Data Science i Machine Learning – 5 strategii wdrożenia analityki

W dzisiejszym świecie analityki, Data Science i  Machine Learning (uczenie maszynowe) technologia rozwija się w zawrotnym tempie. Jednakże, pewne podstawowe zasady pozostają niezmienne. Warto rozważyć wiele innowacyjnych funkcji przy ocenie platform Data Science and Machine Learning (DSML), począwszy od automatyzacji przygotowania, oczyszczania i profilowania danych, poprzez zautomatyzowane uczenie maszynowe (AutoML) i zautomatyzowaną inżynierię funkcji.

Jednakże, inwestując w analitykę i sztuczną inteligencję, liderzy biznesowi muszą patrzeć na szerszy obraz niż tylko na technologię. Według badań, aż 92,2% firm wskazuje na kulturę (rozumianą jako ludzi, procesy, organizację, zarządzanie zmianą) jako przeszkodę w stawaniu się organizacją opartą na danych. W artykule dowiesz się, jakie elementy warto wziąć pod uwagę, aby przekształcić kulturę organizacji, opartej na intuicji i przestarzałych procesach, w środowisko digital-first, napędzane przez analitykę, data science i ML. Oto pięć strategii, które pomogą Ci wdrożyć analitykę z sukcesem.

Dowiedz się więcej o Alteryx.

Jako lider w dziedzinie danych i analityki powinieneś rozważyć następujące zalecenia, aby w przyszłości wzmocnić swoją strategię analityki i data science.

1. Dostosuj analitykę i data science do strategii biznesowej

Aby zrealizować skuteczne projekty analityczne, należy wziąć pod uwagę strategię biznesową organizacji i dostosować analitykę oraz Data Science do celów biznesowych. Częstym powodem niepowodzeń w takich projektach jest brak dopasowania pomiędzy specjalistami analityki i Data Science, różnymi działami w firmie oraz ogólną strategią biznesową. Dlatego kluczowe jest, aby organizacje miały dobrze zdefiniowaną strategię biznesową, zawierającą cele i kluczowe rezultaty (OKR) oraz zestaw inicjatyw (projektów), które są mapowane do tych celów. Kolejnym krokiem jest stworzenie i zmapowanie Kluczowych Wskaźników Efektywności (KPI) do tych inicjatyw. Dopiero wtedy należy rozważyć projekty analityczne, które pomogą w osiągnięciu tych celów biznesowych.

2. Zacznij od decyzji dotyczących technologii cyfrowych i planuj procesy wstecz

Po stworzeniu kluczowych inicjatyw i zespołów projektowych, organizacje powinny planować procesy wstecz, zaczynając od kluczowych decyzji biznesowych, które są niezbędne do zaplanowania kroków. Liderzy muszą zwrócić uwagę na powiązane procesy biznesowe, na które mogą mieć wpływ. Ważnym celem projektów związanych z danymi i analityką jest tworzenie wartości dla firmy. Jednakże, jeśli organizacja nie jest w stanie zmienić swojego schematu decyzyjnego na oparty o zasoby cyfrowe po zaprojektowaniu procesów analitycznych, wdrożenie technologii cyfrowych może być bezcelowe. Zbyt często właściwe uzasadnienie wdrożenia technologii jest pomijane, co szkodzi projektom i zniechęca pracowników.

Jeśli organizacja może działać normatywnie w oparciu o analitykę, powinna rozpocząć proces wprowadzania analitycznych przepływów pracy do systemów biznesowych. Aby zrobić to skutecznie, muszą mieć sprawny proces zarządzania zmianą w organizacji oraz strategię ML Ops, która jest kluczowa dla utrzymania wydajności procesów analitycznych na dłuższą metę.

3. Nie zapominaj o ludziach

W dzisiejszych czasach brakuje wykwalifikowanych pracowników zajmujących się danymi, ale istnieją sposoby, aby zapełnić tę lukę. Wiele dużych organizacji stara się szkolić swoich pracowników poprzez działania uświadamiające, takie jak szkolenia z data awareness, oraz rekrutując citizen data scientists. Ci pracownicy posiadają dogłębną wiedzę na temat wyzwań biznesowych, przed którymi stoi ich dział, oraz korzystają z najbardziej efektywnych narzędzi, aby przeprowadzić szczegółowe diagnozy i stworzyć modele uczenia maszynowego, które usprawnią zadania.

Jednak aby organizacja oparta na analityce była skuteczna, potrzebuje silnej społeczności, która ją wspiera. Technologia analityczna powinna służyć zespołom i zapewnić pracownikom możliwość współpracy, aby poznać najlepsze praktyki i rozwiązywać problemy bez pomocy działu IT lub kosztownych programów szkoleniowych. Silna społeczność analityczna może pomóc w rozwoju strategii biznesowej, dzieleniu się wiedzą i doświadczeniem, a także przyspieszyć tempo innowacji.

4. Nie rób tego ponownie, automatyzuj.

Automatyzacja jest niezwykle istotna dla organizacji i związana jest z pracą ludzi. W miarę jak systemy i procesy stają się coraz bardziej złożone, muszą być zautomatyzowane. Obecnie automatyzacja jest jedną z krytycznych kompetencji organizacji. Jeśli musisz wykonać jakieś zadanie więcej niż raz, prawdopodobnie przeoczyłeś możliwość zautomatyzowania tego procesu. Współcześnie istnieje szeroki wachlarz możliwości automatyzacji, począwszy od automatyzacji procesów, poprzez chatboty, nisko- lub niekodowe interfejsy użytkownika, aż po sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe. Analytic Process Automation to jedna z elementów cyfrowej transformacji, która może pomóc firmom w przełamywaniu barier i rozwiązywaniu problemów w nowy, innowacyjny sposób.

5. Kwestie technologiczne

Zacznijmy od tego, że technologia może znacznie przyczynić się do poprawy samopoczucia pracowników oraz wyników biznesowych.

Po pierwsze, technologia powinna być intuicyjna, przystępna i łatwa w użyciu. W jej skład powinny wchodzić niezawodne narzędzia oraz przepływy danych, które pozwolą na rozwiązywanie realnych problemów biznesowych i przyniosą korzyści zarówno w ramach podstawowych, jak i nowych obszarów działalności firmy.

Ważne, aby technologia oferowała wbudowaną automatyzację i rozbudowaną sieć partnerów, którzy pomogą w cyfrowej transformacji organizacji. Ponadto, powinna posiadać opcje AutoML, które są wspierane przez projekty open-source, np. EvalML.

Ostatecznie, technologia powinna być w stanie pomóc w poprawie wyników biznesowych i zadowolenia pracowników, jednak wprowadzenie jej powinno być poprzedzone dokładną analizą oraz właściwym przygotowaniem.

Podsumowanie

Gdy liderzy biznesowi podejmują decyzję o wdrożeniu analityki, kluczowe jest zrozumienie, jak strategia biznesowa przekłada się na decyzje oparte na zasobach cyfrowych organizacji oraz w jaki sposób zmieniają się procesy biznesowe. Następnie ważne jest, aby zaangażować całą organizację w projekty i inicjatywy, a pracownikom zapewnić jasno określoną ścieżkę rozwoju umiejętności. Ostatecznie, należy wybrać platformę technologiczną, która jest łatwa w obsłudze, elastyczna i oferuje bogaty zestaw narzędzi, umożliwiających tworzenie innowacyjnych i zautomatyzowanych przepływów pracy. Technologia ta powinna być wspierana przez świadomą i odpowiednio przygotowaną społeczność.

Tekst zaczerpnięty ze źródeł Alteryx.