غالبًا ما ينحصر الفرق بين الشركات الناجحة والشركات المتوقفة في قدرة واحدة حاسمة: تحويل البيانات الأولية إلى معلومات مفيدة لاتخاذ القرارات الاستراتيجية. وعلى الرغم من أن العديد من الشركات غارقة في البيانات، إلا أنه من المدهش أن القليل منها يتقن عملية التحويل هذه. سنوضح في هذه المقالة المسار المنهجي الذي يؤدي من المعلومات الخام إلى الرؤى التي تنقل الأعمال إلى المستوى التالي.
التحدي: لا تعاني معظم المؤسسات من نقص البيانات، بل من مصادر بيانات غير منظمة وغير مترابطة تجعل التحليل الشامل شبه مستحيل.
الحل: ابدأ بمراجعة استراتيجية لمصادر البيانات المتاحة، مع إعطاء الأولوية لمصادر البيانات الأكثر صلة بقضايا العمل الرئيسية. ويشمل ذلك:
دراسة حالة إفرادية: وجد أحد العملاء في قطاع البيع بالتجزئة أنه من خلال دمج بيانات اتجاهات الطقس مع معلومات المبيعات، يمكنه التنبؤ بمتطلبات المخزون بدقة أكبر بنسبة 42% من استخدام بيانات المبيعات التاريخية وحدها.
التحدي: البيانات الأولية بشكل عام فوضوية وغير متسقة ومليئة بالثغرات، مما يجعلها غير مناسبة للتحليل الهادف.
الحل: تنفيذ عمليات إعداد البيانات الآلية التي تدير:
دراسة حالة: قام أحد العملاء في قطاع التصنيع بتخفيض وقت إعداد البيانات بنسبة 87%، مما سمح للمحللين بقضاء المزيد من الوقت في توليد المعلومات بدلاً من تنظيف البيانات.
التحدي: غالبًا ما تفشل طرق التحليل التقليدية في التقاط العلاقات المعقدة والأنماط الخفية في مجموعات البيانات الكبيرة.
الحل: تنفيذ تحليلات مدعومة بالذكاء الاصطناعي تتجاوز التحليل الإحصائي الأساسي لاكتشاف:
دراسة حالة: حددت إحدى مؤسسات الخدمات المالية نمطًا لم يتم اكتشافه من قبل لسلوك العميل الذي يسبق إغلاق الحساب بمتوسط 60 يومًا، مما أتاح اتخاذ إجراءات استباقية للاحتفاظ بالعملاء أدت إلى تحسين الاحتفاظ بنسبة 23%.
التحدي: غالبًا ما يكون من الصعب تفسير النتائج التحليلية الأولية بدون سياق الأعمال والخبرة في المجال.
الحل: الجمع بين تحليل الذكاء الاصطناعي والخبرة البشرية من خلال:
دراسة حالة: قامت إحدى شركات الرعاية الصحية بتنفيذ سير عمل تحليلي تعاوني يجمع بين خبرة الأطباء وتحليل الذكاء الاصطناعي، مما أدى إلى تحسين دقة التشخيص بنسبة 31% مقارنةً بالنهج الفردي.
التحدي: حتى الرؤى الأكثر ذكاءً لا تخلق قيمة حتى يتم ترجمتها إلى أفعال.
الحل: إنشاء عمليات منهجية لتفعيل الرؤى:
دراسة حالة: قامت إحدى شركات الاتصالات بتنفيذ عملية تفعيل البصيرة التي قللت من متوسط الوقت المستغرق من اكتشاف البصيرة إلى التنفيذ التشغيلي من 73 إلى 18 يومًا، مما أدى إلى زيادة القيمة المحققة لبرنامج التحليل بشكل كبير.
التحدي: تتغير بيئات الأعمال باستمرار، مما يجعل النماذج الثابتة والتحليلات التي تُجرى لمرة واحدة متقادمة بسرعة.
الحل: تطبيق أنظمة التعلم المستمر التي:
دراسة حالة إفرادية: قام أحد عملاء التجارة الإلكترونية بتنفيذ نماذج التعلّم المستمر التي تتكيف تلقائيًا مع سلوك المستهلك المتغير أثناء الجائحة، وحافظت على دقة تنبؤ بنسبة 93%، في حين أن النماذج الثابتة المماثلة انخفضت دقتها إلى أقل من 60%.
.png)
تكتسب المؤسسات التي تتمكن من الانتقال من البيانات الأولية إلى معلومات مفيدة مزايا تنافسية كبيرة:
.svg)
.svg)
.svg)
.jpeg)
.png)
.jpeg)
.jpeg)