Waarom het oplossen van problemen met behulp van analyses nieuw denken vereist?

Er zijn manieren om het genereren van waarde uit inzichten gemakkelijker te maken.

Bedrijven hebben jarenlang de druk gevoeld om 'digitaal te transformeren', en die druk is alleen maar toegenomen in deze ongekende tijd waarin zoveel bedrijven geen andere keuze hebben dan hun activiteiten naar virtuele omgevingen te verplaatsen. Het nieuwe coronavirus heeft veel bedrijven gedwongen hun focus te verleggen, hun bestaande tijdlijnen te heroverwegen en hun manier van werken opnieuw te evalueren. De bedrijven die deze crisis het best hebben doorstaan, zijn degenen die prioriteit hadden gegeven aan de digitalisering van hun bedrijf; in het bijzonder degenen die hadden geïnvesteerd in analyse en automatisering. Toch blijft AI nog steeds een grijs gebied voor veel sectoroverschrijdende bedrijfsleiders. Hoe kunnen we, terwijl we naar een nieuwe norm verschuiven, gegevens en analyse toegankelijker maken voor het oplossen van problemen?

Om te slagen, moeten bedrijven hun mentaliteit aanpassen. Het verhaal van heropening is te simplistisch; in plaats daarvan moeten we zaken 'opnieuw bedenken' terwijl de wereld om ons heen verschuift en verandert. Alleen met nieuwe, op gegevens gebaseerde inzichten die zijn gericht op operationele efficiëntie, zullen bedrijven met succes opnieuw kunnen bedenken wat ze doen. Ze kunnen een nieuw en opwindend pad inslaan door zakelijke inzichten te omarmen die worden gevoed door gegevens en worden aangedreven door analyses.

Het oplossen van problemen van vandaag vereist echter een nieuwe cultuur en een nieuwe manier van denken om deze inzichten sneller en effectiever te vinden, en het is tijd voor een gedurfde en verenigende softwarekatalysator om de lappendeken van bestaande oplossingen voor gegevensanalyse te verdringen en de barrières tussen bedrijfsteams te slechten. .

In 1969 zette NASA de mens op de maan met behulp van een rekenliniaal, maar we zouden ons zorgen maken als ze vandaag hetzelfde zouden doen. Dat komt omdat we het werk van vandaag niet moeten doen met de instrumenten uit het verleden. Gegevensverwerking en analyse zijn niet anders.

Procesautomatisering

De bedrijfsruimte is lange tijd een knooppunt van innovatie geweest. Over de hele wereld maken intelligente, datagestuurde technologieën nu menselijke besluitvorming mogelijk, terwijl werknemers worden bevrijd van de verveling van basistaken. Het is de ultieme synergie van menselijke intuïtie en analytisch inzicht. Naarmate meer organisaties evolueren naar een door technologie en data geleide cultuur, is de snelheid waarmee slimme systemen kunnen worden opgeschaald naar alle onderdelen van een bedrijf, de ware maatstaf voor zakelijk succes gebleken.

Voor veel bedrijven is er echter nog steeds sprake van een informatieonevenwichtigheid. Naarmate de hoeveelheid verzamelde gegevens explodeert, overweldigt de enorme hoeveelheid het vermogen van legacy-systemen om deze te verwerken en waardevolle output te verkrijgen. Niet alleen dat, werknemers weten ook niet hoe ze de gegevens moeten gebruiken. Daarom hebben veel organisaties weinig andere keuze dan zich te concentreren op kleine hoeveelheden gegevens - een onvolledige fractie wanneer oplossingen een groter percentage van het geheel vereisen.

De opkomende categorie van analytische procesautomatisering, of APA, zou de sleutel kunnen zijn om het beste van mens en machine op grote schaal vast te leggen. APA automatiseert bedrijfsprocessen en geeft zelfs beginnende kenniswerkers directe self-service toegang tot bedrijfskritieke data-inzichten met hoge snelheid. In de praktijk betekent dit dat meer werknemers gegevens kunnen overnemen - en ervan kunnen profiteren - met minimale training. Dit verdrijft op zijn beurt de bekende spanning tussen dataspecialisten en bedrijfsmanagers, waarbij de laatste afhankelijk waren van de toegang van de eerste tot de broodnodige informatie. APA democratiseert data-analyse op een manier die de zakenwereld nog niet eerder heeft gezien.

Vraag het maar aan de direct-to-consumer sportkledingwinkel, Gymshark. Ze verzamelen klantgegevens van live-evenementen, betrokkenheid van sociale media en trainingsprogramma's op hun app. Door nu de toegang tot deze gegevens uit te breiden, complexe gegevensprocessen te automatiseren en de gegevensvaardigheden van werknemers in het hele bedrijf te verbreden, is de informatie hard aan het werk voor het bedrijf en geeft het een nieuw inzicht in hoe ze presteren. Dit stelt werknemers in staat om slimmere beslissingen te nemen. Het bedrijf gebruikt nu bijvoorbeeld gegevens met betrekking tot klantuitgaven, geslachtsverdeling en app-betrokkenheid om op intelligente wijze locaties te kiezen voor hun populaire pop-up retailevenementen, met behulp van analyses om te bepalen welke stad meer mensen heeft die aankopen hebben gedaan binnen een bepaalde straal - en dankzij een APA-platform wordt het verwerken van gegevens in een fractie van de tijd gedaan.

Te midden van de Covid-19-crisis hebben snelle analyses Gymshark in staat gesteld om even wendbaar en efficiënt te blijven in hun dagelijkse besluitvorming terwijl ze de nadruk verleggen naar hun online aanwezigheid.

Het is van cruciaal belang dat reguliere werknemers deze transformationele inzichten benutten, vaak met behulp van APA vanuit huis. In een wereld met slechts ongeveer twee miljoen gepromoveerde datawetenschap, leidt APA elke medewerker effectief op tot een datawerker die in staat is om zakelijke uitdagingen op te lossen en bedrijfsresultaten te versnellen die de ROI stimuleren.

Te late evolutie

Er zijn parallellen voor deze evolutie. Er was een tijd dat het bouwen van een website betekende dat je uitgebreide regels code moest leren schrijven. Dit evolueerde uiteindelijk naar een gedeeltelijk zelfbedieningsmodel via open-sourcesoftware, en nu kan iedereen met een idee een gepersonaliseerde website maken door de aanwezigheid van eenvoudige functies voor slepen en neerzetten.

Net als bij de ontwikkeling van webdesign, stellen APA-platforms gebruikers nu in staat om eerder in de creatieve fase - of de 'denkfase' - te komen. Het slaat de alledaagse taken van het zoeken, opschonen en organiseren van gegevens over. Het equivalent van de gebruiksvriendelijke drag-and-drop-functies van webdesign zijn de honderden bouwstenen die het proces van het maken van bruikbare analytische modellen een vliegende start geven.

Door middel van een uniforme methode voor het beheren van data-analyse, het automatiseren van bedrijfsprocessen en het stimuleren van werknemers om hun tijd te besteden aan meer strategische oplossingen, hervormt APA de manier waarop bedrijven datagestuurde inzichten genereren en ernaar handelen. Hierdoor kunnen opgeleide werknemers in alle delen van het bedrijf moeilijke vragen stellen en snel antwoorden krijgen zonder altijd te vertrouwen op de geavanceerde vaardigheden van data-experts.

Voorspelling op snelheid

Door een reeks omslachtige puntoplossingen te vervangen door één platform dat zich over het hele analytische traject uitstrekt, stelt APA ook iedereen in elke organisatie in staat om voorspellende modellen te bouwen en voorspellende data-analyse te gebruiken om quick wins te behalen. Voorheen waren gegevens gereserveerd voor machine learning-specialisten, maar met het juiste, uitgebreide systeem zijn we een stap dichter bij het dichten van de kloof in analytische vaardigheden. Hoe meer werknemers bevoegd zijn, hoe meer AI zowel verklaarbaar als herhaalbaar wordt.

Bedrijven gebruiken APA momenteel in verschillende sectoren voor een groot aantal tijdgevoelige doeleinden. Luchtvaartmaatschappijen gebruiken deze platforms om brandstof af te dekken, retailers om hyperlokale merchandising te optimaliseren en sportteams om sentimentanalyses uit te voeren.

In de afgelopen jaren hebben technologische grootmachten bewezen wat er kan worden bereikt als data en analyse centraal staan ​​in een bedrijfsmodel. Het is geen verrassing dat de vijf meest succesvolle bedrijven ter wereld allemaal datagedreven zijn, allemaal gevoed door een kernfocus op het gebruik van data om hun klanten te begrijpen, op de markt te brengen en de inkomsten van hun klanten te vergroten. Deze cultuuromslag om de toegang tot data en analyses binnen een organisatie te democratiseren, heeft deze bedrijven in staat gesteld snel te profiteren van de data-economie en de digitale transformatie te versnellen.

Kritieke timing?

We bevinden ons op een kruispunt als het gaat om bedrijfsstrategie en hoe gegevens worden geïntegreerd. Tegenwoordig is het oplosbaarheidspotentieel van bedrijven beperkt omdat slechts een klein deel van de beschikbare organisatiegegevens wordt gebruikt. De sleutel tot het overwinnen van de wegversperring komt uiteindelijk neer op het dichten van de vaardigheidskloof en het introduceren van platforms die intuïtief zijn en in staat zijn om te synchroniseren met het bestaande personeelsbestand. Het is algemeen aanvaard dat gegevens waarde toevoegen, maar alleen als werknemers relevante, bruikbare inzichten kunnen ontdekken.

De nieuwe APA-categorie in analyse helpt bedrijven om dit direct aan te pakken en biedt precies wat ze nodig hebben om groei te stimuleren, personeel sterker te maken en tijd te creëren voor creatieve probleemoplossing. De sleutel is eenvoud.