10 យ៉ាងដែល C-Suite ត្រូវដឹងអំពីការវិភាគ
ប្រសិនបើអ្នកមិនបានធ្វើដំណើរច្រើននាពេលថ្មីៗនេះទេ នេះគឺជាការសង្ខេបប្រតិបត្តិនៃការអភិវឌ្ឍន៍ក្នុងវិស័យវិភាគ ដែលអ្នកប្រហែលជាខកខានក្នុងទស្សនាវដ្ដី seatback របស់ក្រុមហ៊ុនអាកាសចរណ៍។
- វាមិនត្រូវបានគេហៅថា Decision Support Systems ទៀតទេ (ទោះបីជាវាកាលពី 20 ឆ្នាំមុន)។
មិនរាយការណ៍ (15 ឆ្នាំ), Business Intelligence (10 ឆ្នាំ) ឬសូម្បីតែការវិភាគ (5 ឆ្នាំ) ។ វាជា បានបង្កើន វិភាគ. ឬការវិភាគបានបង្កប់ជាមួយ AI ។ ការកាត់ផ្តាច់ការវិភាគឥឡូវនេះទាញយកអត្ថប្រយោជន៍ពីការរៀនម៉ាស៊ីន និងជួយក្នុងការសម្រេចចិត្តពីទិន្នន័យ។ ដូច្នេះ ក្នុងន័យមួយ យើងត្រលប់ទៅកន្លែងដែលយើងបានចាប់ផ្តើម - ការគាំទ្រការសម្រេចចិត្ត។ - ផ្ទាំងគ្រប់គ្រង. ក្រុមហ៊ុនរីកចម្រើនកំពុងផ្លាស់ប្តូរឆ្ងាយពីផ្ទាំងគ្រប់គ្រង។ ផ្ទាំងគ្រប់គ្រងត្រូវបានកើតចេញពីការគ្រប់គ្រងដោយចលនាគោលបំណងនៃទសវត្សរ៍ឆ្នាំ 1990 ។ ផ្ទាំងគ្រប់គ្រងជាធម្មតាបង្ហាញសូចនាករការអនុវត្តសំខាន់ៗ និងតាមដានវឌ្ឍនភាពឆ្ពោះទៅរកគោលដៅជាក់លាក់។ ផ្ទាំងគ្រប់គ្រងកំពុងត្រូវបានជំនួសដោយ augmented analytics ។ ជំនួសឱ្យផ្ទាំងគ្រប់គ្រងឋិតិវន្ត ឬសូម្បីតែមួយជាមួយនឹងការហ្វឹកហាត់រហូតដល់លម្អិត AI បញ្ចូលការវិភាគដាស់តឿនអ្នកអំពីអ្វីដែលសំខាន់ក្នុងពេលវេលាជាក់ស្តែង។ ក្នុងន័យមួយ នេះក៏ជាការវិលត្រឡប់ទៅកាន់ការគ្រប់គ្រងដោយ KPIs ដែលបានកំណត់យ៉ាងល្អ ប៉ុន្តែជាមួយនឹងការកែប្រែមួយ – ខួរក្បាល AI មើលម៉ែត្រសម្រាប់អ្នក។.
- ឧបករណ៍ស្តង់ដារ. ស្ថាប័នភាគច្រើនលែងមានឧបករណ៍ BI ស្តង់ដារសហគ្រាសតែមួយទៀតហើយ។ អង្គការជាច្រើនមាន 3 ទៅ 5 Analytics, BI និងឧបករណ៍រាយការណ៍ដែលមាន។ ឧបករណ៍ជាច្រើនអនុញ្ញាតឱ្យអ្នកប្រើប្រាស់ទិន្នន័យនៅក្នុងស្ថាប័នមួយ បង្កើនភាពខ្លាំងរបស់ឧបករណ៍នីមួយៗឱ្យកាន់តែប្រសើរឡើង។ ជាឧទាហរណ៍ ឧបករណ៍ដែលពេញចិត្តនៅក្នុងស្ថាប័នរបស់អ្នកសម្រាប់ការវិភាគតាមតែអំពើចិត្តនឹងមិនដែលពូកែក្នុងរបាយការណ៍ភីកសែលដែលល្អឥតខ្ចោះដែលរដ្ឋាភិបាល និងភ្នាក់ងារនិយតកម្មទាមទារនោះទេ។
- ពពក. ស្ថាប័នឈានមុខគេទាំងអស់ស្ថិតនៅក្នុងពពកសព្វថ្ងៃនេះ។ មនុស្សជាច្រើនបានផ្លាស់ប្តូរទិន្នន័យដំបូង ឬកម្មវិធីទៅពពក ហើយកំពុងស្ថិតក្នុងការផ្លាស់ប្តូរ។ ម៉ូដែលកូនកាត់នឹងគាំទ្រដល់ស្ថាប័ននានាក្នុងរយៈពេលដ៏ខ្លីនេះ ខណៈដែលពួកគេស្វែងរកការទាញយកប្រយោជន៍ពីថាមពល ការចំណាយ និងប្រសិទ្ធភាពនៃការវិភាគទិន្នន័យនៅក្នុងពពក។ អង្គការប្រុងប្រយ័ត្នកំពុងធ្វើពិពិធកម្ម និងការពារការភ្នាល់របស់ពួកគេដោយប្រើប្រាស់អ្នកលក់លើពពកច្រើន។
- ការគ្រប់គ្រងទិន្នន័យមេ។ បញ្ហាប្រឈមចាស់គឺថ្មីម្តងទៀត។ ការមានប្រភពទិន្នន័យតែមួយដើម្បីវិភាគគឺសំខាន់ជាងពេលណាទាំងអស់។ ជាមួយនឹងឧបករណ៍វិភាគ ad hoc ឧបករណ៍ពីអ្នកលក់ជាច្រើន និង shadow IT ដែលមិនអាចគ្រប់គ្រងបាន វាមានសារៈសំខាន់ណាស់ក្នុងការមានកំណែតែមួយនៃការពិត។
- កម្លាំងពលកម្មពីចម្ងាយ គឺនៅទីនេះដើម្បីស្នាក់នៅ។ ជំងឺរាតត្បាតឆ្នាំ 2020-2021 បានជំរុញឱ្យអង្គការជាច្រើនបង្កើតការគាំទ្រសម្រាប់ការសហការពីចម្ងាយ ការចូលប្រើទិន្នន័យ និងកម្មវិធីវិភាគ។ និន្នាការនេះមិនបង្ហាញសញ្ញានៃការថមថយឡើយ។ ភូមិសាស្ត្រកាន់តែក្លាយជារបាំងសិប្បនិម្មិត ហើយកម្មករកំពុងសម្របខ្លួនដើម្បីធ្វើការលើក្រុមដែលបែកខ្ញែកគ្នា ដោយគ្រាន់តែមានអន្តរកម្មទល់មុខនិម្មិតប៉ុណ្ណោះ។ ពពកគឺជាបច្ចេកវិទ្យាមួយដែលគាំទ្រសម្រាប់និន្នាការនេះ។
- វិទ្យាសាស្រ្តទិន្នន័យ សម្រាប់មហាជន។ AI ក្នុងការវិភាគនឹងកាត់បន្ថយកម្រិតដល់ Data Science ជាតួនាទីមួយក្នុងស្ថាប័នមួយ។ វានៅតែត្រូវការអ្នកវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យបច្ចេកទេសដែលមានជំនាញក្នុងការសរសេរកូដ និងការរៀនតាមម៉ាស៊ីន ប៉ុន្តែ AI អាចជាផ្នែកមួយសម្រាប់ភ្ជាប់គម្លាតជំនាញសម្រាប់អ្នកវិភាគដែលមានចំណេះដឹងអាជីវកម្ម។
- ការរកប្រាក់នៃទិន្នន័យ. មានផ្លូវជាច្រើនដែលរឿងនេះកំពុងកើតឡើង។ អង្គការដែលអាចធ្វើការសម្រេចចិត្តកាន់តែឆ្លាតវៃលឿនជាង តែងតែមាននិន្នាការទទួលបានអត្ថប្រយោជន៍ទីផ្សារ។ នៅផ្នែកខាងមុខទីពីរ យើងកំពុងឃើញនៅក្នុងការវិវត្តនៃ Web 3.0 ការប៉ុនប៉ងដើម្បីតាមដានទិន្នន័យ និងធ្វើឱ្យអនឡាញកាន់តែខ្វះខាត (ហើយដូច្នេះវាមានតម្លៃជាង) ដោយប្រើប្រព័ន្ធ blockchain ។ ប្រព័ន្ធទាំងនេះ ស្នាមម្រាមដៃ digital ទ្រព្យសកម្មធ្វើឱ្យពួកគេមានតែមួយគត់ តាមដាន និងអាចជួញដូរបាន។
- អភិបាលកិច្ច. ជាមួយនឹងកត្តាខាងក្រៅ ក៏ដូចជាកត្តារំខានខាងក្នុងនាពេលថ្មីៗនេះ វាគឺជាពេលវេលាដ៏សំខាន់មួយដើម្បីវាយតម្លៃឡើងវិញនូវគោលនយោបាយ ការវិភាគ/ទិន្នន័យដែលមានស្រាប់ ដំណើរការ និងនីតិវិធីដោយពន្លឺនៃបច្ចេកវិទ្យាថ្មី។ តើការអនុវត្តល្អបំផុតចាំបាច់ត្រូវកំណត់ឡើងវិញឥឡូវនេះថាមានឧបករណ៍ច្រើនទេ? តើនីតិវិធីដើម្បីអនុលោមតាមតម្រូវការបទប្បញ្ញត្តិ ឬសវនកម្មត្រូវពិនិត្យដែរឬទេ?
- ចក្ខុវិស័យ។ អង្គការពឹងផ្អែកលើការគ្រប់គ្រងដើម្បីធ្វើផែនការ និងកំណត់វគ្គសិក្សា។ នៅក្នុងពេលវេលាដ៏ច្របូកច្របល់ និងភាពមិនច្បាស់លាស់ វាជារឿងសំខាន់ក្នុងការបង្ហាញពីចក្ខុវិស័យច្បាស់លាស់។ អង្គការដែលនៅសល់គួរតែដើរតាមទិសដៅដែលកំណត់ដោយការដឹកនាំ។ អង្គការដែលមានភាពរហ័សរហួននឹងវាយតម្លៃឡើងវិញជាញឹកញាប់នៅក្នុងបរិយាកាសផ្លាស់ប្តូរ និងត្រឹមត្រូវ ប្រសិនបើចាំបាច់។
