Analytics-getriebenes Problemlösen transformieren: Innovative Strategien annehmen

Es gibt Wege, die Wertschöpfung aus Insights zu erleichtern. Seit Jahren spüren Unternehmen den Druck, sich ‚digital zu transformieren‘, und dieser Druck hat in dieser beispiellosen Zeit, in der so viele Unternehmen gezwungen sind, ihre Operationen in virtuelle Umgebungen zu verlagern, nur zugenommen. Das neuartige Coronavirus hat viele Unternehmen gezwungen, den Fokus zu verschieben, bestehende Zeitpläne zu überdenken und ihre Arbeitsweise zu überprüfen. Die Unternehmen, die diese Krise am besten überstanden haben, waren jene, die die Digitalisierung ihres Geschäfts priorisiert hatten; insbesondere jene, die in Analytics und Automatisierung investiert hatten. Doch KI bleibt für viele Geschäftsführer branchenübergreifend ein Graubereich. Wie können wir, während wir uns einem neuen Normal annähern, Daten und Analytics für das Problemlösen zugänglicher machen?

Um erfolgreich zu sein, müssen Unternehmen ihre Denkweise anpassen. Die Narrative der Wiedereröffnung ist zu simpel; vielmehr müssen wir das Geschäft ‚neu erfinden‘, während sich die Welt um uns verändert. Nur mit frischen, datengesteuerten Insights, die auf operativer Effizienz zentriert sind, werden Unternehmen erfolgreich neu erfinden, was sie tun. Sie können einen neuen, aufregenden Pfad einschlagen, indem sie Business Insights annehmen, die von Daten getrieben und durch Analytics gesteuert werden.

Doch Problemlösen heute erfordert eine neue Kultur und eine neue Denkweise, um diese Insights schneller und effektiver zu finden, und es ist Zeit für einen mutigen, vereinheitlichenden Software-Katalysator, der den Flickenteppich bestehender Data-Analytics-Lösungen verdrängt und die Barrieren zwischen Business-Teams abbaut.

1969 brachte die NASA einen Menschen mit einem Rechenschieber auf den Mond, aber wir wären besorgt, wenn sie das heute genauso machten. Denn wir sollten nicht die Arbeit von heute mit den Instrumenten der Vergangenheit erledigen. Datenverarbeitung und Analytics sind da keine Ausnahme.

Prozessautomatisierung

Der Enterprise-Bereich war schon lange ein Innovationszentrum. Weltweit befähigen intelligente, datengesteuerte Technologien jetzt menschliche Entscheidungsfindung, während sie Arbeiter von der Monotonie grundlegender Aufgaben befreien. Es ist die ultimative Synergie aus menschlicher Intuition und analytischem Insight. Je mehr Organisationen sich in Richtung einer technologie- und datengeführten Kultur entwickeln, desto mehr hat sich die Rate, mit der smarte Systeme über alle Teile eines Unternehmens skaliert werden können, als die wahre Messlatte für Geschäftserfolg herausgestellt.

Doch ein Informationsungleichgewicht besteht für viele Unternehmen weiterhin. Da die Menge gesammelter Daten explodiert, überfordert die schiere Quantität die Fähigkeit von Legacy-Systemen, sie zu verarbeiten und wertvolle Ergebnisse abzuleiten. Nicht nur das, Mitarbeiter wissen nicht, wie sie die Daten nutzen sollen. Folglich haben viele Organisationen kaum eine Wahl, als sich auf schmale Datenteile zu konzentrieren – ein unvollständiger Bruchteil, wenn Lösungen einen größeren Anteil des Ganzen verlangen.

Die aufkommende Kategorie Analytic Process Automation (APA) könnte der Schlüssel sein, das Beste aus Mensch und Maschine im großen Maßstab zu erfassen. APA automatisiert Geschäftsprozesse und gewährt sogar Wissensarbeitern auf Einsteigerniveau direkten Self-Service-Zugriff auf geschäftskritische Dateninsights in hoher Geschwindigkeit. In der Praxis bedeutet das, dass mehr Mitarbeiter Daten mit minimalem Training annehmen – und davon profitieren – können. Dies löst wiederum die bekannte Spannung zwischen Datenspezialisten und Business-Managern auf, letztere waren auf den Zugang der Ersteren zu dringend benötigten Informationen angewiesen. APA demokratisiert Data Analytics auf eine Weise, wie es die Geschäftswelt noch nicht gesehen hat.

Fragen Sie einfach den Direct-to-Consumer-Sportbekleidungshändler Gymshark. Sie sammeln Kundendaten von Live-Events, Social-Media-Engagement und Trainingsprogrammen in ihrer App. Durch die Erweiterung des Datenzugriffs, die Automatisierung komplexer Datenprozesse und die Erweiterung der Datenskills der Mitarbeiter im gesamten Unternehmen arbeiten die Informationen nun hart für das Unternehmen und geben neue Einblicke in die Performance. Das befähigt Mitarbeiter, intelligentere Entscheidungen zu treffen. Zum Beispiel nutzt das Unternehmen jetzt Daten zu Kundenausgaben, Geschlechteraufteilung und App-Engagement, um Standorte für ihre beliebten Pop-Up-Retail-Events intelligent auszuwählen – Analytics bestimmt, welche Stadt mehr Menschen hat, die innerhalb eines bestimmten Radius Einkäufe getätigt haben – und dank einer APA-Plattform wird das Daten-Crunching in einem Bruchteil der Zeit erledigt.

Mittels der Covid-19-Krise haben schnelle Analytics es Gymshark ermöglicht, in ihrer täglichen Entscheidungsfindung ähnlich agil und effizient zu bleiben, während sie den Fokus auf ihre Online-Präsenz verlagern.

Entscheidend ist, dass reguläre Arbeiter diese transformativen Insights nutzen, oft APA von zu Hause aus. In einer Welt mit nur rund zwei Millionen Data-Science-PhDs qualifiziert APA effektiv jeden Arbeiter zu einem Data Worker, der Geschäftsherausforderungen lösen und Geschäftsresultate beschleunigen kann, die ROI antreiben.

Überfällige Evolution

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

Wie bei der Entwicklung von Webdesign ermöglichen APA-Plattformen den Nutzern nun, schneller zur kreativen Phase – oder der ‚Denkphase‘ – zu gelangen. Sie überspringen die lästigen Aufgaben des Beschaffens, Bereinigens und Organisierens von Daten. Das Äquivalent zu Webdesigns benutzerfreundlichen Drag-and-Drop-Features sind die hunderte Bausteine, die den Prozess der Erstellung nützlicher analytischer Modelle starten.

Durch eine einheitliche Methode zur Verwaltung von Data Analytics, Automatisierung von Geschäftsprozessen und Befähigung von Mitarbeitern, ihre Zeit auf strategischeres Lösen zu verwenden, formt APA die Art und Weise, wie Unternehmen datengesteuerte Insights generieren und darauf handeln, neu. Dies ermöglicht hochqualifizierten Mitarbeitern in allen Unternehmensbereichen, harte Fragen zu stellen und schnelle Antworten zu erhalten, ohne immer auf die fortgeschrittenen Skills von Datenspezialisten angewiesen zu sein.

Vorhersage in Geschwindigkeit

Indem APA eine Reihe unhandlicher Point-Lösungen durch eine Plattform ersetzt, die über die gesamte analytische Reise sitzt, ermöglicht APA auch jedem in jeder Organisation, predictive Modelle zu bauen und Predictive Data Analytics für schnelle Erfolge zu nutzen. Zuvor waren Daten Machine-Learning-Spezialisten vorbehalten, aber mit dem richtigen, umfassenden System sind wir einen Schritt näher daran, den Analytics-Skills-Gap zu schließen. Je mehr Arbeiter befähigt werden, desto mehr wird KI sowohl erklärbar als auch wiederholbar.

Unternehmen nutzen APA derzeit branchenübergreifend für eine Vielzahl zeitkritischer Zwecke. Airlines nutzen diese Plattformen zur Absicherung von Treibstoff, Einzelhändler zur Optimierung hyperlokaler Merchandising und Sportteams für Sentiment-Analyse.

In den letzten Jahren haben Technologie-Giganten bewiesen, was erreicht werden kann, wenn Daten und Analytics im Zentrum eines Geschäftsmodells stehen. Es ist keine Überraschung, dass die fünf erfolgreichsten Unternehmen der Welt alle datengetrieben sind, alle angetrieben von einem Kernfokus auf die Nutzung von Daten, um Kunden zu verstehen, zu vermarkten und den Umsatz zu steigern. Dieser Kulturwandel zur Demokratisierung des Zugangs zu Daten und Analytics über eine Organisation hinweg hat es diesen Unternehmen ermöglicht, schnell auf die Datenökonomie zuzugreifen und die digitale Transformation zu beschleunigen.

Kritischer Zeitpunkt?

Wir stehen an einem Scheideweg, wenn es um Geschäftsstrategie und Datenintegration geht. Heute ist das Potenzial von Unternehmen, zu lösen, begrenzt, weil nur ein kleiner Bruchteil der verfügbaren Organisationsdaten genutzt wird. Der Schlüssel zur Überwindung der Blockade liegt letztlich darin, den Skills Gap anzugehen und Plattformen einzuführen, die intuitiv und in der Lage sind, mit der bestehenden Belegschaft zu synchronisieren. Es ist allgemein anerkannt, dass Daten Wert hinzufügen, aber nur, wenn Arbeiter in der Lage sind, relevante, umsetzbare Insights herauszufiltern.

Die neue APA-Kategorie im Analytics-Bereich hilft Unternehmen, dies frontal anzugehen, indem sie genau das bietet, was sie brauchen, um Wachstum zu treiben, Mitarbeiter zu befähigen und Zeit für kreatives Problemlösen zu schaffen. Der Schlüssel ist Einfachheit.