Шаан Мистри, старший менеджер по маркетингу продуктов компании Alteryx, рассказывает на портале Information Age о таком новом понятии из области аналитики, как автоматизация аналитического процесса.

На протяжении многих лет компании испытывают необходимость в цифровой трансформации. Эта необходимость только усилилась во время пандемии, когда многие компании, не имея выбора, вынуждены переносить операции в виртуальные среды. Коронавирус многих заставил сместить фокус, пересмотреть существующие графики и переоценить свою деятельность. Лучше других справились с этим кризисом компании, которые сделали приоритетной цифровизацию своего бизнеса, особенно вложившие средства в аналитику и автоматизацию. Однако ИИ все еще остается для многих руководителей «серой зоной». Как нам, двигаясь к новой нормальности, сделать данные и аналитику более доступными для решения проблем?

Чтобы добиться успеха, компаниям необходимо адаптировать свой образ мышления, переосмыслить свой бизнес, поскольку меняется окружающий мир. Успешно переосмыслить все, что они делают, компании смогут только с помощью основанных на свежих данных знаниях об операционной эффективности. Они сумеют проложить новые пути, используя бизнес-идеи, которые подпитываются данными и направляются аналитикой.

Однако сегодня решение проблем требует новой культуры и нового образа мышления, чтобы быстрее и эффективнее получать знания. Пришло время, когда смелый и объединяющий программный катализатор должен заменить лоскутные аналитические решения и устранить барьеры между бизнес-командами.

В 1969 г. НАСА отправила человека на Луну, пользуясь логарифмическими линейками. Но если бы она так же работала сегодня, это вызвало бы тревогу. Потому что сегодня не следует пользоваться инструментами из прошлого. Это относится и к обработке данных и аналитике.

Автоматизация процессов

Предприятия уже давно являются центрами инноваций. Во всем мире интеллектуальные, управляемые данными технологии теперь расширяют возможности принятия решений человеком, освобождая сотрудников от выполнения утомительных простых задач. Это высшая степень синергии человеческой интуиции и результатов аналитики. В связи с тем, что все больше организаций осваивают культуру технологии и использования данных, темпы распространения «умных» систем по всем бизнес-подразделениям стали критерием успеха в бизнесе.

Тем не менее, во многих компаниях все еще существует информационный дисбаланс. Объем собранных данных растет и не позволяет унаследованным системам их обрабатывать и получать ценные результаты. Более того, сотрудники не знают, как использовать данные. Соответственно, многим организациям остается только сосредоточиться на небольшой порции данных, недостаточной для принятия решений.

Новый термин «автоматизация аналитического процесса» (Analytic Process Automation, APA) может стать ключом к масштабному заимствованию лучшего у человека и машины. APA автоматизирует бизнес-процессы и на основе самообслуживания предоставляет даже начинающим специалистам по знаниям быстрый прямой доступ к важнейшим знаниям о бизнесе. На практике это означает, что больше сотрудников могут использовать данные после минимального обучения. Это, в свою очередь, устраняет известную напряженность между специалистами по данным и бизнес-менеджерами, возникающую из-за того, что первые определяют доступ вторых к необходимой им информации. APA демократизирует аналитику в невиданной в мире бизнеса степени.

Просто спросите компанию Gymshark, которая занимается розничной торговлей спортивной одежды. Она собирает данные о покупателях, наблюдая за событиями, социальными сетями и программами тренировок, заложенными в ее приложение. Благодаря расширению доступа к данным, автоматизации сложных процессов их обработки и повышению квалификации всех сотрудников для работы с данными информация работает на компанию и дает наглядное представление о ее деятельности. Это позволяет персоналу принимать более разумные решения. Например, бизнес использует данные, касающиеся расходов клиентов, предпочтения мужчин и женщин. С помощью приложения, используя аналитику для определения, в каком городе больше людей, совершавших покупки в пределах определенного радиуса, осуществляется интеллектуальный выбор точек для проведения популярных распродаж. Благодаря платформе APA обработка данных осуществляется почти мгновенно.

В разгар вызванного Covid-19 кризиса быстрая аналитика позволила Gymshark остаться по-прежнему гибкой и эффективной при принятии повседневных решений с переносом акцента на присутствие в Интернете.

Важно, чтобы рядовые работники применяли эти трансформационные идеи, часто обращаясь к APA из дома. В мире, где только примерно 2 млн. человек имеют ученую степень специалистов по данным, APA эффективно превращает каждого работника в специалиста по данным, способного решать проблемы бизнеса и ускорять достижение результатов бизнеса с получением отдачи от инвестиций.

Запоздалая эволюция

У этой эволюции есть параллели. Было время, когда для создания веб-сайта необходимо было уметь писать множество строк кода. В конечном счете это превратилось в частичное самообслуживание с помощью ПО с открытым кодом. Сейчас, используя простое перетаскивание, любой, у кого есть какая-то идея, может создать персонализированный веб-сайт.

Теперь платформы APA, как и в случае с веб-дизайном, позволяют пользователям быстрее перейти к этапу творчества или «этапу размышлений». Они дают возможность обойтись без решения рутинных задач поиска, очистки и организации данных. Эквивалентом удобных для пользователя функций перетаскивания при веб-дизайне являются сотни строительных блоков, которые запускают процесс создания полезных аналитических моделей.

С помощь унифицированного метода управления аналитикой, автоматизации бизнес-процессов и предоставления работникам возможности заниматься проблемами, носящими более стратегический характер, APA меняет способ получения компаниями управляемых данными знаний и осуществления действий на их основе. Это позволяет подготовленным сотрудникам любых подразделений ставить сложные вопросы и быстро получать ответы, делая их независимыми от экспертов по данным.

Быстрое прогнозирование

Заменяя ряд громоздких точечных решений единой платформой для любых аналитических задач, APA позволяет любому сотруднику строить предсказательные модели и использовать предсказательную аналитику для быстрого получения выгоды. Прежде данные предназначались для специалистов по машинному обучению. Но появление новых систем на шаг приблизило нас к устранению различий в уровнях знания аналитики. Чем больше работников получат возможность заниматься аналитикой, тем понятнее будут действия ИИ и тем больше станет воспроизводимость их результатов.

В настоящее время компании различных отраслей используют APA для решения чувствительных ко времени задач. Авиакомпании применяют их для хеджирования топлива, розничные торговцы — для гиперлокального мерчендайзинга, спортивные команды — для анализа эмоций.

В последние годы мощные технологические корпорации показали, чего можно достичь, когда данные и аналитика являются основой модели бизнеса. Неудивительно, что пять наиболее успешных компаний мира управляются данными и делают акцент на использовании данных для понимания своих клиентов, продвижения своих продуктов в их среде и увеличения дохода. Такое изменение культуры в направлении демократизации доступа к данным и аналитике в масштабах всей организации позволило компаниям быстро извлечь выгоду из экономики данных и ускорить цифровую трансформацию.

Критическое время

Определяя свою бизнес-стратегию и выбирая способы интеграции данных, мы подошли к определенному рубежу. Сегодня возможности бизнеса решать проблемы ограничены, потому что он использует лишь небольшую часть доступных ему данных. Ключевое значение для преодоления препятствий имеет, в конечном итоге, устранение различий в уровне квалификации сотрудников и использование интуитивно понятных платформ, соответствующих возможностям имеющейся рабочей силы. Общепринятым является взгляд, что данные добавляют стоимость, но только в тех случаях, когда работники способны извлекать из них релевантные, служащие основой действий знания.

APA, это новое понятие из области аналитики, позволяет компаниям напрямую решить данную проблему, предоставляя им именно то, что им необходимо для стимулирования роста, расширения возможностей сотрудников и выделения времени для творческого решения проблем. Ключевое знание имеет простота.