2022年が順調に進んでいるため、多くの企業は、成長を促進し、デジタルトランスフォーメーションを加速し、運用効率を高めるために、新しいデータ駆動型の戦略とモデルを展開しています。 ただし、成功を最大化するには、企業のリーダーは意思決定インテリジェンスとデータ主導の洞察を意思決定プロセスに組み込む必要があります。
意思決定インテリジェンスは、データ分析の負担を軽減し、すべての個人が洞察に基づいた意思決定を行えるようにするためのアプローチです。 意思決定インテリジェンスは、AI / MLを使用して人間の意思決定を強化し、企業データからより迅速で優れたビジネス洞察を生成します。
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適切なデータインサイトにより、チームは新しい価値の源泉を解き放ち、顧客により良いサービスを提供できます。 また、マネージャーは問題をより深く掘り下げ、リスクを軽減する解決策を見つけることができます。 もちろん、問題は、データから有用な結果を抽出することは、口で言うほど簡単ではないということです。
今日、多くの組織は、データからタイムリーな洞察を得るのに苦労しています。 遺産 分析論 多くの場合、ツールは、事前対応ではなく、事後対応の洞察を提供するのに優れています。 その上、多くの企業は、自信を持って意思決定や仮説を立てるのに十分なデータのコンテキストを持っていません。 データは、業績の背後にある「理由」ではなく、「何」を私たちに与える傾向があります。
その結果、完全なストーリーを明らかにし、原因と結果を結び付け、長期的な結果を改善する変更を推奨するのはデータチーム次第です。 しかし、データの才能が不足しているため、組織には数以上のものが必要です。 意味のある方法でデータを整理、解釈、構造化、提示できる堅牢なアプローチが必要です。 また、技術的な専門知識に関係なく、ビジネス全体のすべての個人が使用できるツールも必要です。 データにアクセスし、データについて質問し、洞察を繰り返すことができる人が増えるほど、組織内での意思決定が向上します。
組織が意思決定インテリジェンスを使用して競争上の優位性を獲得し、2022年にデータ主導型になるためのXNUMXつの方法を次に示します。
自動化されたインサイト生成
クラウドコンピューティングとIoTテクノロジーの台頭により、企業はかつてないほど多くのデータを自由に利用できるようになりました。 実際、多くの企業はそれをうまく管理するための十分なリソースを持っていません。 私たちの成長の現実と組み合わせると 技術的なスキルのギャップ、自動化は、データを大規模に分析するための最良の答えのXNUMXつです。
自動化は、データ分析に関して多くの課題を解決します。 チームは、利用可能なすべての変数にわたるデータのすべての可能な組み合わせをすばやく分析でき、アナリストは、個々の仮説をテストするためにXNUMX回限りのSQLクエリを手動で実行する必要はありません。 また、データ分析に独自のバイアスをかけることを避け、代わりに意思決定インテリジェンスを信頼してすべての要因を客観的に研究することもできます。
たとえば、複数の地域で商品を販売するeコマース会社について考えてみます。 意思決定インテリジェンスは、場所と年齢層ごとに販売データを迅速かつ自動的にセグメント化し、そのデータを販売促進スケジュール、割引、またはその他の潜在的な変数と組み合わせて、販売努力が最も成功した場所を判断できます。 意思決定インテリジェンスを使用すると、ビジネスチームは各地域を個別に掘り下げる必要がなく、複雑さに埋もれた貴重な洞察を見逃すリスクもありません。
さらに、自動化された洞察は、チームが尋ねることさえ知らない質問への回答を提供することもできます。 これらの最新の分析ツールは、新しいトレンドをきめ細かく見つけて、それらのトレンドが出現する理由を特定し、それらの洞察をチームに積極的に提供することができます。
自然言語処理
近年、自然言語処理技術は飛躍的に向上しています。 意思決定インテリジェンスに適用すると、ユーザーはテキストまたは音声で人間の言語でクエリまたは分析を実行できます。 たとえば、人々は意思決定インテリジェンスソフトウェアに「なぜニューヨークで売り上げが落ちているのか」などの質問をすることができます。 説得力のある視覚化とともに明確な応答を受け取ります。
その結果、ビジネスユーザーは、手作業で複雑な分析を実行しなくても、何が起こっているのかを完全に理解するために必要な答えを得ることができます。 すべての部門の人々は、特定のメトリックが変更された理由、または特定の期間にわたってパフォーマンスが低下した理由を理解できます。 自然言語処理 は、スキルレベルに関係なく、より多くの人々が高度な分析機能にアクセスできるようにすることで、データ分析を民主化しています。
大規模な機械学習
民主化のアイデアに基づいて、意思決定インテリジェンスソフトウェアはスキルアップイニシアチブをサポートし、すべての従業員がより大きなデータエコシステムのナビゲートを支援できるようにします。 機械学習を大規模に展開する機能により、企業は、より多くの利害関係者に使いやすい分析ツールを提供することで、技術スキルの不足を克服できます。
より多くの人々が機械学習にアクセスできるようになると、組織は今日の多くの企業を悩ませている洞察のギャップを埋めることができます。 データサイエンティストとデータエンジニアは、組織全体にデータインサイトを提供するという唯一の責任を負わなくなり、ビジネスユーザーは新しいインサイトを発見する反復プロセスに参加できます。
意思決定インテリジェンスは、ある程度の説明性と透明性を提供するため、ユーザーは結果を解釈し、洞察が正確であるという確信を得ることができ、データがビジネス結果にどのように結びついているかを理解できます。
クラウドデータウェアハウスとレイクス内のリアルタイム分析
で 最新のデータスタック アーキテクチャでは、分析レイヤーのツールがストレージレイヤーのクラウドデータウェアハウスの計算能力を活用することが重要です。 ほとんどの組織は、データを分析レイヤーに移動せず、代わりにすべての処理をデータウェアハウスまたはデータレイクで実行することを好みます。
意思決定インテリジェンスソリューションは、データウェアハウスおよびデータレイクと直接統合でき、データ分析へのより合理化された効率的なアプローチを作成します。 ビジネスユーザーは、機械学習プログラムを介して、データレイク内で直接データウェアハウスと高度な分析に対してライブクエリを実行できます。 さまざまなソースからクラウドベースのリポジトリに大量のデータを直接取り込むことで、より豊富な洞察が得られる可能性が高くなります。
実質的に無制限の処理の可能性
従来のレポートおよびダッシュボードシステムとは異なり、意思決定インテリジェンスはデータサイズの制限なしにアーキテクチャ化されています。 古い分析プラットフォームは通常、限られたデータセットと集約されたデータで最適に機能しますが、意思決定インテリジェンスは、集約されていないデータの分析で成功します。
AIと機械学習主導の分析ツールは、一見無関係に見える変数を研究するために独自に装備されています。 これらのテクノロジーは、他の方法では見過ごされがちな詳細な洞察とパターンを明らかにすることができ、組織がより広範なビジネス環境をより包括的に理解できるようにします。 そして、前述のように、これはすべて自動的に発生する可能性があります。
意思決定インテリジェンスは、最新のデータ戦略において最も重要です
最新のデータ戦略は、タイムリーでプロアクティブで詳細な洞察を生み出す堅牢な分析機能がなければ不完全です。 今日のリーダーは、冷酷な事実や数字以上のものを必要としています。 彼らは、コンテキスト、リアルタイムインテリジェンス、および起こっていることの背後にある「理由」と「方法」を引き出す自動化ツールを必要としています。 そして、すべてのビジネス関係者が利用できるようにこれらの機能をパッケージ化する必要があります。
これが可能なのは、AI、機械学習、自然言語処理（強力な意思決定インテリジェンスソフトウェアにバンドルされている）によってのみです。 意思決定インテリジェンスは、データの可能性を最大限に引き出し、より良い意思決定を行い、企業に新しい価値の源を生み出したいリーダーにとっての答えです。
