分析を使用した問題解決に新しい考え方が必要な理由

洞察から価値を引き出すのを簡単にする方法があります。

何年もの間、企業は「デジタル変革」へのプレッシャーを感じてきました。そのプレッシャーは、非常に多くの企業が業務を仮想環境に移行せざるを得ないこの前例のない時期にのみ増大しました。新しいコロナウイルスは、多くの企業に焦点を移し、既存のタイムラインを再考し、運営方法を再評価することを余儀なくさせました。この危機に最も耐えてきた企業は、ビジネスのデジタル化を優先した企業です。特に、分析と自動化に投資した人。それでも、AIは、セクターを超えた多くのビジネスリーダーにとって依然として灰色の領域です。新しい標準に移行するときに、問題解決のためにデータと分析にアクセスしやすくするにはどうすればよいでしょうか。

成功するために、企業は彼らの考え方を適応させなければなりません。再開の物語は単純すぎます。むしろ、私たちの周りの世界が変化し変化するにつれて、私たちはビジネスを「再考」しなければなりません。運用効率を中心とした最新のデータ主導の洞察がなければ、企業は自分たちの仕事をうまく再考することができます。彼らは、データに支えられ、分析によって推進されるビジネスの洞察を取り入れることで、新しくエキサイティングな道を切り開くことができます。

ただし、今日の問題解決には、これらの洞察をより迅速かつ効果的に見つけるための新しい文化と新しい考え方が必要です。大胆で統一されたソフトウェア触媒が、既存のデータ分析ソリューションのパッチワークに取って代わり、ビジネスチーム間の障壁を取り除く時が来ました。 。

1969年、NASAは計算尺を使って人を月に乗せましたが、今日も同じようになっているのではないかと心配しています。それは、過去の楽器を使って今日の仕事をするべきではないからです。データ処理と分析に違いはありません。

プロセスの自動化

エンタープライズスペースは長い間イノベーションのハブでした。世界中で、インテリジェントなデータ駆動型テクノロジーにより、人間の意思決定が可能になり、退屈な基本的なタスクから労働者が解放されています。これは、人間の直感と分析的洞察の究極の相乗効果です。より多くの組織がテクノロジーとデータ主導の文化に向かって進化するにつれて、ビジネスのすべての部分にわたってスマートシステムを拡張できる速度が、ビジネスの成功の真の尺度として浮上してきました。

ただし、多くの企業にとって情報の不均衡は依然として存在します。収集されたデータの量が爆発的に増加するにつれて、その膨大な量は、レガシーシステムがデータを処理して貴重な出力を引き出す能力を圧倒します。それだけでなく、従業員はデータの使用方法を知りません。その結果、多くの組織はデータの狭い部分に焦点を当てる以外に選択肢がほとんどありません。ソリューションが全体のより大きな割合を要求する場合、不完全な部分です。

Analytic Process Automation（APA）の新たなカテゴリーは、最高の人間と機械を大規模にキャプチャするための鍵となる可能性があります。 APAはビジネスプロセスを自動化し、初心者レベルの知識労働者でさえ、ビジネスクリティカルなデータインサイトへのセルフサービスアクセスを迅速に許可します。実際には、これは、最小限のトレーニングでより多くの従業員がデータを採用し、その恩恵を受けることができることを意味します。これにより、データスペシャリストとビジネスマネージャーの間のよく知られた緊張が解消されます。ビジネスマネージャーは、前者が非常に必要な情報にアクセスすることに依存してきました。 APAは、ビジネス界がこれまでに見たことのない方法でデータ分析を民主化します。

直接販売のアスレチックウェアの小売業者であるGymsharkに聞いてみてください。彼らは、ライブイベント、ソーシャルメディアエンゲージメント、アプリのトレーニングプログラムから顧客データを収集します。現在、このデータへのアクセスを拡大し、複雑なデータプロセスを自動化し、ビジネス全体で従業員のデータスキルを拡大することにより、情報は会社にとって懸命に働き、彼らのパフォーマンスに新たな可視性をもたらしています。これにより、労働者はより賢明な意思決定を行うことができます。たとえば、企業は現在、顧客の支出、性別の分割、アプリのエンゲージメントに関連するデータを使用して、人気のポップアップ小売イベントの場所をインテリジェントに選択し、分析を使用して、特定の半径内で購入した人が多い都市を特定しています。また、APAプラットフォームのおかげで、データの処理はほんのわずかな時間で実行されます。

Covid-19の危機の中で、迅速な分析により、Gymsharkは、オンラインでの存在感に重点を移しながら、日々の意思決定において同様に機敏で効率的な状態を維持することができました。

重要なことに、通常の労働者はこれらの変革の洞察を利用しており、多くの場合、自宅からAPAを使用しています。データサイエンスの博士号が約200万人しかない世界では、APAはすべてのワーカーを効果的にスキルアップして、ビジネス上の課題を解決し、ROIを促進するビジネス成果を加速できるデータワーカーにします。

期限切れの進化

この進化には類似点があります。ウェブサイトを構築することは、膨大な数行のコードを書くことを学ぶことを意味する時代がありました。これは最終的にオープンソースソフトウェアを介して部分的なセルフサービスモデルに進化し、今では単純なドラッグアンドドロップ機能が普及しているため、アイデアを持っている人なら誰でもパーソナライズされたWebサイトを作成できます。

Webデザインの開発と同様に、APAプラットフォームでは、ユーザーがより早く創造的な段階、つまり「思考段階」に到達できるようになりました。これは、データの調達、クリーニング、および整理という日常的なタスクを飛躍的に向上させます。 Webデザインのユーザーフレンドリーなドラッグアンドドロップ機能に相当するのは、有用な分析モデルを作成するプロセスを迅速に開始する何百ものビルディングブロックです。

APAは、データ分析を管理し、ビジネスプロセスを自動化し、従業員を昇格させてより戦略的な解決に時間を費やすという統一された方法を通じて、企業がデータ主導の洞察を生成し、それに基づいて行動する方法を再構築します。これにより、ビジネスのあらゆる部分の熟練した従業員が、データの専門家の高度なスキルに常に依存することなく、難しい質問をしたり、迅速な回答を得たりすることができます。

速度での予測

APAは、さまざまな面倒なポイントソリューションを、分析の全過程にまたがる1つのプラットフォームに置き換えることで、あらゆる組織の誰もが予測モデルを構築し、予測データ分析を使用して迅速な成果を上げることを可能にします。以前は、データは機械学習のスペシャリストのために予約されていましたが、適切で包括的なシステムにより、分析スキルのギャップを埋めることに一歩近づきました。より多くの労働者に権限が与えられるほど、より多くのAIが説明可能かつ再現可能になります。

企業は現在、時間に敏感な多くの目的で業界全体でAPAを使用しています。航空会社はこれらのプラットフォームを使用して燃料をヘッジし、小売業者はハイパーローカルマーチャンダイジングを最適化し、スポーツチームは感情分析を行います。

近年、テクノロジーの大国は、データと分析がビジネスモデルの中心にあるときに何が達成できるかを証明しています。世界で最も成功している5つの企業がすべてデータ主導型であり、データを使用して顧客を理解し、市場に売り込み、収益を増やすことに重点を置いていることは当然のことです。組織全体でデータと分析へのアクセスを民主化するというこの文化の変化により、これらの企業はデータエコノミーを迅速に活用し、デジタルトランスフォーメーションを加速することができました。

重要なタイミング？

ビジネス戦略とデータの統合方法に関しては、岐路に立っています。今日、利用可能な組織データのごく一部しか使用されていないため、企業が解決できる可能性は限られています。これらは、障害を克服するための鍵であり、最終的には、スキルのギャップに取り組み、直感的で既存の従業員と同期できるプラットフォームを導入することになります。データが付加価値をもたらすことは広く受け入れられていますが、それは労働者が関連性のある実用的な洞察を見つけることができる場合に限られます。

分析の新しいAPAカテゴリは、企業がこの問題に正面から取り組むのを支援し、成長を促進し、スタッフに力を与え、創造的な問題解決のための時間を作成するために必要なものを正確に提供します。重要なのはシンプルさです。