data analytics

Як краще почати взаємодіяти з даними?

Якісна взаємодія з даними є відмінною рисою лідерів ринку. Дані були основою для таких революційних концепцій, як Штучний Інтелект та Інтернет речей. Основні цілі використання даних: модернізація продуктів і послуг, оптимізація та підвищення ефективності внутрішніх процесів, розуміння поведінки та потреб клієнта, монетизація та отримання додаткового доходу.

Всі розуміють, що необхідно працювати з даними, але не всі розуміють з чого краще почати. Будь-який процес слід починати з визначення цілей. Перш, ніж почати працювати з даними і отримувати користь, необхідно встановити довгострокові і короткострокові цілі компанії (наприклад, збільшення прибутку, масштабування, зменшення відтоку клієнтів і виробничого браку, розуміння клієнтів і ринку). До того ж, кожний учасник команди повинен знати та розуміти їх.

Наступні дії допоможуть визначити можливості компанії за допомогою даних:

  1. Кейси використання

Ефективним рішенням буде ознайомитися з існуючими кейсами та подивитися на досвіді інших підприємств, як вони використовували дані та який результат був досягнутий. Таким прикладом є американська компанія Netflix, яка застосувала інтелектуальне використання даних. Зібрані дані про поведінку їхніх клієнтів компанія використовує для формування рекомендацій фільмів і шоу, контенту та ін. Контроль якості відтворення відео, що підвищує рівень обслуговування клієнтів, відбувається за допомогою даних. Також, Netflix монетизує отримані дані через рекламних партнерів.

  1. Брейнштормінг

Для вирішення завдання необхідно зібрати всіх зацікавлених учасників бізнесу і провести мозковий штурм. Метою такого процесу є об’єднати бізнес-цілі таі можливі сценарії використання даних для досягнення результату.

У процесі брейнштормінгу необхідно відповісти на наступні питання:

6 основних переваг використання бізнес-аналітики

Бізнес-аналітика є потужним інструментом сучасного бізнесу. Кожна компанія та організація різних сфер діяльності генерує величезну кількість даних. Інструмент являє собою набір якісних методів отримання значень зібраних даних. Завдання бізнес-аналітиків обробити, інтерпретувати та проаналізувати інформацію. Розробка плану заходів та розвитку, прийняття обґрунтованих рішень, бачення актуальної ситуації – результат бізнес-аналітики.

Розглянемо докладніше основні переваги бізнес-аналізу для компаній:

  1. Прийняття обґрунтованих рішень

Ухвалення стратегічно важливих рішень, зокрема планування маркетингового бюджету, прогнозування найбільш популярного продукту або послуги, визначення ключових слів для просування бізнесу, не обходиться без бізнес-аналітики. Інструмент забезпечує процес прийняття обґрунтованих рішень, внаслідок чого покращуються результати.

  1. Збільшення ефективності

Бізнес-аналітика допомагає виявити всі недоліки в процесі виконання певного завдання. Це дозволяє скоротити витрати часу, енергії, ресурсів, що в результаті призводить до оптимізації всіх бізнес-процесів.

  1. Збільшення бюджету

Малий бізнес володіє меншими фінансовими ресурсами, ніж великий. Використання інструменту допомагає більш глибинно дізнаватися та розуміти поведінку і потреби клієнтів, отримувати конкурентні переваги. Все це призводить до максимізації бюджету.

  1. Досягнення цілей

Кожна компанія повинна мати короткострокові та довгострокові цілі. Стратегія обробки даних і бізнес-стратегія будуються з огляду на ці цілі. Візуалізація даних дозволяє дослідити минулу та поточну інформацію про продуктивність за ключовими показниками ефективності. Детальні та зручні у використанні діаграми, таблиці, графіки значно спрощують процес прийняття рішень. Це зі свого боку призводить до досягнення бізнес-цілей.

  1. Збільшення доходу

Багато компаній, які впроваджують аналітичні рішення в свою операційну діяльність, вже змогли отримати вигоди та значне зростання прибутку. Компанія McKinsey (міжнародна консалтингова компанія, яка спеціалізується на вирішенні завдань стратегічного управління) провела дослідження. За результатами цього дослідження було виявлено, що середнє збільшення доходу організацій, які інвестують у великі дані, становить 6%.

  1. Володіння актуальною інформацією

Велика кількість пропозицій на ринку сприяє динамічній зміні інтересів і потреб споживачів. Аналітика надає докладний опис цільової аудиторії, їхніх потреб і дій. Компанії можуть зіставити продукт і послуги з результатами аналізу та визначити актуальність пропозиції, варіанти модернізації та нових розробок.

Впровадження MDM потребує чіткої стратегії

Цифрова трансформація підштовхнула менеджмент компаній переглянути поточні бізнес-моделі задля прискорення процесу діджиталізації та оновлення інструментів аналізу. Проте цей процес не швидкий.

На цей момент збір та управління даними є звичайною практикою у компаніях. Незважаючи на це, існує висока ймовірність, що дані розрізнені, фрагментовані та неочищені. Неточність даних та некоректна система управління даними можуть грати проти бізнесу та заважати процесу прийняття ефективних рішень та розвитку. Це зі свого боку призводить до низьких показників ефективності діяльності.

Система управління майстер-даними (MDM) відіграє важливу роль у забезпеченні інтелектуальних бізнес-процесів (надання наборів даних правильної структури, ієрархії та управління). MDM управляє критично важливими даними, які відносяться до декількох джерел, каналів і відділів. Реалізація системи управління майстер-даними вимагає чітко визначеної стратегії. Розглянемо кілька важливих етапів для розробки успішної стратегії управління майстер-даними.

  1. Визначення чітких цілей управління майстер-даними

Бачення майстер-даних повинно відображати бачення всього бізнесу. Це сприяє визначенню чинників успіху і досягнення цілей у функціональному, технічному і фінансовому плані. В першу чергу економічна модель MDM повинна відповідати на питання «Чому?», «Як?», «Хто?». Це дозволить визначити болі бізнесу і проблеми з даними. Вирішення цих проблем на ранній стадії забезпечує підтримку і схвалення всіх зацікавлених сторін бізнесу.

  1. Зосередженість на цілісному підході до управління майстер-даними

Застосування багатофазового підходу в стратегії MDM дозволяє домогтися її більшої ефективності, працюючи з мінімальним набором об’єктів фази і масштабуючи його в наступну фазу. Ігнорування такої детальної моделі при подальшій побудові MDM-рішення може привести до створення майстер-даних з ізольованих і розрізнених джерел.

  1. Визначення найбільш підходящого стилю реалізації відповідно до існуючої IT-архітектури

Компаніям слід чітко визначити цільову архітектуру, технології та обрати системного інтегратора. Діюча MDM-технологія повинна підтримувати аналітичні та операційні процеси в режимі реального часу для поєднання із загальною IT-архітектурою та екосистемою організації.

  1. Визначення правил управління даними

Власники бізнесу повинні володіти даними по всім процесам і відділам. Існуючий процес управління майстер-даними повинен ідентифікувати, вимірювати, фіксувати і виправляти проблеми якості даних у вихідній системі. Формальна модель управління даними повинна включати детальні бізнес-правила, механізми управління, контролю і відповідності даних.

  1. Реалізація за допомогою стратегічного плану

Розроблений стратегічний план може продемонструвати виконання етапів відповідно до бізнес-цілей. Це зі свого боку запобігає провалам MDM-рішень внаслідок структурних недоліків, які ушкоджують всю систему даних.

  1. Поетапна перевірка ROI

В першу чергу необхідно визначити параметри і показники, що визначають успішність системи управління даними протягом усього життєвого циклу. Зацікавлені сторони MDM можуть бути з різних відділів організації та мати різні цілі. У такій ситуації є сенс перевіряти ROI поступово. Наприклад, після впровадженні клієнтського домену в стратегію необхідно перевірити рентабельність інвестицій з точки зору збільшення крос-продажів, підвищення рівня продажів і т. Д.

  1. Відстеження результатів після впровадження

Стратегія управління майстер-даними вимагає аналізу перед впровадженням і спостереження після нього. Всі співробітники, менеджмент компанії і зацікавлені сторони повинні працювати разом для досягнення поставлених бізнес-цілей.

  1. Регулярне удосконалення

Весь персонал компанії повинен бути навчений як форматувати, вводити, зберігати та отримувати доступ до даних. Регулярна перевірка конфігурації, установки, моделей даних, інструментів управління даними, ієрархії допомагають уникнути проблем.

Більше можливостей з аналітикою даних в режимі реального часу

Якщо порівняти сучасний бізнес з машиною, то паливом для її успішної роботи будуть дані. Щодня компаніям доводиться збирати, обробляти й аналізувати величезні обсяги даних, але не завжди є можливість миттєво надати відповідь. Аналітика даних в режимі реального часу усуває затримки між збором та обробкою інформації й надає готову відповідь тут і зараз, що допомагає покращити операційну діяльність компанії.

Gartner визначає аналітику в режимі реального часу, як «симбіоз логіки та математики, які застосовуються до даних задля забезпечення розуміння й швидкого прийняття ефективних рішень. В деяких випадках аналітика завершується протягом декількох секунд чи хвилин після надходження нових даних».

Точність та швидкість – вирішальний фактор в аналітиці даних. Сучасному бізнес-простору необхідний такий інструмент для оперативного надання інформації, що допоможе мінімізувати витрати, скоротити час простою та покращити бізнес-рішення.

 

Переваги аналітики в реальному часі:

1. Швидкі та ефективні бізнес-рішення

Основним завдання аналітики реального часу є оперативне отримання бізнес-інформації, яка використовується для покращення/корегування стратегії чи рішення, виявлення проблем та оперативної реакції на них. На сьогодні бізнес вимагає швидкої обробки даних й миттєвих відповідей. Таку можливість надає цей інструмент.

2. Покращення операційних процесів

Аналітика реального часу спонукає до кращого розуміння робочої структури й використання ресурсів. Отже, це дозволяє раціонально планувати робочі процеси, скорочувати витрати, відслідковувати роботу персоналу, виявити можливі слабкі місця й покращити операційні процеси.

3. Фокус на клієнтах

Клієнти є головною складовою процвітаючого бізнесу. «Задоволений клієнт = успішний бізнес». Репутація бізнесу створюється завдяки клієнтам, й наскільки їхні потреби будуть задоволені – настільки буде поліпшуватися репутація компанії. Тому підвищення якості обслуговування клієнтів сприятиме росту й ефективності бізнесу. Аналіз поведінки споживачів в Інтернеті й налаштування сервісу відповідно до їхніх уподобань можна забезпечити завдяки даним у реальному часі (наприклад, зміна дизайну продукту). Також, збір та аналіз даних у реальному часі в роботі з клієнтами в контакт-центрах дозволяє скоротити часовий розрив, маючи історію дзвінків.

4. Мінімум помилок та шахрайства

Зменшення кількості помилок й збільшення операційної ефективності напряму залежить від використання аналітики в реальному часі. Здатність оцінювати дані кожну секунду надає можливість організаціям своєчасно реагувати на помилки та проблеми. Впровадження цього інструменту в систему безпеки дозволяє оперативно виявити шахрайство. Регулярний моніторинг робочого простору дозволяє виявити підозрілі рухи, крадіжки, зломи.

5. Підвищення гнучкості та доходу

Оскільки аналітика в реальному часі дозволяє приймати ефективніші бізнес-рішення – гнучкість бізнесу збільшується. Дані в реальному часі допомагають виявити й запобігти проблеми та ризики, що забезпечує безперебійну роботу компанії. А отже, дохід та ринкова вартість компанії зростають.

Стрімке розширення автоматизації й підключення до Інтернету речей призведе до експоненціального зростання даних. Таким чином, аналітика в режимі реального часу стане незамінним й корисним бізнес-інструментом для покращення результатів.

Qlik: лідер Gartner's Magic Quadrant у сфері аналітичних та BI платформ

Нещодавно Gartner опублікував щорічний звіт, в якому надає вичерпну інформацію щодо стану аналітичних платформ та бізнес-аналітики, ринку та його тенденції. Згідно до звіту, Qlik займає лідерські позиції у Gartners Magic Quadrant у сфері BI та аналітичних платформ вже одинадцятий рік поспіль.

«Qlik – лідер цього Magic Quadrant. Він має чітке бачення продукту на основі машинного навчання та штучного інтелекту».

Сильні сторони та переваги Qlik, які були відзначені у звіті:

Повну версію звіту можна завантажити ТУТ

Роль аналітики в діяльності організацій

Якщо говорити про принципові складові бізнесу  ̶  одним з них буде бізнес-аналітика, яка безумно передбачає роботу з масивами даних. Для успіху будь-якої системи ключовим є не тільки збір та аналіз, але й формування конструктивного висновку. Коректно розроблений та ефективний аналітичний проєкт дає можливість чітко побачити картину трьох положень: поточна ситуація, минула та варіанти розвитку в майбутньому. 

 Ми живемо в цифрову еру, і майже кожний таск вирішується за допомогою аналітики, незалежно від характеру питання та сфери діяльності бізнесу. Зовсім нещодавно така послуга була доступною лише компаніям-гігантам, в яких вистачало коштів, в тому числі і на впровадження сучасних ідей. На сьогодні її використання повсюдне. Така популяризація аналітики обумовлена все більшим осмисленням функціоналу та користі від здійснення тих чи інших дій після опрацювання матеріалу. Незважаючи на це, більшій частині організацій, які вже віддали пріоритетність Business Intelligence, доцільно направити увагу на вдосконалення та оптимізацію профіту від прийнятих рішень. А іншим тільки ще доведеться розробити продуману стратегію для перетворення інформації та впровадити її в робочий процес. Варто враховувати тривалість етапу підготовки та інтеграції, який може зайняти від 3 до 7 місяців, залежно від обраної моделі. 

Окрім впливу на зовнішню політику компаній (точки зросту, визначення ефективності, позицій та інше), аналітичні методи також допомагають вирішувати внутрішні питання, пов’язані з мотивацією, ресурсами та часом співробітників. Згідно зі статистикою, чимала частка (59%) учасників ринку використовує і монетизує їх в різних інтерпретаціях. 

Вже зрозуміло, що такий інструмент має потенціал та відкриває безліч перспектив. І в цьому випадку одним із найважливіших вмінь є вміння сортувати. Першочергово це необхідно для розуміння значущих елементів для кожного окремого підприємства. Вирішуючи будь-яку проблему, чи то оптимізація рекламних кампаній, чи збільшення прибутку, першим пунктом є визначення чітких цілей та питань, які можна вирішити в конкретному випадку.  

Ситуація з COVID-19 стала показовим доказом того, яку цінність являє собою аналітичні технології. Міжнародним інститутом аналітики разом з Butch Works були проведені дослідження, де було опитано 300 спеціалістів з аналітики США. Майже половина (43%) підтвердила їх першорядну роль в прийнятті рішень для подальшого існування бізнесу. 

За словами Аарона Калба (співзасновника та головного аналітика Alation) наслідки та втрати, спричинені пандемією, будуть збільшуватися. Також він зазначив той факт, що менеджмент організацій був змушений переглянути пріоритетність витрат та незаплановано інвестувати в BI. 

За останні десятиріччя пройшли значні трансформації світу, в результаті яких ми отримали його нове обличчя у вигляді цифр. Кожна активність компанії, шляхи її розвитку, бізнес-стратегія або вибір залежить від аналізу даних, який може внести свої корективи та змінити вектор. Найбільшою вигодою залишається можливість отримати цільові показники в найкоротші терміни, і мова йде про хвилини, а не про тижні або місяці. 

Чому розумна автоматизація – це необхідність

Як правило, такі поняття, як “Цифрова трансформація”, стали настільки розпливчастими та заплутаними, що призводять до того, що підприємства не знають, з чого почати, що сприяє розчаруванню та невдачі. Справа в тому, що для повного цифрового перетворення потрібно більше однієї технології; звідси термін “Розумна автоматизація”, який по суті є автоматизацією процесів компанії, що допомагає аналітиці та рішенням, що приймаються штучним інтелектом.

Розумна автоматизація вже починає змінювати спосіб ведення бізнесу майже в кожному секторі економіки. Інтелектуальні системи автоматизації розуміють та синтезують величезну кількість інформації та можуть автоматизувати цілі процеси чи робочі процеси, навчаючись та адаптуючись у міру їх проходження. Програми варіюються від звичайних до революційних: від збору, аналізу та прийняття рішень щодо текстової інформації до керівництва автономними транспортними засобами та сучасними роботами.

Незалежні аналітики на зразок Deloitte попереджають, що компанії, які не зможуть включити інтелектуальну автоматику в свої робочі процеси, залишаться позаду. Але що це таке, як користуються ним інші підприємства та як це може стосуватися вашого бізнесу?

Що таке інтелектуальна автоматизація?

Простіше кажучи, це об’єднання двох технологічних концепцій, які існують вже давно: штучний інтелект та автоматизація.

Штучний інтелект охоплює такі речі, як машинне навчання, розпізнавання мови та бачення, в той час як автоматизація була у нас з часу промислової революції. Подібно до того, як автоматизація прогресувала, так розвивався і штучний інтелект, і об’єднуючи їх, автоматизація досягає переваг, які надає інтелект.

Багато хто знайомий з автоматизованою роботою з автоматизованих процесів (RPA) – програмним забезпеченням, здатним автоматизувати прості завдання, засновані на правилах, раніше виконані людьми. RPA може імітувати взаємодію людини та підключатися до декількох систем, не змінюючи їх, коли він працює на графічному інтерфейсі користувача або графічному інтерфейсі. Одним недоліком RPA є те, що він потребує структурованих даних як вхідних даних і може виконувати лише стандартизовані процеси.

Розумна автоматизація дає програмним роботам метод для навчання взаємодії з неструктурованими даними. Інтелектуальна автоматизація, як правило, включає наступні можливості: розпізнавання зображень, природну обробку мови, когнітивні міркування та розмовний інтелект.

Застосування інтелектуальної автоматизації

ІА застосовується в найрізноманітніших процесах:

ІА надає машинам можливість збирати та аналізувати ситуаційні чи текстові дані та придумувати відповідний курс дій.

ІА допомагає нам вирішувати певні проблеми, що стосуються функціонування нашого бізнесу, наприклад, обробка величезних обсягів даних або проблема високих витрат на оплату праці та дефіцит робочої сили.

Завдяки ІА машини можуть сканувати дані, перевіряти правильність, виявляти невідповідності та придумувати безліч дій, необхідних для необхідних бізнес-вимог.

Переваги ІА для прийняття рішень

Фінансові послуги: Основні менеджери з інвестицій використовують програмні роботи для вивчення послідовностей досліджень. Credit Suisse аналізує компанії, використовуючи величезний обсяг джерел даних. Інтелектуальна система автоматизації, яку вона використовує, навіть здатна писати звіти про дослідження та робити висновки без втручання людини. Компанія каже, що її інтелектуальне програмне забезпечення дозволило їй покращити як обсяг своєї дослідницької продукції, так і якість звітів, які вона випускає.

Призначення планів лікування: IBM Watson допомагає лікарям випереджати криву. Завдяки безперервному потоку нових досягнень та досліджень, які обробляються, лікарі могли легко витратити багато годин на дослідження найкращих варіантів лікування пацієнта, лише пропустити деякі життєво важливі записки інформації. Когнітивна обчислювальна технологія дозволяє Уотсону запропонувати плани лікування на основі всіх наявних даних. Це хороша новина і для лікарів, і для пацієнтів.

Визначення загроз громадському порядку: злочинність та тероризм є головною проблемою в сьогоднішніх містах. Камери безпеки не можна контролювати цілодобово. Їх просто занадто багато. Наприклад, Лондон запровадив систему, яка попереджає аналітиків безпеки про можливі загрози, позначаючи їх на увагу людини після аналізу даних з датчиків і камер.

Оцінка кредитоспроможності: Квартальні фінансові результати – це хороший спосіб оцінки кредитоспроможності компанії, але в умовах швидкого розвитку бізнесу значні зміни у фінансовому становищі можуть впасти між звітними датами. Інтелектуальне програмне забезпечення може контролювати тисячі джерел даних, оцінюючи інформацію та виявляючи ризики, які в іншому випадку пройдуть непоміченими. Це не тільки дозволяє компаніям уникати ризиків, але й пропонувати більш вигідні умови у відповідь на можливості, що надаються компаніями з позитивним прогнозом кредитування.

Програмне забезпечення робочого процесу та умовна логіка: На поверхні управління робочими потоками через автоматизовану систему має бути досить простим. Але бувають випадки, коли результат робочого процесу та його наступний маршрут залежать від умовної логіки. Це може бути складніше, ніж просте рівняння “якщо A = B, то C”. Інтелектуальна автоматизація може оцінити поточну ситуацію, виходячи з усіх факторів та систем, що впливають на неї, вирішивши найкращий спосіб дії, який слід дотримуватися.

Фізичні завдання та інтелектуальна автоматизація

Ми вже розуміємо основну автоматизацію, в якій «роботи» виконують повторювані завдання в налаштуваннях виробничої лінії, але машинна розвідка підняла це на наступний рівень і дозволила автоматизувати завдання, які ми могли виконувати лише вручну раніше.

Поширення продуктів: Crate & Barrel і Walgreens є одними з роздрібних гігантів, які використовують роботи, які можуть подумати про себе, щоб підвищити ефективність, з якою вони виконують замовлення. Роботи подорожують по складах, не стикаючись з іншим рухом. Вони забирають підрозділи, завантажені продуктами, які будуть відправлені, і доставляють їх командам, відповідальним за виконання замовлення та доставку.

Роботи спільної роботи з людьми: Використання роботів в автоскладанні не є новим, але до 2013 року роботи та люди були відокремлені з міркувань безпеки. Тоді Volkswagen представив робота-спільної роботи, яка працює з людьми-операторами, взявши на себе фізично складне завдання, яке було частиною процесу складання. Якщо людський технік перешкоджає роботі робота, він відреагує на ситуацію. Тому він не потребує захисного житла і може співпрацювати зі своїми людськими «колегами».

Солдати-роботи та літаки: Розумна автоматика вже застосовується у технології безпілотників, і є навіть чотириногі роботи, які можуть бігати, підніматися, домовлятися про важку місцевість та відповідати на замовлення командира.

Автомобілі без водіїв: Автономні машини, які ви можете відправити, щоб зробити покупки, зібрати друга або члена сім’ї або просто скористатися, щоб безпечно об’їхатись, – це велика новина вже зараз. Багато хто вважає, що цей прогрес революціонує майбутнє перевезень.

Транспортування руди: Вантажівки без водіїв вже працюють в австралійських шахтах, і великі гірничі компанії розглядають ці автономні транспортні засоби як спосіб підвищення продуктивності та безпеки працівників. Вантажівки можуть переміщатися по сайту з невеликим втручанням людини, і компанія каже, що економить до 500 годин на рік завдяки використанню інтелектуальної автоматики.

Критичні фактори успіху для досягнення інтелектуальної автоматизації

Тепер, коли ми розуміємо визначення ІА та його переваг, ми стикаємося зі звичайною проблемою: «Як я починаю застосовувати цю трансформацію?».

Ось 7 кроків, які ви повинні врахувати, які допоможуть вам успішно реалізувати ІА.

  1. Досягніть згоди щодо того, як виглядає успіх

Знання того, що інтелектуальна автоматизація допоможе вашому бізнесу – це одне, переконайтеся, що ви отримуєте резервну копію та бай-ін, щоб розповсюдити їх у своєму бізнесі – це інше. Чітке розуміння того, чого ви хочете досягти, полегшує вимірювання ефективності, керування командою та відзначає успіх.

Можливо, успіх вимірюється чіткою метрикою “30% зниження експлуатаційних витрат” або “50% поліпшення пропускної здатності”, або це може бути менш чітко визначений момент, подібний до викладених вище ідей. Як би добре не виглядало, має бути щось узгоджене внутрішньо.

  1. Ідентифікуйте кандидатів у ІА

Деякі ініціативи щодо автоматизації зумовлені прагненням покращити конкретний процес чи діяльність, але для більшості побудова дорожньої карти автоматизації допомагає визначити пріоритет з того, з чого почати автоматизацію.

Ідеальні кандидати для автоматизації можуть відрізнятися залежно від обраного продукту чи платформи. Загалом, нижче, ви дасте кілька ідей, з чого почати ідентифікацію кандидатів у автоматизацію

Структурований процес

Чи можна легко надати набір інструкцій із завданням новому працівникові? Якщо процеси можна визначити та повідомити новим працівникам, вони, як правило, є хорошими кандидатами в автоматизацію.

Визначений робочий процес

Чи є посібник з робочого процесу чи зошит? Існуюча робоча книга або робочий процес не є важливим, але сприяє швидкості побудови автоматизації.

Використовує кілька додатків або інструментів

Чи вимагає виконання декількох систем та / або додатків? Процеси, що використовують людину як взаємозв’язок між системами, роблять хороших кандидатів на автоматизацію.

Ні емоцій, ні суб’єктивності

Чи є місце для двозначності чи почуттів у процесі? Процеси, що вимагають людського судження, зазвичай не є хорошими кандидатами для автоматичної передачі рук. Вони все ще можуть бути придатними для автоматизованої допомоги.

Високий об’єм / низька чи середня складність

Чи є велика об’ємна діяльність, яка не є дуже складною? Ці завдання – хороші способи швидко принести рентабельність інвестицій.

Автоматизація деталей

Чи є обсяг роботи, який вимагає людського судження для ініціювання, затвердження чи визначення? Процеси не повинні бути 100% автоматизованими для отримання переваг, і Digital Worker може бути налаштований на основну частину роботи, зберігаючи людину в циклі для ініціації, затвердження чи дозволу.

Масштабованість

Є єдиний спосіб розширити процес, найнявши більше людей? Або процес має вершини та корита в роботі? Подумайте, чого ви могли досягти з цифровими працівниками, які з вами згинаються.

  1. Почніть швидко з малого та масштабу

Розумна автоматизація на відміну від інших варіантів цифрового перетворення. Його здатність цифрово перетворювати бізнес у значно скорочений час не має собі рівних. Неінвазивний характер RPA у поєднанні з AI та іншими інтелектуальними технологіями означає, що він може бути введений в дію протягом місяців. Оскільки багато організацій зараз підтверджують ціннісні проекти, розгортаючи один або два діючих процеси, переваги в реальному світі можуть бути реалізовані та надбудовані. Після того, як ці дрібномасштабні процеси довели свою цінність, поїздка з автоматизацією може отримати повну пару та масштаб у бізнесі. Це або пов’язане із застосуванням інших подібних процесів, або роздумом про те, як розумні технології можна застосовувати по-новому. Підходячи до цього способом, бізнес уникає підводних каменів підходу великого вибуху, але, скоріше, може стимулювати широке прийняття та заохочувати майбутній успіх у масштабах.

  1. Забезпечення ефективного виконавчого спонсорства

Шукаючи виконавчого спонсора, важливо чітко визначити очікування ролі та її важливість для успіху загального проекту. Ось що повинен зробити ваш виконавчий спонсор:

  1. Створіть правильну команду

У команді з автоматизації є кілька найважливіших ролей – і хоча людина може взяти на себе кілька завдань на початку програми, коли команда зростає, вони можуть стати штатними ролями або командами самостійно.

Типові ролі та обов’язки висвітлено нижче. Кожен вимагатиме різного рівня розуміння та вмінь із засобом автоматизації, тому розробіть навчальну програму, яка забезпечує формальну освіту на основі ролей, в ідеалі з сертифікацією чи акредитацією навичок для перевірки можливостей.

Керівник роботизованої автоматики

Будь-яка цифрова трансформація, яка варта її солі, потребує лідера із зором. Керівник команди повинен володіти цим баченням і бачити, де автоматизація може процвітати в організації. Відповідальність за покупку на кожному рівні та в якомога більше відділеннях, а також за своєчасну та успішну доставку.

Архітектор

Архітектор несе відповідальність за визначення та реалізацію оптимального підходу до автоматизації. Зазвичай, використовуючи такі моделі, як робоча модель роботодавців, цей член команди допомагає створити можливості для максимізації вигод, масштабованості та тиражування в будь-якій точці бізнесу.

Аналітик процесів

Аналітик процесу повинен охопити та деталізувати вимоги до масштабованого та надійного розгортання автоматизації. Точно документуючи та визначаючи завдання, вони можуть бути ефективно використані, якщо це необхідно, частково або повністю.

Розробник автоматизації

Розробник несе відповідальність за створення та доставку об’єктів процесу відповідно до стандартів найкращої практики, визначених постачальником або іншими членами провідної команди. По мірі розвитку цих членів команди від молодших до старших співробітників вони можуть почати працювати над додаванням інтелекту до процесів у необхідних сферах. Залежно від обраного рішення щодо автоматизації, цій людині не потрібно мати досвід кодування.

Контролер процесу

Працюючи в безпосередній близькості з розробниками та аналітиками, контролер процесів управляє щоденним будь-яким проектом автоматизації. Від тестування та звільнення від розробника, контролер запускає та координує процеси, обов’язково відзначаючи будь-які проблеми у виробництві завдання та віддаючи перевагу потенційним напрямкам удосконалення.

Технічний архітектор

Маючи глибоке розуміння необхідної інфраструктури та того, як будь-яке нове рішення інтегруватиметься з нею, технічний архітектор є ключовим експертом у безперебійному введенні рішень, як рішення та як слід використовувати. Разом з провідними розробниками та іншими технічними послугами архітектор має потенціал підвищити рівень обізнаності та зрозуміти, як може працювати цифрова робоча сила в організації.

  1. Комунікація є ключовою

Незаперечний факт, що інтелектуальна автоматизація та RPA впливатимуть на функціонування організації. І через це будуть впливати на персонал, що означатиме, що люди стають невпевненими чи боязливими – навіть якщо подібні почуття часто бувають непомітними. Важливим фактором є співпраця з цими проблемами та за умови повного викупу керівництва, глибоко поясніть, що це може означати для людей. Чим раніше ви зможете бути чіткими, регулярними та лаконічними у спілкуванні, тим краще для кожної сторони, що бере участь.

  1. Створіть Центр передового досвіду (ЦПД)

Автоматизований ЦПД – організаційна команда, яка забезпечує центральну функцію для досягнення інтелектуальних цілей автоматизації бізнесу. Він визначає та визначає стратегію автоматизації, яка відповідає загальним цілям бізнесу, підтримуючи потреби інших підрозділів та функцій для досягнення їх цілей.

Висновок

Успіхи в галузі штучного інтелекту, робототехніки та автоматизації, підкріплені значними капітальними вкладеннями, підживлюють нову еру інтелектуальної автоматизації, яка, ймовірно, стане важливим рушієм організаційних результатів у найближчі роки. Компаніям у всіх секторах важливо зрозуміти та застосувати інтелектуальну автоматизацію, або ризикувати відставати.

Qlik робить хмарну аналітику більш доступною для кожного клієнта

Qlik анонсував нові програми впровадження і збірки, які нададуть користувачам більше можливостей і зроблять впровадження хмарної аналітики більш простим і вигідним. Ці програми включають в себе нову збірку Qlik Sense Enterprise з SaaS, а також із можливістю для клієнтів вибирати середовище для розгортання (Client-Managed). Крім того, користувачі QlikView можуть одночасно впровадити Qlik Sense Enterprise SaaS і розмістити свої документи QlikView в хмарі.

Джеймс Фішер, головний директор з продукції Qlik, заявив: «Клієнти прагнуть використовувати масштаб і економічну ефективність хмарної аналітики, а також покладатися на розширену та дієву аналітику, щоб перетворити знання на дію». Він додав, що з їх останньою пропозицією Qlik Sense і новою Програмою модернізації аналітики (Analytics Modernization Program) «кожному клієнту Qlik буду легше, ніж будь-коли, впровадити та використовувати хмарну аналітику й отримати вигоду з нових технологій ШІ у всій своїй організації».

У другому кварталі 2020 року користувачі Qlik зможуть більш ефективно координувати розгортання аналітики Qlik зі своїми ІТ-стратегіями за допомогою двох варіантів: SaaS або Client-Managed. Ті, хто виберуть Qlik Sense Enterprise SaaS, зменшать проблеми, пов’язані з управлінням даних, а також мінімізують витрати на інфраструктуру за рахунок розгортання виключно в хмарі Qlik. Клієнти, що будуть використовувати Qlik Sense Enterprise Client-Managed, можуть розгортати локально або в приватній хмарі, в залежності від своєї стратегії управління даними або потреб. Вони також можуть ліцензувати обидва варіанти і використовувати унікальну мультихмарну архітектуру Qlik.

Програма модернізації аналітики від Qlik надасть клієнтам QlikView ще більше розширених можливостей. Вона дозволить їм поступово впроваджувати Qlik Sense, не порушуючи існуючі операції QlikView.

Стеф Робінсон, менеджер з бізнес-аналітики Qlik IT в JBS USA, сказав: «Нас захоплює зростаюче впровадження аналітики Qlik Sense, яке ми спостерігаємо в нашій базі співробітників». Він зазначив, що вони продовжують використовувати вже створені додатки QlikView, але також дають своїм розробникам можливість впроваджувати Qlik Sense в своєму темпі. «Одночасне управління існуючими додатками QlikView і розширення можливостей аналітики за допомогою Qlik Sense прискорило наш перехід до сучасної бізнес-аналітиці».

Програма модернізації аналітики дає такі переваги користувачам QlikView:

Дуг Хеншо, віце-президент і головний аналітик Constellation Research, зазначив: «У міру того, як організації все частіше переносять додатки та дані в хмару, вони прагнуть максимізувати цінність цих даних, щоб отримати стратегічну перевагу». Він продовжив, сказавши, що «надаючи нові можливості для швидкого переміщення аналітичних робочих навантажень в хмару, Qlik реагує на зростаючі очікування клієнтів і на тенденції розвитку індустрії».

Інші захоплюючі поновлення, які можуть порадувати користувачів Qlik Sense, – це нові можливості в квітневому релізі Qlik Sense, які допоможуть розширити використання аналітики в хмарі. Серед нових елементів з’являться нові візуалізації і поліпшені панелі моніторингу, можливість обміну діаграмами, сповіщення в консолі управління, а також поліпшене керування файлами даних і з’єднаннями для передачі даних в окремі робочі процеси Qlik Sense.

Якість даних і управління мастер-даними: короткі рекомендації щодо поліпшення якості ваших даних

У сучасному світі, важливість якості даних і управління мастер-даними (master data management, MDM) незаперечна. У своїй чистій, неструктурованій формі дані нічого не варті, але якісні дані можуть стати величезною перевагою для бізнесу. На жаль, чим більше компанія збирає даних, тим вище ризик того, що вони стануть «брудними». Близько 27% бізнес-лідерів не можуть ручатися за точність своїх даних. Брудні дані – це результат людської помилки, дублікатних даних, плину часу й інших чинників. Вони здатні підірвати ефективність аналітики та машинного навчання і вилитися у величезні збитки, що досягають 12% від загального доходу компанії.

Згідно з щорічним звітом The BI Survey, якість даних є однією з найбільших проблем для користувачів бізнес-аналітики з 2002 року. У цій статті ми пояснимо, що таке якість даних і як її поліпшити.

Визначення

Єдиного визначення якості даних не існує. Дані вважаються якісними, якщо вони придатні для певної мети. Високоякісні дані мають ряд характеристик. Вони послідовні, актуальні, точні та повні. Однак набір даних може бути хорошим в одному контексті і марним в іншому. Знаючи, скільки товарів було продано, можна зробити замовлення на наступний місяць, але ці дані не показують наявність або відсутність прибутку.

Ось для чого необхідно управління мастер-даними (MDM). Воно допомагає збирати дані з різних джерел і об’єднувати їх в єдине ціле. MDM також стане в нагоді, якщо:

… крім системи ERP, ваша компанія працює з іншими системами SCM або CRM і потребує узгодження цих платформ,

… вам необхідно забезпечити ефективну співпрацю з діловими партнерами і відмінний сервіс для клієнтів,

… вашій компанії потрібно об’єднати локальні та хмарні системи.

Багато респондентів опитувань BARC Trend Monitor вважають якість даних і MDM одними з найбільш важливих тенденцій. Фахівці з бізнес-аналітики дотримуються тієї ж думки, оскільки знають, що популярні бізнес-технології самообслуговування і виявлення даних цінні тільки тоді, коли вони працюють на якісних даних.

Кроки до поліпшення якості даних

Щоб підвищити якість даних і MDM, необхідно використовувати цілісний підхід, який враховує методи роботи вашої компанії, процеси забезпечення якості даних і технології. Компанія повинна чітко розподілити відповідальність за області даних (наприклад, клієнт, продукт, фінансові показники) і ролі. Створювати процеси, що забезпечують якість даних, буде простіше, якщо в їх основі будуть такі передові методи, як цикл якості даних. Правильні технології теж важливі, але в першу чергу потрібно зосередитися на організації та її процесах, оскільки вони мають відношення до стратегії вашої компанії.

Тепер давайте розглянемо деякі конкретні кроки до поліпшення якості даних.

1. Виділіть чіткі ролі

Поліпшити якість даних неможливо без створення в компанії культури, яка усвідомлює важливість даних для отримання інсайтів. Ця культура також передбачає розподіл чітких ролей, які гарантуватимуть, що дані збираються і обробляються відповідально. Ролі допомагають призначати завдання співробітникам залежно від їх можливостей.

Типові ролі включають:

2. Введіть цикл якості даних

Ви не можете перевірити якість даних один раз, а потім забути про це. Це постійний процес. Ось чому найкраще робити це з використанням ітеративного циклу аналізу, очищення та моніторингу даних. Ви можете розбити цикл на наступні фази:

Цілі якості даних визначаються відповідно до потреб вашої компанії. Це дасть чітке розуміння того, на яких даних вам слід зосередитися. Щоб визначити ці цілі, можна почати з пошуку відповідей на такі питання: «Як ми можемо визначити область даних?», «Як оцінити повноту даних?»

Встановивши цілі, необхідно орієнтуватися на них при аналізі даних. На цьому етапі важливо враховувати наступні питання: «Чи є дані достовірними?», «Чи є дані точними?», «Як ми можемо виміряти значення даних?»

Щоб досягти цілей якості, вам необхідно очистити та стандартизувати дані. Не існує універсального правила, як це зробити, так як кожна організація має свої власні стандарти і правила.

Ви можете збагатити свої дані за допомогою інших, наприклад, соціально-демографічних або географічних даних. Таким чином, ви створите більш змістовний і цінний набір даних.

Як ми згадували раніше, вкрай важливо постійно перевіряти і контролювати ваші дані, оскільки вони можуть швидко стати неактуальними або помилковими. На щастя, є програмне забезпечення, яке дозволяє автоматично контролювати дані відповідно до заздалегідь визначених стандартів.

3. Використовуйте правильні інструменти

Більшість технологій підтримують цикл якості даних і пропонують широкі функціональні можливості для різних ролей. Щоб використовувати технології в повній мірі, необхідно інтегрувати фази циклу якості даних в операційні процеси і зіставити їх з певною роллю. Ретельно підібране ПО може допомогти з:

Це всього лише кілька прикладів функцій сучасних інструментів управління даними. Повний список набагато більше, що дає можливість вибрати ті функції, які будуть відповідати потребам вашого бізнесу найкраще.

Краще пізно ніж ніколи

Складність проблеми може пригнічувати, але в епоху оцифровки світу необхідно підтримувати високу якість даних. Точні і надійні дані можуть гарантувати гарне обслуговування клієнтів, продумані бізнес-рішення й економічне процвітання вашої компанії. Як і всі хороші речі, це вимагає певних зусиль, але, в кінцевому рахунку, управління якістю даних окупиться.

Qlik приєднується до програми Snowflake Partner Connect

На цьому тижні Qlik уклав партнерські відносини з Snowflake, хмарним сховищем даних. Партнерство передбачає інтеграцію Qlik із програмою Snowflake Partner Connect, яка надасть клієнтам Snowflake двотижневу безкоштовну пробну версію, щоб повною мірою скористатися першокласним програмним забезпеченням Qlik для інтеграції даних. Безкоштовна пробна версія включає в себе навчальні посібники для швидкого введення та передачі даних в Snowflake в режимі реального часу. Розширення пробної версії дозволяє користувачам експортувати дані з численних корпоративних систем баз даних, мейнфреймів і додатків SAP. З платформою Qlik Data Integration можна також автоматизувати створення й оновлення готових аналітичних наборів даних в Snowflake.

«Наші клієнти хочуть прискорити свої зусилля з модернізації, використовуючи високопродуктивні та надійні рішення для реплікації даних в Snowflake», – заявив Коллін Капас, віце-президент Snowflake по WW Partners і альянсів. «Завдяки можливостям інтеграції даних Qlik в режимі реального часу клієнти отримають негайну вигоду від перенесення цих даних безпосередньо в Snowflake. Ми раді, що Qlik приєднався до нашої партнерської програми Connect, надаючи клієнтам нові можливості для модернізації в Snowflake».

Snowflake Partner Connect дозволяє новим користувачам легко підключатися до конкретних бізнес-партнерів Snowflake та інтегрувати їх у свій досвід при створенні пробних облікових записів. За допомогою Qlik Data Integration клієнти можуть отримати доступ до широкого спектру корпоративних джерел даних в режимі реального часу й отримати максимальну вигоду, оцінюючи Snowflake. Після завершення пробної версії можна легко придбати повну ліцензію Qlik Data Integration.

«Snowflake надає нам середу озера даних, яка масштабується та об’єднує дані в одному місці з будь-якого джерела. Це сприяє прийняттю рішень з усіх наших бізнес-функцій, включаючи виробництво, ланцюжок поставок, обслуговування клієнтів і фінансування», – стверджує Даллас Торнтон, директор цифрових послуг PACCAR. «Програмне забезпечення Qlik для інтеграції даних є величезною рушійною силою цінності, яку ми бачимо зі Snowflake. Оскільки він передає потокові дані з різних джерел, використовуючи збір даних змін в Snowflake з будь-якої платформи – будь то хмара, бази даних x86, мейнфрейми або AS400, – у наших користувачів тепер є одне середовище в Snowflake, з якої можна аналізувати дані практично в реальному часі».

«Ми раді розширенню нашого партнерства з Snowflake, приєднавшись до їх програми підключення, що допомагає підприємствам прискорити перехід до хмарних сховищ даних», – заявив Ітамар Анкоріон, старший віце-президент технологічного альянсу в Qlik. «Qlik пропонує комплексне рішення для Snowflake, яке безперервно приймає всі цільові дані, автоматизує створення сховища / вітрини без використання сценаріїв і робить дані та аналітичні матеріали легко доступними для всієї організації за допомогою аналітики світового класу».

Про компанію Qlik

Бачення Qlik — це світ, орієнтований на дані, в якому кожен може їх використовувати, щоб поліпшити процес прийняття рішень і подолати свої найскладніші проблеми. Тільки Qlik пропонує комплексне програмне забезпечення для інтеграції та аналізу даних в реальному часі, яке допомагає організаціям перетворити свої дані в цінний актив. З їх допомогою компанії зможуть глибше зрозуміти поведінку клієнтів, переосмислити бізнес-процеси, відкрити нові джерела доходу, а також збалансувати ризик і винагороду. Qlik веде бізнес більш ніж в 100 країнах і обслуговує понад 50 000 клієнтів по всьому світу.

GoUp Chat