डेटा और विश्लेषण का भविष्य अधिक डैशबोर्ड नहीं है, यह निर्णय बुद्धिमत्ता है

व्यवसाय को डैशबोर्ड की कमी नहीं है। वे पहले से कहीं अधिक एंटरप्राइज़ को देख सकते हैं। फिर फिर, डेटा, प्लेटफ़ॉर्म, विज़ुअलाइज़ेशन और सेल्फ‑सर्विस एनालिटिक्स में सभी निवेशों के बाद, संगठन अभी भी निर्णय लेने और कार्य करने में संघर्ष क्यों करता है?

संकेत से कार्रवाई तक का मार्ग आश्चर्यजनक रूप से मैनुअल रहता है। किसी को सही डैशबोर्ड ढूँढ़ना पड़ता है, क्या बदल गया है इसे समझना पड़ता है, इसे अन्य प्रणालियों और लोगों के दिमाग में फंसे ज्ञान के साथ मिलाना पड़ता है, टीम को इकट्ठा करना पड़ता है, क्या करना है तय करना पड़ता है, फिर कार्रवाई करनी होती है।

डैशबोर्ड अभी भी मूल्यवान हैं, लेकिन इन्हें मुख्यतः दृश्यता बढ़ाने के लिए बनाया गया था। वे शायद ही कभी उस सभी संदर्भ को एकत्रित करते हैं जो एक निर्णय के लिए आवश्यक होता है। वे शायद ही कभी निर्णय के क्षण पर बुद्धिमत्ता प्रदान करते हैं। समस्या जानकारी तक पहुँच नहीं है, बल्कि जानकारी और कार्रवाई के बीच की दूरी और प्रयास है। एआई इस अंतर को उजागर कर रहा है। एआई तकनीकी नेताओं को इसे पाटने का अवसर भी प्रदान कर रहा है।

निर्णय बुद्धिमत्ता विश्वसनीय डेटा, व्यावसायिक संदर्भ, मानव निर्णय और शासित कार्रवाई को उन निर्णयों के चारों ओर जोड़ती है जो मूल्य बनाते हैं। इसके साथ, सीआईओ डेटा और एनालिटिक्स को सूचना‑डिलीवरी, आर्टिफैक्ट‑ड्रिवेन फ़ंक्शन से एक एंटरप्राइज़ निर्णय प्रणाली में विकसित कर सकते हैं जो अधिक मूल्य बनाती है। अंतर्दृष्टियों को निर्णय के क्षण पर प्रदान किया जाना चाहिए, न कि एंटरप्राइज़ डेटा रिपॉजिटरी की सीमा के भीतर।

डेटा और एनालिटिक्स का भविष्य अधिक डैशबोर्ड नहीं है। यह निर्णय बुद्धिमत्ता है।

वितरित एंटरप्राइज़ डेटा तक एआई‑शासित पहुँच प्रदान करें

निर्णय बुद्धिमत्ता इस बात पर निर्भर करती है कि एआई विश्वसनीय एंटरप्राइज़ डेटा को संदर्भ के रूप में एक्सेस करे, बिना मौजूदा सुरक्षा नियंत्रणों से समझौता किए या संगठन के डेटा और एनालिटिक्स जोखिम प्रोफ़ाइल को बढ़ाए।

एआई जोखिम को कम करने के लिए मॉडलों को डेटा तक लाएँ। सभी प्लेटफ़ॉर्म पर एआई को डेटा संदर्भ प्रदान करें। संपूर्ण डेटा एस्टेट में लाइनज को एकीकृत करें और डेटा सुरक्षा और एक्सेस नियंत्रण को केंद्रीकृत करें।

रूटीन एनालिटिक्स और डैशबोर्ड निर्माण को लोकतांत्रिक बनाएं

डैशबोर्ड निर्माण को व्यवसाय को पुनः सौंपें। वास्तविक सेल्फ‑सर्विस डेटा और एनालिटिक्स प्रदान करें। आज आवर्ती अंतर्दृष्टियों को उत्पन्न करने के लिए, डेटा‑कुशल संसाधन डेटा स्कीमा समझने, क्वेरी और पाइपलाइन लिखने, जॉब शेड्यूल करने, और मीट्रिक व KPI को विज़ुअलाइज़ करने में घंटे और दिन खर्च करते हैं। प्राकृतिक भाषा उपयोगकर्ता कम भाग्यशाली होते हैं। उन्हें एनालिटिक्स टीम की कतार में हफ़्तों और महीनों तक इंतजार करना पड़ता है।

मेरी टीम ने एक प्राकृतिक भाषा क्वेरी टूल (NLQ) तैनात किया ताकि डेटा कौशल, डेटा ज्ञान या तकनीकी दक्षता के बिना कर्मचारियों को अनुकूलित डैशबोर्ड में सार्थक अंतर्दृष्टियाँ उत्पन्न करने में सक्षम बनाया जा सके, जिन्हें वे दूसरों के साथ साझा कर सकते हैं। वे केवल प्रॉम्प्ट का उपयोग करके मिनटों या घंटों में अपने बोर्ड विकसित करते हैं।

के लिए सुरक्षा, हमने मौजूदा डेटा गोपनीयता प्रतिबंधों को बरकरार रखा और हमारे डेटा प्लेटफ़ॉर्म से सीधे पंक्ति-स्तर सुरक्षा लागू की।गोपनीयता, हमने केवल सार्वजनिक मॉडलों का उपयोग करके प्रॉम्प्ट को वेक्टराइज़ किया और इसे व्यावसायिक और तकनीकी मेटाडेटा से तुलना किया।सटीकता और विश्वसनीयता, हमने प्रतिक्रियाओं को शासित एंटरप्राइज़ डेटा और निष्पादन योग्य SQL तक सीमित किया, बजाय परिवर्तनशील, अस्पष्ट, AI-जनित उत्तरों के।

NLQ ने प्राकृतिक भाषा उपयोगकर्ताओं के लिए अंतर्दृष्टि तक पहुँचने का समय 90% घटा दिया है।

तेज़ निर्णय गति के अलावा, हमने देखा कि एक बार जब व्यवसाय ने इंटेलिजेंस एसेट्स की लेखन और स्वामित्व को अपनाया, तो उन्हें यह अधिक स्पष्टता मिली कि जब उन्हें सबसे अधिक आवश्यकता हो तो इंटेलिजेंस कहाँ से प्राप्त किया जा सकता है।

रूटीन एनालिटिक्स और डैशबोर्ड निर्माण का लोकतंत्रीकरण डेटा और एनालिटिक्स टीम को उच्च-मूल्य वाले डिलिवरेबल्स के लिए मूल्यवान क्षमता पुनः प्राप्त करने में सक्षम बनाता है।

निर्णय के क्षण पर संकेतों को उजागर करने में एनालिटिक्स क्षमता का पुनः निवेश करें

निर्णय बुद्धिमत्ता में मुक्त हुई क्षमता का पुनः निवेश करें। संगठनात्मक डेटा में गहराई से दफ़न संकेतों की पहचान करें। उन्हें निर्णय के उस महत्वपूर्ण क्षण पर एक ही दृश्य में उजागर करें।

व्यवसाय अब नहीं पूछ रहा है, “इस खाते में क्या हो रहा है?” वे पूछ रहे हैं, “ग्राहक हमारे साथ अपनी बातचीत में कौन सी आवश्यकता व्यक्त कर रहा है? कौन सा उत्पाद या सेवा उस आवश्यकता को पूरा करेगा? किस विभाग में कौन व्यक्ति अभी उस आवश्यकता को पूरा करने के लिए ज़िम्मेदार होना चाहिए?”

पहले, हमारा संगठन ग्राहक अनुभव को सुधारने के लिए पेशेवर सेवाओं को लागू करने के अवसरों की पहचान करने में संघर्ष करता था। हमारा उत्तर था Shared Customer Intelligence, एक उपकरण जो समर्थन मामलों को खनन करके यह पहचानता है कि ग्राहक उत्पाद उपयोग को अनुकूलित करने में कहाँ संघर्ष कर रहे हैं। यह पेशेवर सेवाओं और प्रशिक्षण के अवसरों को उजागर करता है जो उन ग्राहकों की सबसे अधिक मदद करेंगे। यह नकारात्मक भावना का पता चलने पर केस एस्केलेशन की भी सिफारिश करता है।

ग्राहक सेवा क्षमता को अधिकतम करने के लिए, हमारा Case Analyzer ऐप सभी मामलों के लिए ग्राहक सेवा प्रबंधकों को संक्षिप्त सारांश और भावनात्मक विश्लेषण प्रदान करता है। वे एक खाते को केवल 5% समय में ऑनबोर्ड कर सकते हैं, जो पहले लगता था, और वे एक साथ दो गुना अधिक खातों की सेवा कर सकते हैं। यह टूल हल किए गए मामलों और अत्यधिक प्रासंगिक ज्ञान आधार लेखों के आधार पर संभावित केस समाधान प्रस्तुत करता है। यह ग्राहक सेवा प्रबंधक को ग्राहक की आवश्यकता के क्षण में महत्वपूर्ण अंतर्दृष्टि प्रदान करता है। 

हमने जो सीखा वह यह था कि निर्णय बुद्धिमत्ता निर्णय गति को तेज करती है. फिर हमने सोचा कि यदि निर्णयों को उचित शासन सीमाओं के भीतर सौंपा, पूर्व-अधिकृत या स्वचालित किया जा सके तो हमें कौन से अतिरिक्त लाभ मिल सकते हैं।

उन संकेतों को शासित कार्रवाई में बदलें

निर्णय बुद्धिमत्ता को केवल परिणामस्वरूप मानव निर्णयों में सुधार से अधिक करना चाहिए। निर्णय बुद्धिमत्ता के तीन मोड हैं: मानव निर्णय को सूचित करने के लिए संदर्भ को उजागर करना, मानव अधिकार को बनाए रखते हुए एक कार्रवाई का प्रस्ताव रखना, और पूर्वनिर्धारित नियंत्रणों के तहत अधिकृत कार्रवाई को निष्पादित करना।

यदि मार्केटिंग टीम को प्रशिक्षण अवसर की जांच करने की आवश्यकता नहीं है, तो AI एजेंटों को ग्राहक को वेबिनार में आमंत्रित करने, प्रशिक्षण पर छूट देने, या CRM में एक पेशेवर सेवाओं का अवसर खोलने के लिए सशक्त बनाएं। यदि किसी केस के लिए पहचाना गया मूल कारण निश्चित है, तो एजेंट को ग्राहक को समाधान लागू करने के लिए निर्देश देने का कार्य सौंपें। यदि यह अनिश्चित है, तो एजेंट को अतिरिक्त जानकारी का अनुरोध करने और ग्राहक के आदान-प्रदान को लॉग करने के लिए अधिकृत करें।

स्वायत्त क्रियाओं को मजबूत IT शासन की आवश्यकता होती है, बेशक। क्रियाएँ स्वचालित होंगी, लेकिन जवाबदेही नहीं। निर्णय अधिकार, विश्वास सीमा, और एस्केलेशन नियम को स्पष्ट रूप से परिभाषित किया जाना चाहिए। व्याख्यात्मकता, जवाबदेही, और पुनरावर्तनीयता को वर्कफ़्लो के भीतर सावधानीपूर्वक डिजाइन और निर्मित किया जाना चाहिए। मानव निगरानी आवश्यक है।

निर्णय बुद्धिमत्ता का “act” मोड व्यवसाय और IT में लागत को अनुकूलित कर सकता है। व्यवसाय वर्कफ़्लो को कम मानव निगरानी की आवश्यकता होती है, और क्योंकि यह स्वचालन लेनदेनात्मक प्रणालियों के बाहर प्रदर्शित होता है, लंबी CRM या ERP ऑब्जेक्ट संशोधन चक्रों से बचा जाता है। यह अच्छा है, क्योंकि व्यवसाय प्रणाली परिवर्तन की प्रतीक्षा में बढ़ती असहिष्णुता दिखा रहा है। 

डैशबोर्ड स्वामित्व को लोकतांत्रिक बनाते हुए, निर्णय बुद्धिमत्ता को तेज किया गया, और कुछ नियमित निर्णयों और कार्यों को उचित शासन के साथ एजेंटों को सौंपा गया, टीमें सतह-निर्णय-क्रिया प्रक्रियाओं के अगले विकास के लिए तैयारी कर सकती हैं।

अंततः वर्कफ़्लो डिज़ाइन के तत्वों को लोकतांत्रिक बनाना

अंतिम लक्ष्य केवल स्व-सेवा विश्लेषण, उन्नत निर्णय, और स्वचालित वर्कफ़्लो नहीं हो सकता। समय के साथ, प्राकृतिक भाषा इंटरफ़ेस व्यवसाय टीमों को IT शासन के तहत स्वयं वर्कफ़्लो घटकों को पुनः डिज़ाइन करने की अनुमति दे सकते हैं। 

डैशबोर्ड युग ने उद्यमों को क्रॉस-डोमेन डेटा में अभूतपूर्व दृश्यता प्रदान की। AI युग विश्वसनीय बुद्धिमत्ता को समय पर, जवाबदेह कार्रवाई में परिवर्तित करने की क्षमता की मांग करता है। CIOs को इन पाँच कार्यों पर विचार करना चाहिए:

निर्णयों के इर्द-गिर्द व्यवस्थित करें, डिलिवरेबल्स नहीं. ऐसे आवर्ती व्यावसायिक निर्णयों की पहचान करें जो राजस्व को असमान रूप से बढ़ाते हैं, लागत को अनुकूलित करते हैं, जोखिम को घटाते हैं, और ग्राहक अनुभव को सुधारते हैं।

बुद्धिमत्ता श्रृंखला को आधुनिक बनाएं. AI मॉडल को विश्वसनीय डेटा को संदर्भ के रूप में प्रदान करें। उचित शासन, सुरक्षा, और लाइनज लागू करें। निर्णय अधिकार, निर्णय क्षमता, और AI मॉनिटरिंग पर मानव संसाधनों को अपस्किल करें।

क्षमता को मुक्त करें और पुनः निवेश करें. डेटा और विश्लेषण टीम द्वारा किए जाने वाले नियमित क्वेरी और विज़ुअलाइज़ेशन कार्यों को शासित, स्व-सेवा गतिशील डैशबोर्ड निर्माण से बदलें। सिग्नल डिटेक्शन, निर्णय-प्रणाली डिजाइन, और व्यावसायिक प्रक्रिया पुनः इंजीनियरिंग में पुनः निवेश करें।

शासित एजेंटों के साथ व्यावसायिक संचालन को सरल बनाएं. मानव निगरानी, मानव जवाबदेही, और IT शासन को बनाए रखते हुए, निर्णय अधिकार और एस्केलेशन पथ को एजेंटों को शामिल करने के लिए पुनर्परिभाषित करें। 

सफलता मीट्रिक को विकसित करें. डैशबोर्ड उपयोग और अपनाना कमजोर मीट्रिक हैं। सिग्नल-से-क्रिया समय, निर्णय गुणवत्ता, और हमेशा की तरह उत्पन्न व्यावसायिक परिणामों को मापें।

डैशबोर्ड युग ने जानकारी को दृश्यमान बनाया। निर्णय-बुद्धिमत्ता युग को इसे परिणामस्वरूप बनाना चाहिए।