Как интеллектуальное принятие решений способствует достижению бизнес-результатов

Если вы занимаетесь анализом данных, к вам наверняка обращаются с вопросами заинтересованные лица компании, пишет на портале The New Stack Джоэл Т. Маккелви, вице-президент по маркетингу компании Sisu.

Почему снижается доход? Какие клиенты наиболее склонны к оттоку? Каковы мои лучшие каналы для привлечения новых клиентов? Почему мой бизнес теряет больше заказов в сельской местности?

Аналитики данных знают, что ответы на эти вопросы лежат где-то в постоянно растущих массивах данных компании. Однако заинтересованные стороны часто не понимают сложности, присущей получению ответов на эти вопросы, особенно при работе с данными в облачных масштабах. Во многих случаях ответы на важные для бизнеса вопросы становятся известны спустя несколько дней или недель, что замедляет процесс принятия решений и влияет на итоговые показатели компании.

«Многие бизнес-проблемы по-прежнему решаются с помощью традиционных подходов, и на их решение уходят месяцы или годы. К 2025 г. почти все сотрудники будут естественно и регулярно использовать данные для поддержки своей работы. Вместо того, чтобы по умолчанию решать проблемы путем разработки длительных, иногда многолетних дорожных карт, они получат возможность узнавать, как инновационные методы работы с данными могут решать проблемы за несколько часов, дней или недель», — говорится в недавнем исследовании McKinsey.

По мере развития современного стека данных количество данных, собираемых компаниями, продолжает расти. Такое увеличение объема, разнообразия и скорости передачи данных порождает новую проблему — необходимость прочесывания всех имеющихся данных с целью создания ценности для бизнеса.

Согласно Gartner, объем и скорость данных и возросшая сложность принятия решений стали слишком большими, чтобы человек мог справиться с ними без посторонней помощи.

Так каков же выход? Передача возможностей автоматизации в руки команд по работе с данными.

Команды по работе с данными начинают понимать, что операционализированная аналитика на основе машинного обучения может повысить эффективность и избавить от рутинной работы в области науки о данных. Способность быстро обрабатывать облачные данные, отделяя сигнал от шума с помощью предварительно созданных и операционализированных инструментов ИИ/МО, является необходимостью для аналитиков в сегодняшнюю сложную эпоху, насыщенную данными.

Сегодня аналитики ограничены в своей работе инструментами, которые требуют трудоемкого ручного анализа данных. Они тратят дни или недели на ручное выдвижение и проверку гипотез для выявления причинно-следственных факторов изменения показателей бизнеса. Но это не их вина. Большинство аналитических инструментов позволяют сопоставлять измерения друг с другом и исследовать данные, и это очень полезно, но даже будучи опытным аналитиком, вы, вероятно, способны проверить лишь одну-две гипотезы в минуту.

Когда комплексный, точный анализ требует проверки миллионов или миллиардов гипотез, аналитики просто не могут оперативно реагировать на потребности бизнеса. Кроме того, команды аналитиков вынуждены из-за ограниченных ресурсов определять приоритеты вопросов, на которые они отвечают, поскольку у них нет ресурсов для поддержки всех лиц, принимающих решения.

Несмотря на проблемы масштаба и сложности, большинство организаций способны понять изменения, происходящие в их данных, с помощью традиционных инструментов бизнес-аналитики (BI). Однако многие из них не понимают, что ручное отслеживание того, что происходит с метриками, — это только первый шаг в процессе принятия решений.

Принятие сильных решений на основе данных не останавливается после изучения состояния бизнеса (что есть сейчас), потому что эти данные не говорят нам, почему это происходит или как действовать дальше (что будет). Понимание и разъяснение причин и дальнейших действий — это то самое «яблочко», где человеческий вклад и машинная автоматизация объединяются для создания ценности из данных. Эффективные ответы на вопросы «что», «почему» и «что дальше» требуют новых способов объединения людей, процессов и передовых технологий в единую систему интеллектуального принятия решений.

Люди являются ключевым звеном в головоломке получения ценности из данных, особенно сложных данных облачного масштаба. МО и автоматизированная доставка важных фактов — это тоже лишь часть головоломки. Человек должен брать эти факты и изучать их в сравнении с тем, что происходит в бизнесе в настоящее время.

Передача возможностей МО в руки аналитиков путем развертывания инструментов интеллектуального принятия решений позволяет им быстро, проактивно и автоматически выполнять итерации на темы «что», «почему» и «что дальше», чтобы быстро и эффективно определять, как предотвращать такие проблемы, как отток клиентов, или использовать возможности, например, лучшие каналы для приобретения новых клиентов.

Если ваша организация ищет более эффективный способ использования данных для улучшения бизнеса, важно помнить, что добавление инструмента интеллектуального принятия решений в ваш технологический стек не заменит ваши BI-инструменты или команду специалистов по анализу данных. На самом деле, интеллектуальное принятие решений помогает командам специалистов по анализу данных, делая их более эффективными и позволяя сосредоточиться на наиболее важных областях работы с данными.

Автоматизировав прочесывание всех триллионов точек данных компании для получения инсайтов, специалисты по анализу данных освобождаются для более стратегической, менее рутинной работы. Инструмент интеллектуального принятия решений призван дополнить усилия по работе с данными, выполняя проверку гипотез в огромных масштабах и с меньшими затратами времени, чем это делают люди.

Интеллектуальное принятие решений дополняет существующие процессы в областях BI и науки о данных для повышения эффективности и снабжает команды наиболее важными инсайтами, помогающими донести через существующие интерфейсы ответы на вопросы «что», «почему» и «что дальше».

Это помогает организациям добиваться бизнес-результатов благодаря оснащению людей передовыми аналитическими возможностями, интегрированными непосредственно в процессы принятия решений и операционные процессы. Интеллектуальное принятие решений — это то, что объединяет людей, процессы и технологии, извлекает наибольшую ценность из данных и способствует трансформационным изменениям в бизнесе.