سه روش برای کمک به تصمیم گیری سریع و داده محور با هوش تجاری

در عصر تحول دیجیتالی، ما شاهد قدرت تحول آفرین داده‌ها روی تصمیمات تجاری آگاهانه و ایجاد تغییرات بلادرنگ هستیم. استفاده از داده‌های سازمانی می‌تواند به تیم‌های شما کمک کند تا تجربیات مشتری مرتبط را شکل دهند، محدودیت‌های سیستم را ایجاد کنند و عملیات را بهبود بخشند، و رهبری کسب و کار را بر اساس معیارهای مشترک هماهنگ کنند.

با این حال، بسیاری از سازمان‌ها هنوز تلاش می‌کنند تا تعداد افرادی که از داده‌ها در روال‌های روزمره و جریان کار خود استفاده می‌کنند را افزایش دهند. موانع زیادی بین کارمندانی که به داده‌ها و تحلیل‌های پیچیده نیاز دارند وجود دارد (به منظور اتخاذ بهترین تصمیم که به آنها متکی هستند).

خوشبختانه، پلتفرم‌های تحلیلی مدرن در حال تکامل، می‌توانند به همه (از کاربران قدرتمند گرفته تا کارمندان خط مقدم) کمک کنند تا با داده‌های قابل اعتماد خیلی سریع و با اطمینان بیشتری تصمیم بگیرند. بیایید این تکامل که از طریق  سه روشی که به تصمیم گیری سریعکمک می کند، را بررسی کنیم:

• دموکراتیک سازی داده‌ها
• رابط‌های کاربری که افراد را به تمام مهارت‌ها مورد نیاز برای دریافت بینش سریع مجهز می‌کند
• برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی (AI) که تجزیه و تحلیل پیشرفته را قابل دسترس می‌کند

دموکراتیک سازی داده‌ها برای توانمندسازی چابکی سازمانی

با میلیون‌ها سرمایه صرف شده برای جمع‌آوری، نگهداری، پاک‌سازی و ذخیره داده‌ها، تعجب‌آور است که بسیاری از سازمان‌ها نیز آن را دموکراتیک نمی‌کنند. اگر بتوانید به جای محدود کردن دسترسی، داده‌ها را در اختیار کسانی قرار دهید که ذاتاً کسب و کار شما را می‌شناسند، آن وقت است به کمک این روش تصمیم گیری سریع صورت می گیرد و جادو اتفاق می‌افتد.

فناوری اطلاعات اغلب دروازه و گلوگاهی برای نحوه دریافت بینش افراد تجاری است. یک داشبورد یا گزارش ممکن است به پاسخ به برخی سؤالات کمک کند، اما اگر تیم‌ها سؤالات بعدی (دیگری) داشته باشند چه اتفاقی می‌افتد؟ آیا آنها به IT برمی گردند و در صف درخواست‌ها منتظر می‌مانند؟ یا اینکه آنها داده‌ها را به صفحات گسترده اکسپورت می‌کنند و حاکمیت داده را قربانی می‌کنند؟ سناریوی معمول در کسب و کار شما چیست؟

گسترش دسترسی به اطلاعات با تجزیه و تحلیل سلف سرویس تنها شروعی برای کار است. با فعال کردن کاوش داده‌ها (دیتا اکسپلوریشن) از طریق رابط‌های کاربری مختلف و تعامل با داده‌ها، می‌توانید به کارمندان کمک کنید تا «ناشناخته‌های ناشناخته» و بینش‌های تأثیرگذار خود را فراتر از پرس و جوهای (کویری‌های) اولیه و معمولشان کشف کنند.

به سازمان خود راه‌های بیشتری برای تعامل با داده‌ها و یافتن اطلاعات بینش بدهید

ارزش تغییردهنده تجزیه و تحلیل در کاوش و تعامل داده‌ها نهفته است، بنابراین هر کسی می‌تواند به سؤالات در یک جریان بدون وقفه پاسخ دهد. راه‌حل‌های سازمانی اغلب قابلیت‌های پیشرفته‌ای را ارائه می‌کنند که کاربران سخت‌کوش خواستار آن هستند، اما به قیمت منحنی یادگیری شدید یا موارد کاربری  محدود برای سایر بخش‌های کسب‌وکار.

مردم علاقه‌مند هستند در مورد داده‌های خود (و نه یادگیری نرم افزار) سؤال بپرسند و شما نباید برای تجهیز کردن همه افراد موجود در کل نیروی کار خود به بینش‌های مرتبط، به معاوضه‌ها یا راه‌حل‌های نقطه‌ای فکر کنید.

کارمندان شما بر اساس کارکردهای شغلی، موارد کاربری از تجزیه و تحلیل و سطح راحتی در کار با داده‌ها، تجزیه و تحلیل متفاوتی انجام می‌دهند. تجزیه و تحلیل بصری درگ اند دراپ (کشیدن و رها کردن) انجام تجزیه و تحلیل را برای افراد ساده می‌کند. برای ایجاد گزارش‌ها و داشبوردها، دیگر نیازی به فرایندهای قدیمی با کدهای سنگین و معیارهای از پیش تعیین شده نیست. بهترین شیوه‌های بصری داخلی همچنین به افراد کمک می‌کند تا داده‌های خود را به صورت شهودی مشاهده کنند و درک کنند (از پالت‌های رنگی انتخاب‌شده با دست تا پیشنهادات خودکار برای انواع نمودارهای مؤثر بر اساس داده‌هایی که در حال تجزیه و تحلیل هستند).

زبان طبیعی (چیزی که همه ما با آن آشنا هستیم) همچنین به افراد کمک می‌کند تا داده‌ها را به راحتی کشف کنند. آن‌ها می‌توانند سؤالات یا کلمات کلیدی را در رابط کاربری تایپ کنند تا پاسخ‌ها را دریافت کنند و بدون نیاز به درک مدل‌های زیربنایی یک منبع داده یا نحوه ساختار پرس‌وجو، تصمیم‌گیری آگاهانه بگیرند. به‌عنوان‌مثال، Ask Data حتی هدف ورودی‌های مبهم را تفسیر می‌کند تا کاوش داده‌ها را هدایت کند و افراد را قادر می‌سازد تا سؤالات خود را اصلاح کنند بدونه اینکه مجدداً تجزیه و تحلیل را شروع کنند.

برای حل مشکلات بیشتر با هوش مصنوعی، از قابلیت‌های تجزیه و تحلیل پیشرفته استفاده کنید

از هوش مصنوعی، یادگیری ماشینی (ML) و سایر روش‌های آماری برای حل مشکلات تجاری تا حد زیادی در حوزه دانشمندان داده استفاده شده است. بسیاری از سازمان‌ها تیم‌های علمی داده‌ای کوچکی دارند که بر مشکلات خاص، حیاتی و بسیار مقیاس‌پذیر متمرکز شده‌اند.

در حالی که قابلیت‌های هوش مصنوعی، ML و زبان طبیعی می‌توانند بسیار تخصصی باشند، اما می‌توان آن‌ها را نیز قابل دسترس ساخت. پیش‌بینی‌های ساده و شهودی مبتنی بر ML و هوش مصنوعی، برنامه‌ریزی سناریو چه می‌شود، و ساخت مدل هدایت‌شده (همه با استفاده از کلیک نه کد) راه‌های قدرتمندی را برای افراد در تعامل با داده‌ها و انجام تحلیل‌های پیچیده معرفی می‌کنند.

تجزیه و تحلیل بصری همراه با قابلیت‌های هوش مصنوعی شفاف می‌تواند تجزیه و تحلیل را برای اعضای تیمی که فاقد تخصص فنی لازم هستند، تقویت کند. تجزیه و تحلیل‌های مبتنی بر هوش مصنوعی با ارائه توصیه‌های هوشمند و کمک به افراد در پرسیدن سؤالات در محل، تجزیه و تحلیل‌های پیشرفته را در دست افراد بیشتری قرار می‌دهد و زمانی که هوش مصنوعی قابل دسترس و شفاف باشد، می‌تواند اعتماد مردم را به تجزیه و تحلیل افزایش دهد.

تجزیه و تحلیل افزوده همچنین می‌تواند به شرکای تجاری شما کمک کند تا در زمان‌های مهم تصمیمات ارزشمندی بگیرند. این اطمینان، شایستگی، سهولت استفاده و شفافیت به فرهنگ داده کمک می‌کند که در آن، مردم داده‌ها را بر حدس و گمان و «روشی که همیشه انجام می‌دادند» ترجیح می‌دهند.