Viitorul datelor și analiticii nu constă în mai multe tablouri de bord, ci în inteligență decizională

Compania nu are lipsă de tablouri de bord. Poate vedea mai mult din întreprindere decât oricând. De ce, atunci, după toate investițiile noastre în date, platforme, vizualizări și analize self‑service, organizația încă se luptă să decidă și să acționeze?

Calea de la semnal la acțiune rămâne surprinzător de manuală. Cineva trebuie să găsească tabloul de bord potrivit, să interpreteze ce s‑a schimbat, să reconcilieze informațiile cu cunoștințele blocate în alte sisteme și în mințile oamenilor, să convoace echipa, să decidă ce să facă și apoi să acționeze.

Tablourile de bord rămân valoroase, dar au fost construite în principal pentru a îmbunătăți vizibilitatea. Rareori adună tot contextul de care are nevoie o decizie. Rar furnizează inteligență în momentul deciziei. Problema nu este accesul la informație, ci distanța și efortul dintre informație și acțiune. IA expune această lacună. IA oferă, de asemenea, liderilor tehnologici oportunitatea de a o colmata.

Inteligență decizională conectează date de încredere, contextul de afaceri, judecata umană și acțiunea guvernată în jurul deciziilor care generează valoare. Cu aceasta, directorii IT pot transforma datele și analizele dintr-o funcție de livrare a informațiilor, bazată pe artefacte, într-un sistem decizional enterprise care creează o valoare mai mare. Insight‑urile trebuie să fie livrate în momentul deciziei, nu în cadrul depozitului de date al întreprinderii.

Viitorul datelor și analiticii nu constă în mai multe tablouri de bord. Este inteligență decizională.

Acordă acces guvernat de IA la datele enterprise distribuite

Inteligența decizională depinde de IA care accesează datele enterprise de încredere ca context, fără a compromite controalele de securitate existente sau a crește profilul de risc al datelor și analiticii organizației.

Aduceți modelele la date pentru a reduce riscul IA. Oferiți IA contextul datelor pe toate platformele. Unificați linia de proveniență și centralizați securitatea datelor și controalele de acces în întregul ecosistem de date.

Democratizați analizele de rutină și construcția de tablouri de bord

Redistribuiți producția de tablouri de bord către business. Oferiți date și analize adevărat auto‑servite. Pentru a genera insight‑uri recurente astăzi, resursele cu competențe în date petrec ore și zile pentru a înțelege schemele de date, a scrie interogări și fluxuri, a programa sarcini și a vizualiza metrici și KPI‑uri. Vorbitorii de limbaj natural sunt mai puțin norocoși. Ei trebuie să aștepte în coada echipei de analiză săptămâni și luni.

Echipa mea a implementat un instrument de interogare în limbaj natural (NLQ) pentru a permite angajaților fără competențe în date, cunoștințe despre date sau fluență tehnică să genereze insight‑uri semnificative în tablouri de bord personalizate pe care le pot împărtăși cu alții. Ei își dezvoltă tablourile în minute sau ore, folosind doar comenzi.

Pentru siguranță, am păstrat restricțiile existente de confidențialitate a datelor și am aplicat securitatea la nivel de rând direct din platforma noastră de date. Pentru confidențialitate, am folosit doar modele publice pentru a vectoriza comanda și a o compara cu metadatele de afaceri și tehnice. Pentru acuratețea și fiabilitatea, am restricționat răspunsurile la datele enterprise guvernate și la SQL executabil, în loc de răspunsuri variabile, inexplicabile, generate de IA.

NLQ a redus timpul până la insight cu 90 % pentru vorbitorii de limbaj natural.

Pe lângă viteza decizională accelerată, am observat că, odată ce business‑ul a preluat autoratul și proprietatea asupra activelor de inteligență, a dobândit o conștientizare mai mare a locului de unde poate recupera inteligența atunci când are cea mai mare nevoie de ea. 

Democratizarea analiticilor de rutină și a construcției de tablouri de bord permite echipei de date și analize să recupereze capacitatea valoroasă pentru livrabile de valoare superioară.

Reinvestiți capacitatea de analiză în evidențierea semnalelor în momentul deciziei

Reinvestiți capacitatea eliberată în inteligența decizională. Identificați semnalele îngropate adânc în datele organizaționale. Evidențiați-le în acel moment critic al deciziei într-un singur panou de control.

Compania nu mai întreabă „Ce se întâmplă în acest cont?”. Întreabă „Ce nevoie exprimă clientul în interacțiunile cu noi? Ce produs sau serviciu ar satisface acea nevoie? Care persoană din ce departament ar trebui să fie responsabilă să îndeplinească acea nevoie chiar acum?”

Anterior, organizația noastră se lupta să identifice oportunitățile de a aplica servicii profesionale pentru a îmbunătăți experiența clienților. Răspunsul nostru a fost Shared Customer Intelligence, un instrument care analizează cazurile de suport pentru a identifica unde clienții întâmpină dificultăți în optimizarea utilizării produsului. Evidențiază servicii profesionale și oportunități de training care ar ajuta cel mai mult acei clienți. De asemenea, recomandă escaladarea cazului atunci când se detectează sentiment negativ.

Pentru a maximiza capacitatea serviciului clienți, al nostru Case Analyzer aplicație oferă managerilor de servicii clienți rezumate succinte și sentiment pentru toate cazurile. Aceștia pot integra un cont în doar 5% din timpul necesar anterior și pot deservi de peste două ori mai multe conturi simultan. Instrumentul evidențiază rezolvări probabile ale cazurilor pe baza atât a cazurilor rezolvate, cât și a articolelor foarte relevante din baza de cunoștințe. El furnizează informații critice managerului de servicii clienți în momentul necesar al clientului. 

Ce am învățat a fost că inteligența decizională accelerează viteza luării deciziilor. Apoi ne-am întrebat ce beneficii suplimentare am putea obține dacă deciziile ar putea fi delegate, preautorizate sau automatizate în cadrul limitelor de guvernanță adecvate.

Conectați acele semnale la acțiuni guvernate

Inteligența decizională ar trebui să facă mai mult decât să îmbunătățească deciziile umane cu consecințe. Inteligența decizională are trei moduri: să ofere context pentru a informa o decizie umană, să propună o acțiune cu autoritatea umană păstrată, să execute o acțiune autorizată sub controale predefinite.

Dacă echipa de marketing nu trebuie să verifice oportunitatea de instruire, permiteți agenților AI să invite clientul la un webinar, să ofere instruire la reducere sau să deschidă o oportunitate de servicii profesionale în CRM. Dacă o cauză principală identificată pentru un caz este certă, alocați un agent pentru a instrui clientul să implementeze soluția. Dacă este incertă, autorizați un agent să solicite informații suplimentare și să înregistreze schimbul cu clientul.

Acțiunile autonome necesită o guvernanță IT solidă, desigur. Acțiunile vor fi automatizate, responsabilitatea nu va fi. Drepturile de decizie, pragurile de încredere și regulile de escaladare trebuie să fie clar definite. Explicabilitatea, responsabilitatea și reversibilitatea trebuie să fie proiectate și elaborate cu atenție în cadrul fluxului de lucru. Supravegherea umană este esențială.

Modul „act” al inteligenței decizionale poate optimiza costurile în afacere și IT. Fluxurile de lucru ale afacerii necesită mai puțină supraveghere umană, iar deoarece acea automatizare este expusă în afara sistemelor tranzacționale, se evită ciclurile lungi de modificare a obiectelor CRM sau ERP. Este bine, deoarece afacerea devine din ce în ce mai intolerantă la așteptarea schimbărilor de sistem. 

Odată cu democratizarea deținerii tablourilor de bord, accelerarea inteligenței decizionale și delegarea unor decizii și acțiuni de rutină către agenți cu guvernanță adecvată, echipele se pot pregăti pentru următoarea evoluție a proceselor de tip surface-decide-act.

Democratizați în cele din urmă elementele de proiectare a fluxului de lucru

Destinația finală s-ar putea să nu fie doar analize de tip self-service, decizii îmbunătățite și fluxuri de lucru automatizate. În timp, interfețele în limbaj natural ar putea permite echipelor de afaceri să reproiecteze componentele fluxului de lucru pe cont propriu, sub guvernanța IT. 

Era tablourilor de bord a oferit întreprinderilor o vizibilitate fără precedent asupra datelor trans-domeniu. Era AI cere capacitatea de a transforma informațiile de încredere în acțiuni prompte și responsabile. CIO-urile ar trebui să ia în considerare aceste cinci acțiuni:

Organizați-vă în jurul deciziilor, nu al livrabilelor. Identificați deciziile de afaceri recurente care ridică disproporționat veniturile, optimizează costurile, reduc riscurile și îmbunătățesc experiența clienților.

Modernizați lanțul de inteligență. Aduceți modelele AI la date de încredere ca și context. Aplicați guvernanță adecvată, securitate și trasabilitate. Dezvoltați competențele resurselor umane în privința drepturilor de decizie, judecății și monitorizării AI.

Eliberați și reinvestiți capacitatea. Înlocuiți activitățile de interogare și vizualizare de rutină efectuate de echipa de date și analize cu construcția de tablouri de bord dinamice, guvernate și auto-servite. Reinvertiți în detectarea semnalelor, proiectarea sistemelor decizionale și reingineria proceselor de afaceri.

Optimizați operațiunile de afaceri cu agenți guvernați. Păstrând supravegherea umană, responsabilitatea umană și guvernanța IT, redefiniți drepturile de decizie și căile de escaladare pentru a include agenți. 

Evoluați metricile de succes. Utilizarea și adoptarea tablourilor de bord sunt metrici slabe. Măsurați timpul de la semnal la acțiune, calitatea deciziei și, ca întotdeauna, rezultatele de afaceri generate.

Era tablourilor de bord a făcut informația vizibilă. Era inteligenței decizionale trebuie să o facă consecventă.