Почему решение проблем с помощью аналитики требует нового мышления

Существуют способы упростить получение выгоды от анализа.

В течение многих лет предприятия ощущали необходимость «цифровой трансформации», и это давление только усилилось в это беспрецедентное время, когда у многих компаний не осталось иного выбора, кроме как перенести свою деятельность в виртуальную среду. Новый коронавирус заставил многие предприятия сместить фокус, пересмотреть свои существующие графики и переоценить то, как они работают. Компании, которые лучше всего пережили этот кризис, — это те, которые сделали приоритетом цифровизацию своего бизнеса; в частности, те, кто инвестировал в аналитику и автоматизацию. Тем не менее, ИИ по-прежнему остается серой зоной для многих бизнес-лидеров из разных секторов. Как, переходя к новым нормам, мы можем сделать данные и аналитику более доступными для решения проблем?

Чтобы добиться успеха, компании должны адаптировать свое мышление. Рассказ о повторном открытии слишком упрощен; скорее, мы должны «переосмыслить» бизнес по мере того, как мир вокруг нас меняется. Только при наличии свежей информации, основанной на данных, ориентированной на операционную эффективность, компании смогут успешно переосмыслить то, что они делают. Они могут проложить новый и захватывающий путь, используя бизнес-идеи, основанные на данных и основанные на аналитике.

Однако решение проблем сегодня требует новой культуры и нового образа мышления, чтобы находить эти идеи быстрее и эффективнее, и пришло время для смелого и объединяющего программного катализатора, который вытеснит лоскутное одеяло из существующих решений для анализа данных и разрушит барьеры между бизнес-группами. .

В 1969 году НАСА отправило человека на Луну с помощью логарифмической линейки, но мы были бы обеспокоены, если бы они сделали то же самое сегодня. Это потому, что мы не должны выполнять сегодняшнюю работу инструментами прошлого. Обработка данных и аналитика ничем не отличаются.

Автоматизация процессов

Корпоративное пространство уже давно является центром инноваций. Во всем мире интеллектуальные технологии, основанные на данных, теперь расширяют возможности человека при принятии решений, освобождая работников от утомительного выполнения основных задач. Это высшая синергия человеческой интуиции и аналитического понимания. По мере того, как все больше организаций переходят к культуре, основанной на технологиях и данных, скорость, с которой интеллектуальные системы можно масштабировать во всех сферах бизнеса, стала истинным мерилом успеха бизнеса.

Однако для многих предприятий по-прежнему существует информационный дисбаланс. По мере того, как количество собираемых данных стремительно растет, само их количество превосходит возможности устаревших систем по их обработке и получению ценных результатов. Мало того, сотрудники не знают, как использовать данные. Следовательно, у многих организаций нет другого выбора, кроме как сосредоточиться на узких частях данных — неполной части, когда решения требуют большей доли от целого.

Возникающая категория автоматизации аналитических процессов, или APA, может стать ключом к захвату лучших качеств человека и машины в масштабе. APA автоматизирует бизнес-процессы и предоставляет даже начинающим работникам умственного труда прямой самостоятельный доступ к критически важным для бизнеса данным в кратчайшие сроки. На практике это означает, что больше сотрудников могут использовать данные и извлекать из них пользу при минимальном обучении. Это, в свою очередь, рассеивает знакомое напряжение между специалистами по данным и бизнес-менеджерами, где последние зависели от доступа первых к столь необходимой информации. APA делает анализ данных невиданным доселе демократичным способом.

Просто спросите Gymshark, продавца спортивной одежды, ориентированного на потребителя. Они собирают данные о клиентах из живых событий, участия в социальных сетях и программ тренировок в своем приложении. Теперь, благодаря расширению доступа к этим данным, автоматизации сложных процессов обработки данных и расширению навыков работы с данными сотрудников в рамках всего бизнеса, эта информация усердно работает на компанию и дает новое представление о том, как они работают. Это дает работникам возможность принимать более разумные решения. Например, теперь компания использует данные о расходах клиентов, гендерном разделении и вовлеченности приложений, чтобы разумно выбирать места для своих популярных всплывающих розничных мероприятий, используя аналитику, чтобы определить, в каком городе больше людей, совершивших покупки в определенном радиусе. а благодаря платформе APA обработка данных выполняется в кратчайшие сроки.

В условиях кризиса, вызванного Covid-19, быстрая аналитика позволила Gymshark оставаться такой же гибкой и эффективной в повседневном принятии решений, поскольку они переключают внимание на свое присутствие в Интернете.

Важно отметить, что обычные работники используют эти трансформационные идеи, часто используя АРА из дома. В мире, где всего около двух миллионов докторов наук в области данных, APA эффективно повышает квалификацию каждого работника до специалиста по обработке данных, способного решать бизнес-задачи и ускорять бизнес-результаты, повышающие рентабельность инвестиций.

Запоздалая эволюция

У этой эволюции есть параллели. Было время, когда создание веб-сайта означало научиться писать обширные строки кода. В конечном итоге это превратилось в модель частичного самообслуживания с помощью программного обеспечения с открытым исходным кодом, и теперь преобладание простых функций перетаскивания позволяет любому, у кого есть идея, создать персонализированный веб-сайт.

Как и в случае с развитием веб-дизайна, платформы APA теперь позволяют пользователям быстрее перейти к творческой стадии — или «стадии мышления». Он перепрыгивает рутинные задачи по поиску, очистке и организации данных. Эквивалентом удобных функций перетаскивания в веб-дизайне являются сотни стандартных блоков, которые запускают процесс создания полезных аналитических моделей.

Благодаря унифицированному методу управления аналитикой данных, автоматизации бизнес-процессов и повышению квалификации сотрудников, чтобы они могли тратить свое время на более стратегические решения, APA меняет способ, которым компании генерируют идеи на основе данных и действуют на них. Это позволяет высококвалифицированным сотрудникам во всех сферах бизнеса задавать сложные вопросы и получать быстрые ответы, не полагаясь всегда на передовые навыки экспертов по данным.

Прогнозирование на скорости

Заменив ряд громоздких точечных решений одной платформой, которая охватывает весь аналитический путь, APA также позволяет любому сотруднику любой организации создавать прогностические модели и использовать прогностическую аналитику данных для достижения быстрых результатов. Раньше данные были зарезервированы для специалистов по машинному обучению, но с правильной комплексной системой мы стали на один шаг ближе к сокращению разрыва в навыках аналитики. Чем больше возможностей у работников, тем более понятным и воспроизводимым становится ИИ.

В настоящее время компании используют APA в разных отраслях для множества срочных целей. Авиакомпании используют эти платформы для хеджирования топлива, розничные продавцы — для оптимизации гиперлокального мерчандайзинга, а спортивные команды — для анализа настроений.

В последние годы технологические центры доказали, чего можно достичь, когда данные и аналитика лежат в основе бизнес-модели. Неудивительно, что все пять самых успешных компаний в мире управляются данными, и все они подпитываются основным акцентом на использовании данных для понимания, продвижения на рынок и увеличения доходов от своих клиентов. Этот культурный сдвиг, направленный на демократизацию доступа к данным и аналитике в рамках организации, позволил этим компаниям быстро извлечь выгоду из экономики данных и ускорить цифровую трансформацию.

Критическое время?

Мы находимся на распутье, когда речь заходит о бизнес-стратегии и способах интеграции данных. Сегодня потенциал бизнеса для решения ограничен, поскольку используется лишь небольшая часть доступных организационных данных. Ключ к преодолению препятствий, в конечном счете, сводится к устранению пробелов в навыках и внедрению интуитивно понятных платформ, способных синхронизироваться с существующей рабочей силой. Общепризнанно, что данные приносят пользу, но только в том случае, если работники могут извлекать из них релевантную и полезную информацию.

Новая категория APA в аналитике помогает компаниям решить эту проблему, предлагая именно то, что им нужно для стимулирования роста, расширения возможностей сотрудников и создания времени для творческого решения проблем. Секрет в простоте.