Pourquoi la résolution de problèmes à l'aide d'analyses nécessite une nouvelle réflexion

Il existe des moyens de générer plus facilement de la valeur à partir d'insights.

Pendant des années, les entreprises ont ressenti la pression de «se transformer numériquement», et ces pressions n'ont fait qu'augmenter pendant cette période sans précédent où tant d'entreprises n'ont d'autre choix que de déplacer leurs opérations vers des environnements virtuels. Le nouveau coronavirus a forcé de nombreuses entreprises à changer d'orientation, à reconsidérer leurs calendriers existants et à réévaluer leur mode de fonctionnement. Les entreprises qui ont le mieux supporté cette crise sont celles qui avaient priorisé la digitalisation de leur activité; en particulier, ceux qui avaient investi dans l'analyse et l'automatisation. Pourtant, l'IA reste une zone grise pour de nombreux chefs d'entreprise de tous les secteurs. Alors que nous nous dirigeons vers une nouvelle normalité, comment pouvons-nous rendre les données et les analyses plus accessibles pour la résolution de problèmes ?

Pour réussir, les entreprises doivent adapter leur état d'esprit. Le récit de la réouverture est trop simpliste; nous devons plutôt « réimaginer » les affaires à mesure que le monde qui nous entoure évolue et change. Ce n'est qu'avec de nouvelles informations basées sur des données centrées sur l'efficacité opérationnelle que les entreprises réussiront à réinventer ce qu'elles font. Ils peuvent tracer une voie nouvelle et passionnante en adoptant des informations commerciales alimentées par des données et guidées par des analyses.

Cependant, la résolution de problèmes exige aujourd'hui une nouvelle culture et une nouvelle façon de penser pour trouver ces informations plus rapidement et plus efficacement, et il est temps pour un catalyseur logiciel audacieux et unificateur de déplacer le patchwork de solutions d'analyse de données existantes et de démanteler les barrières entre les équipes commerciales. .

En 1969, la NASA a mis l'homme sur la lune en utilisant une règle à calcul, mais nous serions inquiets s'ils faisaient la même chose aujourd'hui. C'est parce que nous ne devrions pas faire le travail d'aujourd'hui avec les instruments du passé. Le traitement et l'analyse des données ne sont pas différents.

Automatisation des processus

L'espace d'entreprise est depuis longtemps un pôle d'innovation. Partout dans le monde, des technologies intelligentes basées sur les données permettent désormais à l'homme de prendre des décisions tout en libérant les travailleurs de l'ennui des tâches de base. C'est la synergie ultime de l'intuition humaine et de la perspicacité analytique. Alors que de plus en plus d'organisations évoluent vers une culture axée sur la technologie et les données, la vitesse à laquelle les systèmes intelligents peuvent être mis à l'échelle dans toutes les parties d'une entreprise est devenue la véritable mesure du succès de l'entreprise.

Cependant, un déséquilibre informationnel existe toujours pour de nombreuses entreprises. Alors que la quantité de données collectées explose, la quantité dépasse la capacité des systèmes hérités à les traiter et à en tirer des résultats précieux. Non seulement cela, mais les employés ne savent pas comment utiliser les données. Par conséquent, de nombreuses organisations n'ont d'autre choix que de se concentrer sur des portions étroites de données - une fraction incomplète lorsque les solutions exigent un pourcentage plus élevé de l'ensemble.

La catégorie émergente de l'automatisation des processus analytiques, ou APA, pourrait être la clé pour capturer le meilleur de l'homme et de la machine à grande échelle. APA automatise les processus métier et permet même aux travailleurs du savoir novices d'accéder rapidement en libre-service à des informations critiques sur les données de l'entreprise. En pratique, cela signifie que davantage d'employés peuvent adopter et bénéficier des données avec une formation minimale. Cela dissipe à son tour la tension familière entre les spécialistes des données et les chefs d'entreprise, où ces derniers dépendaient de l'accès des premiers à des informations indispensables. APA démocratise l'analyse des données d'une manière que le monde des affaires n'a jamais vue auparavant.

Il suffit de demander au détaillant de vêtements de sport direct au consommateur, Gymshark. Ils collectent des données client à partir d'événements en direct, d'engagements sur les réseaux sociaux et de programmes d'entraînement sur leur application. Désormais, en élargissant l'accès à ces données, en automatisant les processus de données complexes et en élargissant les compétences des employés en matière de données dans l'ensemble de l'entreprise, les informations travaillent dur pour l'entreprise et donnent une nouvelle visibilité sur leurs performances. Cela permet aux travailleurs de prendre des décisions plus intelligentes. Par exemple, l'entreprise utilise désormais des données relatives aux dépenses des clients, à la répartition par sexe et à l'engagement des applications pour choisir intelligemment les emplacements de leurs événements de vente au détail pop-up populaires, en utilisant des analyses pour déterminer quelle ville compte le plus de personnes ayant effectué des achats dans un certain rayon - et grâce à une plate-forme APA, le traitement des données est effectué en une fraction du temps.

Au milieu de la crise de Covid-19, l'analyse rapide a permis à Gymshark de rester tout aussi agile et efficace dans sa prise de décision quotidienne alors qu'il met l'accent sur sa présence en ligne.

Surtout, les travailleurs réguliers exploitent ces connaissances transformationnelles, en utilisant souvent l'APA à domicile. Dans un monde qui ne compte qu'environ deux millions de titulaires d'un doctorat en sciences des données, l'APA permet à chaque employé d'améliorer efficacement ses compétences en un travailleur des données capable de résoudre les défis commerciaux et d'accélérer les résultats commerciaux qui génèrent un retour sur investissement.

Évolution en retard

Il existe des parallèles à cette évolution. Il fut un temps où créer un site Web signifiait apprendre à écrire de longues lignes de code. Cela a finalement évolué vers un modèle de libre-service partiel via un logiciel open source, et maintenant la prévalence de simples fonctionnalités de glisser-déposer permet à quiconque ayant une idée de créer un site Web personnalisé.

Comme pour le développement de la conception Web, les plates-formes APA permettent désormais aux utilisateurs d'accéder plus rapidement à l'étape de la création - ou à l'« étape de la réflexion ». Il saute les tâches banales de recherche, de nettoyage et d'organisation des données. L'équivalent des fonctionnalités conviviales de glisser-déposer de la conception Web sont les centaines de blocs de construction qui lancent le processus de création de modèles analytiques utiles.

Grâce à une méthode unifiée de gestion de l'analyse des données, d'automatisation des processus métier et d'incitation des employés à consacrer leur temps à des résolutions plus stratégiques, APA remodèle la façon dont les entreprises génèrent des informations basées sur les données et agissent en conséquence. Cela permet aux employés hautement qualifiés de tous les secteurs de l'entreprise de poser des questions difficiles et d'obtenir des réponses rapides sans toujours compter sur les compétences avancées d'experts en données.

Prédiction rapide

En remplaçant une gamme de solutions ponctuelles encombrantes par une plate-forme qui couvre tout le parcours analytique, APA permet également à n'importe qui dans n'importe quelle organisation de créer des modèles prédictifs et d'utiliser l'analyse prédictive des données pour générer des gains rapides. Auparavant, les données étaient réservées aux spécialistes de l'apprentissage automatique, mais avec le bon système complet, nous sommes sur le point de combler le déficit de compétences en analyse. Plus les travailleurs sont responsabilisés, plus l'IA devient à la fois explicable et reproductible.

Les entreprises utilisent actuellement l'APA dans tous les secteurs pour une multitude d'objectifs urgents. Les compagnies aériennes utilisent ces plates-formes pour couvrir le carburant, les détaillants pour optimiser le merchandising hyperlocal et les équipes sportives pour effectuer une analyse des sentiments.

Ces dernières années, les puissances technologiques ont prouvé ce qui peut être réalisé lorsque les données et l'analyse sont au cœur d'un modèle commercial. Il n'est pas surprenant que les cinq entreprises les plus prospères au monde soient toutes axées sur les données, toutes alimentées par une concentration fondamentale sur l'utilisation des données pour comprendre, commercialiser et augmenter les revenus de leurs clients. Ce changement de culture visant à démocratiser l'accès aux données et aux analyses au sein d'une organisation a permis à ces entreprises de capitaliser rapidement sur l'économie des données et d'accélérer la transformation numérique.

Moment critique ?

Nous sommes à la croisée des chemins en matière de stratégie commerciale et d'intégration des données. Aujourd'hui, le potentiel de résolution des entreprises est limité car seule une petite fraction des données organisationnelles disponibles est utilisée. En fin de compte, la clé pour surmonter l'obstacle consiste à combler le déficit de compétences et à introduire des plates-formes intuitives et capables de se synchroniser avec la main-d'œuvre existante. Il est universellement admis que les données ajoutent de la valeur, mais uniquement lorsque les employés sont en mesure de sélectionner des informations pertinentes et exploitables.

La nouvelle catégorie APA dans l'analyse aide les entreprises à aborder ce problème de front, en offrant précisément ce dont elles ont besoin pour stimuler la croissance, responsabiliser le personnel et créer du temps pour la résolution créative de problèmes. La clé est la simplicité.