Datan ja analytiikan tulevaisuus ei ole lisää koontinäyttöjä, vaan päätöksentekoäly

Yrityksellä ei ole puutetta koontinäytöistä. Ne näkevät enemmän yrityksestä kuin koskaan aiemmin. Miksi sitten, kaikkien data-, alusta-, visualisointi- ja itsepalvelu‑analytiikka‑investointiemme jälkeen, organisaatio edelleen kamppailee päätöksenteon ja toiminnan kanssa?

Polku signaalista toimintaan on edelleen yllättävän manuaalinen. Jonkun on löydettävä oikea koontinäyttö, tulkittava, mitä on muuttunut, sovitettava se yhteen muiden järjestelmien ja ihmisten mieliin lukittuneen tiedon kanssa, kutsuttava tiimi koolle, päätettävä, mitä tehdä, ja sitten toimittava.

Koontinäytöt ovat edelleen arvokkaita, mutta ne rakennettiin pääasiassa näkyvyyden parantamiseksi. Ne harvoin kokoavat kaikkea päätöksen vaatimaa kontekstia. Ne harvoin tarjoavat älykkyyttä päätöksen hetkeen. Ongelma ei ole tiedon saatavuus, vaan etäisyys ja vaiva tiedon ja toiminnan välillä. Tekoäly paljastaa tämän aukon. Tekoäly tarjoaa myös teknologiavastaaville mahdollisuuden kaventaa sitä. 

Päätöksentekoäly yhdistää luotettavan datan, liiketoiminnan kontekstin, ihmisen harkinnan ja hallitun toiminnan päätösten ympärille, jotka luovat arvoa. Sen avulla CIO:t voivat kehittää dataa ja analytiikkaa tiedonjakeluun perustuvasta, artefaktipainotteisesta toiminnasta yrityksen päätöksentekojärjestelmäksi, joka tuottaa suurempaa arvoa. Oivallukset on toimitettava päätöksen hetkeen, ei yrityksen tietovaraston rajan sisällä.

Datan ja analytiikan tulevaisuus ei ole lisää koontinäyttöjä. Se on päätöksentekoäly.

Myönnä AI:lle hallittu pääsy hajautettuun yritysdataan

Päätöksentekoäly riippuu siitä, että AI käyttää luotettavaa yritysdataa kontekstina vaarantamatta olemassa olevia turvallisuusvalvontoja tai lisäämättä organisaation data- ja analytiikkariskiprofiilia.

Tuodaan mallit dataan riskin vähentämiseksi. Anna AI:lle datakonteksti kaikilla alustoilla. Yhtenäistä datan alkuperätiedot ja keskitä tietoturva ja käyttövalvonta koko dataympäristössä.

Demokratisaatio rutiini-analytiikalle ja koontinäyttöjen rakentamiselle

Siirrä koontinäyttöjen tuotanto liiketoiminnalle. Tarjoa todellista itsepalvelu‑dataa ja -analytiikkaa. Jotta voidaan tuottaa toistuvia oivalluksia tänään, dataosaamista omaavat resurssit käyttävät tunteja ja päiviä tietoskeemojen ymmärtämiseen, kyselyjen ja putkistojen kirjoittamiseen, tehtävien ajoittamiseen ja mittareiden sekä KPI:iden visualisointiin. Luonnollista kieltä puhuvat ovat vähemmän onnekkaita. Heidän täytyy odottaa analytiikkatiimin jonossa viikkoja ja kuukausia.

Tiimini otti käyttöön luonnollisen kielen kyselytyökalun (NLQ), jotta työntekijät, joilla ei ole datataitoja, dataosaamista tai teknistä sujuvuutta, voivat luoda merkityksellisiä oivalluksia räätälöidyissä koontinäytöissä, joita he voivat jakaa muiden kanssa. He kehittävät taulunsa minuuteissa tai tunneissa käyttäen vain kehotteita.

turvallisuuden huomioiden säilytimme olemassa olevat datan yksityisyysrajoitukset ja otimme rivitason suojauksen suoraan dataplatformistamme. yksityisyyden huomioiden käytimme vain julkisia malleja vektorisoimaan kehotteen ja vertaamaan sitä liiketoiminnalliseen ja tekniseen metadataan. tarkkuuden ja luotettavuuden huomioiden rajoitimme vastaukset hallittuun yritysdataan ja suoritettavaan SQL:ään sen sijaan, että ne perustuivat muuttuvaan, selittämättömään, AI:n tuottamaan vastaukseen.

NLQ on vähentänyt oivalluksen saavuttamiseen kuluvaa aikaa 90 % luonnollista kieltä puhuville.

Päätöksenteon nopeutumisen lisäksi havaitsimme, että kun liiketoiminta otti vastuulleen tietotuotteiden laatimisen ja omistajuuden, se sai paremman käsityksen siitä, mistä älykkyyttä voi hakea juuri silloin kun sitä eniten tarvitaan. 

Rutiini-analytiikan ja koontinäyttöjen rakentamisen demokratisaatio antaa data- ja analytiikkatiimille mahdollisuuden saada takaisin arvokasta kapasiteettia korkeamman arvon toimituksiin.

Uudelleensijoita analytiikkakapasiteetti signaalien esille tuomiseen päätöksen hetkellä

Uudelleensijoita vapautettu kapasiteetti päätöksentekoälyyn. Tunnista organisaation datassa syvälle piilotetut signaalit. Tuo ne esiin kriittisen päätöksen hetkellä yhdellä näkymällä.

Yritys ei enää kysy: “Mitä tässä tilissä tapahtuu?” He kysyvät: “Mitä tarvetta asiakas ilmaisee vuorovaikutuksessaan kanssamme? Mikä tuote tai palvelu täyttäisi tämän tarpeen? Kuka henkilö missä osastossa on vastuussa tämän tarpeen täyttämisestä juuri nyt?”

Aiemmin organisaatiomme kamppaili löytääkseen mahdollisuuksia soveltaa ammatillisia palveluita asiakaskokemuksen parantamiseksi. Vastaus oli Shared Customer Intelligence, työkalu, joka kaivaa tukitapauksista selvittääkseen, missä asiakkaat kamppailevat tuotteen käytön optimoimisessa. Se tuo esiin ammatillisia palveluita ja koulutusmahdollisuuksia, jotka auttavat näitä asiakkaita eniten. Se myös suosittelee tapausten eskaloimista, kun negatiivista sentimenttiä havaitaan.

Asiakaspalvelukapasiteetin maksimoimiseksi, meidän Case Analyzer sovellus tarjoaa asiakaspalvelupäälliköille tiiviit yhteenvedot ja tiedon asiakkaiden tunnetilasta kaikista tapauksista. He voivat ottaa tilin käyttöön vain 5 % siitä ajasta, mitä se aiemmin vaati, ja he voivat palvella yli kaksinkertaisen määrän tilejä samanaikaisesti. Työkalu tuo esiin todennäköiset tapausratkaisut sekä ratkaistujen tapausten että erittäin relevanttien tietopohjan artikkeleiden perusteella. Se tuo esiin kriittisiä oivalluksia asiakaspalvelupäällikölle juuri asiakkaan tarpeen hetkenä. 

Opimme, että päätöksintelligenssi nopeuttaa päätöksenteon vauhtia. Sitten pohdimme, mitä lisähyötyjä voisimme saada, jos päätökset voitaisiin delegoida, ennakkovaltuuttaa tai automatisoida asianmukaisilla hallintarajoilla.

Johda Nuo Signaalit Hallittuun Toimintaan

Päätöksintelligenssin tulisi tehdä enemmän kuin parantaa merkittäviä ihmispäätöksiä. Päätöksintelligenssillä on kolme tilaa: esittää konteksti ihmispäätöksen tukemiseksi, ehdottaa toimintaa säilyttäen ihmisen valtuuden, toteuttaa valtuutettu toiminto ennalta määritellyillä ohjaimilla.

Jos markkinointitiimin ei tarvitse tarkistaa koulutusmahdollisuutta, valtuuta AI‑agentit kutsumaan asiakas webinaariin, tarjoamaan koulutusta alennuksella tai avaamaan ammatillisen palvelun mahdollisuuden CRM:ssä. Jos tapauksen tunnistettu perimmäinen syy on varma, osoita agentti ohjaamaan asiakasta toteuttamaan ratkaisu. Jos se on epävarma, valtuuta agentti pyytämään lisätietoja ja kirjaamaan asiakasvuorovaikutuksen.

Autonomiset toimet vaativat vahvaa IT‑hallintaa, tietenkin. Toimet automatisoidaan, mutta vastuullisuus ei. Päätösvaltuudet, luottamiskynnysarvot ja eskalointisäännöt on määriteltävä selvästi. Selitettävyys, vastuullisuus ja palautettavuus on suunniteltava huolellisesti työnkulun sisällä. Ihmisen valvonta on olennaista.

“Act”-tila päätöksintelligenssissä voi optimoida kustannuksia liiketoiminnassa ja IT‑ympäristössä. Liiketoimintatyönkulut tarvitsevat vähemmän ihmisen valvontaa, ja koska automaatio tapahtuu transaktionaalisten järjestelmien ulkopuolella, pitkät CRM‑ tai ERP‑objektien muokkaussyklit vältetään. Tämä on hyvä, koska liiketoiminta sietää yhä huonommin järjestelmämuutosten odottamista.

Kun hallintapaneelien omistajuus on demokratisoitu, päätöksintelligenssi on nopeutettu ja osa rutiinipäätöksistä ja -toimista on siirretty agenteille asianmukaisella hallinnalla, tiimit voivat valmistautua seuraavaan signaalien esiin tuomisen, päätöksenteon ja toiminnan prosessien kehitysvaiheeseen.

Lopulta demokratisoi työnkulun suunnittelun elementit

Lopullinen päämäärä ei välttämättä ole pelkkä itsepalvelu‑analytiikka, parannetut päätökset ja automatisoidut työnkulut. Ajan myötä luonnollisen kielen käyttöliittymät saattavat antaa liiketoimintatiimeille mahdollisuuden suunnitella itse uudelleen työnkulun komponentteja IT‑hallinnan alaisina.

Hallintapaneelien aikakausi antoi yrityksille ennennäkemättömän näkyvyyden poikkialatietoihin. AI‑aikakausi vaatii kyvyn muuttaa luotettava älykkyys ajoissa tapahtuvaksi, vastuulliseksi toiminnaksi. CIO:n tulisi harkita näitä viittä toimenpidettä:

Järjestä päätösten ympärille, ei toimitusten ympärille. Tunnista toistuvat liiketoimintapäätökset, jotka nostavat suhteettomasti liikevaihtoa, optimoivat kustannuksia, vähentävät riskejä ja parantavat asiakaskokemusta.

Modernisoi älykkyysketju. Tuo AI‑mallit luotettavan datan luo ja käytä dataa kontekstina. Sovella asianmukaista hallintaa, turvallisuutta ja datan alkuperän jäljitettävyyttä. Kouluta henkilöstöä päätösvaltuuksiin, harkintaan ja AI‑valvontaan.

Vapauta ja reinvestoi kapasiteettia. Korvaa data‑ ja analytiikkatiimin suorittamat rutiinikyselyt ja visualisoinnit hallituilla, itsepalvelu‑dynaamisilla hallintapaneelien luomisilla. Investoi uudelleen signaalien havaitsemiseen, päätöksijärjestelmien suunnitteluun ja liiketoimintaprosessien uudelleenrakentamiseen.

Tehosta liiketoiminnan toimintoja hallituilla agenteilla. Säilyttäen ihmisen valvonnan, ihmisen vastuullisuuden ja IT‑hallinnan, määrittele päätösvaltuudet ja eskalointipolut uudelleen sisällyttääksesi agentit.

Kehitä menestysmittareita. Hallintapaneelin käyttö- ja omaksumismittarit ovat heikkoja. Mittaa signaalista toimintaan -aikaa, päätöksen laatua ja kuten aina, syntyneitä liiketoimintatuloksia.

Hallintapaneelien aikakausi teki tiedon näkyväksi. Päätöksintelligenssin aikakauden on tehtävä siitä merkityksellistä.