Başarılı ve durağan şirketler arasındaki fark genellikle tek bir kritik kabiliyete dayanır: ham verileri stratejik karar alma süreçleri için faydalı bilgilere dönüştürmek. Birçok şirket veri ile dolup taşsa da, şaşırtıcı bir şekilde çok azı bu dönüşüm sürecinde ustalaşmıştır. Bu makalede, ham bilgiden işi bir sonraki seviyeye taşıyan içgörülere giden sistematik yolu göstereceğiz.
Zorluk: Çoğu kuruluş veri eksikliğinden değil, kapsamlı analizi neredeyse imkansız hale getiren dağınık ve bağlantısız veri kaynaklarından muzdariptir.
Çözüm: Mevcut veri kaynaklarının stratejik bir incelemesiyle başlayın ve temel iş sorunlarıyla en alakalı olanlara öncelik verin. Buna şunlar dahildir:
Örnek olay: Perakende sektöründeki bir müşteri, hava durumu trend verilerini satış bilgileriyle entegre ederek, stok gereksinimlerini yalnızca geçmiş satış verilerini kullanmaya kıyasla %42 daha yüksek doğrulukla tahmin edebileceğini keşfetti.
Zorluk: ham veriler genellikle dağınık, tutarsız ve boşluklarla doludur, bu da onları anlamlı analizler için uygun hale getirmez.
Çözüm: Yöneten otomatik veri hazırlama süreçleri uygulayın:
Örnek olay: Üretim sektöründeki bir müşteri, veri hazırlama süresini %87 oranında azaltarak analistlerin veri temizlemek yerine bilgi üretmeye daha fazla zaman ayırmasını sağladı.
Zorluk: Geleneksel analiz yöntemleri genellikle büyük veri setlerindeki karmaşık ilişkileri ve gizli kalıpları yakalamakta başarısız olur.
Çözüm: Keşfetmek için temel istatistiksel analizin ötesine geçen yapay zeka destekli analizler uygulamak:
Örnek olay: Bir finansal hizmetler kuruluşu, hesap kapatma işleminden ortalama 60 gün önce gerçekleşen ve daha önce tespit edilmemiş bir müşteri davranışı modelini tespit ederek, elde tutma oranını %23 oranında artıran proaktif elde tutma eylemlerine olanak sağladı.
Zorluk: İş bağlamı ve sektör uzmanlığı olmadan ham analitik sonuçların yorumlanması genellikle zordur.
Çözüm: Yapay zeka analizini insan deneyimi ile birleştirmek:
Vaka çalışması: Bir sağlık hizmeti şirketi, doktorların uzmanlığını yapay zeka analiziyle birleştiren işbirliğine dayalı analiz iş akışları uyguladı ve tek yaklaşıma kıyasla teşhis doğruluğunu %31 oranında artırdı.
Zorluk: En parlak içgörüler bile eyleme dönüştürülene kadar değer yaratmaz.
Çözüm: İçgörülerin harekete geçirilmesi için sistematik süreçler oluşturmak:
Vaka çalışması: Bir telekomünikasyon şirketi, içgörü keşfinden operasyonel uygulamaya kadar geçen ortalama süreyi 73 günden 18 güne indiren ve analiz programının gerçekleşen değerini önemli ölçüde artıran bir içgörü etkinleştirme süreci uyguladı.
Zorluk: İş ortamları sürekli değişmekte, statik modelleri ve tek seferlik analizleri hızla geçersiz kılmaktadır.
Çözüm: Sürekli öğrenme sistemleri uygulamak:
Örnek olay: Bir e-ticaret müşterisi, pandemi sırasında değişen tüketici davranışlarına otomatik olarak uyum sağlayan sürekli öğrenme modelleri uyguladı ve benzer statik modeller %60 doğruluğun altına düşerken %93'lük bir tahmin doğruluğunu korudu.
.png)
Ham veriden faydalı bilgiye geçmeyi başaran kuruluşlar önemli rekabet avantajları elde etmektedir:
.svg)
.svg)
.svg)
.jpeg)
.jpeg)
