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

by Ապրիլ 21, 2022BI/Analytics0 մեկնաբանություններ

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:
BI/Analytics
Դուք վերջերս բացահայտել եք ինքներդ ձեզ:

Դուք վերջերս բացահայտել եք ինքներդ ձեզ:

  Մենք խոսում ենք ամպի անվտանգության մասին Over Exposure. Եկեք այսպես ձևակերպենք, ի՞նչն է ձեզ անհանգստացնում մերկացման մասին: Որո՞նք են ձեր ամենաթանկ ակտիվները: Ձեր սոցիալական ապահովության համարը: Ձեր բանկային հաշվի տվյալները: Անձնական փաստաթղթեր, թե՞ լուսանկարներ։ Ձեր կրիպտո...

Կարդալ ավելին

BI/Analytics
KPI-ների կարևորությունը և դրանց արդյունավետ օգտագործման եղանակները

KPI-ների կարևորությունը և դրանց արդյունավետ օգտագործման եղանակները

KPI-ների կարևորությունը Եվ երբ միջակությունն ավելի լավ է, քան կատարյալը Ձախողման ճանապարհներից մեկը կատարելության վրա պնդելն է: Կատարելությունն անհնար է և բարու թշնամին: Օդային հարձակման վաղ նախազգուշացման ռադարի գյուտարարն առաջարկել է «անկատարի պաշտամունք»։ Նրա փիլիսոփայությունն էր...

Կարդալ ավելին

BI/AnalyticsՉդասակարգված
CI / CD
Տուրբո լիցքավորեք ձեր վերլուծության իրականացումը CI/CD-ի միջոցով

Տուրբո լիցքավորեք ձեր վերլուծության իրականացումը CI/CD-ի միջոցով

Այսօրվա արագ տեմպերով digital լանդշաֆտը, ձեռնարկությունները հիմնվում են տվյալների վրա հիմնված պատկերացումների վրա՝ տեղեկացված որոշումներ կայացնելու և մրցակցային առավելություններ ձեռք բերելու համար: Վերլուծական լուծումների արդյունավետ և արդյունավետ ներդրումը չափազանց կարևոր է տվյալներից արժեքավոր տեղեկատվություն ստանալու համար: Մեկ ճանապարհ...

Կարդալ ավելին

BI/Analytics
Մտավոր սեփականության բլոգ
Արդյո՞ք դա իմն է: Բաց աղբյուրների զարգացում և IP-ն AI-ի դարաշրջանում

Արդյո՞ք դա իմն է: Բաց աղբյուրների զարգացում և IP-ն AI-ի դարաշրջանում

Արդյո՞ք դա իմն է: Բաց աղբյուրների զարգացում և IP-ն AI-ի դարաշրջանում Պատմությունը ծանոթ է: Հիմնական աշխատակիցը լքում է ձեր ընկերությունը, և կա մտավախություն, որ աշխատակիցը կվերցնի առևտրային գաղտնիքները և այլ գաղտնի տեղեկատվություն դռնից դուրս գալու ժամանակ: Երևի լսում ես...

Կարդալ ավելին

BI/Analytics
Silicon Valley բանկ
Silicon Valley Bank-ի խաղամոլությունը KPI-ի հետ հանգեցրել է իր փլուզմանը

Silicon Valley Bank-ի խաղամոլությունը KPI-ի հետ հանգեցրել է իր փլուզմանը

Silicon Valley Bank-ի խաղամոլությունը KPI-ի հետ հանգեցրել է իր փլուզմանը Փոփոխությունների կառավարման և պատշաճ վերահսկողության կարևորությունը Բոլորը վերլուծում են Սիլիկոն Վելի բանկի վերջին ձախողման հետևանքները: Ֆեդերատիվները խփում են իրենց՝ նախազգուշացնող նշանները չտեսնելու համար...

Կարդալ ավելին

BI/Analytics
AI՝ Պանդորայի արկղ կամ նորարարություն

AI՝ Պանդորայի արկղ կամ նորարարություն

AI. Պանդորայի արկղ կամ նորարարություն Գտնել հավասարակշռություն Արհեստական ​​ինտելեկտի բարձրացրած նոր հարցերի և նորարարության առավելությունների լուծման միջև Գոյություն ունեն երկու հսկայական խնդիր՝ կապված AI-ի և մտավոր սեփականության հետ: Մեկը դրա բովանդակության օգտագործումն է: Օգտագործողը մուտքագրում է բովանդակություն մի...

Կարդալ ավելին