هل يمكن للأعمال أن تعمل بدون تحليل البيانات الصحيح؟ تجمع العديد من المؤسسات كميات هائلة من البيانات لكنها لا تعرف كيفية جني فوائدها، حيث يقول خبراء البيانات: إن (C-Suite) القائمة على البيانات يجب أن تبدأ بتسخير تحليل البيانات لإبراز الفرص وتوجيه الابتكار وتأطير القرارات المعقّدة.
كيف يمكنك تحديد من يمكنه الرد على التغريدات في تويتر؟
إن جمع البيانات من جميع مجالات عملك هي مجرد الخطوة الأولى لفتح ذكاء الأعمال عبر شركتك، وذلك لنقل شركتك إلى المستوى التالي، حيث تحتاج إلى بيانات متصلة، وتحليل الأعمال وإرشادات حول أفضل طريقة لاستخدامها.
يرغب صناع القرار القائمون على البيانات في الاستفادة من قوة البيانات بهدف إظهار الفرص وصياغة القرارات المعقدة لتوجيه إستراتيجيات الابتكار في نهاية المطاف، ولكن كيف؟
إليك 10 نقاط يمكن لصناع القرار القائمين على البيانات الاستفادة منها:
- توقع النتائج المحتملة لخيارات تحليل البيانات الضخمة في بيئات سريعة التغير لتحديد المخاطر والمكافآت.
- شحذ معرفة صانع القرار في تحليل البيانات لفهم الإمكانات الحقيقية للبيانات لتمكين الانتقال السلس من التفكير الحدسي إلى التفكير القائم على تحليل البيانات الصحيح.
- تعلم كيفية التعرف على الفرص التي تم إنشاؤها بواسطة البيانات والحجم الكبير لها في الوقت الفعلي.
- العمل مع فرق مشتركة لجمع المعلومات المهنية من البيانات، وذلك لتحقيق ميزة تنافسية.
- الاستجابة السريعة والديناميكية لتغيرات السوق في الوقت الفعلي لدفع الابتكار.
- تعلم كيفية تطوير ثقافة تستند على تحليل البيانات ولا تعتمد على القرارات القائمة على الحدس وحدها.
- فهم كيفية صياغة حالات الاستخدام لتطوير إستراتيجيات تعتمد على البيانات لتسهيل استخدام التحليلات.
- تسخير قوة تصور تحليل البيانات لفك شفرة ما تتحدث عنه بيانات القصة نفسها.
- فهم كيف يمكن للذكاء الاصطناعي وتقنية التشغيل الروبوتي للعمليات والتعلم العميق والتعلم الآلي النهائي تحسين دقة النماذج وقدرات التنبؤ.
- العمل عن كثب مع فرق متعددة الوظائف؛ لابتكار النظام البيئي لتحليل بياناتك، الذي يتضمن ذكاء الأعمال والمراقبة التنافسية لأهداف اتخاذ القرار الرئيسية للشركة.
- يجب أن يقود القادة المعتمدون على تحليل البيانات في الشركات والمؤسسات الحديثة أعمالهم للاستفادة من وظيفة تحليل البيانات الإستراتيجية لإيجاد قيمة استثنائية لأصحاب المصلحة ومجتمع الأعمال.
كما يجب أن تكون هذه الأعمال مجهزة بأدوات وتقنيات قوية لعلوم البيانات، حيث إن تقنيات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي وُجِدت لتبقى، ومن ثَم من الممكن قبول هذا التغيير التنظيمي واحتضانه والتكيّف معه ليصبح أكثر تنافسية وديناميكية في مواجهة الاضطراب المستمر.
بإيجاز، يجب على القادة تحديد الفرص من مصادر بياناتهم، وتحسين جودة صنع القرار وسط عدم اليقين والمخاطر التي تقدمها الأعمال الحديثة.
-
-
-
-
-
-
