(autor Aidr Innovatsiooni ja Digitaalse Kasvu Vaatluskeskuse juhataja Sandro Zilli) Käib objektiivsete ja konkreetsete muutuste laine, mis pole lihtsalt deklareeritud ja peatamatu ning mille taga on kliendi transformatsioon, kelle elus kipub olema selline digitaalne käitumine normaalne, et pole enam mõeldav, et tal võib olla igapäevaelus hoopis teistsuguseid.
Ajastul, kus teave on laialt levinud ja tasuta kättesaadav, elavad tarbijad nüüd digitaalses reaalsuses otseste ootustega. Eksponentsiaalsetel tehnoloogiatel põhinevas maailmas genereerib kõike kiirelt, alates teabeuuringutest, äritehingutest kuni turunduse tagasisideni. Võimalus muuta need andmed reaalajas kasutatavaks teabeks muudab turuosa suurendamise või klientide kaotamise konkurentide kasuks üha enam vahet.
Nüüd on ilmne, et andmed pole organisatsioonides marginaalsed, vaid kipuvad muutuma otsustavaks teguriks otsuste langetamisel, kriitiliste teadmiste avastamisel, eristamisel ja ideaalsete tingimuste loomisel konkurentsieelise saamiseks üha turbulentsemas ja tugevas konkurentsis. Teave on seetõttu otsustav, et orienteeruda ja mõista teiste ees tulevikku, mis avaldub üha erinevamates vormides ja trajektoorides.
Negatiivne külg on probleem, et ainult andmed ei ole tõhus teave. Toorandmete muutmiseks soodsateks teadmisteks on vaja üha võimsamaid ja toimivamaid analüüsiplatvorme ja algoritme, mida haldavad ja suunavad pädevad töötajad: kriitilise mõtlemise mõistmine, relativiseerimine ja rakendamine on tänapäeval endiselt inimeste eesõigused. Ilma inimese võimeta andmeid lugeda, uusi seoseid mõista ning nõrku vihjeid ja signaale kätte saada, võib toodetud teave olla kasutu, kui mitte otse eksitav. Sellega seoses on praegusel turul juhtide poolt kõige enam soovitud oskuste hulgas võime andmeid analüüsida ja kasutada. Võimalus välja töötada edukas strateegia, alustades ennustavast andmete analüüsist, tuvastada signaale, mis võivad viia olemasolevate protsesside tuvastamiseni, mõista turunähtusi (isegi kõige seletamatumaid), kujutab endast lisaväärtust ja tugevat diskrimineerivat rolli, et saada roll organisatsioonide tipp.
Seetõttu mõõdavad andmed nähtusi ja pikka aega on nendest tulenev potentsiaalne teave unarusse jäetud. Andmete täieliku potentsiaali mõistmine võib protsesse ja jõudlust innovatsiooni edendades kiirendada. Seega pole väljakutse paljude vastuste teadmine, vaid teadmine, kuidas õigeid küsimusi esitada. Statistika on masinates, algoritmides, mudelites, kuid kui esitame valesid küsimusi, pakuvad masinad meile valesid vastuseid.
Seetõttu võimaldab tehnoloogiate ja tehnikatega tutvumine kehtestada õiged kriteeriumid oma organisatsiooni jaoks tõhusate lahenduste valimiseks, pakkudes olulist konkurentsieelist: andmete mõistmine ja töötlemine annab juurdepääsu hindamatule rikkusele nii ettevõtete kui ka ühiskonna jaoks.
Andmete mõistmine on kõigi ettevõtete, ka väikeste ettevõtete jaoks tugi kliendivajaduste mõistmisel ning see on peamine viis oma pakkumise optimeerimiseks ning turu vajadustele kiiremini ja täpsemini reageerimiseks, saavutades ka suurema finantsstabiilsuse ja strateegilise riski, kuna see muudab vigu vähendatakse oluliselt.
Kliendi poolel genereerivad Big Data kasutajad ise ja seetõttu pole vaja vaeva ega strateegiat, vaid saate lihtsalt „nautida“ toodetud teabe analüüsimise tulemusi; Sel moel koguvad ettevõtted andmeid, mis võimaldavad neil kliendi soove täpsemalt tõlgendada, seadistades tegevustele "kliendikeskset" lähenemist, et kuulata oma eesmärki ning mõista nende vajadusi ja käitumist.
SUURED ANDMED JA IOT
Kui räägime suurandmetest, ei saa me mööda vaadata asjade internetist pärinevatest andmetest, see tähendab ühendatud seadmete genereeritud andmetest, mis kujutavad endast erinevate sektorite jaoks üht olulisemat võimalust. Jaemüügist mobiilsuseni, logistika ja tootmise kaudu - ettevõtted saavad tänu ühendatud tehisintellekti panusele ühendatud seadmete mitmekordistamise kaudu nüüd koguda palju teavet seadmete toimimise ja inimeste kohta, kes seda kasutavad .
Eelkõige on näide ennustava hooldusega! Valmistatud platvormid saavad tohutute andmemahtude andurite kaudu kontrollida masinate ja seadmete tervislikku seisundit, et avastada kõik kõrvalekalded, ennustada võimalikke talitlushäireid ja seejärel need lahendada, enne kui need põhjustavad tõrkeid ja blokeeringuid seadme tootmisel kaup või teenus. Kõik see on võimalik tänu ebanormaalsete vibratsioonide mõõtmise andmete jälgimisele ja töötlemisele, termograafiale, ultrahelitehnikate kasutamisele elektriliste dispersioonide tuvastamiseks jne.
ANDMETE JUHTITUD MUDEL
Seetõttu on ilmne, et andmete kogumine ja analüüsimine on ettevõtte strateegia määratlemisel tänapäeval järjest olulisem. Ettevõtlusteabe kõrgel tasemel mõistmine aitab luua partnerlussuhteid klientide ja tarnijatega, muutes need kindlaks, tagades käibe stabiilsuse, võimaldades vähendada kulusid, investeerida sisemistesse talentidesse ja saada ärieeliseid.
Teabepõhine ettevõte on organisatsioon, mis kasvatab andmete pideva kasutamise kultuuri kõigi äriotsuste langetamiseks. Kõigil ettevõtte osakondadel ja inimestel on andmetele juurdepääs ning neid soovitatakse neid oma igapäevases tegevuses ja otsuste tegemisel kaaluda ja üle vaadata.
Seetõttu asetab andmed ettevõtte juhtimise strateegiliseks alustalaks, mitte hallatavaks tehniliseks teguriks, just andmepõhise mõtte hankimine. Andmepõhise lähenemisviisi olemasolu tähendab andmete toetamist, teadlike otsuste langetamist objektiivsete faktide, mitte isikliku arusaama põhjal. Praktikas võimaldab meetod, mis võimaldab teil kasutada andmete ja teabe täpset analüüsi (mis viiakse läbi nii seire kui ka uuringu ja ennustuse seisukohast), teha organisatsiooni jaoks üliolulisi valikuid ja aidata juhtkonnal mõista nõrku signaale. tulevik hakkab arenema.
Andmepõhiseks ettevõtteks ümberkujundamine ei saa seetõttu toimuda üksnes tehnoloogia abil, vaid kultuuriliste muutuste rajaga, mis tutvustab uusi mõtteviise, mis on võimeline andmekultuuri viima kõikidele ettevõtte tasanditele. Teadmiste ajastul peavad mitmesugused ettevõtte osakonnad, nagu müük, turundus, inimressursid, operatsioonid jms, töötama koostoimes analüüsile pühendunud meeskonnaga, soosides uudsete ärimudelite realiseerimist andme- ja teabekeskusega.