Трансформация аналитики для решения проблем: примите инновационные стратегии

Существуют способы сделать извлечение ценности из инсайтов проще. Годами бизнес чувствовал давление «цифрово трансформироваться», и это давление только усилилось в это беспрецедентное время, когда так много компаний остались без выбора, кроме как перенести свои операции в виртуальные среды. Новый коронавирус заставил многие бизнесы сменить фокус, пересмотреть существующие временные рамки и переоценить способ их работы. Компании, которые лучше всего выдержали этот кризис, — те, кто приоритизировал цифровизацию своего бизнеса; в частности, те, кто сделал инвестиции в аналитику и автоматизацию. Однако ИИ все еще остается серой зоной для многих бизнес-лидеров перекрестных секторов. Как, пока мы сдвигаемся к новой норме, сделать данные и аналитику более доступными для решения проблем?

Чтобы преуспеть, бизнесы должны адаптировать свой настрой. Нарратив о повторном открытии слишком упрощен; скорее, мы должны «переосмыслить» бизнес, пока мир вокруг нас сдвигается и меняется. Только со свежими данными-ориентированными инсайтами, центрированными на операционной эффективности, бизнесы успешно переосмыслят то, что они делают. Они могут прокладывать новый и захватывающий путь, принимая бизнес-инсайты, питаемые данными и движимые аналитикой.

Однако решение проблем сегодня требует новой культуры и нового мышления, чтобы находить эти инсайты быстрее и эффективнее, и пришло время для смелого и объединяющего программного катализатора, чтобы сместить заплатку существующих решений аналитики данных и разрушить барьеры между бизнес-командами.

В 1969 году NASA посадила человека на Луну, используя логарифмическую линейку, но мы бы обеспокоились, если бы они делали то же сегодня. Потому что мы не должны делать сегодняшнюю работу инструментами прошлого. Обработка данных и аналитика не отличаются.

Автоматизация процессов

Предприятийное пространство давно было хабом инноваций. По всему миру интеллектуальные, данные-ориентированные технологии теперь усиливают человеческое принятие решений, освобождая работников от скуки базовых задач. Это окончательная синергия человеческой интуиции и аналитического инсайта. По мере того как больше организаций эволюционируют в сторону культуры, возглавляемой технологиями и данными, темп, с которым умные системы могут масштабироваться по всем частям бизнеса, возник как истинная мера бизнес-успеха.

Однако небаланс информации все еще существует для многих бизнесов. По мере того как объем собранных данных взрывается, чистое количество перегружает способность унаследованных систем обрабатывать его и извлекать ценный вывод. Не только это, но сотрудники не знают, как использовать данные. Следовательно, многие организации имеют мало выбора, кроме как фокусироваться на узких частях данных — неполной фракции, когда решения требуют большего процента целого.

Появляющаяся категория Analytic Process Automation (APA) может быть ключом к захвату лучшего из человека и машины в масштабе. APA автоматизирует бизнес-процессы и предоставляет даже новичкам-умеющим работникам прямой самообслуживающий доступ к бизнес-критическим данным-инсайтам на скорости. На практике это значит, что больше сотрудников могут принять — и извлечь выгоду из — данных с минимальным обучением. Это в свою очередь рассеивает знакомое напряжение между специалистами по данным и бизнес-менеджерами, где последние зависели от доступа первых к нужной информации. APA демократизирует аналитику данных так, как бизнес-мир не видел раньше.

Спросите просто direct-to-consumer розничного продавца спортивной одежды Gymshark. Они собирают данные клиентов с живых событий, вовлеченности в социальных медиа и программ тренировок в своем приложении. Теперь, расширяя доступ к этим данным, автоматизируя сложные процессы данных и расширяя навыки сотрудников по данным по всему бизнесу, информация тяжело работает для компании и дает новую видимость в том, как они выполняются. Это усиливает работников принимать более умные решения. Например, бизнес теперь использует данные, относящиеся к расходам клиентов, гендерным распределению и вовлеченности приложения, чтобы интеллектуально выбирать местоположения для их популярных pop-up розничных событий, используя аналитику для определения, в каком городе больше людей, сделавших покупки в определенном радиусе — и благодаря платформе APA обработка данных происходит за долю времени.

Посреди кризиса Covid-19 быстрая аналитика позволила Gymshark оставаться столь же гибкой и эффективной в их повседневном принятии решений, пока они смещают акцент на свое онлайн-присутствие.

Критически важно, что обычные работники используют эти трансформационные инсайты, часто используя APA из дома. В мире с всего около двух миллионов PhD в области data science, APA эффективно повышает квалификацию каждого работника до data worker, способного решать бизнес-вызовы и ускорять бизнес-результаты, движущие ROI.

Опаздывающая эволюция

Существуют параллели для этой эволюции. Было время, когда создание веб-сайта означало обучение написанию обширных строк кода. Это в конечном итоге эволюционировало в частичную модель самообслуживания через open-source софт, и теперь преобладание простых drag-and-drop функций позволяет любому с идеей создать персонализированный веб-сайт.

Как и в развитии веб-дизайна, платформы APA теперь позволяют пользователям попасть на творческую стадию — или «стадию мышления» — раньше. Это перепрыгивает скучные задачи поиска, очистки и организации данных. Эквивалент пользовательских drag-and-drop функций веб-дизайна — это сотни строительных блоков, которые запускают процесс создания полезных аналитических моделей.

Через унифицированный метод управления аналитикой данных, автоматизации бизнес-процессов и повышения сотрудников для затраты их времени на более стратегическое решение, APA переформует способ, которым компании генерируют данные-ориентированные инсайты и действуют на них. Это позволяет повысить квалификацию сотрудников во всех частях бизнеса задавать трудные вопросы и получать быстрые ответы, не всегда полагаясь на продвинутые навыки экспертов по данным.

Предсказание на скорости

Заменяя ряд громоздких точечных решений одной платформой, сидящей по всему аналитическому пути, APA также позволяет любому в любой организации строить предсказательные модели и использовать предсказательную аналитику данных для быстрых выигрышей. Ранее данные были зарезервированы для специалистов по машинному обучению, но с правильной, комплексной системой мы на шаг ближе к закрытию пробела в навыках аналитики. Чем больше работники уполномочены, тем больше ИИ становится и объяснимым, и повторяемым.

Компании сейчас используют APA по отраслям для множества времени-чувствительных целей. Авиалинии используют эти платформы для хеджирования топлива, ритейлеры для оптимизации гиперлокального мерчандайзинга и спортивные команды для анализа тональности.

В последние годы технологические гиганты доказали, что можно достичь, когда данные и аналитика сидят в сердце бизнес-модели. Неудивительно, что пять самых успешных компаний в мире все данные-ориентированы, все питаются основным фокусом на использовании данных для понимания, маркетинга и увеличения выручки от своих клиентов. Этот культурный сдвиг к демократизации доступа к данным и аналитике по организации позволил этим компаниям быстро воспользоваться данными-экономикой и ускорить цифровую трансформацию.

Критическое время?

Мы на перекрестке, когда речь идет о бизнес-стратегии и о том, как данные интегрируются. Сегодня потенциал бизнесов решить проблемы ограничен, потому что только малая фракция доступных организационных данных используется. Ключ к преодолению препятствия, в конечном счете, сводится к преодолению пробела в навыках и внедрению платформ, которые интуитивны и способны синхронизироваться с существующим персоналом. Вселенски принято, что данные добавляют ценность, но только когда работники способны выбирать релевантные, действенные инсайты.

Новая категория APA в аналитике помогает бизнесам решать это прямо, предлагая именно то, что им нужно для стимулирования роста, уполномочивания персонала и создания времени для творческого решения проблем. Ключ — простота.