为什么使用分析解决问题需要新思维

有一些方法可以更轻松地从洞察中获取价值。

多年来，企业一直感受到“数字化转型”的压力，而在这个前所未有的时期，当如此多的公司别无选择，只能将其运营转移到虚拟环境时，这些压力只会增加。新型冠状病毒迫使许多企业转移重点，重新考虑现有时间表并重新评估其运营方式。最能度过这场危机的公司是那些优先考虑业务数字化的公司；特别是那些在分析和自动化方面进行投资的人。然而，对于许多跨行业的商业领袖来说，人工智能仍然是一个灰色地带。随着我们向新常态转变，我们如何才能让数据和分析更易于解决问题？

为了取得成功，企业必须调整自己的心态。重新开放的叙述过于简单；相反，随着我们周围世界的变化和变化，我们必须“重新构想”业务。只有以运营效率为中心的新数据驱动的洞察力，企业才能成功地重新构想他们的工作。他们可以通过接受由数据推动并由分析驱动的业务洞察力，开辟一条令人兴奋的新道路。

然而，今天的问题解决需要一种新的文化和新的思维方式来更快、更有效地找到这些见解，是时候使用大胆而统一的软件催化剂来取代现有数据分析解决方案的拼凑，并消除业务团队之间的障碍.

1969 年，美国宇航局使用计算尺将人类送上月球，但如果他们今天也这样做，我们会感到担忧。那是因为我们不应该用过去的仪器来做今天的工作。数据处理和分析也不例外。

流程自动化

长期以来，企业空间一直是创新的中心。在世界各地，智能、数据驱动的技术现在赋予人类决策能力，同时将工人从乏味的基本任务中解放出来。它是人类直觉和分析洞察力的最终协同作用。随着越来越多的组织朝着以技术和数据为主导的文化发展，智能系统在业务各个部分的扩展速度已成为衡量业务成功的真正衡量标准。

然而，对于许多企业来说，信息不平衡仍然存在。随着收集的数据量爆炸式增长，庞大的数据量超过了遗留系统处理数据并获得有价值输出的能力。不仅如此，员工也不知道如何使用这些数据。因此，许多组织别无选择，只能专注于数据的一小部分——当解决方案需要更大比例的整体时，这是一个不完整的部分。

分析过程自动化（APA）的新兴类别可能是大规模捕获最佳人和机器的关键。 APA 使业务流程自动化，即使是新手级别的知识工作者也可以直接自助访问，快速访问关键业务数据洞察。在实践中，这意味着更多的员工可以通过最少的培训来采用数据并从中受益。这反过来又消除了数据专家和业务经理之间熟悉的紧张关系，后者一直依赖前者获得急需的信息。 APA 以一种商业世界前所未见的方式使数据分析大众化。

只需询问直接面向消费者的运动服装零售商 Gymshark。他们从应用程序上的现场活动、社交媒体参与和锻炼计划中收集客户数据。现在，通过扩展对这些数据的访问、自动化复杂的数据流程以及在整个企业中拓宽员工的数据技能，这些信息正在为公司努力工作，并为他们的绩效提供新的可见性。这使工人能够做出更明智的决定。例如，该企业现在使用与客户支出、性别划分和应用程序参与度相关的数据来智能地为其流行的弹出式零售活动选择地点，使用分析来确定哪个城市在一定范围内有更多的人进行了购买——多亏了 APA 平台，数据处理只需要很短的时间。

在 Covid-19 危机中，快速分析使 Gymshark 在将重点转移到在线业务时，能够在日常决策中保持同样的敏捷和高效。

至关重要的是，普通员工正在利用这些变革性见解，通常在家中使用 APA。在一个只有大约 200 万数据科学博士的世界中，APA 有效地将每位员工的技能提升为能够解决业务挑战并加速实现业务成果从而推动投资回报的数据工作者。

过度进化

这种演变有相似之处。曾经有一段时间，建立网站意味着学习编写大量代码。这最终通过开源软件演变为部分自助服务模式，现在简单的拖放功能的流行使任何有想法的人都可以创建个性化网站。

与网页设计的发展一样，APA 平台现在允许用户更快地进入创意阶段——或“思考阶段”。它超越了采购、清理和组织数据的平凡任务。与网页设计的用户友好的拖放功能等效的是数百个构建块，它们可以快速启动创建有用的分析模型的过程。

通过管理数据分析、自动化业务流程和提升员工将时间花在更具战略性的解决方案上的统一方法，APA 重塑了公司生成数据驱动的洞察力并采取行动的方式。这使企业各个部门的高技能员工能够提出棘手的问题并获得快速的答案，而不必总是依赖数据专家的高级技能。

速度预测

通过将一系列繁琐的单点解决方案替换为一个贯穿整个分析过程的平台，APA 还使任何组织中的任何人都能够构建预测模型并使用预测数据分析来推动快速获胜。以前，数据是为机器学习专家保留的，但有了正确、全面的系统，我们离缩小分析技能差距又近了一步。赋能的员工越多，人工智能就越具有可解释性和可重复性。

公司目前正在跨行业使用 APA 来实现多种对时间敏感的目的。航空公司使用这些平台来对冲燃油，零售商使用这些平台优化超本地化营销，并使用运动队进行情绪分析。

近年来，技术巨头已经证明，当数据和分析处于商业模式的核心时，可以实现什么。毫不奇怪，世界上最成功的五家公司都是数据驱动的，所有这些公司都以使用数据来理解、营销和增加客户收入为核心。这种使整个组织的数据和分析访问民主化的文化转变使这些公司能够快速利用数据经济并加速数字化转型。

关键时机？

在业务战略和数据集成方式方面，我们正处于十字路口。今天，企业解决问题的潜力是有限的，因为只使用了一小部分可用的组织数据。他们克服障碍的关键最终归结为解决技能差距，并引入直观且能够与现有劳动力同步的平台。人们普遍认为数据会增加价值，但前提是员工能够挑选出相关的、可操作的见解。

分析中的新 APA 类别正在帮助企业正面解决这一问题，准确地提供他们需要的东西来推动增长、赋予员工权力并为创造性的问题解决创造时间。关键是简单。