Лучшее понимание цифровой трансформации
Posted: Thu Dec 05, 2024 4:59 am
что расходы на цифровую трансформацию достигнут почти 2 триллионов долларов к 2022 году.
становимся лучше в цифровой трансформацииНо в то время как бизнес-инвестиции растут, лишь немногие компании видят ощутимые бизнес-результаты. Это потому, что просто сбор огромных объемов данных не обязательно означает, что информация даст ценные идеи.
На самом деле результаты могут быть прямо противоположными. Наличие большого количества данных может быстро подавить компанию, которая не заложила основу для предоставления знаний конечным пользователям на рабочем месте.
Как компании могут превратить свои инициа Данные о номерах WhatsApp в Германии: 5 миллионов тивы цифровой трансформации в ежедневную ценность для бизнеса? Прежде чем перейти к основным строительным блокам, вот краткий обзор зрелых технологий, таких как OLAP и новые инструменты бизнес-аналитики (BI).
Традиционный BI против современного BI
Сбор большого количества сырой информации, несомненно, является предпосылкой для получения ценности от данных. Компании, которые достигают этого, находятся на правильном пути. Но когда они пытаются использовать традиционные платформы технологий BI, они не осознают, как быстро их усилия могут сойти с рельсов.
После того как компания разработала способы сбора надежных данных, успех зависит от того, насколько эффективно она сможет использовать эти данные и беспрепятственно предоставлять результаты соответствующим пользователям.
В этом и заключается суть современных технологий бизнес-аналитики, таких как ThoughtSpot, которые используют искусственный интеллект и данные, хранящиеся в любом облаке, чтобы сделать весь архив данных доступным для всех конечных пользователей независимо от уровня их квалификации.
Без подобных инструментов нового поколения организации будут топтаться на месте, пытаясь осмыслить свои обширные неиспользованные знания.
У вас меньше шансов стать «тем самым» предприятием, если вы сделаете следующие три вещи:
Нанимайте нужных специалистов по работе с данными и давайте им стратегические проекты
Искусственный интеллект (ИИ) предлагает наибольший потенциал для аналитических инициатив компаний. Но вместо того, чтобы сократить потребность в специалистах по данным, ИИ только подстегнул спрос на экспертов по аналитике .
При наличии широкого спектра ролей — от специалистов по машинному обучению и кураторов данных до разработчиков бизнес-аналитики и руководителей высшего звена в области финансовой, операционной и маркетинговой аналитики — возможности искусственного интеллекта могут быть раскрыты только под руководством экспертов-людей.
Все ваши показатели социальных сетей, PPC и SEO в одном месте
Размышления о том, как традиционные экосистемы BI используют данные профессионалов, могут осветить путь вперед. Вместо того, чтобы экспертные таланты тратили все свое время на создание ручных отчетов для нетехнических сотрудников, дайте им высокоуровневые проекты для работы.
Это не только бросит вызов и привлечет внимание самых ярких умов компании, но и принесет пользу организациям за счет инициатив, способствующих долгосрочному росту.
Вместо того чтобы обременять своих специалистов по работе с данными мелочами, связанными с составлением отчетов, позвольте специалистам по работе с данными заниматься тем, для чего их наняли, — сложными проектами, требующими их опыта.
Применяйте аналитику на основе искусственного интеллекта во всех сферах бизнеса
Наем нужных специалистов по работе с данными, создание организации, свободно работающей с данными, и использование инструментов на основе ИИ являются столпами цифровой трансформации. Теперь начинается фактический рабочий процесс превращения данных в бизнес-
становимся лучше в цифровой трансформацииНо в то время как бизнес-инвестиции растут, лишь немногие компании видят ощутимые бизнес-результаты. Это потому, что просто сбор огромных объемов данных не обязательно означает, что информация даст ценные идеи.
На самом деле результаты могут быть прямо противоположными. Наличие большого количества данных может быстро подавить компанию, которая не заложила основу для предоставления знаний конечным пользователям на рабочем месте.
Как компании могут превратить свои инициа Данные о номерах WhatsApp в Германии: 5 миллионов тивы цифровой трансформации в ежедневную ценность для бизнеса? Прежде чем перейти к основным строительным блокам, вот краткий обзор зрелых технологий, таких как OLAP и новые инструменты бизнес-аналитики (BI).
Традиционный BI против современного BI
Сбор большого количества сырой информации, несомненно, является предпосылкой для получения ценности от данных. Компании, которые достигают этого, находятся на правильном пути. Но когда они пытаются использовать традиционные платформы технологий BI, они не осознают, как быстро их усилия могут сойти с рельсов.
После того как компания разработала способы сбора надежных данных, успех зависит от того, насколько эффективно она сможет использовать эти данные и беспрепятственно предоставлять результаты соответствующим пользователям.
В этом и заключается суть современных технологий бизнес-аналитики, таких как ThoughtSpot, которые используют искусственный интеллект и данные, хранящиеся в любом облаке, чтобы сделать весь архив данных доступным для всех конечных пользователей независимо от уровня их квалификации.
Без подобных инструментов нового поколения организации будут топтаться на месте, пытаясь осмыслить свои обширные неиспользованные знания.
У вас меньше шансов стать «тем самым» предприятием, если вы сделаете следующие три вещи:
Нанимайте нужных специалистов по работе с данными и давайте им стратегические проекты
Искусственный интеллект (ИИ) предлагает наибольший потенциал для аналитических инициатив компаний. Но вместо того, чтобы сократить потребность в специалистах по данным, ИИ только подстегнул спрос на экспертов по аналитике .
При наличии широкого спектра ролей — от специалистов по машинному обучению и кураторов данных до разработчиков бизнес-аналитики и руководителей высшего звена в области финансовой, операционной и маркетинговой аналитики — возможности искусственного интеллекта могут быть раскрыты только под руководством экспертов-людей.
Все ваши показатели социальных сетей, PPC и SEO в одном месте
Размышления о том, как традиционные экосистемы BI используют данные профессионалов, могут осветить путь вперед. Вместо того, чтобы экспертные таланты тратили все свое время на создание ручных отчетов для нетехнических сотрудников, дайте им высокоуровневые проекты для работы.
Это не только бросит вызов и привлечет внимание самых ярких умов компании, но и принесет пользу организациям за счет инициатив, способствующих долгосрочному росту.
Вместо того чтобы обременять своих специалистов по работе с данными мелочами, связанными с составлением отчетов, позвольте специалистам по работе с данными заниматься тем, для чего их наняли, — сложными проектами, требующими их опыта.
Применяйте аналитику на основе искусственного интеллекта во всех сферах бизнеса
Наем нужных специалистов по работе с данными, создание организации, свободно работающей с данными, и использование инструментов на основе ИИ являются столпами цифровой трансформации. Теперь начинается фактический рабочий процесс превращения данных в бизнес-