Akıllı dönüşüm

Aynı zamanda, teknolojinin kendisi de gelişmeye devam ederek, robotik, analitik ve yapay zeka (AI) ve özellikle makine öğreniminde yeni ilerlemeler kaydediyor.

Bu teknik yeteneklerde, iş, ekonomi ve daha geniş anlamda toplum için derin etkiler yaratabilecek bir adım değişikliği anlamına gelir.

Mevcut fırsat

Bazı şirketler, daha hızlı ve daha geniş ölçekli kanıta dayalı karar verme, içgörü oluşturma ve süreç optimizasyonunu mümkün kılan veri ve analitik kullanımıyla rekabet avantajı elde ediyor.

“Veri ve analitik dönüşümdür, ancak birçok şirket kendi değerlerinin sadece bir kısmını yakalamaktadır.”

2011’deki büyük veriye ilişkin ilk rapordan bu yana, veriler ve analitik rekabetin temelini değiştiriyor. Lider şirketler, sadece çekirdek operasyonlarını geliştirmek için değil, aynı zamanda tamamen yeni iş modellerini uygulamaya koymak için de yeteneklerini kullanıyorlar. Dijital platformların ağ etkileri, bazı pazarlarda kazanma temelli dinamik yaratıyor. Bununla birlikte, mevcut verilerin hacmi son yıllarda katlanarak büyürken, çoğu şirket gelir ve kar kazançları açısından potansiyel değerin sadece bir kısmını yakalamaktadır.

“Etkili veriler ve analiz dönüşümleri çeşitli bileşenlere sahiptir”

• Stratejik vizyonu şekillendirmek için sorulacak temel sorular: Veri ve analitik ne için kullanılacak? Analizler nasıl değer kazanacak? Kulllanılması gereken veri için hangi veri analiz sistemleri en kullanışlı?

• Verilerin üretilme, toplanma ve organize etme biçimindeki problemleri çözmek: Birçok çalışan eski veri sistemlerinden, büyük veri ve analitikten en iyi şekilde yararlanabilecek daha çevik ve esnek bir mimariye geçme mücadelesi veriyor. Bunun için müşteri etkileşimlerinden, tedarik zincirlerinden, ekipmanlarından ve dahili süreçlerinden daha fazla veri elde etmek için operasyonlarını daha fazla dijitalleştirmeleri gerekebilir.

• Verilerden elde edilen bilgileri elde etmek için gereken becerileri kazanmak: Kurumlar, uzmanlarını şirket içi yeteneklerden veya dış kaynaklardan tercih etmeyi seçebilir.

• İş akışlarını gerçek iş akışına dahil etmek için iş süreçlerini değiştirmek:Bu yaygın bir engeldir. Karar vericilere   doğru veri kullanma alışkanlığını  kazandırmak ve orta düzey yöneticilerin veriye dayalı içgörünün nasıl kullanılacağını anladığından emin olmak gerekir.

Bütün bu bileşenleri yerine koymak kolay değildir. Sektörler, bölgeler ve büyüklükler arasındaki şirketleri temsil eden 500’den fazla yönetici ile yapılan son bir McKinsey araştırmasında ,% 85’ten fazlası, kendilerinin veri ve analiz girişimleri için belirledikleri hedefleri karşılamada sadece bir şekilde etkili olduklarını kabul ettiler.

“Veri ve analizler rekabetin temellerini değiştiriyor”

Yıkıcı veri güdümlü modeller ve yetenekler bazı endüstrileri yeniden şekillendiriyor ve daha fazlasını dönüştürebiliyor. Belirli bir pazarın belirli özellikleri, aşağıdakiler de dahil olmak üzere yeni veriye dayalı yaklaşımları kullananların aksamalara kapı açmasına neden olur :

• Arz ve talepte verimsiz eşleşme

• Düşük varlıkların yaygınlığı

• Davranışsal veri mevcut olduğunda, büyük miktarlarda demografik verilere bağımlılık

• Veri açısından zengin bir ortamda insani önyargı ve hatalar

Çoğu çalışan sektörlerinde veriye dayalı karar vermek için hem belirli bir standart veriyi kullanıp ,hemde halihazırda kullanılmakta olanları desteklemek için yeni veri kümeleri (“ortogonal veri”) ortaya koyarlarsa , bu rekabetin temelini değiştirebilir. (Örneğin , yeni şirketlerin piyasaya sürdüğü mülk ve kaza sigortasında, sürüş davranışları hakkında raporlamalarda (bilgi sağlayan telematik verilerle, daha önce kullanılmış olan demografik verilerin kullanılması vb.), bunu görüyoruz.

En güçlü kullanımlardan biri, bireylerin davranış özelliklerine dayanan mikro segmentasyonudur. Bu,eğitim, seyahat ve eğlence, medya, perakende ve reklamcılık dahil olmak üzere birçok sektörde rekabetin temellerini değiştiriyor.