C-Suiteがアナリティクスについて知っておくべき10のこと
最近あまり旅行していない場合は、航空会社のシートバックマガジンで見逃した可能性のある分析分野の開発の概要を以下に示します。
- もはや意思決定支援システムとは呼ばれていません（20年前ですが）。
レポートなし（15年）、ビジネスインテリジェンス（10年）、さらには分析（5年）。 これは 拡張 アナリティクス。 または、AIが組み込まれたアナリティクス。 最先端のアナリティクスは、機械学習を活用し、データからの意思決定を支援します。 つまり、ある意味で、私たちは当初の意思決定支援に戻っています。 - ダッシュボード。 進歩的な企業はダッシュボードから離れつつあります。 ダッシュボードは、1990年代の目標管理によって管理から生まれました。 ダッシュボードは通常、主要業績評価指標を表示し、特定の目標に向けた進捗状況を追跡します。 ダッシュボードは、拡張分析に置き換えられています。 静的なダッシュボードの代わりに、または詳細へのドリルスルーを備えたダッシュボードの代わりに、AIが注入された分析は、リアルタイムで重要なことを警告します。 ある意味で、これは明確に定義されたKPIによる管理への復帰でもありますが、ひねりを加えたものです。AIブレインがメトリックを監視します。
- 標準ツール。 ほとんどの組織には、もはや単一のエンタープライズ標準BIツールがありません。 多くの組織では、3〜5個の分析、BI、およびレポートツールを利用できます。 複数のツールを使用すると、組織内のデータユーザーは、個々のツールの長所をより有効に活用できます。 たとえば、アドホック分析に組織で推奨されるツールは、政府や規制当局が要求するピクセルパーフェクトなレポートに優れていることは決してありません。
- クラウド。 今日、すべての主要な組織がクラウドに参加しています。 多くの人が初期データまたはアプリケーションをクラウドに移動し、移行中です。 ハイブリッドモデルは、クラウドでのデータ分析のパワー、コスト、効率を活用しようとする組織を短期的にサポートします。 慎重な組織は、複数のクラウドベンダーを活用することで、多様化し、賭けをヘッジしています。
- マスターデータ管理。 古い課題は再び新しいものです。 分析するデータの単一のソースを持つことは、これまで以上に重要です。 アドホック分析ツール、複数のベンダーのツール、および管理されていないシャドーITを使用する場合、真実の単一バージョンを用意することが重要です。
- リモートワーカー 滞在するためにここにいます。 2020年から2021年のパンデミックにより、多くの組織は、リモートコラボレーション、データへのアクセス、および分析アプリケーションのサポートを開発するようになりました。 この傾向は衰える兆しを見せていません。 地理はより人工的な障壁になりつつあり、労働者は仮想的な対面の相互作用のみで分散したチームでの作業に適応しています。 クラウドは、このトレンドをサポートするテクノロジーのXNUMXつです。
- データサイエンス 大衆のために。 分析におけるAIは、組織内の役割としてのデータサイエンスへのしきい値を減らします。 コーディングと機械学習を専門とする技術データサイエンティストの必要性は依然としてありますが、AIは、ビジネス知識を持つアナリストのスキルギャップを部分的に埋める可能性があります。
- データの現金化。 これが行われている複数のパスがあります。 より賢明な意思決定をより迅速に行うことができる組織は、常に市場で優位に立つ傾向があります。 第3.0の面では、Web XNUMXの進化の中で、ブロックチェーンシステムを使用してデータを追跡し、オンラインをより希少な（したがってより価値のある）ものにする試みが見られます。 これらのシステムのフィンガープリント digital それらをユニークで追跡可能で取引可能なものにする資産。
- ガバナンス。 最近の外部および内部の破壊的要因により、新しいテクノロジーに照らして既存の分析/データポリシー、プロセス、および手順を再評価する重要な時期です。 複数のツールがあるので、ベストプラクティスを再定義する必要がありますか？ 規制要件または監査に準拠するための手順を検討する必要がありますか？
- ビジョン。 組織は、計画を立ててコースを設定するために経営陣に依存しています。 激動の不確実な時代には、明確なビジョンを伝えることが重要です。 組織の残りの部分は、リーダーシップによって設定された方向に一致している必要があります。 アジャイル組織は、変化する環境で頻繁に再評価し、必要に応じてコースを修正します。
