Mengapa pemecahan masalah menggunakan analitik membutuhkan pemikiran baru

Ada beberapa cara untuk mempermudah mendorong nilai dari wawasan.

Selama bertahun-tahun, bisnis telah merasakan tekanan untuk 'bertransformasi secara digital', dan tekanan itu hanya meningkat selama waktu yang belum pernah terjadi sebelumnya ini ketika begitu banyak perusahaan tidak punya pilihan selain memindahkan operasi mereka ke lingkungan virtual. Virus corona baru telah memaksa banyak bisnis untuk mengalihkan fokus, mempertimbangkan kembali jadwal mereka yang ada dan mengevaluasi kembali cara mereka beroperasi. Perusahaan yang paling tahan menghadapi krisis ini adalah perusahaan yang memprioritaskan digitalisasi bisnisnya; khususnya, mereka yang telah melakukan investasi dalam analitik dan otomatisasi. Namun, AI masih tetap menjadi area abu-abu bagi banyak pemimpin bisnis lintas sektor. Bagaimana, saat kita beralih menuju normal baru, dapatkah kita membuat data dan analitik lebih mudah diakses untuk pemecahan masalah?

Untuk berhasil, bisnis harus menyesuaikan pola pikir mereka. Narasi pembukaan kembali terlalu sederhana; sebaliknya, kita harus 'membayangkan kembali' bisnis saat dunia di sekitar kita bergeser dan berubah. Hanya dengan wawasan berbasis data baru yang berpusat pada efisiensi operasional, bisnis akan berhasil membayangkan kembali apa yang mereka lakukan. Mereka dapat menempa jalur baru dan menarik dengan merangkul wawasan bisnis yang didorong oleh data dan didorong oleh analitik.

Namun, pemecahan masalah saat ini menuntut budaya baru dan cara berpikir baru untuk menemukan wawasan ini lebih cepat dan lebih efektif, dan inilah saatnya untuk katalis perangkat lunak yang berani dan menyatukan untuk menggantikan tambal sulam solusi analitik data yang ada dan membongkar hambatan antara tim bisnis .

Pada tahun 1969, NASA menempatkan manusia di bulan menggunakan mistar, tetapi kami akan khawatir jika mereka melakukan hal yang sama hari ini. Itu karena kita seharusnya tidak melakukan pekerjaan hari ini dengan instrumen masa lalu. Pemrosesan data dan analitik tidak berbeda.

Otomasi proses

Ruang perusahaan telah lama menjadi pusat inovasi. Di seluruh dunia, teknologi cerdas berbasis data kini memberdayakan pengambilan keputusan manusia sambil membebaskan pekerja dari kebosanan tugas-tugas dasar. Ini adalah sinergi utama dari intuisi manusia dan wawasan analitik. Karena semakin banyak organisasi yang berevolusi menuju teknologi dan budaya berbasis data, tingkat di mana sistem pintar dapat diskalakan di semua bagian bisnis telah muncul sebagai ukuran kesuksesan bisnis yang sebenarnya.

Namun, ketidakseimbangan informasi masih ada untuk banyak bisnis. Saat jumlah data yang dikumpulkan meledak, kuantitasnya melebihi kemampuan sistem lama untuk memprosesnya dan mendapatkan hasil yang berharga. Bukan hanya itu, tetapi karyawan tidak tahu cara menggunakan data. Akibatnya, banyak organisasi tidak punya banyak pilihan selain fokus pada bagian data yang sempit – bagian yang tidak lengkap ketika solusi menuntut persentase keseluruhan yang lebih besar.

Kategori yang muncul dari Analytic Process Automation, atau APA, bisa menjadi kunci untuk menangkap yang terbaik dari manusia dan mesin dalam skala besar. APA mengotomatiskan proses bisnis dan memberikan bahkan pekerja pengetahuan tingkat pemula akses swalayan langsung ke wawasan data penting bisnis dengan cepat. Dalam praktiknya, ini berarti lebih banyak karyawan dapat mengadopsi — dan memanfaatkan — data dengan pelatihan minimal. Hal ini pada gilirannya menghilangkan ketegangan akrab antara spesialis data dan manajer bisnis, di mana yang terakhir telah bergantung pada akses mantan ke informasi yang sangat dibutuhkan. APA mendemokratisasikan analitik data dengan cara yang belum pernah dilihat dunia bisnis sebelumnya.

Tanyakan saja langsung ke pengecer pakaian atletik, Gymshark. Mereka mengumpulkan data pelanggan dari acara langsung, keterlibatan media sosial, dan program latihan di aplikasi mereka. Sekarang dengan memperluas akses ke data ini, mengotomatiskan proses data yang kompleks, dan memperluas keterampilan data karyawan di seluruh bisnis, informasi tersebut bekerja keras untuk perusahaan dan memberikan visibilitas baru tentang kinerja mereka. Ini memberdayakan pekerja untuk mengambil keputusan yang lebih cerdas. Misalnya, bisnis sekarang menggunakan data yang berkaitan dengan pembelanjaan pelanggan, pemisahan gender, dan keterlibatan aplikasi untuk secara cerdas memilih lokasi untuk acara ritel pop-up populer mereka, menggunakan analitik untuk menentukan kota mana yang memiliki lebih banyak orang yang telah melakukan pembelian dalam radius tertentu – dan berkat platform APA, pemrosesan data dilakukan dalam waktu yang sangat singkat.

Di tengah krisis Covid-19, analitik cepat memungkinkan Gymshark tetap gesit dan efisien dalam pengambilan keputusan sehari-hari saat mereka mengalihkan penekanan ke kehadiran online.

Secara kritis, pekerja tetap memanfaatkan wawasan transformasional ini, sering kali menggunakan APA dari rumah. Di dunia dengan hanya sekitar dua juta PhD ilmu data, APA secara efektif meningkatkan keterampilan setiap pekerja menjadi pekerja data yang mampu memecahkan tantangan bisnis dan mempercepat hasil bisnis yang mendorong ROI.

Evolusi yang terlambat

Ada paralel untuk evolusi ini. Ada suatu masa ketika membangun situs web berarti belajar menulis baris kode yang ekstensif. Ini akhirnya berkembang menjadi model swalayan parsial melalui perangkat lunak sumber terbuka, dan sekarang prevalensi fitur drag-and-drop sederhana memungkinkan siapa saja yang memiliki ide untuk membuat situs web yang dipersonalisasi.

Seperti halnya perkembangan desain web, platform APA kini memungkinkan pengguna untuk mencapai tahap kreatif – atau 'tahap berpikir' – lebih cepat. Ini melompati tugas-tugas duniawi untuk mencari, membersihkan, dan mengatur data. Setara dengan fitur seret-dan-lepas desain web yang mudah digunakan adalah ratusan blok pembangun yang memulai proses pembuatan model analitik yang berguna.

Melalui metode terpadu dalam mengelola analitik data, mengotomatisasi proses bisnis, dan meningkatkan karyawan untuk menghabiskan waktu mereka pada penyelesaian yang lebih strategis, APA membentuk kembali cara perusahaan menghasilkan wawasan berbasis data dan menindaklanjutinya. Hal ini memungkinkan karyawan yang memiliki keterampilan tinggi di semua bagian bisnis untuk mengajukan pertanyaan sulit dan memperoleh jawaban cepat tanpa selalu bergantung pada keterampilan lanjutan dari pakar data.

Prediksi dengan kecepatan

Dengan mengganti berbagai solusi poin yang rumit dengan satu platform yang ada di seluruh perjalanan analitik, APA juga memungkinkan siapa pun di organisasi mana pun untuk membangun model prediktif dan menggunakan analitik data prediktif untuk mendorong kemenangan cepat. Sebelumnya, data dicadangkan untuk pakar pembelajaran mesin, tetapi dengan sistem yang tepat dan komprehensif, kami selangkah lebih dekat untuk menutup kesenjangan keterampilan analitik. Semakin banyak pekerja yang diberdayakan, semakin AI menjadi dapat dijelaskan dan diulang.

Perusahaan saat ini menggunakan APA di seluruh industri untuk banyak tujuan yang sensitif terhadap waktu. Maskapai menggunakan platform ini untuk melindungi bahan bakar, pengecer untuk mengoptimalkan merchandising hyperlocal, dan tim olahraga untuk melakukan analisis sentimen.

Dalam beberapa tahun terakhir, pembangkit tenaga teknologi telah membuktikan apa yang dapat dicapai ketika data dan analitik berada di jantung model bisnis. Tidak mengherankan bahwa lima perusahaan paling sukses di dunia semuanya digerakkan oleh data, semuanya didorong oleh fokus utama pada penggunaan data untuk memahami, memasarkan, dan meningkatkan pendapatan dari pelanggan mereka. Pergeseran budaya untuk mendemokratisasikan akses ke data dan analitik di seluruh organisasi telah memungkinkan perusahaan-perusahaan ini dengan cepat memanfaatkan ekonomi data dan mempercepat transformasi digital.

Waktu kritis?

Kami berada di persimpangan jalan dalam hal strategi bisnis dan bagaimana data terintegrasi. Saat ini, potensi bisnis untuk dipecahkan terbatas karena hanya sebagian kecil dari data organisasi yang tersedia yang digunakan. Mereka menjadi kunci untuk mengatasi hambatan, pada akhirnya, turun untuk mengatasi kesenjangan keterampilan, dan memperkenalkan platform yang intuitif dan mampu disinkronkan dengan tenaga kerja yang ada. Sudah diterima secara universal bahwa data menambah nilai, tetapi hanya jika pekerja dapat memilih wawasan yang relevan dan dapat ditindaklanjuti.

Kategori APA baru dalam analitik membantu bisnis mengatasi hal ini secara langsung, menawarkan secara tepat apa yang mereka butuhkan untuk mendorong pertumbuhan, memberdayakan staf, dan menciptakan waktu untuk pemecahan masalah secara kreatif. Kuncinya adalah kesederhanaan.