Dnešní dátoví a biznis analytici majú k dispozícii množstvo nástrojov na efektívne vykonávanie svojej práce. Za každým analytickým tímom sa však skrýva IT líder, ktorého sa pýtajú, ako tieto nástroje prinášajú návratnosť investícií (ROI).
Bez jednoznačných odpovedí budú IT rozpočty pod drobnohľadom a v najhoršom prípade ohrozené. Príchod AI a IT automatizácie však môže situáciu zmeniť a výrazne uľahčiť preukázanie ROI. Poďme sa na to pozrieť…
Hlavný evanjelista v Alteryx.
## Prehľad nedostatkov v reportingu
Nedostatok odpovedí sa premieta do medzier v reportingu. Doteraz sa spoločnosti, ktoré investovali do pokročilých platforiem na analýzu dát a vizualizáciu dát, dostali do pasce zanedbávania reportingu, ktorý by preukazoval vplyv. Ak nikto nesleduje ušetrený čas vďaka platforme alebo jej vplyv na rozhodovanie, jej dopad zostáva v širšom podniku nepovšimnutý.Vezmime si ako príklad maloobchodnú spoločnosť. Nasadenie prediktívnej analytiky na optimalizáciu riadenia zásob nemá zmysel bez štruktúrovaného reportingu o znížení zásob, úsporách nákladov alebo zlepšení predaja ako výsledkov.
Samotní analytici pociťujú únavu, keď im nie je daný priestor na komunikáciu výsledkov. Tretina z nich verí, že reporting by mal byť kľúčovou súčasťou ich úlohy, ale v súčasnosti je prehliadaný.
S príchodom AI do analytických pracovných postupov, ako aj s nárastom automatizácie, je najvyšší čas, aby podniky prešli na novú kapitolu. Zlepšenia, ktoré tieto zmeny ponúkajú (ako pri práci s dátami, tak aj pri ich výsledkoch), umožňujú systematickejší prístup k reportingu.
## Nové možnosti
Našiel nedávny výskum zistil, že 97 % analytikov integruje AI do svojich pracovných postupov, pričom 87 % používa analytickú automatizáciu na zefektívnenie rutinných úloh.
S tou správnou platformou je dnes pre analytické tímy možné automatizovať prieskum dát, generovanie poznatkov a spôsob fungovania pracovných postupov. To vedie k rýchlejšiemu dosiahnutiu hodnoty, zlepšenému rozhodovaniu a, čo je kľúčové, analytici môžu spoľahlivo reportovať o pokroku voči stanoveným KPI, bez toho, aby sa spoliehali na manuálny vstup. Automatizovaný zber dát založených na výkonnosti môže sledovať veci, ako sú úspory času pri príprave dát, náklady na projekt a dokonca aj sledovanie príjmov späť k poznatkom generovaným prostredníctvom analytiky.
Automatizácia tiež sprístupňuje výstupy analytiky. Platformy bez kódu umožňujú používateľom vizualizovať kľúčové zistenia a poznatky bez technických znalostí. To uľahčuje akýmkoľvek koncovým používateľom v podniku dospieť k dátovo podloženým záverom a komunikovať ich.
Nakoniec, sofistikované analytické platformy, ktoré prichádzajú s integrovanými funkciami generatívnej AI, umožňujú analytikom vytvárať prezentácie, reporty a súhrny pracovných postupov jednoducho prostredníctvom výzvy v prirodzenom jazyku. Významná úľava, ktorú to analytikom poskytuje z hľadiska ušetreného času a zdrojov, je zrejmá.
## Zameranie na komunikáciu výsledkov
Zatiaľ čo umelá inteligencia a automatizácia v analytike ponúkajú obrovské výhody, lídri IT musia riadiť stratégiu na zjednodušenie a optimalizáciu komunikácie výsledkov.
V prvom rade by si lídri IT mali definovať metriky úspechu, ktoré priamo merajú vplyv analytických nástrojov na podnik, ako sú úspory nákladov, rast príjmov alebo prevádzková efektivita. Zosúladenie týchto metrík so širšími organizačnými cieľmi výrazne zvyšuje pravdepodobnosť, že reporty vychádzajúce z dátových iniciatív budú rezonovať spôsobom, na ktorom iným tímom záleží – namiesto toho, aby sa hrdili technickými úspechmi bez kontextu.
Pravidelná a proaktívna komunikácia poznatkov je tiež kľúčová. Dátoví analytici by mali ísť nad rámec ad hoc reportingu a stanoviť kadenciu pre zdieľanie komplexných aktualizácií s vedúcimi tímami. Tieto reporty môžu zdôrazňovať kľúčové metriky, nové trendy a merateľné výsledky, čím sa zabezpečí, že manažéri zostanú zapojení do vplyvu AI a analytickej automatizácie.
Preukázaním jasnej návratnosti investícií prostredníctvom neustáleho reportingu môžu organizácie získať súhlas na ďalšie investície a efektívne škálovať svoje analytické kapacity. Navyše, neexistuje žiadna výhovorka, prečo to nerobiť, vzhľadom na to, aká plynulá je automatizácia pri zhromažďovaní a reportovaní takýchto poznatkov.
Nakoniec, podpora kultúry dátovej gramotnosti je dôležitým krokom k realizácii návratnosti investícií do analytiky a nástrojov, ktoré ju umožňujú. Keď viac používateľov pracuje s dátami, tímy IT majú väčší priestor na zbieranie denných spätných väzieb z ich analytických investícií. Širší okruh alebo tím sú oprávnení robiť inteligentnejšie rozhodnutia a vytvárať konkrétne príklady návratnosti investícií, ktoré odôvodňujú pokračujúce investície.
Pracovné sily, v ktorých sú základy práce s dátami pochopené, sú pravdepodobnejšie, že budú uplatňovať nové technológie AI pôsobivými spôsobmi. Zlepšuje to aj ich vlastnú produktivitu. Takto sformulovaný strategický, dlhodobý argument pre investície do analytiky a dátových zásobníkov sa ľahšie vysvetlia akémukoľvek internému zainteresovanému subjektu.
## Urovnávanie debaty
Preukázanie návratnosti investícií do nástrojov na analýzu dát bolo pre lídrov IT dlho ťažkou výzvou. Bez sledovania vplyvu svojich investícií mnohé organizácie sedeli na vysokej návratnosti investícií bez toho, aby o tom vedeli. To sa mení. Pokroky v nástrojoch AI a automatizácii uľahčujú sledovanie a jasné preukázanie hodnoty analytiky. K tomu sa pridáva aj demokratizácia analytiky, ktorá môže odomknúť úplne nové úrovne prevádzkovej efektívnosti.
Tento posun pomáha lídrom IT presadiť si pokračovanie v rozbiehajúcich sa alebo zrelých analytických programoch, namiesto rušenia snáh, ktoré boli veľmi životaschopné, ale doteraz ich bolo ťažké spojiť s obchodnou hodnotou. Podniky, ktoré ovládajú dáta a analytiku, ľahko preukážu merateľné výnosy, čím získajú najviac v nadchádzajúcej ére umelej inteligencie a jej narušení.
