Mentransformasi Pemecahan Masalah Berbasis Analitik: Terapkan Strategi Inovatif
Ada cara untuk membuat pengambilan nilai dari wawasan menjadi lebih mudah.
Selama bertahun-tahun, bisnis merasa tekanan untuk ‘mentransformasi secara digital’, dan tekanan tersebut hanya meningkat selama waktu yang belum pernah terjadi ini ketika begitu banyak perusahaan tidak punya pilihan selain memindahkan operasi mereka ke lingkungan virtual. Virus corona baru telah memaksa banyak bisnis untuk mengubah fokus, mengevaluasi ulang jadwal yang ada dan menilai ulang cara mereka beroperasi. Perusahaan yang paling berhasil bertahan dalam krisis ini adalah mereka yang telah mengutamakan digitalisasi bisnis mereka; khususnya, mereka yang telah berinvestasi dalam analitik dan otomatisasi. Namun, AI masih merupakan area abu-abu bagi banyak pemimpin bisnis lintas sektor. Bagaimana, saat kita beralih menuju normal baru, kita dapat membuat data dan analitik lebih dapat diakses untuk pemecahan masalah?
Untuk berhasil, bisnis harus menyesuaikan pola pikir mereka. Narasi pembukaan adalah terlalu sederhana; sebaliknya, kita harus ‘mere-imagine’ bisnis saat dunia di sekitar kita berubah dan berubah. Hanya dengan wawasan berbasis data yang segar yang berpusat pada efisiensi operasional bisnis akan berhasil mere-imagine apa yang mereka lakukan. Mereka dapat menuntun jalur baru dan menarik dengan merangkul wawasan bisnis yang didorong oleh data dan didorong oleh analitik.
Namun, pemecahan masalah saat ini memerlukan budaya baru dan cara berpikir baru untuk menemukan wawasan ini dengan lebih cepat dan lebih efektif, dan sudah waktunya untuk katalis perangkat lunak yang berani dan menyatukan untuk menggantikan kerangka solusi analitik data yang ada dan menghancurkan hambatan antara tim bisnis.
Pada tahun 1969, NASA mengantarkan manusia ke bulan menggunakan pembaris slide, tetapi kita akan khawatir jika mereka melakukannya hari ini. Itu karena kita tidak boleh melakukan pekerjaan hari ini dengan instrumen masa lalu. Pemrosesan data dan analitik tidak berbeda.
Otomatisasi proses
Ruang perusahaan telah lama menjadi pusat inovasi. Di seluruh dunia, teknologi cerdas berbasis data sekarang memberdayakan pengambilan keputusan manusia sambil membebaskan pekerja dari kebosanan tugas dasar. Ini adalah sinergi ultimasi dari intuisi manusia dan wawasan analitik. Semakin banyak organisasi berkembang menuju budaya yang dipimpin oleh teknologi dan data, tingkat di mana sistem cerdas dapat diskalakan di semua bagian bisnis telah muncul sebagai pengukuran sejajar dari keberhasilan bisnis.
Namun, ketidakseimbangan informasi masih ada untuk banyak bisnis. Seiring dengan meledaknya jumlah data yang dikumpulkan, kuantitas yang besar memenuhi kemampuan sistem lama untuk memprosesnya dan menghasilkan output yang berharga. Tidak hanya itu, tetapi karyawan tidak tahu cara menggunakan data. Akibatnya, banyak organisasi tidak punya pilihan selain fokus pada bagian sempit dari data ‖ pecahan yang tidak lengkap ketika solusi memerlukan persentase yang lebih besar dari keseluruhan.
Kategori emergensi Analytic Process Automation, atau APA, bisa menjadi kunci untuk menangkap yang terbaik dari manusia dan mesin dalam skala besar. APA mengotomatisasi proses bisnis dan memberikan pekerja pengetahuan level pemula langsung akses self-service ke wawasan data yang krusial untuk bisnis dengan cepat. Dalam praktiknya, ini berarti lebih banyak karyawan dapat mengadopsi ‖ dan mendapat manfaat dari ‖ data dengan pelatihan minimal. Ini pada gilirannya menurunkan gesekan yang akrab antara spesialis data dan manajer bisnis, di mana yang terakhir telah bergantung pada akses yang lebih awal ke informasi yang sangat diperlukan. APA memdemokratisasi analitik data dengan cara yang belum pernah dilihat oleh dunia bisnis sebelumnya.
Cobalah tanya langsung kepada retailer pakaian olahraga direct-to-consumer, Gymshark. Mereka mengumpulkan data pelanggan dari acara live, keterlibatan media sosial, dan program latihan di aplikasi mereka. Sekarang dengan memperluas akses ke data ini, mengotomatisasi proses data yang kompleks, dan memperluas keterampilan data karyawan di seluruh bisnis, informasi bekerja keras untuk perusahaan dan memberikan visibilitas baru tentang bagaimana mereka berkinerja. Ini memberdayakan pekerja untuk membuat keputusan yang lebih cerdas. Misalnya, bisnis sekarang menggunakan data mengenai pengeluaran pelanggan, split gender, dan keterlibatan aplikasi untuk memilih secara cerdas lokasi untuk acara pop-up ritel 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 singkat.
Di tengah krisis Covid-19, analitik cepat telah memungkinkan Gymshark untuk tetap lincah dan efisien dalam pengambilan keputusan sehari-hari mereka saat mereka menggeser penekanan ke kehadiran online mereka.
Secara krusial, pekerja biasa memanfaatkan wawasan transformasional ini, sering menggunakan APA dari rumah. Di dunia dengan sekitar dua juta PhD ilmu data, APA secara efektif meningkatkan keterampilan setiap pekerja menjadi pekerja data yang mampu menyelesaikan tantangan bisnis dan mempercepat hasil bisnis yang mendorong ROI.
Evolusi yang terlambat
Ada paralel untuk evolusi ini. Ada waktu ketika membuat sebuah website berarti belajar menulis baris kode yang panjang. Ini akhirnya berkembang menjadi model self-service sebagian melalui perangkat lunak open-source, dan sekarang prevalensi fitur drag-and-drop sederhana memungkinkan siapa pun dengan ide untuk membuat website yang dipersonalisasi.
Seperti halnya pengembangan desain web, platform APA sekarang memungkinkan pengguna untuk mencapai tahap kreatif ‖ atau ‘tahap berpikir’ ‖ lebih cepat. Ini melompat di atas tugas-tugas rutin dari mencari, membersihkan, dan mengorganisir data. Setara dengan fitur drag-and-drop yang ramah pengguna dari desain web adalah ratusan blok bangunan yang memulai proses pembuatan model analitik yang berguna.
Melalui metode terpadu untuk mengelola analitik data, mengotomatisasi proses bisnis dan meningkatkan karyawan untuk menghabiskan waktu mereka pada pemecahan masalah yang lebih strategis, APA mengubah cara perusahaan menghasilkan wawasan berbasis data dan bertindak padanya. Ini memungkinkan pekerja yang ditingkatkan keterampilannya di semua bagian bisnis untuk bertanya yang sulit dan mendapatkan jawaban yang cepat tanpa selalu bergantung pada keterampilan canggih dari ahli data.
Prediksi dengan cepat
Dengan mengganti berbagai solusi titik yang rumit dengan satu platform yang terletak di seluruh perjalanan analitik, APA juga memungkinkan siapa pun di organisasi apa pun untuk membangun model prediktif dan menggunakan analitik data prediktif untuk mendorong kemenangan cepat. Sebelumnya, data disediakan untuk spesialis pembelajaran mesin, tetapi dengan sistem yang tepat dan komprehensif, kita satu langkah lebih dekat untuk menutup kesenjangan keterampilan analitik. Semakin banyak pekerja yang diberdayakan, semakin AI menjadi dapat dijelaskan dan dapat diulang.
Perusahaan saat ini menggunakan APA di berbagai industri untuk banyak tujuan yang sensitif waktu. Maskapai penerbangan menggunakan platform ini untuk mengawal bahan bakar, ritel untuk mengoptimalkan merchandising hiperlokal, dan tim olahraga untuk melakukan analisis sentimen.
Dalam beberapa tahun terakhir, raksasa teknologi telah membuktikan apa yang dapat dicapai saat data dan analitik berada di pusat model bisnis. Tidak mengejutkan bahwa lima perusahaan terberhasil di dunia semuanya berbasis data, semuanya didorong oleh fokus inti pada penggunaan data untuk memahami, memasarkan, dan meningkatkan pendapatan dari pelanggan mereka. Pergeseran budaya untuk memdemokratisasi akses ke data dan analitik di seluruh organisasi telah memungkinkan perusahaan ini untuk dengan cepat memanfaatkan ekonomi data dan mempercepat transformasi digital.
Timing yang kritis?
Kita berada di persimpangan jalan ketika berbicara tentang strategi bisnis dan bagaimana data diintegrasikan. Hari ini, potensi bisnis untuk memecahkan masalah terbatas karena hanya pecahan kecil dari data organisasi yang tersedia yang digunakan. Kunci untuk mengatasi hambatan ini, pada akhirnya, adalah mengatasi kesenjangan keterampilan, dan memperkenalkan platform yang intuitif dan mampu mensinkronkan dengan tenaga kerja yang ada. Ini diakui secara universal bahwa data menambah nilai, tetapi hanya ketika pekerja mampu memilih wawasan yang relevan dan dapat ditindaklanjuti.
Kategori APA baru dalam analitik membantu bisnis menyelesaikan hal ini secara langsung, menawarkan tepat apa yang mereka butuhkan untuk mendorong pertumbuhan, memberdayakan staf dan menciptakan waktu untuk pemecahan masalah kreatif. Kunci adalah kesederhanaan.
