分析駆動型問題解決の変革：革新的戦略を受け入れよ

インサイトから価値を引き出しやすくする方法があります。

長年、企業は『デジタル変革』のプレッシャーを感じてきましたが、多くの企業が操業を仮想環境に移すことを余儀なくされたこの未曾有の時期、そのプレッシャーはさらに増しています。新型コロナウイルスは多くの企業に焦点のシフト、既存タイムラインの再考、運営方法の再評価を強いました。この危機を最もよく乗り越えた企業は、ビジネスのデジタル化を優先していた企業、特に分析と自動化への投資を行っていた企業です。しかし、AIは依然として、業界横断的に多くのビジネス・リーダーにとってグレーゾーンのままです。新たなノーマルへシフトする中で、データと分析を問題解決によりアクセスしやすくするにはどうすればよいでしょうか？

成功するには、企業はマインドセットを適応させる必要があります。「再開」という物語は単純すぎます。むしろ、世界がシフトし変化する中で、ビジネスを「再想像」しなければなりません。運用効率を中心とした鮮度の高いデータ駆動型インサイトのみが、ビジネスが何をするかを成功裏に再想像させます。データによって燃料を供給され、分析によって駆動されるビジネス・インサイトを受け入れることで、新たな刺激的な道を切り拓けます。

しかし、今日の問題解決には、これらのインサイトをより速く、より効果的に見つけるための新しい文化と新しい考え方が求められます。既存のデータ分析ソリューションの寄せ集めを取り払い、ビジネス・チーム間の壁を取り払う、大胆で統合的なソフトウェア触媒が今こそ必要です。

1969年、NASAは滑り定規を使って人類を月に送りました。だが、今日同じことをしたら懸念されます。なぜなら、今日の仕事を昨日の道具でやるべきではないからです。データ処理と分析も同様です。

プロセス・オートメーション

エンタープライズ空間は長らく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技術が、人間の意思決定を強化しながら、作業員を基本タスクの単調さから解放しています。これは人間の直感と分析的インサイトの究極のシナジーです。より多くの組織がテクノロジーとデータ主導の文化へ進化するにつれ、スマート・システムをビジネスのあらゆる部分に拡張できる速度が、ビジネス成功の真の尺度として浮上しています。

しかし、多くのビジネスで情報の不均衡が依然として存在します。収集データ量が爆発的に増える中、その膨大な量がレガシー・システムの処理能力と価値あるアウトプット導出能力を圧倒しています。それだけでなく、従業員がデータの使い方を知りません。結果として、多くの組織はデータの狭い部分に焦点を当てざるを得ません。ソリューションが全体のより多くの割合を要求するのに、不完全な一部のみに留まります。

アナリティック・プロセス・オートメーション（APA）という新興カテゴリが、人間と機械の長所をスケールで捉える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、初心者レベルのナレッジ・ワーカーでさえ、ビジネス・クリティカルなデータ・インサイトへの直接的なセルフサービス・アクセスを高速で可能にします。実践では、より多くの従業員が最小限のトレーニングでデータを採用し、恩恵を受けられることを意味します。これにより、データ専門家に頼らざるを得なかったビジネス・マネージャーとの間でおなじみの緊張関係が解消されます。APAは、ビジネス界がこれまで見たことのない形でデータ分析を民主化します。

D2Cアスレチック・ウェア小売業者のGymsharkに聞いてみましょう。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、アプリのワークアウト・プログラムから顧客データを収集しています。今、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、全社的に従業員のデータ・スキルを広げることで、情報が企業のために懸命に働き、パフォーマンスへの新たな可視性をもたらしています。これは、従業員がより賢い意思決定を下せるようエンパワーしています。例えば、顧客支出、性別構成、アプリ・エンゲージメントに関するデータを用いて、人気のポップアップ小売イベントの開催場所をインテリジェントに選定。一定半径内で購入実績のある人が多い都市を分析で特定し、APAプラットフォームのおかげでデータ処理がわずかな時間で完了します。

コロナ禍において、高速分析によりGymsharkはオンライン・プレゼンスへのシフトを進めながら、日々の意思決定において同様に機敏で効率的であり続けられました。

決定的に重要なのは、通常の労働者がこれらの変革的インサイトを活用しており、多くの場合自宅からAPAを使用していることです。世界に約200万人のデータ・サイエンス博士しかいない世界で、APAは実質的にすべての労働者を、ビジネス課題を解決し、ROIを促進するビジネス成果を加速するデータ・ワーカーへとアップスキルします。

遅れていた進化

この進化には類似例があります。ウェブサイト構築には、かつて大量のコード行を書く学習が必要でした。これがやがて、オープンソース・ソフトウェアによる部分的セルフサービス・モデルへ進化し、今ではシンプルなドラッグ＆ドロップ機能の普及により、アイデアを持つ誰もがパーソナライズされたウェブサイトを作れるようになりました。

ウェブデザインの発展と同様に、APAプラットフォームはユーザーをクリエイティブな段階、すなわち「思考の段階」へより早く導きます。データの収集、クリーニング、整理という単調なタスクを飛び越えます。ウェブデザインのユーザー・フレンドリーなドラッグ＆ドロップ機能に相当するのが、有用な分析モデル作成プロセスをジャンプスタートさせる数百のビルディング・ブロックです。

データ分析の統合管理、ビジネス・プロセスの自動化、従業員をより戦略的な解決に時間を費やせるよう昇格させるという統一された方法を通じて、APAは企業がデータ駆動型インサイトを生成し、それら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でアップスキルされた従業員が、難しい質問をし、データ専門家の高度なスキルに常に依存することなく迅速な回答を得られるようになります。

高速予測

分析ジャーニー全体にわたる一つのプラットフォームで、煩雑なポイント・ソリューションの群れを置き換えることで、APAはあらゆる組織の誰もが予測モデルを構築し、予測データ分析を用いて迅速な成果を上げられるようにします。以前はデータは機械学習スペシャリストの専有物でしたが、適切で包括的なシステムがあれば、分析スキル・ギャップの解消に一歩近づきます。より多くの労働者がエンパワーされるほど、AIは説明可能かつ再現可能になります。

企業は現在、APAを業界横断的に、多数の時間的にセンシティブな目的で使用しています。航空会社は燃料ヘッジに、小売業者はハイパーローカル・マーチャンダイジングの最適化に、スポーツチームは感情分析に活用しています。

近年、テクノロジー強豪企業が、データと分析をビジネス・モデルの中心に据えたときに何が達成できるかを証明しました。世界で最も成功している5社がすべてデータ駆動型であり、すべてデータを用いて顧客を理解し、マーケティングし、収益を増やすというコア・フォーカスによって燃料を得ているのは偶然ではありません。組織全体でデータと分析へのアクセスを民主化するこの文化シフトにより、これらの企業はデータ・エコノミーを迅速に活用し、デジタル変革を加速させました。

重要なタイミング？

ビジネス戦略とデータ統合の面からは、我々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、ビジネスの解決ポテンシャルは制限されています。ロードブロックを克服する鍵は、究極的にはスキル・ギャップへの対処と、既存の労働力と同期できる直感的なプラットフォームの導入にあります。データが価値を加えることは普遍的に認められていますが、それは労働者が関連性のある実行可能なインサイトを選び出せるときのみです。

分析における新しいAPAカテゴリは、ビジネス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、スタッフをエンパワーし、創造的な問題解決のための時間を創出するためにまさに必要なものを提供します。鍵はシンプルさです。