performance improvement

Матриця Рамсфелда як ефективний інструмент в процесі приняття рішень

«Існує відоме знане. Це речі, про які ми знаємо, що знаємо. Також існує відоме незнане. Це речі, про які нам відомо, що поки ми про них ми не знаємо. Але ще є невідоме незнане – речі, про які нам не відомо, що ми про це не знаємо»

Дональд Рамсфелд

 

Матриця Рамсфелда

Під час брифінгу, присвяченого війні в Іраку, Дональд Рамсфелд поділив інформацію на 4 категорії:

Ці складові стали основою матриці Рамсфелда (система прийняття рішень, що відображає та оцінює різні ступені визначеності та невизначеності).

Квадранти матриці Рамсфелда

  1.  Відоме знане: це факти, які ми знаємо та розуміємо. Це база наших знань, що забезпечує міцну основу для прийняття рішень;
  2. Відоме незнане: це факти, про які ми знаємо, але остаточно не розуміємо. Це прогалини у наших знаннях, які нам необхідно усунути за допомогою досліджень, розслідувань чи консультацій експертів;
  3. Невідоме знане: це факти, про які ми не здогадуємось, що знаємо. Така інформація зберігається у нашій підсвідомості, ігнорується та вважається непотрібною. Розкриття такої інформації може принести користь та призвести до певних проривів у процесі прийняття рішень;
  4. Невідоме незнане: це факти, які ми не знаємо і не можемо передбачити. Вони є найбільш значним джерелом невизначеності та ризику, тому що можуть призвести до ефекту несподіванки та зірвати плани.

Ефективність матриці Рамсфелда

Етапи використання матриці Рамсфелда

  1. Визначення квадрантів:
  1. Дії:

 

Як почати працювати з даними?

Дані є одним із найважливіших бізнес-активів для компаній будь-якого розміру та сфери діяльності. На цей час існує безліч сценаріїв використання даних. Однак кожна компанія повинна вибрати свій варіант, який принесе найбільшу користь. Для досягнення успіху у поточний час усі компанії, незалежно від їхнього розміру та сфери діяльності, повинні мати стратегію роботи з даними. Важливо зрозуміти, які саме дані потрібні аби досягти покращення бізнес-результатів.

У великій кількості потенційних варіантів використання даних легко заплутатися. Проте, пускати завдання вибору сценарію на самоплив не варто. Нижче кілька порад, як допомогти керівникам розставити пріоритети та створити ефективну стратегію корпоративних даних.

  1. Мозковий штурм

Насамперед необхідно намітити бажаний результат, тобто поставити запитання: «Що саме хоче досягти бізнес?», «Які ключові завдання та цілі існують?».

Існує 4 основні напрямки використання даних:

  1. Деталізація сценаріїв використання

Кожний проєкт даних після мозкового штурму потребує деталізації:

  1. Визначення сценарію використання

Після проходження попередніх етапів необхідно визначити найбільш підходящі для конкретного бізнесу. Такий підхід дозволить виявити пріоритети щодо даних, наскрізні питання, вимоги та цілі. Починати варто з поточної бізнес-стратегії, найзначніших проблем та можливостей. Залежно від амбітності та масштабності стратегії обробки даних необхідно обрати від 1 до 5 варіантів використання. Вони ж будуть найбільш стратегічними та довгостроковими.

Після цього варто визначити 1 – 3 «швидких цілей», які можуть бути досягнуті швидко та зможуть показати цінність проєкту. Швидкий результат продемонструє ефективність стратегії обробки даних, що дозволить одержати підтримку членів команди.

10 сучасних технологій, які впливають на бізнес

Наразі світ проходить 4 промислову революцію, основними двигунами якої є дані, Штучний Інтелект та Інтернет речей. Внаслідок цього навколишній світ трансформується у велику інформаційну систему. Окрім великої кількості технологій, що задіяні в цій революції, важливою умовою прогресу є різні способи взаємодії всіх цих технологій. Розвиток технологій продовжується і це, так чи інакше, впливатиме на кожну сферу діяльності та компанію.

Розглянемо 10 основних технологічних тенденцій, які впливають на успіх компанії.

  1. Повсюдні обчислення

Сьогодні середній смартфон у рази потужніший за потужний комп’ютер 10 років тому, мікрочіпи стали меншими, пристрої – легшими, меншими та потужнішими. Досягнення в галузі обчислень у майбутньому будуть виходити від програмного забезпечення та алгоритмів, квантових обчислень, нових форм цифрового зберігання (наприклад, зберігання ДНК).

  1. Встановлення зв’язків

На цей час Інтернет речей (IoT) має дуже активний розвиток. Це справляє враження, що кожен пристрій може підключатися до Інтернету, збирати та надсилати дані. За прогнозами до 2030 року буде встановлено щонайменше 50 мільярдів пристроїв Інтернету речей у світі. Така можливість підключати місця та речі до Інтернету здатна змінити багато сфер (освіта, виробництво, медицина тощо). Робота з IoT даними відкриває унікальне розуміння справжніх дій клієнтів та співробітників.

  1. Датафікація світу

Люди генерують величезні обсяги даних щодня, навіть не замислюючись про це. Майже кожна дія людини залишає після себе цифровий слід. Це сприяло розвитку способів зберігання даних. Завдання компаній – забезпечити належний захист та конфіденційність інформаційних активів. Дані для бізнесу можуть бути основним джерелом створення вдосконаленого продукту чи послуги, оптимізації бізнес-процесів тощо. Однак, для цього необхідно розробити стратегію трансформації даних у аналітичні дані. Важливим інструментом підвищення інформаційної грамотності може стати Штучний Інтелект.

  1. Штучний Інтелект

Розвиток Штучного Інтелекту відбувається дуже динамічно, що дозволяє сучасним машинам виконувати різні завдання замість людей. Також ШІ може покращити внутрішні бізнес-процеси за допомогою автоматизації або допомоги спеціалістам у виконанні певних завдань, а також у процесі прийняття рішень.

  1. Розширена реальність

Розширена реальність (XR) – це узагальнююче поняття, яке включає спектр імерсивних технологій (віртуальна, змішана, доповнена реальність).

  1. Довіра до цифрових технологій

Цифровою довірою можна назвати довіру користувачів, яку вони виявляють до організацій при побудові безпечного цифрового світу. Кожен користувач повинен бути впевнений у безпеці, надійності та легкості транзакцій чи іншої взаємодії.

  1. 3D-друк

3D-друк надає можливість переглянути способи виробництва речей. Виробники отримують ще один спосіб виготовлення продукту нетрадиційним способом. Це дозволяє їм оптимізувати виробничий процес, створювати кастомні продукти, скорочувати витрати та відходи.

  1. Редагування генома та синтетична біологія

Розкриття загадок генетики допоможе відкрити нові шляхи розуміння та контролю генів. Методи редагування генів такі, як CRISPR, здатні значно просунутися вперед у боротьбі з різними хворобами, покращенні життєстійкості рослин, виробництві нових синтетичних речовин, які можуть замінити органічне паливо, пластмасу, продукти тваринного походження.

  1. Нанотехнології та матеріалознавство

Нанотехнологія означає контроль матерії у крихітному масштабі (на атомному та молекулярному рівні). Нанотехнології можуть використовуватися для управління та покращення продуктів та компонентів.

  1. Нові енергетичні рішення

Відновлювані джерела енергії (енергія вітру, сонця) наразі є більш ефективними та доступними. У перспективі 2 нових джерела енергії – зелений водень та ядерний синтез. Нові джерела можуть стати важливим, безпечним та екологічним рішенням енергетичних потреб.

Основні рівні аналітики в процесі автоматизації

Цінність даних полягає в аналізі та висновках. Аналітика даних допомагає побачити актуальну ситуацію, робити правильні висновки та приймати рішення, які приведуть до більш ефективної діяльності та зростання бізнесу.

Розглянемо приклад з машиною. Найчастіше ми не замислюємося про те, як вона влаштована та працює, але знаємо, що машина може виходити з ладу. Визначити причини та запобігти їх можна за допомогою аналізу. Досить зібрати 2 набори даних: перший, який показує робочий процес машини та другий – час, коли машина виходить з ладу. Цей аналіз допоможе побачити які дії призводять до несправності та виявити варіанти запобігання повторення ситуації в майбутньому.

Описова аналітика

Фахівці з даних схильні називати аналітику, яка зазначена у прикладі вище «описовою». Результатом такого виду аналітики є опис того, «що?», «коли?» і «чому?» сталося. Однак, він не пропонує можливі варіанти вирішення проблеми та запобігання повторень в майбутньому.

На цей час аналітика, яку проводять сучасні компанії, здебільшого має описовий характер. Фахівці отримують доступ до повного обсягу інформації у вигляді графіків, діаграм, таблиць, звітів, які показують кількість повторень певної події. Це може бути взаємодія з клієнтом, механічний збій, продажі та ін. Далі завдання фахівця проаналізувати всю інформацію і розробити план дій.

Гарним прикладом описової аналітики є Google Analytics. Цей інструмент відмінно візуалізує показники відвідуваності сайту, його завантаженості, поведінку користувачів на сайті та багато іншого. Описова аналітика дійсно може бути корисним інструментом, якщо її використовувати стратегічно.

Прогнозна аналітика

Метою багатьох компаній, які впроваджують технології штучного інтелекту та машинного навчання є можливість проведення прогнозної аналітики.

Ідея прогнозної аналітики полягає в аналізі даних про те, що вже відбулося та складанні прогнозів – варіантів можливих подій в майбутньому. Повернемося до прикладу з машиною. Є дані про неполадки з машиною в період з січня по березень. Проходження алгоритму прогнозування надає інформацію про те, як і коли машина може вийти з ладу в майбутньому.

Результатом прогнозної аналітики є набір ймовірностей, які не дають 100% впевненості, що то чи інша подія відбудиться у майбутньому. Проте, маючи таку інформацію, є можливість підготуватися, перевірити наявність запчастин для ремонту та розробити «план Б».

Прогнозна аналітика також активно використовується банками та кредиторами для оцінювання ризиків. За допомогою аналітики банківські фахівці отримують оцінку ймовірності виплат певного заявника та можуть зіставити її з порогами ризику.

Донедавна  лише прогресивні та ресурсні компанії могли собі дозволити впровадити аналітичні технології та оцінити отриману вигоду. Наразі ці ж прогресивні компанії переходять на «рекомендаційна аналітику».

Рекомендаційна аналітика

Отже, прогнозна аналітика дає відповідь на питання «що може статися», але не відповідає на питання «що робити для отримання оптимального результату?». Наступним кроком в аналізі є рекомендаційна аналітика.

Система прогнозної аналітики надає ряд можливих результатів. Це може бути ефективним у випадку, коли фахівець точно знає ефективне рішення. Наприклад, вибрати певну дію для підвищення рівня продажів або збільшення середньої вартості окремого продажу. Проте, якщо метою є збільшення доходу в цілому – необхідна інформація про найефективніший комплекс дій. Тут може допомогти рекомендаційна аналітика.

Розглянемо автономні транспортні засоби як приклад. Автомобіль повинен «знати», що найшвидший шлях з поворотом ліворуч/праворуч може подовжиться за рахунок інтенсивного руху в певний відрізок часу. В цьому випадку необхідно обрати оптимальний варіант і «прописати» його комп’ютеру, який керує автомобілем.

З рекомендаційною аналітикою людина, яка керує машиною, може знати не тільки причини несправності, але й найкращий спосіб мінімізувати такі ситуації.

Ці 3 рівня аналітики є основними в процесі автоматизації. Донедавна передові технології прогнозної та рекомендаційної аналітики були надто дорогі для більшості компаній. Наразі з’являється велика кількість аналітичних інструментів і платформ, які можуть собі дозволити невеликі організації. Поступове проходження рівнів аналітики сприяє успішній цифровій трансформації.

Аналітика даних покращує ефективність сайту

Успішний бізнес ґрунтується на інформації. Якість і своєчасність інформації – це ключ до ефективної та результативної діяльності. Аналітика даних надає бізнесу безліч можливостей: ставити правильні цілі і досягти максимального результату, побудувати прогнози, визначити тенденції, розробити/скорегувати стратегію, визначити можливі ризики і запобігти/мінімізувати наслідки та ін.

До того ж аналітика також важлива для визначення ефективності сайту компанії. Робота з даними щодо ефективності сайту та маркетингової стратегії, які були отримані з різних джерел, дає можливість менеджменту визначити здатність компанії виправдати очікування.

Перевірка відвідуваності сайту, порівняльний аналіз з сайтами конкурентів надає чітку картину розвитку бізнесу в Інтернеті. Відсутність цієї інформації і онлайн-стратегії значно ускладнює ведення бізнесу.

Розглянемо кілька причин важливості аналітики в світі управління бізнесом:

Цільова аудиторія рідко буває стабільною та передбачуваною. Її аналіз критично важливий для розробки і коригування стратегії, складання планів і цілей компанії. Такий аналіз може містити інформацію щодо вікових категорій користувачів, їхніх інтересів, платформ, які вони використовують для перегляду веб-сторінок. Відстеження поведінки онлайн-користувачів надає можливість своєчасно визначити зміни, нові тенденції і оперативно реагувати на них. Це в свою чергу оптимізує маркетингову стратегію компанії та призводить до ефективної діяльності.

Існує безліч показників, за допомогою яких можна точно сказати чи ефективна робота сайту. Наприклад, високий показник відмови означає наявність «чогось» на головній сторінці сайту, що заважає користувачам переходити далі на інші сторінки сайту. Причини можуть бути різні: надто багато інформації на головній сторінці, тривалий час завантаження сторінки. Також причина може критися в неправильному маркетингу – запит користувача не відповідає інформаційному контенту сайту. За допомогою аналітики можна виявити всі причини, усунути їх і налаштувати ефективний маркетинг.

Невідомість та несподівані ситуації завжди провокують стрес та розчарування. Нерозуміння як діяти і куди рухатися далі може стати великою проблемою для власників бізнесу. Невдачі та поразки можуть трапитися при наявності стратегії і володінні всією інформацією. Однак, розуміння причин чому відбулася саме така ситуація мінімізує рівень стресу й надає можливість визначити альтернативні шляхи розвитку. Завданням аналітики є надання всіх необхідних інструментів для створення ефективної маркетингової і оптимізаційної стратегії.

Аналітика є основним інструментом управління сучасним бізнесом. Впровадження та використання аналітичних інструментів надає можливість розуміти бізнес, відстежувати причинно-наслідкові зв’язки й оптимізувати діяльність компанії.

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.

Карантин 2020: 7 порад від CEO DataLabs як ефективно працювати з дому

З посиленням заходів карантину, все більше й більше людей вимушені працювати віддалено. Проте для тих, хто звик працювати в офісі, домівка зовсім не надихає на робочий лад, скоріш навпаки. Більше того, в багатьох є діти та сім’ї, тому ввійти в робочий режим та не відволікатися здається неможливим. Засновнику та CEO DataLabs Денису Смаковському це добре знайомо, отож, з огляду на власний досвід та помилки, він поділився з нами порадами, які допоможуть працювати вдома якомога ефективніше.

1. Дихайте свіжим повітрям

Зранку потрібно зробити прогулянку, а в умовах самоізоляції – якісь фізичні вправи або просто попити кави на балконі. Головне, щоб було свіже повітря. Це дозволяє запустити мозок в роботу, структурувати роздуми та плани на день.

2. Влаштуйте власне робоче місце.

Обов’язково потрібно мати своє робоче місце.

3. Вимкніть соціальні мережі

Не всім це вдається, але краще в робочий час їх вимикати. Якщо не можете, чекаєте на якісь матеріали або спостерігаєте за якоюсь ситуацією – перекиньте їх на додатковий екран, або встановіть таймер, наприклад 50-10, коли з години ви 50 хвилин працюєте і, якщо маєте час і натхнення, хвилин 10 виділяєте на соцмережі.

4. Вчасно готуйте їжу

Краще за все, аби на періоди робочого часу ви мали завчасно приготовану їжу або щоб хтось вам її готував. Якщо готуєте самі, то робіть так, аби їжа була доступною в межах 5-10 хвилин, інакше якщо зловите робочий азарт, то буде ліньки її готувати. Коли ж готує хтось інший, попросіть узгоджувати з вами час перерви на поїсти за півгодини і нагадувати за 5 хвилин до і 5 хвилин після того, як настав цей час. Також попросіть ставитися з розумінням, що вас може накрити і немає нічого страшного, якщо доведеться догріти їжу у мікрохвильовці. Обов’язково пам’ятайте – їжа, до того ж якісна і смачна, – це ваше здоров’я і продуктивність.

5. Проводьте мітинги

Мітинги голосом і відео, багато і різні – це один із найкращих способів підтримати робочий настрій та командний дух. В нашій команді ми використовуємо для цього Microsoft Teams. Коли хочете щось обговорити – запрошуйте людей в голосовий дзвінок. Краще також вмикати відео (про це буде далі). Все це допоможе вам адаптуватися до віддаленої роботи, не втратити зв’язок з колективом і підтримувати персональні стосунки з колегами.

6. Не працювати в піжамі чи голяка.

Це найбільша спокуса. Вистрибнути з ліжка, навіть не перевдягнутись, у спідньому з кухолем кави всістися і щось почати лячкати. Це тільки здається гарною ідеєю, але насправді вкрай негативно впливає на моральний стан і продуктивність, збільшує фрустрацію та прокрастинацію. Ваше тіло розмиває межі між особистим та робочим, а без цих меж дуже легко провалитися в екзистенційні питання “Що я за нікчема?”, “Нащо мені ото все?”. До того ж дуже легко розмити межі робочого часу з 7-9 годин до 16-18 годин на добу і занедбати усі інші сфери життя. Work-Life баланс є вкрай необхідним до підтримання, навіть коли ви працюєте віддалено. Саме тому краще за все в різні мітинги з колегами виходити з відео-зв’язком. Це зобов’язуватиме вас приводити себе хоч до якогось ладу.

7. Не присвячуйте все своє життя роботі

Найголовніше з усього, що ми перерахували, – обмежувати свій робочій час, а в позаробочій – обов’язково приділяти увагу іншим аспектам власного життя та почуттям. Готувати їжу, приділяти час дітям, партнерам, друзям, малювати, пересаджувати квіти, робити щось по дому – багато різноманітних справ, які задіють різні аспекти вашого життя та фізичного стану. Адже ваше життя – це не тільки робота. Ваша робота – це базис для вашого життя.

Бонусна порада: Втримайтесь від вживання алкоголю в робочий час.

Це тільки здається “та чому б ні”, насправді навіть найменша кількість алкоголю здатна вибити вас з колії та привести у непродуктивний стан. Необхідно чітко виділити час для бокалу гарного вина, наприклад, після 18.00 п’ятниці та до 23:00 неділі.

Дані поради є вкрай важливими і дієвими, оскільки були засновані на багаторічному досвіді інших людей. Наша спільна задача – максимально адаптуватися та підсилити власну продуктивність, аби зберегти себе, допомогти компанії та вийти поточної кризи якнайбільш успішними.

Ключова роль BI-інструментів для вашого бізнесу

У сучасному світі, компанії, що отримують максимальну користь від даних, є лідерами у своїй індустрії. Але для багатьох впоратися з великим обсягом даних важко, зазвичай тому, що у них немає відповідних фахівців або технологій бізнес-аналізу. Аналітичні інструменти важливі, оскільки дозволяють збирати неструктуровані дані з різних ресурсів, аналізувати їх та отримувати інформацію. Існує безліч BI-рішень, але їх загальні переваги – зниження витрат і часу на управління даними, збільшення доходів, можливість доступу до даних в режимі реального часу тощо.

Інструменти BI можуть підвищити продуктивність на будь-якому рівні вашої компанії, проте найбільше вони необхідні у відділі фінансів, маркетингу та CRM.

Використання можливостей фінансових даних

Значення інструментів BI для відділу фінансів важко переоцінити. Вони можуть допомогти визначити внутрішні та зовнішні чинники, що впливають на місце компанії на ринку. Дашборди BI сформують цілісне уявлення про фінансовий стан фірми, дозволяючи своєчасно виявляти і усувати проблемні області. Аналіз історичних даних виявить потенційні ризики, а також майбутні тенденції, щоб ви могли будувати більш ефективні стратегії.

Інструменти прогнозної аналітики знадобляться, коли необхідно отримати відомості про клієнтів, продукти та співробітників.

Ви можете ефективно направляти маркетингові зусилля на прибуткових клієнтів, вивчивши демографічну інформацію та звички покупців. Передбачати коливання популярності продукту й уникнути надлишку або дефіциту запасів також стане легше.

Крім того, ви можете використовувати інструменти BI для утримання персоналу. Втрата співробітників завдає шкоди іміджу та продуктивності компанії, тому аналізуючи поведінку нинішніх і минулих співробітників, ви можете вжити превентивних заходів.

Нарешті, ніщо не покращує здатність приймати дієві рішення краще, ніж розуміння ключових показників ефективності. Це – ще один фактор, за яким повинен стежити керівник. Інструменти BI нададуть актуальний звіт про найважливіші фінансові показники, такі як операційний грошовий потік, маржа чистого прибутку і швидкість вигоряння.

Важливо відзначити, що перед впровадженням інструменту BI необхідно стандартизувати дані в організації. Стандартизовані дані роблять фінансову звітність швидкою та зрозумілою, оскільки дані не витягуються з ресурсів, які можуть містити суперечливу або просто невірну інформацію.

Планування успішних маркетингових стратегій

Маркетологи в значній мірі покладаються на дані, плануючи рекламні кампанії, працюючи над цільовими клієнтами і розподіляючи ресурси. Таким чином, незалежно від того, наскільки добре виглядає маркетингова стратегія на папері, якщо вона заснована на неточних даних, вона безрезультатна. Це чергова область, де інструменти BI можуть зіграти вирішальну роль.

Як зазначено вище, інструменти BI можуть допомогти звузити цільову аудиторію і зосередитися на потрібних людях. Але можливості аналітичного програмного забезпечення виходять далеко за рамки аналізу демографічної ситуації. Щоб побачити повну картину, необхідно вивчити зацікавленість покупців, їх поведінку, звички, взаємодію з продуктом, а також окупність інвестицій.

Інструменти соціальної аналітики корисні для створення вичерпного профілю цільової аудиторії, оскільки крім аналізу поведінки клієнтів ви отримаєте уявлення про їх розумові процеси.

Інструменти соціального аналізу складаються з двох аспектів: веб-аналітики та аналітики соціальних мереж.

Веб-аналітика покаже, хто відвідує ваш сайт, звідки вони прийшли і що їх цікавить. Ці інструменти виділяють успішні області сайту, а також посилання, що генерують трафік.

Інструменти аналітики соціальних мереж збирають інформацію про пости, коментарії, лайки, публікації тощо в Facebook, Twitter та інших соціальних мережах. Такі дані дозволяють зрозуміти потреби і бажання споживачів, взяти до відома їх критику, похвалу і відповідним чином скоригувати маркетингову кампанію.

Нарешті, маркетологи повинні відстежувати КПЕ, щоб оцінити успіх кампанії. Такі показники, як ціна за лід, відображують вартість, а також джерела найдорожчих і цінних лідів.

Поліпшення обслуговування клієнтів

Ми вже описали, як інструменти BI можуть допомогти зрозуміти клієнтів, і як легко в даний час до них прислухатися. Деякі стверджують, що догодити сучасним споживачам важче, але володіючи відповідними інструментами, ви виявите, що це досить просто.

Коли людина зв’язується зі службою підтримки, вона розраховує отримати індивідуальний підхід до вирішення своєї проблеми. Зібравши необхідні дані про даного клієнта, ви вже можете передбачити, що його турбує й яке рішення запропонувати. В результаті людина відчуває себе почутою, що її думка цінується.

Щоб розширити можливості своїх клієнтів, упровадьте інструмент BI, який вони можуть використовувати для управління витратами. Таким чином, споживачі будуть відчувати, що контролюють ситуацію.

Висновок

Приплив даних може відкрити безліч захоплюючих можливостей, якщо компанія вміє застосовувати інструменти BI. Бізнес-аналітика може оптимізувати продуктивність всієї організації і допомогти знайти стійку конкурентну перевагу. Сьогодні вона може вважатися одним з найбільш цінних активів бізнесу, оскільки покращує не тільки фінансовий стан компанії, але і маркетингову стратегію і обслуговування клієнтів.

Як перетворити дані клієнтів на перевагу

Сьогодні організації збирають масу персональних даних та платіжної інформації клієнтів. У зв’язку з численними дослідженнями, що прогнозують зростання глобальних даних, компанії починають переглядати способи їх обробки. Як підприємець ви повинні визначити, чи є дані у вашому розпорядженні перевагою або тягарем.

Неточні дані можуть стати на заваді і викликати багато проблем. Вони некоректно відображають, в якому напрямку рухається організація, і перешкоджають бізнес-процесам, що призводить до штрафів. Ненадійні дані також підірвуть відносини з клієнтами, діловими партнерами та постачальниками.

Розмірковуючи про небезпеку витоку даних і покарання за це, ви зрозумієте, що існування вашої компанії тісно пов’язано з тим, як ви працюєте з даними клієнтів. Отже, їх потрібно розглядати як перевагу, а не тягар, і ось як цього досягти.

Виявіть і вирішіть проблеми

Дані надходять з безлічі ресурсів, тому деякі можуть поставити під загрозу вашу систему і викликати витік. Щоб цього уникнути, важливо стандартизувати й очищати джерела даних. Крім того, необхідно заохочувати культуру відповідальності в співробітниках, щоб кожен ручався за дані, що проходять через систему.

Розвивайте орієнтовану на дані культуру

Формування культури, що забезпечує якість даних, також бажане. Якщо ваша компанія збирає особисту та платіжну інформацію клієнтів, необхідно розробити стратегію управління даними. Але щоб вона працювала, потрібно синхронізувати процеси з системами.

По мірі розвитку бізнесу найбільш доцільним кроком є ​​прищеплення співробітникам важливості кібербезпеки та конфіденційності даних. Заохочення культури, орієнтованої на дані, призведе до того, що кожен буде розглядати набір даних як цінний ресурс. Ви можете використовувати його, щоб поглиблено аналізувати ринок, але, щоб зробити це ефективно, розгляньте можливість автоматизації процесів. Це забезпечить узгодженість даних і стандартизує їх якість у всій організації.

Просування подібної культури має неоціненне значення, і ви зрозумієте це, коли ваші прибуток і успіх на ринку зростуть.

Влаштуйте “зачистку”

Значний обсяг зібраних даних клієнтів непотрібний. Немає сенсу витрачати ресурси на зберігання і захист подібних даних, тому позбудьтеся них. Якщо не впевнені в їх цінності, проведіть аудит, щоб з’ясувати, що ви маєте і потрібно це чи ні.

Використовуйте дані для планування

Оскільки точні дані клієнтів проливають світло на продуктивність компанії, вони повинні стати невід’ємною частиною вашої операційної структури. Використовуйте їх під час прийняття рішень, інтеграції стратегій і налагодженні партнерських відносин. Інформаційна стратегія, створена з урахуванням потреб організації, допоможе досягти ділових цілей.

Максимально використовуйте дані

Щоб дані стали перевагою, необхідно розробити стратегію, яка допоможе вилучити з них вигоду.

Перетворення даних клієнтів на ресурс вимагає інноваційної аналітики даних, штучного інтелекту, машинного навчання та рішень для великих даних. Це допоможе краще розуміти дані і швидше отримувати важливу інформацію. Ви почнете помічати більше захоплюючих можливостей для бізнесу, поліпшите свій маркетинг, продажі й обслуговування клієнтів.

Дані не повинні бути тягарем, оскільки ви можете перетворити їх на перевагу. Це вимагає часу та терпіння, але результат того вартий.

Значущість великих даних для дотримання регламентів

У сучасному світі, де технічний прогрес супроводжує оцифрування, не дивно, що великі дані переживають підйом. Ми виробляємо 2,5 ЕБ даних кожен день, і, згідно зі звітом IDC, до 2025 року це число зросте до 163 Збайтів.

Більшість підприємств практично в кожній галузі має справу з великими даними і аналізувати їх – найскладніша частина. З огляду на часті кібератаки та недавні скандали, пов’язані з порушенням зберігання персональних даних, громадськість була обурена та глибоко стурбована. У зв’язку з цим, стали з’являтися більш суворі регламенти, що гарантують безпеку користувачів. Тепер компанії, які хочуть отримати вигоду з великих даних, повинні знайти спосіб належним чином їх аналізувати та уникати зломів, вчасно виявляючи і закриваючи лазівки.

Що таке великі дані?

Термін не такий очевидний, як здається. Він може означати як великий обсяг структурованих і неструктурованих даних, так і способи аналізу і вилучення цінної інформації з них. Традиційно великі дані характеризуються трьома V: об’ємом (volume), швидкістю (velocity) і різноманітністю (variety).

Об’єм – це кількість даних, зібраних з різних джерел, таких як соціальні мережі, датчики IoT в реальному часі, бази даних клієнтів, бізнес-операції тощо.

Швидкість відноситься до швидкості, з якою дані генеруються і повинні оброблятися для вирішення бізнес-завдань та отримання цінної інформації. Такі пристрої, як датчики IoT та інтелектуальні лічильники, вимагають роботи з даними в режимі реального часу.

Різноманітність – це типи і формати даних, які можуть бути структуровані, як в базах даних, неструктурованими (текст, зображення, аудіо, відеофайли) і напівструктурованими (логи веб-сервера і дані датчиків).

Деякі організації розширюють основне визначення, додаючи ще дві V: достовірність (veracity) і мінливість (variability). Достовірність – це якість зібраних даних, яка може сильно варіюватися в залежності від джерела. Погані дані можуть негативно вплинути на аналіз і поставити під загрозу цінність бізнес-аналітики.

Мінливість пов’язана з невідповідностями в даних, безліччю вимірів даних, отриманих з численних типів даних і джерел, і непередбачуваною швидкістю їх завантаження.

Компанії, які працюють з великими даними, повинні дотримуватися правил різних регуляторних органів. Вони повинні надавати детальні звіти про типи даних, які вони отримують, як їх використовують, чи роблять їх доступними для постачальників, і які заходи безпеки застосовують, щоб уникнути їх витоку.

Як ми згадували раніше, аналізувати великі дані нелегко. Процес вимагає високотехнологічних аналітичних інструментів і кваліфікованих фахівців, які гарантували б виконання вимог регламентів. Це звучить гнітюче, але величезні вигоди того варті.

Зв’язок між великими даними і дотриманням регламенту

Великі дані впливають на процес виконання регламентів, оскільки компанії повинні відслідковувати їх потік у своїх системах. Контролюючі органи приділяють пильну увагу кожному етапу обробки даних, включаючи збір, обробку та зберігання. Причина такого суворого контролю полягає в тому, щоб забезпечити захист даних від кіберзлочинців.

Щоб отримати статус дотримання регламенту, компанії необхідно розробити надійні стратегії зниження ризиків. При аналізі даних ви повинні продемонструвати, як працює кожна з цих стратегій та їх ефективність. Тестування на проникнення також має стати необхідною процедурою для захисту інфраструктури і даних компанії. Тестування полягає в симуляції атаки шкідливих програм на систему для виявлення вразливостей. Докладний звіт про систему безпеки баз даних допоможе компанії швидше пройти сертифікацію.

На відміну від організацій, які мають справу з невеликими даними, обробка великих даних під час процесу виконання регламенту є коштовною, оскільки компанія повинна використовувати найкращі інструменти аналізу і наймати кваліфікованих експертів. Але це необхідно для того, щоб ефективно використовувати великі дані для прогнозування кібератак.

Переваги великих даних для процесу виконання норм регламенту

Одним з найбільших переваг великих даних є їх здатність виявляти шахрайські дії, перш ніж вони погано позначаться на вашій організації. В онлайн-звіті CSO йдеться, що 84% організацій використовують великі дані для виявлення кіберзагроз та повідомляють про зниження кількості порушень безпеки. Проте, 59% відзначили, що їх фірмі як і раніше загрожує небезпека принаймні раз на місяць через величезну кількість даних, відсутність потрібних систем і фахівців та застарілих даних.

Ми вже розглянули роль кваліфікованого персоналу і потужних інструментів, і це не найважливіші фактори. Найбільш важливим є автоматизація завдань, щоб дані можна було відправляти аналітикам без затримки. Використання машинного навчання і штучного інтелекту для розробки моделі прогнозного аналізу також значно зміцнить ІТ-інфраструктуру компанії, оскільки вона одночасно допомагає захиститися від відомих програм-вимагачів і прогнозує нові. Все це прискорює процес дотримання вимог регламенту і завойовує довіру клієнтів.

Великі дані також допомагають керувати ризиком, що виникає в результаті обміну даними компанії з третьою стороною, такою як постачальники. Аналізуючи їх здатність захистити ваші дані, ви можете вирішити, чи варто їм ділитися чи ні.

Щоб отримати сертифікат виконання регламенту, компанія повинна довести, що її клієнти задоволені тим, як обробляються їх дані. Застосування аналізу великих даних допоможе зрозуміти поведінку клієнтів. Ґрунтуючись на цих висновках, компанія може скорегувати прийняті рішення, спрощуючи таким чином процес дотримання регламенту.

Якщо ваша організація хоче отримати сертифікати відповідності регламентам і вилучити з них вигоду, вам необхідно впровадити аналітику великих даних і розробити превентивну стратегію замість реактивної. Це дозволить виявляти загрози задовго до їх появи і вживати відповідних заходів безпеки.

GoUp Chat