يجب على قادة البيانات والتحليلات بناء ومعالجة استراتيجية الأعمال والرسم القائمة على البيانات القائمة على البيانات من خلال تحسين الخماسي الكامل لقدرات تكنولوجيا المعلومات عالية الأداء-التطبيق والبيانات والعملية والأشخاص والبنية التحتية-وكلها مفتاح لقياس وتحسين صحة المؤسسة.
يجب أن تعتمد هذه الإستراتيجية القائمة على البيانات على استراتيجية تكنولوجيا أوسع تمكن الشركة من إعادة تكوين الهياكل التجارية بسرعة والقدرات لتلبية احتياجات العملاء والموظف في المستقبل مع التكيف والإبداع والمرونة. في عصر يكون فيه التغيير المستمر هو الأساليب القديمة الجديدة ، لن تعمل الأساليب القديمة لتقديم رؤى عملية لصانعي القرار.
ضرب البيانات
المجال الأول الذي يجب مراعاته هو أن التحول الرقمي يولد المزيد من البيانات – وأن هذه البيانات موجودة في كل مكان. يدفع المعتاد الجديد المزيد من النشاط الرقمي ، الذي ينتج المزيد من البيانات ، على حد سواء منظمة وغير منظمة – البيانات الداخلية التي تم إنشاؤها بواسطة تطبيقات المؤسسات وتجارب العملاء ، وكذلك البيانات الخارجية القادمة من الشركاء ومواقف البيانات والوسائط الاجتماعية.
الرؤية النبيلة ولكن المثالية التي ستنتهي بها جميع بيانات المؤسسة في نهاية المطاف في تحليلية واحدة – مادية أو افتراضية – مستودع المؤسسة لقد جاء وذهب. على الرغم من أن هذا لا يزال رؤية طموحة موصى بها ، إلا أن الواقع واقعية – تبين الأدلة القصصية أنه لا يوجد أكثر من 20 ٪ من جميع بيانات المؤسسات التي يمكن استخدامها لدفع رؤى قابلة للتنفيذ لهذا الغرض. ومع الذكاء الاصطناعي (AI) ، لن ينمو هذا التحدي إلا حيث تنفجر النماذج الجديدة المزيد من البيانات.
بالإضافة إلى ذلك ، ستحول البنى والمنصات الجديدة المسؤوليات. في حين أن الوعد بمستودع البيانات التحليلية الموحدة للمؤسسة أمر مغري دائمًا ، إلا أن الوضع الحالي للتمكن كتالوجات البيانات ، نسيج البيانات ، الطبقة الدلالية للمؤسسة المنصات والرسوم البيانية المعرفة.
في المقابل ، تدفع هذه التقنيات أسئلة جديدة لقادة البيانات والتحليلات. من المسؤول عن إدارة هذه المنصات الجديدة – الأعمال أو تكنولوجيا المعلومات أو المؤسسات التي تقدم تقارير إلى كبار موظفي البيانات (CDOs) أو كبير موظفي التحليلات (CAOS)؟ هل يرجع إلى محترفي البيانات أو محترفي التحليلات لإدارة المنصات التي تجلس في المنطقة الغامضة بين البيانات والتحليلات في مكدس تقنية تحليلية للمؤسسة النموذجية؟
مع الحالة الحالية المجزأة بين قواعد البيانات القديمة المحلية ، ستواجه السحابة والبحيرة والمؤسسات الكبيرة قرارات معقدة لأنها تحدد الأدوار والمسؤوليات.
منصات التكنولوجيا
هناك مجال آخر يجب على قادةه تقييمه هو أن منصات وحلول الرؤى الحديثة ستعمل على تعدد المهام وتتداخل. إن تحديد منصة التكنولوجيا التي يجب أن تدعم أن تحول الأعمال القائم على البيانات الخاص بك يمثل تحديًا متزايدًا.
لا تُتحرك التقنيات الجديدة والناشئة التي تقود في التحولات في المسؤوليات فحسب ، بل إنها تعقد أيضًا “من يفعل ماذا؟” أسئلة بسبب قدراتها المتداخلة للغاية. على سبيل المثال ، معظم ذكاء أعمال المؤسسات الرائدة (BI) ، التحليلات التنبؤية والتعلم الآلي (PAML) وتتضمن منصات القرار الرقمية الآن وظائف إعداد البيانات. علاوة على ذلك ، تفتح منصات BI الطبقة الدلالية الخاصة بها على منصات BI للمنافسين ، والتي تعمل ككتالوجات للبيانات ، والخطوط بين التعلم الآلي (Automl) ومنصات BI المعززة غير واضحة.
ثم هناك مسألة إضفاء الطابع الديمقراطي للبيانات ، والتي لم تحل لغة فصل اللغة بين العمل وتكنولوجيا المعلومات. يتحدث محترفو الأعمال عن البيانات والمقاييس ومؤشرات الأداء الرئيسية ، في حين أن محترفي تكنولوجيا المعلومات والبيانات والتحليل يتحدثون عن نماذج البيانات والمخططات والأبعاد والسمات.
يريد محترفو الأعمال رؤى العملاء وغالبًا ما لا يحتاجون إلى فهم مكان نشأ البيانات في بنية البيانات. هذه اللغات المختلفة تمنع ما هو الأكثر أهمية في القيمة الدافعة: العمل عبر المخطط التنظيمي لتطبيق البيانات والرؤى على الإجراءات التي تعمل على تحسين نتائج الأعمال. على الرغم من أن هناك رغبة حازمة في سد فجوة محو الأمية هذه من خلال انتشار الاستعلام اللغوي الطبيعي (NLQ) وقدرات منخفضة الرمز/عدم الرمز ، إلا أن الانفصال لا يزال واضحًا حيث يعتبر صانعي القرار العالميين للبيانات والتحليلات حوالي نصف تنظيميهم محو الأمية البيانات لتكون المستوى المتوسط في أحسن الأحوال.
السرعة إلى رؤية البيانات
يحذر Forrester من أن نفاد الصبر لإشارات البيانات غير المستخدمة وغير القابلة للاستخدام ستنمو. تصور البيانات ليس دواءً للبيانات غير المستخدمة. حتى أن تصورات البيانات الواضحة على ما يبدو لن تؤدي إلى رؤى أو أفعال دون سياق مناسب ، ورواية القصص الفعالة للبيانات وتقنيات التصور المتقدمة.
من الواضح أن الرسم البياني الذي يظهر نمطًا مثل الاتجاه لا يشير إلى ما إذا كان الاتجاه جيدًا أم سيئًا. هل كان الاتجاه متوقعًا أم غير متوقع؟ هل يتجاوز أو تقصر الأهداف والتوقعات؟ هل من المفترض أن يكون خط الاتجاه الأحمر تنبيهًا ، أم هل يبرز اللون ببساطة نقطة بيانات؟ سيُطلب من قادة الأعمال والتكنولوجيا للبيانات والتحليلات بشكل متزايد الإجابة على هذه الأنواع من الأسئلة لاستخدام إشارات البيانات بشكل أفضل بطريقة مقنعة ومؤثرة.
لم يعد مسألة ما إذا كانت البيانات والتحليلات والرؤى هي مسؤوليات الأعمال أو تكنولوجيا المعلومات. هذا القرار/الاستراتيجية هو وسيلة بسيطة للغاية. تحدث تحولات متعددة في C-suite ، مثل خطوط الأعمال (LOBs) التي تتولى المزيد من البيانات ومسؤوليات الذكاء الاصطناعي ، ووظائف المؤسسة المركزية تتحرك نحو أدوار الحوكمة والإشراف ، والمؤسسات المتقدمة التي تعتمد على البيانات بشكل متزايد تفصل وظائف البيانات والتحليلات عنها ونقل هذه الفرق خارج خطوط الإبلاغ عن CIO.
في فورستر 2024 حالة البيانات والتحليلات والقياس والرؤى المسح، 51 ٪ من المؤسسات على المستوى المتقدم من نضج الأعمال القائم على البيانات مع دور واحد على الأقل من البيانات والتحليلات المحددة لها CDO ، مقارنة مع 40 ٪ فقط من منظمات المبتدئين. في 44 ٪ من المنظمات المتقدمة ، تقارير CDO مباشرة إلى الرئيس التنفيذي ، مقارنة مع 35 ٪ من المنظمات المبتدئين. أسفل C-Suite ، يتم أيضًا خلط الأدوار والمسؤوليات لتقديم رؤى بين منظمات تكنولوجيا المعلومات والبيانات والبيانات والتحليلات.
الأعمال القائمة على البيانات
في هذا العصر القائم على البيانات ، يوصي Forrester بأن الأعمال التجارية تطور التقليدية أدوار لتسخير فرص جديدة. لا يتطلب هذا التحول الديناميكي التحول فقط في كيفية عرض البيانات واستخدامها ولكن أيضًا إعادة تقييم عميقة للشخصية التي تقود هذه الرؤية وتنفذها داخل فرق LOB.
تنتمي البيانات إلى LOBS ، حيث تقوم تجربة العملاء والتسويق والتمويل والموارد البشرية بإنشاء البيانات ويعملون على الإشارات التي تنتجها ، بينما تضمن فرق البيانات أن المعلومات التي يتم تناولها مناسبة للاستخدام وهي قابلة للهضم من قبل مستخدمين متنوعين. يجب على قادة الأعمال الذين يعملون مع بياناتهم والتحليلات استكشاف شخصيات جديدة محورية ومهارات محسّنة تعتبر مهمة في هذه البيئة حيث توجه البيانات القرارات والإجراءات الاستراتيجية.
بغض النظر عن عدد فرق الأعمال المهارات التي يمكن أن تحصل على إمكانات الأعمال المتقدمة التي تعتمد على البيانات والتحليلات ، ستستمر في الاعتماد بشكل كبير على محترفي البيانات والتحليلات التي تركز على التكنولوجيا. يقدم القادة بالفعل عمليات تجارية تكيفية مثل حوكمة BI ، وبناء البيانات التكيفية مثل شبكة البيانات ، والتقنيات التكيفية مثل Automl و BIADED BI. يجب على قادة البيانات والتحليلات الذين يتماشون أكثر مع منظمة التكنولوجيا معالجة الطبيعة المتطورة والتكيفية لمهارات الأشخاص الذين يركزون على التكنولوجيا.
يتطلب النجاح في المبادرات التي تعتمد على البيانات تنسيقًا معقدًا لأجزاء متحركة متعددة. لا تكون مغرورًا بالتقنيات الناشئة التي تدعي أنها دواء شافي. لن تتحقق الفوائد الموعودة ما لم يكن لدى مؤسستك الأشخاص المناسبين والموهبة المخصصة للأدوار الصحيحة ومع المسؤوليات والمهارات المناسبة.
يعتمد هذا المقال على مقتطف من فورستر تطوير أدوار ومهارات البيانات والتحليلات للمؤسسة التكيفية تقرير من قبل زيد خاتر، مع مساهمات من آرون كاتز ، بوريس إيفلسون ، كيم هيرنجتون ، كارستن مونتيفيردي وجين بارتون.
