10 ting C-Suite trenger å vite om Analytics
Hvis du ikke har reist mye i det siste, er her et sammendrag av utviklingen innen analysefeltet som du kanskje har gått glipp av i flyselskapets seteryggmagasin.
- Det heter ikke Decision Support Systems lenger (selv om det var 20 år siden).
Ikke rapportering (15 år), Business Intelligence (10 år), eller til og med Analytics (5 år). Det er Augmented Analytics. Eller Analytics innebygd med AI. Nyskapende Analytics drar nå nytte av maskinlæring og hjelper deg med å ta beslutninger fra dataene. Så på en måte er vi tilbake til der vi startet – beslutningsstøtte. - Instrumentbord. Progressive selskaper beveger seg bort fra dashbord. Dashboards ble født ut av management by objects-bevegelsen på 1990-tallet. Dashboards viser vanligvis nøkkelytelsesindikatorer og sporer fremgang mot spesifikke mål. Dashboards erstattes av utvidet analyse. I stedet for et statisk dashbord, eller til og med et med drill-through til detaljer, varsler AI-infunderte analyser deg om hva som er viktig i sanntid. På en måte er dette også en tilbakevending til ledelsen med veldefinerte KPIer, men med en vri – AI-hjernen ser på beregningene for deg.
- Standard verktøy. De fleste organisasjoner har ikke lenger et enkelt standard BI-verktøy. Mange organisasjoner har 3 til 5 Analytics-, BI- og rapporteringsverktøy tilgjengelig. Flere verktøy lar databrukerne i en organisasjon bedre utnytte styrken til de individuelle verktøyene. For eksempel vil det foretrukne verktøyet i organisasjonen din for ad hoc-analyse aldri utmerke seg med pikselperfekte rapporter som myndigheter og reguleringsorganer krever.
- Skyen. Alle ledende organisasjoner er i skyen i dag. Mange har flyttet innledende data eller applikasjoner til skyen og er i overgang. Hybridmodeller vil støtte organisasjoner på kort sikt når de søker å utnytte kraften, kostnadene og effektiviteten til dataanalyse i skyen. Forsiktige organisasjoner diversifiserer og sikrer innsatsene sine ved å utnytte flere nettskyleverandører.
- Masterdatahåndtering. De gamle utfordringene er nye igjen. Å ha én enkelt datakilde å analysere er viktigere enn noen gang. Med ad hoc-analyseverktøy, verktøy fra flere leverandører og uadministrert skygge-IT, er det avgjørende å ha én enkelt versjon av sannheten.
- Ekstern arbeidsstyrke er kommet for å bli. 2020-2021-pandemien presset mange organisasjoner til å utvikle støtte for eksternt samarbeid, tilgang til data og analytiske applikasjoner. Denne trenden viser ingen tegn til å avta. Geografi blir mer en kunstig barriere og arbeidere tilpasser seg å jobbe i spredte team med kun virtuell ansikt-til-ansikt-interaksjon. Skyen er en støtteteknologi for denne trenden.
- data Science for massene. AI i analyse vil redusere terskelen til Data Science som en rolle i en organisasjon. Det vil fortsatt være behov for tekniske dataforskere som spesialiserer seg på koding og maskinlæring, men AI kan delvis bygge bro over ferdighetsgapet for analytikere med forretningskunnskap.
- Monetisering av data. Det er flere veier hvor dette finner sted. Organisasjoner som er i stand til å ta smartere beslutninger raskere, vil alltid ha en markedsfordel. På en annen front ser vi i utviklingen av Web 3.0, forsøket på å spore data og gjøre nettet mer knappe (og derfor mer verdifulle) ved å bruke blokkjedesystemer. Disse systemene fingeravtrykk digital eiendeler som gjør dem unike, sporbare og omsettelige.
- Governance. Med de siste eksterne så vel som interne forstyrrende faktorene, er det en viktig tid for å revurdere eksisterende analytiske/datapolicyer, prosesser og prosedyrer i lys av nye teknologier. Må beste praksis omdefineres nå som det er flere verktøy? Må prosedyrer for å overholde regulatoriske krav eller revisjoner undersøkes?
- Syn. Organisasjonen er avhengig av ledelsen for å lage planene og sette kursen. I turbulente og usikre tider er det viktig å formidle en klar visjon. Resten av organisasjonen bør tilpasse seg retningen satt av ledelsen. En smidig organisasjon vil revurdere ofte i et skiftende miljø og kurskorrigere, om nødvendig.
