący całej organizacji. Gdy sprzedaż trzyma swoje dane w jednym systemie, finanse w drugim, a obsługa klienta w trzecim, żaden algorytm nie zbuduje sensownego modelu predykcyjnego z fragmentów.

Bariery wdrożeniowe: różne u różnych

Firmy, które jeszcze nie wdrożyły analityki predykcyjnej, zatrzymują się głównie na kosztach (28 procent wskazań) i braku jasnej wartości dodanej dla biznesu (20 procent). To klasyczna para: ile to kosztuje i po co nam to.

Organizacje, które już korzystają z takich narzędzi, mówią o czymś innym. Dla nich główną bolączką są problemy z integracją systemów oraz brak odpowiednich kompetencji w zespole — po 25 procent wskazań. Innymi słowy: wdrożyli, ale nie potrafią w pełni używać. Narzędzie działa, ludzie — niekoniecznie.

Robert Halaczek, Solutions Architect w Linux Polska, wskazuje na strategię wdrożeniową jako kluczową zmienną różnicującą firmy. Duże organizacje coraz częściej sięgają po rozwiązania projektowane na miarę — tak zwane rozwiązania suwerenne — zamiast kupować gotowe pakiety. Argument jest prosty: gotowe rozwiązanie jest szybsze i tańsze na starcie, ale trudniejsze do modyfikacji gdy wymagania biznesowe ewoluują. System zaprojektowany pod konkretną organizację, uwzględniający jej procesy i profil użytkowników — w tym analityków i pracowników operacyjnych bez zaplecza technicznego — skaluje się łatwiej.

Co mówią liczby o dojrzałości organizacyjnej

Badanie ujawnia jeszcze jedną zależność wartą uwagi. Wśród firm o najwyższej wydajności i dojrzałych praktykach operacyjnych co trzecia ma trudności z dostosowywaniem się do zmian technologicznych i rynkowych. Wśród pozostałych — dwie na trzy.

To nie jest różnica marginalna. Dojrzałość operacyjna zmniejsza podatność na turbulencje rynkowe o połowę. Co ją buduje? Między innymi właśnie spójność danych, zdolność do prognozowania i kultura podejmowania decyzji w oparciu o liczby, a nie o przeczucie.

Siedmiu na dziesięciu liderów technologicznych deklaruje, że główną strategią konkurencyjną na najbliższe trzy lata będzie szybkie dostosowywanie się do nowych potrzeb rynkowych. Dla co trzeciej firmy analityka predykcyjna jest już priorytetem na 2026 rok.

Co z tego wynika

Firmy mają dane. Problem w tym, że dane te siedzą w osobnych silosach, w różnych formatach, z różną jakością. Narzędzia do analiz predykcyjnych to nie magiczna nakładka, którą instaluje się na chaosie i czeka na prognozy. Wymagają fundamentu: zintegrowanej, spójnej bazy danych i kompetencji do jej obsługi.

Przepaść między 85 procentami firm, które widzą potrzebę adaptacji, a 7 procentami, które faktycznie robią postępy, nie jest luką technologiczną. Jest luką organizacyjną. I tej żaden algorytm sam nie zasypie.

Dane pochodzą z globalnego badania przywoływanego przez Linux Polska. Metodologia i pełna dokumentacja badania nie zostały podane w materiałach prasowych.