هر روز مدیران اجرایی و ارشد با تصمیمات مهمی روبه رو می شوند که روی کسب و کار آنها تاثیر مثبت یا منفی دارد. تصمیم گیرندگان برای گرفتن بهترین تصمیم ممکن به اطلاعات دقیق و به موقع نیاز دارند. داده‌ها به شرکت‌ها اجازه می‌دهند مشکلات و فرصت‌هایی را که ممکن است از آنها آگاه نبوده‌اند شناسایی کنند، از همین رو باید این تصمیم‌ها را بر اساس داده‌های محکم و قوی قرار دهند.
اینجاست که تحولات داده محور وارد عمل می شوند. تحول داده محور(Data-driven transformation) یا به اختصار (DDT) همچنین به نام های تصمیم گیری داده محور(Data-driven decision making) یا به اختصار (DDDM)، مدیریت داده محور(Data-driven management) یا به اختصار (DDM) و عملیات های داده محور(Data-driven operations) یا به اختصار (DDO) شناخته می شود.
موضوع تحولات داده محور سال هاست که وجود دارد، اما اخیرا رهبران ارشد و مدیران اجرایی روی آن متمرکز شده اند. رشد اخیر اتوماسیون و هوش مصنوعی قابلیت استفاده از داده ها در مسیرهای جدیدی را فراهم کرده است و بازگشت سرمایه (return on investment) چشمگیری را رقم زده است.
به عنوان مثال، داده ها برای ارتقاء روابط با مشتری به سطح بعدی ضروری هستند. استفاده از داده ها می تواند به ایجاد روابط شخصی تر و ظریف تر با مشتریان کمک کند و منجر به افزایش وفاداری و رضایت مشتری شود.
در واقع، چاندرا موستوف از Wunderman Thompson این موضوع را به بهترین وجه گفت: "در بازاریابی و داده ها، ما تمایل داریم به میانگین ها نگاه کنیم، اما در واقع نکته جالب در مورد انسان ها این است که همه ما متفاوت هستیم." (1). مهار این تفاوت ها از طریق داده ها به برندها این امکان را می دهد تا تجربه هدفمند و مرتبط تری با مشتریان خود داشته باشند.
پیاده سازی یک تحول داده محور مزایای زیادی دارد، از جمله:
تحولات مبتنی بر داده کارآمدتر هستند زیرا فرآیند جمع‌آوری، تجزیه و تحلیل و تصمیم‌گیری داده‌ها را خودکار می‌کنند. اتوماسیون و هوش مصنوعی می تواند کارهای روتین را خودکار کند، با این اتفاق زمان آزاد شده از کارمندان صرف کارهایی با ارزش بالاتر می شود و به صورت کلی تخصیص منابع کارآمدتر می شود.
دسترسی به بینش های مبتنی بر داده که بر اساس داده های دقیق و به موقع تهیه شده اند، می تواند به رهبران کمک کند تا سریعتر تصمیمات بهتری بگیرند و به نتایج و اهداف استراتژیک بهتری دست یابند.
با تجزیه و تحلیل حجم زیادی از داده ها، می توانیم الگوها و روندهایی را شناسایی کنیم که در غیر این صورت مورد توجه قرار نمی گرفتند. این اطلاعات می تواند به شما کمک کند تا انتخاب های هوشمندانه تری برای اداره کسب و کار خود داشته باشید.
فرآیندهای خودکار به تصمیم گیری های دقیق تری منجر می شوند زیرا سوگیری انسان را از معادله حذف می کنند.
تحولات مبتنی بر داده، بازگشت سرمایه (ROI) بالاتری را ارائه می دهند زیرا دقت و کارایی را بهبود می بخشند.
یک تحول مبتنی بر داده می تواند به شما کمک کند چابک تر شوید. شما می توانید با جمع آوری و تجزیه و تحلیل سریع داده ها، استراتژی کسب و کار خود را به صورت پویا تغییر دهید.
اتوماسیون و هوش مصنوعی می تواند به شما کمک کند فرآیندها را ساده کنید، ضایعات را کاهش دهید و دقت را بهبود ببخشید، این به معنی صرفه جویی در هزینه برای کسب و کار شما است.
در عین حال، درک درستی از اینکه تحول داده محور چیست و چگونه کسب‌وکارها می‌توانند از آن برای بهبود عملکرد خود استفاده کنند، وجود ندارد. این ترس وجود دارد که اتوماسیون و هوش مصنوعی منجر به از دست دادن شغل شود. علاوه بر این، بازگشت سرمایه برای تحولات داده محور همیشه روشن و واضح نیست.
با این حال، قبل از اینکه مدیران اجرایی و رهبران ارشد از این مزایا بهره مند شوند، باید بدانند که چگونه یک تحول داده محور را انجام دهند. بزرگ‌ترین مشکلی که شرکت‌ها هنگام اجرای یک تحول داده محور با آن مواجه می‌شوند، این است که چگونه شروع کنند. راه‌های زیادی برای اعمال تغییرات مبتنی بر داده وجود دارد، از بهبود فرآیندهای کسب‌وکار گرفته تا ایجاد محصولات یا خدمات جدید، و دانستن اینکه از کجا شروع کنید می‌تواند چالش برانگیز باشد.
به طور خلاصه، یک تحول داده محور به داده‌ها، اتوماسیون و هوش مصنوعی نیاز دارد تا تصمیم‌گیری‌ها و تغییرات را با موفقیت انجام دهد.
این مقاله مروری بر مراحل دخیل در تحول داده‌محور ارائه می‌کند و توصیه‌هایی را برای تکمیل هر مرحله ارائه می‌کند.
شما باید هدف تجاری را که می خواهید با تحول داده محور در سطح کلان به دست آورید، تعریف کنید. سپس، فرآیندهای کلیدی و نقاط داده ای را که برای دستیابی به آن هدف باید جمع آوری و تجزیه و تحلیل کنید، شناسایی کنید. از داده ها برای درک نحوه عملکرد کسب و کار و تصمیم گیری در مورد بهبود عملکرد آن بهره برداری کنید. از اتوماسیون و هوش مصنوعی برای تجزیه و تحلیل و مدل سازی داده ها برای شناسایی الگوها و روندها استفاده کنید. از این یافته ها برای تصمیم گیری در مورد چگونگی بهبود یا بهینه سازی فرآیندهای کسب و کار خود استفاده کنید. تأثیر تغییرات خود را اندازه گیری کنید و رویکرد خود را در صورت نیاز برای ادامه دستیابی به اهداف خود تنظیم کنید.
چگونه با تحول داده محور خود ادامه دهید؟
هیچ پاسخ یکسانی برای این سوال وجود ندارد، زیرا مراحل تحول داده محور بسته به کسب و کار خاص و اهداف آن متفاوت خواهد بود. با این حال، به طور کلی، هفت گام اساسی وجود دارد که شرکت ها باید برای دستیابی به یک تحول مبتنی بر داده موفق انجام دهند:
بیایید نگاهی دقیق تر به هر یک از این مراحل بیندازیم.
1. یک هدف و نقشه راه واضح برای تحول ایجاد کنید.
مشخص کنید که کدام بخش از کسب و کار شما از تحول داده محور سود می برد و شروع به برنامه ریزی برای نحوه اجرای آن کنید. ابتدا باید مشکل کسب و کار را به وضوح تعریف کنید و سپس درک کنید که چگونه یک تحول داده محور می تواند به حل آن کمک کند.
داده های شما هرگز به شما نمی گوید که مشکل تجاری که باید حل کنید چیست.
چالش یا فرصت کسب و کار را تعریف کنید. این می تواند هر چیزی از بهبود خدمات مشتری گرفته تا کاهش هزینه ها باشد.
تعهد رهبر و حمایت مالی برای هر ابتکار تحول موفق، از جمله تحول داده محور، ضروری است. تیم اجرایی باید به طور کامل پشت این تلاش باشد و منابع لازم را برای تحقق آن فراهم کند. حمایت مالی از سوی مدیریت ارشد برای جلب مشارکت و حمایت سایر بخش‌های سازمان و اطمینان از اینکه ابتکار تحول در اولویت اصلی باقی می‌ماند، کلیدی است.
2. یک استراتژی داده ایجاد کنید.
این استراتژی باید اهداف کسب و کار را برای دستیابی به استفاده از داده ها شناسایی کند و منابع داده و فرآیندهای لازم را تعریف کند.
توجه به این نکته ضروری است که نباید استراتژی داده را جدا از سایر بیزینس مدل ها و استراتژی های تجاری توسعه دهید.
در عوض، استراتژی داده باید تمام جنبه های کسب و کار را یکپارچه کند.
همچنین باید یک چارچوب حاکمیت داده ایجاد کنید تا اطمینان حاصل شود که داده ها کنترل کیفیت می شوند و به طور مناسب مدیریت می شوند.
حاکمیت داده فرآیندی است برای اطمینان از جمع آوری، پردازش و استفاده از داده ها به شیوه ای سازگار و کنترل شده.
حاکمیت داده برای یک تحول موفق داده محور ضروری است. برای اطمینان از اینکه همه در سازمان شما می توانند از داده ها به طور موثر استفاده کنند، یک استراتژی حاکمیت داده را اجرا کنید. حاکمیت داده سیاست ها و رویه هایی را برای مدیریت و استفاده از داده ها ایجاد می کند. این روش تضمین می کند که افراد مناسب به داده های مناسب دسترسی دارند، داده ها قابل اعتماد و دقیق هستند و به طور موثر برای دستیابی به اهداف تجاری استفاده می شوند.
حکمرانی موثر داده مستلزم ایجاد خط مشی ها و رویه های شفاف برای مدیریت داده ها است. تیم مدیریت سازمان باید این سیاست ها و رویه ها را اجرا کند. تیم مدیریت همچنین باید اطمینان حاصل کند که کارکنان اهمیت حاکمیت داده ها را درک کرده و از سیاست ها و رویه های سازمان پیروی می کنند.
معمولاً چند ابزار به سازمان‌ها کمک می‌کنند تا داده‌های خود را مدیریت کنند:
3. جمع آوری، سازماندهی و تجزیه و تحلیل داده
هنگامی که استراتژی داده در جای خود قرار گرفت، گام بعدی جمع آوری، سازماندهی و تجزیه و تحلیل داده ها است. در حالت ایده آل، شما می خواهید داده های خود را در یک مخزن متمرکز جمع آوری و مدیریت کنید. انبار داده یک مخزن مرکزی برای تمام داده های سازمان است. برای ذخیره داده های تاریخی و داده های فعلی و آینده. انبار می تواند از گزارش گیری، تجزیه و تحلیل و تصمیم گیری پشتیبانی کند.
داده ها را جمع آوری و تجزیه و تحلیل کنید تا بفهمید در کسب و کار شما چه اتفاقی می افتد و هر گونه الگو را شناسایی کنید.
داده های دقیق و به موقع را از تمام بخش های سازمان جمع آوری کنید. این داده ها باید برای تجزیه و تحلیل تمیز و نرمال شوند. این فعالیت ها می توانند از ابزارهای اتوماسیون و هوش مصنوعی مانند الگوریتم های یادگیری ماشینی استفاده کنند.
کیفیت داده برای موفقیت هر تحول داده محور ضروری است.
دقت، کامل بودن و به موقع بودن داده ها از عوامل حیاتی در تعیین ارزش داده ها هستند. تصمیم گیری دقیق یا انجام اقدامات موثر بدون داده های با کیفیت آسان نیست.
4. ارزیابی مهارت ها و زیرساخت های داده
شکاف های موجود را شناسایی کنید تا از یک تحول داده محور پشتیبانی کنید. کارکنان خود را برای استفاده از ابزارها و فناوری های جدید معرفی شده به عنوان بخشی از فرآیند تحول آموزش دهید.
5. ساخت مدل ها
هنگامی که داده ها را تجزیه و تحلیل کردید، باید مدل هایی ایجاد کنید که می توانند به شما در پیش بینی نتایج یا روندها کمک کنند. شما باید در مورد انواع مختلف اتوماسیون و هوش مصنوعی بیاموزید و آنها را در یک تحول داده محور پیاده سازی کنید.
یک پلتفرم هوش مصنوعی یا یادگیری ماشین بسازید یا بخرید.
با متخصصان اتوماسیون و هوش مصنوعی کار کنید تا شروع به اجرای یک تحول داده محور در کسب و کار خود کنید.
6. وارد عمل کردن داده ها
برای تصمیم گیری و اجرای آن تصمیمات، با داده ها درگیر شوید. یکی از حیاتی‌ترین جنبه‌های این مرحله، اطمینان از استفاده مؤثر و کارآمد از داده‌ها است.
همانطور که چاندرا موستوف، مدیر عامل بازاریابی، اتوماسیون و شخصی سازی در Wunderman Thompson توضیح می دهد:
"چگونه با میانگین ها مبارزه می کنید تا در واقع هر یک از نقاط داده مصرف کننده را درک کنید؟ چگونه آن داده های منحصر به فرد را از طریق الگوریتم ها و هوش مصنوعی فعال می کنید؟ همه ما تمایل داریم به طور میانگین فکر کنیم، و این برعکس کاری است که باید انجام دهیم." (1)
شما می توانید با ایجاد یک فرهنگ داده محور که در آن همه افراد سازمان بر درک و تفسیر داده ها تمرکز دارند به این سؤالات پاسخ دهید.
7. پایش و ارزیابی نتایج
گام نهایی در تحول داده محور، نظارت بر نتایج است.
8. مرحله جایزه: موفقیت خود را جشن بگیرید
هنگامی که یک پروژه تحول داده محور را کامل کردید، پروژه بعدی را تکرار کنید.
تحول یک حرکت مداوم است.
آخرین نکته
از کوچک شروع کنید و روی پروژه هایی تمرکز کنید که سریع ترین بازگشت سرمایه را هنگام شروع یک تحول داده محور ارائه می دهند. پروژه ها باید از نظر اندازه کوچک باشند تا قابل مدیریت باشند، اما نه خیلی کوچک، زیرا ارزش ارائه شده باید به وضوح قابل شناسایی و اندازه گیری باشد.
این رویکرد به شما امکان می دهد فرضیه های خود را آزمایش کنید و ارزش تصمیم گیری داده محور را اثبات کنید. همچنین به شما امکان می دهد شتاب ایجاد کنید و فرهنگ مورد نیاز را برای تحول داده محور خود ایجاد کنید.
(1) https://www.salesforce.com/blog/data-success/
How to succeed in your Data-Driven Transformation in 7 steps?
