Η αξιοποίηση και η ανάλυση των δεδομένων αποτελεί πλέον θεμελιώδη πυλώνα της σύγχρονης επιχειρηματικής λειτουργίας. Οι οργανισμοί που δομούν, επεξεργάζονται και αναλύουν αποτελεσματικά τα δεδομένα τους αποκτούν μια σαφή εικόνα των τάσεων, των προτιμήσεων και των λειτουργικών τους αναγκών. Σε αυτό το πλαίσιο, η επιχειρηματική αναλυτική (business analytics) και η τεχνητή νοημοσύνη λειτουργούν δημιουργώντας ένα οικοσύστημα λήψης αποφάσεων που ενισχύει τη στρατηγική και την ανταγωνιστικότητα. Τα διαθέσιμα στοιχεία από επίσημους οργανισμούς αποτυπώνουν μια αγορά που βρίσκεται σε φάση συστηματικής ωρίμανσης.

Σύμφωνα με τη Eurostat (2024), 12% των ελληνικών επιχειρήσεων με πάνω από δέκα εργαζομένους αξιοποιούν τα Big Data Analytics, ποσοστό αντίστοιχο με πολλές ευρωπαϊκές αγορές και ενδεικτικό της σταθερής προόδου που σημειώνεται. Παράλληλα, στον ευρωπαϊκό δείκτη ψηφιακής οικονομίας και κοινωνίας (DESI), καταγράφεται ότι 18% των επιχειρήσεων στη χώρα χρησιμοποιούν προηγμένες μορφές αναλυτικής επεξεργασίας, γεγονός που δείχνει ότι οι βάσεις για πιο ολοκληρωμένα συστήματα λήψης αποφάσεων έχουν ήδη τοποθετηθεί. Η εικόνα συμπληρώνεται από τα στοιχεία του OECD Digital Economy Outlook, σύμφωνα με τα οποία οι μεγάλες εταιρείες διεθνώς αξιοποιούν σε ποσοστό άνω του 60% τα analytics στις καθημερινές τους λειτουργίες.

Οι μικρομεσαίες επιχειρήσεις κινούνται με πιο σταδιακό ρυθμό, αλλά το ενδιαφέρον τους αυξάνεται διαρκώς, καθώς αναγνωρίζουν ότι τα δεδομένα μπορούν να λειτουργήσουν ως μοχλός ανάπτυξης και βελτίωσης υπηρεσιών. Η ελληνική αγορά, με έντονη παρουσία μικρομεσαίων οργανισμών, παρουσιάζει σημαντικό περιθώριο ενίσχυσης σε αυτό το επίπεδο, γεγονός που δημιουργεί ευκαιρίες για νέα εργαλεία, λύσεις και συνεργασίες.

Ο ρόλος των Business Analytics γίνεται εμφανής σε πολλά σημεία της επιχειρησιακής λειτουργίας. Στη διαχείριση σχέσεων με τους πελάτες, οι επιχειρήσεις αξιοποιούν τεχνικές κατάτμησης (segmentation) και ανάλυσης συμπεριφοράς, ώστε να προσφέρουν πιο σχετικές και ουσιαστικές υπηρεσίες. Στη λειτουργική τους αποτελεσματικότητα, η ανάλυση δεδομένων βοηθά στον εντοπισμό σημείων όπου απαιτούνται βελτιώσεις, επιτρέποντας πιο στοχευμένες παρεμβάσεις. Στη χρηματοοικονομική διοίκηση, τα analytics υποστηρίζουν την πρόβλεψη ρευστότητας, αποδοτικότητας και τη διαχείριση κινδύνου με μεγαλύτερη ακρίβεια. Όλα αυτά συνθέτουν έναν νέο τρόπο λειτουργίας, όπου τα δεδομένα αποτελούν καθημερινό εργαλείο και όχι εξαίρεση. Η τεχνητή νοημοσύνη (ΤΝ), από την πλευρά της, λειτουργεί ως φυσική εξέλιξη των business analytics.

Τα μοντέλα μηχανικής μάθησης μπορούν να αξιοποιήσουν τα υπάρχοντα δεδομένα για να προσφέρουν πρόβλεψη, αυτοματοποίηση, βελτίωση διαδικασιών και πιο ακριβή επιχειρησιακά insights. Με βάση τις διάφορες τεχνικές, οι αναλυτές βιομηχανικού σχεδιασμού αναπτύσσουν λύσεις ΤΝ, οι οποίες μπορούν να ταξινομηθούν σε διαφορετικά πεδία εφαρμογής. (1) Ανάλυση και επεξεργασία δεδομένων για την πραγματοποίηση προβλέψεων στη διαχείριση δικτύων ενέργειας ή νερού. (2) Σχεδιασμός με υπολογιστή για την ανάπτυξη αυτόνομης οδήγησης ή αναγνώρισης προσώπου. (3) Αυτόματη επεξεργασία κειμένου, όπως το Google Home ή Alexa.

Σύμφωνα με τη Eurostat, 8,9% των ελληνικών επιχειρήσεων έχουν ήδη εντάξει τεχνολογίες ΤΝ στις λειτουργίες τους με το ποσοστό να αυξάνεται σταθερά, καθώς τα εργαλεία γίνονται πιο προσιτά και πιο εύχρηστα. Η υιοθέτηση αυτή δεν αντικαθιστά τις ανθρώπινες ικανότητες αλλά τις ενισχύει, καθώς παρέχει πιο αξιόπιστα και επεξεργασμένα δεδομένα για καθημερινές και στρατηγικές αποφάσεις. Σημαντικό στοιχείο στην πορεία αυτή είναι η σταδιακή δημιουργία κουλτούρας δεδομένων. Η μετάβαση σ’ ένα μοντέλο, όπου οι αποφάσεις στηρίζονται σε μετρήσιμες πληροφορίες, απαιτεί οργανωτικά βήματα.

Χρειάζονται καθαρά δεδομένα, ασφαλείς διαδικασίες, σωστή διακυβέρνηση και εκπαίδευση των στελεχών. Πολλοί οργανισμοί ήδη επενδύουν σε τέτοιες πρακτικές, δημιουργώντας δομές που επιτρέπουν την αξιοποίηση των analytics όχι ως μεμονωμένο εργαλείο, αλλά ως μέρος μιας συνολικής καθημερινής λειτουργίας. Οι ευκαιρίες που ανοίγονται είναι πολλαπλές. Κλάδοι όπως ο τουρισμός, η λιανική, τα logistics, η ενέργεια, η τραπεζική και οι αερομεταφορές έχουν τεράστιο όγκο δεδομένων που μπορούν να στηρίξουν analytics υψηλού επιπέδου.

Η Ελλάδα, με τη δυναμική της σε αυτούς τους τομείς, βρίσκεται σε προνομιακή θέση για να αξιοποιήσει λύσεις που θα ενισχύσουν την ανταγωνιστικότητα της, τόσο σε εθνικό όσο και σε διεθνές επίπεδο. Η αύξηση της υιοθέτησης θα προκύψει σταδιακά, καθώς οι επιχειρήσεις βλέπουν ότι τα δεδομένα δεν είναι τεχνική λεπτομέρεια αλλά στρατηγικός πόρος. Την ίδια ώρα, η συζήτηση για την υπεύθυνη χρήση τεχνητής νοημοσύνης και δεδομένων συνοδεύει αυτή την πορεία.

Η προστασία προσωπικών δεδομένων, η διαφάνεια και η ανθρώπινη εποπτεία αποτελούν βασικές προϋποθέσεις στην εφαρμογή τέτοιων εργαλείων. Οι οργανισμοί που ενσωματώνουν πρακτικές ethics-by-design, δηλαδή υπευθυνότητα από τον σχεδιασμό, προβάλλουν ως οι πιο ισχυροί υποψήφιοι για μακροχρόνια και βιώσιμη ανάπτυξη.

Συνολικά, η ελληνική αγορά κινείται σταθερά προς ένα περιβάλλον όπου τα business analytics και η τεχνητή νοημοσύνη θα αποτελούν αναπόσπαστο μέρος της επιχειρηματικής λειτουργίας. Τα επίσημα δεδομένα δείχνουν ότι το οικοσύστημα αναπτύσσεται με θετικό ρυθμό, ενώ το ενδιαφέρον για επενδύσεις στην αναλυτική επεξεργασία και στα εργαλεία ΤΝ αυξάνεται. Για τις επιχειρήσεις, η αξιοποίηση των δυνατοτήτων αυτών σημαίνει καλύτερη κατανόηση της αγοράς, ταχύτερη προσαρμογή στις ανάγκες των πελατών και πιο αποτελεσματική λειτουργία.

Με σταθερές βάσεις και στρατηγική στόχευση, η μετάβαση στη νέα εποχή των δεδομένων μπορεί να αποτελέσει σημαντικό πλεονέκτημα για το επιχειρηματικό περιβάλλον της χώρας (βλ. Κ. Ζοπουνίδης, Δ. Ζοπουνίδης, Α. Κωστής, Τεχνητή Νοημοσύνη και εφαρμογές στο Μάνατζμεντ, Εκδόσεις Μπαρμπουνάκης, 2025).

*Ο Κωνσταντίνος Ζοπουνίδης είναι καθηγητής στο Πολυτεχνείο Κρήτης

**Ο Δημήτρης Ζοπουνίδης είναι υποψήφιος δρ στο Πολυτεχνείο Κρήτης και Founder, Crete Aviation Observatory and aviationlife.gr