10 բան, որ C-Suite-ը պետք է իմանա Analytics-ի մասին

Եթե ​​վերջերս շատ չեք ճամփորդել, ահա վերլուծության ոլորտում զարգացումների գործադիր ամփոփագիրը, որը դուք կարող եք բաց թողնել ավիաընկերության seatback ամսագրում:

 

  1. Այն այլևս չի կոչվում «Որոշումների աջակցման համակարգեր» (թեև դա 20 տարի առաջ էր): C-Suite Analytics Top 10                                                                                                             Չզեկուցել (15 տարի), Business Intelligence (10 տարի) կամ նույնիսկ Analytics (5 տարի): Դա է Ընդլայնված Վերլուծություն. Կամ՝ Analytics՝ ներդրված AI-ով: Առաջատար Analytics-ն այժմ օգտվում է մեքենայական ուսուցման առավելություններից և օգնում է որոշումներ կայացնել տվյալների հիման վրա: Այսպիսով, ինչ-որ իմաստով մենք վերադարձել ենք այնտեղ, որտեղ սկսել ենք՝ որոշումների աջակցություն:
  2. Գործիքակալների ստեղծման. Առաջադեմ ընկերությունները հեռանում են վահանակներից: Վահանակները ստեղծվել են 1990-ականների նպատակների շարժման արդյունքում: Վահանակները սովորաբար ցույց են տալիս հիմնական կատարողականի ցուցիչները և հետևում են առաջընթացին դեպի կոնկրետ նպատակներ: Վահանակները փոխարինվում են ընդլայնված վերլուծություններով: Ստատիկ վահանակի կամ նույնիսկ մանրամասն մշակված տախտակի փոխարեն, AI-ի ներածված վերլուծությունը զգուշացնում է ձեզ, թե ինչն է կարևոր իրական ժամանակում: Ինչ-որ իմաստով սա նաև վերադարձ է կառավարմանը լավ սահմանված KPI-ների կողմից, բայց շրջադարձով. AI ուղեղը հետևում է չափորոշիչներին ձեզ համար:
  3. Ստանդարտ գործիքներ. Շատ կազմակերպություններ այլևս չունեն մեկ ձեռնարկության ստանդարտ BI գործիք: Շատ կազմակերպություններ ունեն 3-ից 5 Analytics, BI և հաշվետվության գործիքներ: Բազմաթիվ գործիքները թույլ են տալիս կազմակերպության տվյալների օգտագործողներին ավելի լավ օգտագործել առանձին գործիքների ուժեղ կողմերը: Օրինակ, ձեր կազմակերպության նախընտրելի գործիքը ժամանակավոր վերլուծության համար երբեք չի գերազանցի պիքսել-կատարյալ հաշվետվությունները, որոնք պահանջում են պետական ​​և կարգավորող մարմինները:
  4. Ամպը. Բոլոր առաջատար կազմակերպություններն այսօր ամպի մեջ են: Շատերը նախնական տվյալները կամ հավելվածները տեղափոխել են ամպ և գտնվում են անցումային փուլում: Հիբրիդային մոդելները մոտ ապագայում կաջակցեն կազմակերպություններին, քանի որ նրանք ձգտում են կապիտալացնել ամպային տվյալների վերլուծության հզորությունը, արժեքը և արդյունավետությունը: Զգույշ կազմակերպությունները դիվերսիֆիկացնում և հեջավորում են իրենց խաղադրույքները՝ օգտագործելով բազմաթիվ ամպային վաճառողներ: 
  5. Վարպետ տվյալների կառավարում:  Հին մարտահրավերները կրկին նոր են: Վերլուծելու համար տվյալների մեկ աղբյուր ունենալն ավելի կարևոր է, քան երբևէ: Ժամանակավոր վերլուծական գործիքների, բազմաթիվ վաճառողների գործիքների և չկառավարվող ստվերային ՏՏ-ի միջոցով շատ կարևոր է ունենալ ճշմարտության մեկ տարբերակ:
  6. Հեռավոր աշխատուժ այստեղ է մնալու: 2020-2021 թվականների համաճարակը շատ կազմակերպությունների մղեց աջակցելու հեռահար համագործակցության, տվյալների հասանելիության և վերլուծական հավելվածների համար: Այս միտումը նվազման նշաններ ցույց չի տալիս: Աշխարհագրությունը դառնում է ավելի արհեստական ​​խոչընդոտ, և աշխատողները հարմարվում են աշխատել ցրված թիմերի վրա՝ միայն վիրտուալ դեմ առ դեմ փոխազդեցությամբ: Ամպը այս միտումի համար աջակցող տեխնոլոգիաներից մեկն է:
  7. Data Science զանգվածների համար։ AI-ն վերլուծության մեջ կնվազեցնի տվյալների գիտության շեմը՝ որպես կազմակերպության մեջ դերակատարում: Դեռևս կպահանջվի տեխնիկական տվյալների գիտնականների, ովքեր մասնագիտացած են կոդավորման և մեքենայական ուսուցման մեջ, սակայն AI-ն կարող է մասամբ կամրջել բիզնես գիտելիքներով վերլուծաբանների հմտությունների բացը:  
  8. Տվյալների դրամայնացում. Կան բազմաթիվ ուղիներ, որտեղ դա տեղի է ունենում: Կազմակերպությունները, որոնք ի վիճակի են ավելի արագ որոշումներ կայացնել, միշտ հակված են շուկայում առավելություններ ունենալ: Երկրորդ ճակատում, մենք տեսնում ենք Web 3.0-ի էվոլյուցիայի փորձը, որը փորձում է հետևել տվյալներին և դարձնել առցանց ավելի սակավ (և հետևաբար ավելի արժեքավոր)՝ օգտագործելով բլոկչեյն համակարգերը: Այս համակարգերի մատնահետքերը digital ակտիվներ, որոնք դրանք դարձնում են եզակի, հետագծելի և վաճառվող:
  9. Կառավարում. Վերջին արտաքին, ինչպես նաև ներքին խափանող գործոնների պատճառով կարևոր ժամանակ է վերագնահատելու առկա վերլուծական/տվյալների քաղաքականությունը, գործընթացները և ընթացակարգերը՝ նոր տեխնոլոգիաների լույսի ներքո: Արդյո՞ք լավագույն փորձը պետք է վերասահմանվի հիմա, երբ կան բազմաթիվ գործիքներ: Արդյո՞ք անհրաժեշտ է ուսումնասիրել կանոնակարգային պահանջներին կամ աուդիտներին համապատասխանելու ընթացակարգերը:
  10. Տեսլական  Պլանները կազմելու և ընթացքը սահմանելու համար կազմակերպությունը հենվում է ղեկավարության վրա: Անհանգիստ և անորոշ ժամանակներում կարևոր է հստակ տեսլականը փոխանցել: Կազմակերպության մնացած մասը պետք է համապատասխանի ղեկավարության կողմից սահմանված ուղղությանը: Ճկուն կազմակերպությունը հաճախ կվերագնահատի փոփոխվող միջավայրում և անհրաժեշտության դեպքում կուղղակի դասընթացը:
Բիզնես վերլուծությունԲիզնեսի հետախուզությունCognos վերլուծություն
Cognos Analytics պլանավորման վերլուծություն մեկ տանիքի տակ
Մեկ տանիքով կիսվելու առավելությունները

Մեկ տանիքով կիսվելու առավելությունները

Cognos Analytics և Planning Analytics նույն տանիքի տակ IBM-ը հենց նոր հայտարարեց, որ Cognos Analytics-ը և Planning Analytics-ն այժմ մեկ հարկի տակ են: Մենք մեկ հարց ունենք՝ ի՞նչն է նրանց այդքան ժամանակ տևել: Ինտեգրման մի շարք ակնհայտ առավելություններ կան...

Կարդալ ավելին

Բիզնես վերլուծությունԲիզնեսի հետախուզություն
Վայրի կատու
Feral տեղեկատվական համակարգեր

Feral տեղեկատվական համակարգեր

Նրանք վայրի են և սանձարձակ: Ես նախկինում գրել էի ստվերային ՏՏ-ի մասին այստեղ: Այդ հոդվածում մենք քննարկում ենք դրա տարածվածությունը, դրա վտանգը և ինչպես կառավարել այն: Ես պատկերացում չունեի, որ Feral Information Systems (FIS) ինչ-որ բան է: Վայրի կատուներ, որոնց մասին ես լսել էի։ Մենք իրականում...

Կարդալ ավելին

Բիզնես վերլուծությունԲիզնեսի հետախուզությունՉդասակարգված
Վերլուծության և բիզնեսի հետախուզության մեջ ձախողման 12 պատճառ

Վերլուծության և բիզնեսի հետախուզության մեջ ձախողման 12 պատճառ

Վերլուծության և բիզնեսի հետախուզության 12 պատճառ ձախողման համար 9-ը կարող է ձեզ զարմացնել Վերլուծության և բիզնեսի հետախուզության մեջ շատ բաներ կան, որոնք կարող են սխալ լինել: Մենք, ի վերջո, փնտրում ենք ճշմարտության միակ տարբերակը։ Անկախ նրանից, թե դա մի...

Կարդալ ավելին

Բիզնես վերլուծությունԲիզնեսի հետախուզությունՉդասակարգված
Ստվերային IT
Ստվերային ՏՏ. Ռիսկերի և օգուտների հավասարակշռում, որոնց առնչվում է յուրաքանչյուր կազմակերպություն

Ստվերային ՏՏ. Ռիսկերի և օգուտների հավասարակշռում, որոնց առնչվում է յուրաքանչյուր կազմակերպություն

Ստվերային ՏՏ. Ռիսկերի և օգուտների հավասարակշռում, որոնց առջև կանգնած է յուրաքանչյուր կազմակերպություն Վերացական ինքնասպասարկման հաշվետվությունը օրվա խոստացված երկիրն է: Լինի դա Tableau, Cognos Analytics, Qlik Sense կամ այլ վերլուծական գործիք, բոլոր վաճառողները կարծես թե խթանում են...

Կարդալ ավելին

ԱմպՉդասակարգված
Motio's Cloud Experience
Motio's Cloud Experience

Motio's Cloud Experience

Ինչից կարող է սովորել ձեր ընկերությունը Motio's Cloud Experience Եթե ձեր ընկերությունը նման է Motio, դուք արդեն ունեք որոշ տվյալներ կամ հավելվածներ ամպում:  Motio իր առաջին հավելվածը տեղափոխել է ամպ մոտ 2008 թվականին: Այդ ժամանակվանից ի վեր մենք հավելյալ հավելվածներ ենք ավելացրել որպես...

Կարդալ ավելին

ԱմպՉդասակարգված
Պատրաստվում ենք Ամպի համար
Cloud Prep

Cloud Prep

Պատրաստվում ենք տեղափոխվել դեպի ամպ Մենք այժմ գտնվում ենք ամպի ընդունման երկրորդ տասնամյակում: Ձեռնարկությունների 92%-ը որոշ չափով օգտագործում է ամպային հաշվարկ: Համաճարակը վերջին շրջանում կազմակերպությունների համար խթան է հանդիսացել ամպային տեխնոլոգիաներ ընդունելու համար: Հաջողությամբ...

Կարդալ ավելին