분석을 사용한 문제 해결에 새로운 사고가 필요한 이유

통찰력에서 더 쉽게 가치를 창출할 수 있는 방법이 있습니다.

수년 동안 기업은 '디지털 혁신'에 대한 압박을 느꼈으며, 이러한 압박은 많은 기업이 운영을 가상 환경으로 이전하는 것 외에 선택의 여지가 없는 이 전례 없는 시기에 더욱 커졌습니다. 새로운 코로나바이러스로 인해 많은 기업이 초점을 바꾸고 기존 일정을 재고하며 운영 방식을 재평가해야 했습니다. 이 위기를 가장 잘 견딘 기업은 비즈니스의 디지털화를 우선시한 기업입니다. 특히 분석 및 자동화에 투자한 사람들. 그러나 AI는 여전히 여러 부문의 비즈니스 리더에게 회색 영역으로 남아 있습니다. 새로운 표준으로 전환함에 따라 문제 해결을 위해 데이터와 분석에 더 쉽게 접근할 수 있는 방법은 무엇입니까?

성공하려면 기업이 사고 방식을 조정해야 합니다. 재개방에 대한 이야기는 너무 단순합니다. 오히려 우리는 우리를 둘러싼 세상이 변화하고 변화함에 따라 비즈니스를 '재구상'해야 합니다. 운영 효율성에 중점을 둔 새로운 데이터 기반 통찰력을 통해서만 기업은 자신이 하는 일을 성공적으로 재구상할 수 있습니다. 데이터와 분석을 기반으로 하는 비즈니스 통찰력을 수용함으로써 새롭고 흥미로운 길을 개척할 수 있습니다.

그러나 오늘날 문제 해결에는 이러한 통찰력을 더 빠르고 효과적으로 찾기 위해 새로운 문화와 새로운 사고 방식이 필요하며, 기존 데이터 분석 솔루션의 패치워크를 대체하고 비즈니스 팀 간의 장벽을 허물기 위해 대담하고 통합된 소프트웨어 촉매가 필요한 때입니다. .

1969년 NASA는 슬라이드 룰을 사용하여 사람을 달에 보냈지만 오늘날에도 그렇게 한다면 걱정할 것입니다. 과거의 도구로 오늘의 일을 해서는 안 되기 때문입니다. 데이터 처리와 분석도 다르지 않습니다.

프로세스 자동화

기업 공간은 오랫동안 혁신의 허브였습니다. 전 세계적으로 지능적인 데이터 기반 기술은 이제 인간의 의사 결정 권한을 부여하는 동시에 작업자를 지루한 기본 작업에서 해방시킵니다. 그것은 인간의 직관과 분석적 통찰력의 궁극적인 시너지 효과입니다. 더 많은 조직이 기술 및 데이터 주도 문화로 발전함에 따라 비즈니스의 모든 부분에 걸쳐 스마트 시스템을 확장할 수 있는 비율이 비즈니스 성공의 진정한 척도로 떠올랐습니다.

그러나 많은 기업에 정보 불균형이 여전히 존재합니다. 수집된 데이터의 양이 폭발적으로 증가함에 따라 엄청난 양으로 인해 레거시 시스템이 이를 처리하고 가치 있는 결과를 도출하는 능력이 압도됩니다. 뿐만 아니라 직원들은 데이터를 사용하는 방법을 모릅니다. 결과적으로 많은 조직에서는 솔루션이 전체의 더 많은 비율을 요구할 때 불완전한 부분인 좁은 부분의 데이터에 집중할 수 밖에 없습니다.

APA(Analytic Process Automation)라는 새로운 범주는 대규모 인력과 기계의 장점을 포착하는 열쇠가 될 수 있습니다. APA는 비즈니스 프로세스를 자동화하고 초심자 수준의 지식 근로자에게도 빠른 속도로 비즈니스 크리티컬 데이터 통찰력에 직접 셀프 서비스 액세스 권한을 부여합니다. 실제로 이는 더 많은 직원이 최소한의 교육으로 데이터를 채택하고 활용할 수 있음을 의미합니다. 이는 결과적으로 데이터 전문가와 비즈니스 관리자 사이의 친숙한 긴장을 해소합니다. 여기서 후자는 전자가 꼭 필요한 정보에 액세스해야 하는 상황에 의존합니다. APA는 비즈니스 세계에서 이전에 볼 수 없었던 방식으로 데이터 분석을 민주화합니다.

직접 소비자 운동복 소매업체인 Gymshark에 문의하십시오. 그들은 라이브 이벤트, 소셜 미디어 참여 및 앱의 운동 프로그램에서 고객 데이터를 수집합니다. 이제 이 데이터에 대한 액세스를 확장하고 복잡한 데이터 프로세스를 자동화하고 비즈니스 전반에 걸쳐 직원의 데이터 기술을 확장함으로써 정보는 회사를 위해 열심히 일하고 직원의 성과에 대한 새로운 가시성을 제공합니다. 이는 작업자가 더 현명한 결정을 내릴 수 있도록 합니다. 예를 들어, 비즈니스는 이제 고객 지출, 성별 분할 및 앱 참여와 관련된 데이터를 사용하여 인기 있는 팝업 소매 이벤트의 위치를 ​​지능적으로 선택하고 분석을 사용하여 특정 반경 내에서 구매한 사람들이 더 많은 도시를 결정합니다. 그리고 APA 플랫폼 덕분에 데이터 크런칭이 아주 짧은 시간에 완료됩니다.

Covid-19 위기 속에서 빠른 분석을 통해 Gymshark는 온라인 존재에 중점을 두면서 일상적인 의사 결정에서 비슷하게 민첩하고 효율적으로 유지되었습니다.

결정적으로, 정규직 근로자는 종종 집에서 APA를 사용하여 이러한 혁신적인 통찰력을 활용하고 있습니다. 데이터 과학 박사 학위가 약 200만 명에 불과한 세상에서 APA는 모든 작업자를 비즈니스 과제를 해결하고 ROI를 주도하는 비즈니스 결과를 가속화할 수 있는 데이터 작업자로 효과적으로 기술을 향상시킵니다.

지연된 진화

이 진화에 대한 유사점이 있습니다. 웹사이트를 구축하는 것이 광범위한 코드 라인을 작성하는 법을 배우는 것을 의미하던 때가 있었습니다. 이는 결국 오픈 소스 소프트웨어를 통해 부분적인 셀프 서비스 모델로 발전했으며 이제 간단한 끌어서 놓기 기능이 널리 보급되어 아이디어가 있는 사람이라면 누구나 개인화된 웹 사이트를 만들 수 있습니다.

웹 디자인의 발전과 마찬가지로 APA 플랫폼은 이제 사용자가 창의적인 단계 또는 '생각하는 단계'에 더 빨리 도달할 수 있도록 합니다. 데이터 소싱, 정리 및 구성과 같은 일상적인 작업을 뛰어넘습니다. 웹 디자인의 사용자 친화적인 끌어서 놓기 기능에 해당하는 것은 유용한 분석 모델을 만드는 프로세스를 시작하는 수백 개의 빌딩 블록입니다.

APA는 데이터 분석을 관리하고 비즈니스 프로세스를 자동화하며 직원들이 보다 전략적인 해결에 시간을 할애할 수 있도록 하는 통합된 방법을 통해 기업이 데이터 기반 통찰력을 생성하고 이에 따라 행동하는 방식을 재편합니다. 이를 통해 비즈니스의 모든 부분에서 숙련된 직원이 데이터 전문가의 고급 기술에 항상 의존하지 않고도 어려운 질문을 하고 신속한 답변을 얻을 수 있습니다.

빠른 예측

복잡한 포인트 솔루션의 범위를 전체 분석 여정에 걸쳐 있는 하나의 플랫폼으로 대체함으로써 APA는 또한 조직의 모든 사람이 예측 모델을 구축하고 예측 데이터 분석을 사용하여 빠른 성공을 이끌어낼 수 있도록 합니다. 이전에는 데이터가 기계 학습 전문가를 위해 예약되었지만 적절하고 포괄적인 시스템을 통해 분석 기술 격차를 줄이는 데 한 걸음 더 다가섰습니다. 직원에게 더 많은 권한을 부여할수록 더 많은 AI가 설명 가능하고 반복 가능하게 됩니다.

기업은 현재 여러 산업 분야에서 시간에 민감한 목적으로 APA를 사용하고 있습니다. 항공사는 연료를 헤지하기 위해 이러한 플랫폼을 사용하고, 하이퍼로컬 머천다이징을 최적화하기 위해 소매업체를 사용하고, 감정 분석을 수행하기 위해 스포츠 팀을 사용합니다.

최근 몇 년 동안 기술 강국은 데이터와 분석이 비즈니스 모델의 중심에 있을 때 달성할 수 있는 것을 입증했습니다. 세계에서 가장 성공적인 5개 기업이 모두 데이터 중심 기업이라는 사실은 놀라운 일이 아닙니다. 모두 데이터를 사용하여 고객을 이해하고 마케팅하며 수익을 높이는 데 중점을 두고 있습니다. 조직 전체에서 데이터 및 분석에 대한 액세스를 민주화하려는 이러한 문화 변화로 인해 이들 기업은 데이터 경제를 신속하게 활용하고 디지털 혁신을 가속화할 수 있었습니다.

중요한 타이밍?

우리는 비즈니스 전략과 데이터 통합 ​​방식과 관련하여 갈림길에 서 있습니다. 오늘날, 사용 가능한 조직 데이터의 작은 부분만 사용되기 때문에 기업이 해결할 수 있는 잠재력은 제한적입니다. 장애물을 극복하는 열쇠는 궁극적으로 기술 격차를 해소하고 직관적이고 기존 인력과 동기화할 수 있는 플랫폼을 도입하는 것입니다. 데이터가 가치를 추가한다는 것은 보편적으로 받아들여지고 있지만, 이는 작업자가 관련성 있고 실행 가능한 통찰력을 선택할 수 있을 때만 가능합니다.

분석의 새로운 APA 범주는 기업이 이 문제를 정면으로 해결하도록 지원하여 성장을 주도하고 직원에게 권한을 부여하며 창의적인 문제 해결을 위한 시간을 만드는 데 필요한 것을 정확하게 제공합니다. 핵심은 단순함입니다.