Максимизируйте преимущество вашей организации: превращение данных в стратегические инсайты

Если бы ваш CEO или CIO спросили вас, как вы помогаете вашей организации использовать данные в свою пользу, что бы вы ответили?

Был бы у вас ответ, когда речь идет о категориях расходов вроде транспорта или косвенных товаров? Вопросы вроде этих, вероятно, заставят вас бежать исследовать новые инструменты для помощи.

Когда адресуете вызов превращения данных в работу, первый вопрос: сохраняете ли вы все свои данные? Ежегодно миллиарды закупочных транзакций — оцениваемые 10 000 судоходных контейнеров теряются в море каждый год — так что неудивительно, что сбор, сохранение и организация закупочных данных — вызов. Если вы боретесь за сохранение данных эффективно, вы не одни. К счастью, данные становятся оцифрованными, и по мере того как мы видим всё больше статей, заявляющих «данные — новая нефть», волна новых инструментов для сохранения и организации идет в пути.

Эффективное использование больших данных может принести существенные выгоды. Успех реальных применений в транспорте, сорсинге и закупках валидирует время и усилия. Например, город Брисбен, Австралия, смог сократить пробки, используя точки данных и сделав несколько изменений в сетке. UPS хранит 16 петабайт данных для помощи в принятии решений, обрабатывая более 39,5 млн запросов трекинга в день от клиентов. В результате удалось оставаться конкурентоспособным против Amazon.

С чего начать? Сначала пришли инструменты бизнес-интеллекта (BI), затем спин-оффы в каждой категории, ребрендированные как искусственный интеллект. Однако немного этих ИИ и ML компаний смогли сделать вмятину в проблеме, из-за нехватки организованных данных. Шаг первый в пути — необходимость удерживать данные.

Люди склонны к централизации. Оценка: 68% населения мира будет жить в городских районах к 2025 году. Аналогично, 65% бизнес-команд предпочитают работать в централизованных функциях глобально. Хотя ни одна модель не работает для всех цепочек поставок, централизованное принятие решений склонно царствовать, с крупнейшими компаниями аутсорся ключевые функции для снижения затрат. То же можно сказать о управлении данными и аналитике. Имея централизованную команду, способную работать кросс-функционально внутри цепочки поставок, лучше поможет вашей организации использовать силу данных и принимать лучшие решения.

Какой вид данных должен использоваться для достижения этих целей? По отчетам Forrester, 74% фирм говорят, что хотят быть «data-driven», но только 29% действительно успешны в соединении аналитики с действием. Помните ли вы последние 10 котировок, которые ваш ИТ VAR дал вашей организации для того же сервера? Как насчет последних 150 спот-котировок фрахта от вашего go-to 3PL-провайдера? Организации редко сохраняют все свои данные. Но только потому что вы пошли с другим вендором, не значит, что нужно выбрасывать его ценообразование. Вы должны заставить эти данные работать.

Стратег данных Брент Дайкс утверждает, что «actionable insights» (действенные инсайты) — вершина пирамиды данных, состоящей из шести уровней: выравнивание, контекст, релевантность, специфичность, новизна и ясность. Общеизвестно, что ИТ предлагает лучшие скидки в четвертом квартале, но как можно использовать данные для предсказания поведения в другие времена года, или использовать размер вашей организации для получения лучшей цены? Способность идентифицировать позитивные бизнес-результаты поможет достичь результатов, сужая фокус и целясь в конкретную цель. Ваш яркий новый ребрендированный BI-инструмент не может это сделать.

Лично я сохраняю свои данные. У меня есть план, и сейчас время собирать плоды. Если вы пытаетесь поддерживать конкурентное преимущество, заставьте свои данные работать. ИИ сегодня — это на самом деле просто обширные модели машинного обучения или комбинация нейронных сетей. Компании, преуспевающие с их ИИ и ML технологическими партнерами — те, кто смотрит на решение конкретных задач с большими наборами данных. Станете ли вы одним из них?

Тарек Аларури — соучредитель Fairmarkit.