Warum die Problemlösung mithilfe von Analysen ein neues Denken erfordert

Es gibt Möglichkeiten, den Wert von Erkenntnissen zu steigern.

Seit Jahren verspüren Unternehmen den Druck, sich „digital zu transformieren“, und dieser Druck hat in dieser beispiellosen Zeit, in der so viele Unternehmen keine andere Wahl haben, als ihre Abläufe in virtuelle Umgebungen zu verlagern, nur noch zugenommen. Das neuartige Coronavirus hat viele Unternehmen gezwungen, ihren Fokus zu verlagern, ihre bestehenden Zeitpläne zu überdenken und ihre Arbeitsweise neu zu bewerten. Die Unternehmen, die diese Krise am besten überstanden haben, waren diejenigen, die der Digitalisierung ihres Geschäfts Priorität eingeräumt hatten; insbesondere diejenigen, die in Analytik und Automatisierung investiert hatten. Dennoch bleibt KI für viele branchenübergreifende Unternehmensleiter immer noch eine Grauzone. Wie können wir auf dem Weg zu einer neuen Normalität Daten und Analysen für die Problemlösung zugänglicher machen?

Um erfolgreich zu sein, müssen Unternehmen ihre Denkweise anpassen. Die Erzählung der Wiedereröffnung ist zu einfach; Vielmehr müssen wir das Geschäft „neu erfinden“, während sich die Welt um uns herum verändert und verändert. Nur mit neuen datengestützten Erkenntnissen, die sich auf die betriebliche Effizienz konzentrieren, werden Unternehmen ihre Arbeit erfolgreich neu erfinden. Sie können einen neuen und aufregenden Weg einschlagen, indem sie Geschäftseinblicke nutzen, die auf Daten basieren und von Analysen angetrieben werden.

Die Problemlösung von heute erfordert jedoch eine neue Kultur und eine neue Denkweise, um diese Erkenntnisse schneller und effektiver zu finden, und es ist Zeit für einen mutigen und einheitlichen Softwarekatalysator, der das Flickenteppich bestehender Datenanalyselösungen verdrängt und die Barrieren zwischen Geschäftsteams abbaut .

1969 hat die NASA den Menschen mit einem Rechenschieber auf den Mond gebracht, aber wir wären besorgt, wenn sie das heute auch tun würden. Das liegt daran, dass wir die heutige Arbeit nicht mit den Instrumenten der Vergangenheit machen sollten. Datenverarbeitung und Analyse sind nicht anders.

Prozessautomatisierung

Der Unternehmensbereich ist seit langem ein Zentrum der Innovation. Auf der ganzen Welt unterstützen intelligente, datengesteuerte Technologien jetzt die menschliche Entscheidungsfindung und befreien die Arbeitnehmer von der Langeweile bei grundlegenden Aufgaben. Es ist die ultimative Synergie aus menschlicher Intuition und analytischer Einsicht. Da sich immer mehr Organisationen zu einer technologie- und datengesteuerten Kultur entwickeln, hat sich die Geschwindigkeit, mit der intelligente Systeme in allen Bereichen eines Unternehmens skaliert werden können, als wahres Maß für den Geschäftserfolg herauskristallisiert.

Für viele Unternehmen besteht jedoch immer noch ein Informationsungleichgewicht. Da die Menge der gesammelten Daten explodiert, überwältigt die schiere Menge die Fähigkeit von Legacy-Systemen, sie zu verarbeiten und wertvolle Ergebnisse abzuleiten. Darüber hinaus wissen die Mitarbeiter nicht, wie sie die Daten verwenden sollen. Folglich haben viele Organisationen kaum eine andere Wahl, als sich auf schmale Datenabschnitte zu konzentrieren – einen unvollständigen Bruchteil, wenn Lösungen einen größeren Prozentsatz des Ganzen erfordern.

Die aufstrebende Kategorie Analytic Process Automation (APA) könnte der Schlüssel sein, um das Beste aus Mensch und Maschine in großem Maßstab zu erfassen. APA automatisiert Geschäftsprozesse und gewährt selbst unerfahrenen Wissensarbeitern direkten Self-Service-Zugriff auf geschäftskritische Dateneinblicke in kürzester Zeit. In der Praxis bedeutet dies, dass mehr Mitarbeiter mit minimalem Schulungsaufwand Daten übernehmen und davon profitieren können. Dies löst wiederum die bekannten Spannungen zwischen Datenspezialisten und Unternehmensmanagern auf, bei denen letztere auf den Zugang der ersteren zu dringend benötigten Informationen angewiesen waren. APA demokratisiert die Datenanalyse auf eine Weise, wie es die Geschäftswelt noch nie zuvor gesehen hat.

Fragen Sie einfach Gymshark, den Direktvertriebshändler für Sportbekleidung. Sie sammeln Kundendaten von Live-Events, Engagement in sozialen Medien und Trainingsprogrammen in ihrer App. Durch die Ausweitung des Zugriffs auf diese Daten, die Automatisierung komplexer Datenprozesse und die Erweiterung der Datenkenntnisse der Mitarbeiter im gesamten Unternehmen sind die Informationen für das Unternehmen von großer Bedeutung und geben einen neuen Einblick in ihre Leistung. Dies befähigt Arbeitnehmer, klügere Entscheidungen zu treffen. Beispielsweise verwendet das Unternehmen jetzt Daten zu Kundenausgaben, Geschlechterverteilung und App-Engagement, um Standorte für seine beliebten Pop-up-Einzelhandelsveranstaltungen intelligent auszuwählen, und verwendet Analysen, um festzustellen, in welcher Stadt mehr Menschen in einem bestimmten Umkreis eingekauft haben – und dank einer APA-Plattform ist die Datenverarbeitung in einem Bruchteil der Zeit erledigt.

Inmitten der Covid-19-Krise hat es Gymshark durch schnelle Analysen ermöglicht, bei der täglichen Entscheidungsfindung ähnlich wendig und effizient zu bleiben, während sie den Schwerpunkt auf ihre Online-Präsenz verlagern.

Entscheidend ist, dass normale Mitarbeiter diese transformativen Erkenntnisse nutzen und APA häufig von zu Hause aus verwenden. In einer Welt mit nur etwa zwei Millionen Doktortiteln in Data Science bildet APA jeden Mitarbeiter effektiv zu einem Datenarbeiter aus, der in der Lage ist, geschäftliche Herausforderungen zu lösen und Geschäftsergebnisse zu beschleunigen, die den ROI steigern.

Überfällige Entwicklung

Es gibt Parallelen für diese Entwicklung. Es gab eine Zeit, in der das Erstellen einer Website bedeutete, umfangreiche Codezeilen schreiben zu müssen. Dies entwickelte sich schließlich zu einem partiellen Self-Service-Modell über Open-Source-Software, und jetzt ermöglicht die Verbreitung einfacher Drag-and-Drop-Funktionen jedem, der eine Idee hat, eine personalisierte Website zu erstellen.

Wie bei der Entwicklung des Webdesigns ermöglichen APA-Plattformen den Benutzern jetzt, früher in die kreative Phase – oder die „Denkphase“ – zu gelangen. Es überspringt die alltäglichen Aufgaben der Beschaffung, Bereinigung und Organisation von Daten. Das Äquivalent zu den benutzerfreundlichen Drag-and-Drop-Funktionen des Webdesigns sind die Hunderte von Bausteinen, die den Prozess der Erstellung nützlicher Analysemodelle in Gang bringen.

Durch eine einheitliche Methode zur Verwaltung von Datenanalysen, zur Automatisierung von Geschäftsprozessen und zur Förderung von Mitarbeitern, damit sie ihre Zeit für strategischere Lösungen aufwenden können, gestaltet APA die Art und Weise neu, wie Unternehmen datengesteuerte Erkenntnisse generieren und darauf reagieren. Dadurch können hochqualifizierte Mitarbeiter in allen Bereichen des Unternehmens schwierige Fragen stellen und schnelle Antworten erhalten, ohne sich immer auf die fortgeschrittenen Fähigkeiten von Datenexperten verlassen zu müssen.

Prognose in Geschwindigkeit

Indem eine Reihe umständlicher Punktlösungen durch eine Plattform ersetzt wird, die sich über die gesamte Analysereise erstreckt, ermöglicht APA es jedem in jedem Unternehmen, Vorhersagemodelle zu erstellen und prädiktive Datenanalysen zu nutzen, um schnelle Erfolge zu erzielen. Früher waren Daten Spezialisten für maschinelles Lernen vorbehalten, aber mit dem richtigen, umfassenden System sind wir der Schließung der Lücke in den Analytics-Fähigkeiten einen Schritt näher gekommen. Je mehr Mitarbeiter befähigt werden, desto mehr wird KI sowohl erklärbar als auch wiederholbar.

Unternehmen nutzen APA derzeit branchenübergreifend für eine Vielzahl von zeitkritischen Zwecken. Fluggesellschaften nutzen diese Plattformen, um Treibstoff abzusichern, Einzelhändler, um hyperlokales Merchandising zu optimieren, und Sportmannschaften, um Stimmungsanalysen durchzuführen.

In den letzten Jahren haben Technologieunternehmen bewiesen, was erreicht werden kann, wenn Daten und Analysen im Mittelpunkt eines Geschäftsmodells stehen. Es ist keine Überraschung, dass die fünf erfolgreichsten Unternehmen der Welt alle datengesteuert sind und sich alle darauf konzentrieren, Daten zu nutzen, um den Umsatz ihrer Kunden zu verstehen, zu vermarkten und zu steigern. Dieser Kulturwandel zur Demokratisierung des Zugriffs auf Daten und Analysen im gesamten Unternehmen hat es diesen Unternehmen ermöglicht, schnell von der Datenwirtschaft zu profitieren und die digitale Transformation zu beschleunigen.

Kritisches Timing?

Wir stehen an einem Scheideweg, wenn es um die Geschäftsstrategie und die Integration von Daten geht. Heutzutage ist das Lösungspotenzial von Unternehmen begrenzt, da nur ein kleiner Bruchteil der verfügbaren Organisationsdaten verwendet wird. Der Schlüssel zur Überwindung der Hürde besteht letztendlich darin, die Qualifikationslücke zu schließen und Plattformen einzuführen, die intuitiv sind und sich mit der vorhandenen Belegschaft synchronisieren lassen. Es ist allgemein anerkannt, dass Daten einen Mehrwert schaffen, aber nur, wenn Mitarbeiter in der Lage sind, relevante, umsetzbare Erkenntnisse herauszufiltern.

Die neue APA-Kategorie in Analytics hilft Unternehmen dabei, dieses Problem direkt anzugehen, indem sie genau das bietet, was sie brauchen, um Wachstum voranzutreiben, Mitarbeiter zu befähigen und Zeit für kreative Problemlösungen zu schaffen. Der Schlüssel ist Einfachheit.