データ駆動型になるための5つの課題

公開: 2021-11-30

ビジネスとそのデータの関係は変化しています。エンドツーエンドの考え方を採用することで、組織はデータをより大きな範囲でビジネス価値に変換できるようになります。

最前線のチームのデータと顧客との日常的なやり取りを組み合わせてから、社内ネットワークに変換し直すことで、エンドツーエンドのデータ文化が生まれます。

ミリタリーインテリジェンスと人間中心の設計での経験と1,000人を超えるビジネスリーダーの洞察に基づいて、データ主導の文化を確立しようとするときに組織が直面する5つの主要な課題を特定しました。

データ主導の意思決定の範囲

データ主導の意思決定は、データを収集および分析し、そこから洞察を推測し、その洞察に基づいて意思決定を行うプロセスです。

このプロセスは客観的であり、データに対するメトリックの影響に従って分析できます。

すべての製造業は、データ主導の意思決定から利益を得ることができます。時間を節約するために、経営陣は生産をスピードアップするものを計画することができます。

データ主導の意思決定により、過去の情報を使用して将来何が起こるかを予測することもできます。データがない場合、誤った仮定を立てたり、バイアスの影響を受けたりするのは簡単です。ビジネスの巨人は、このアプローチを診断モデリング、データ分析、および処理に使用して、パフォーマンスを向上させることができます。

データ主導の意思決定のメリット

強化された戦略的敏捷性
売上高、材料費、市場予測などのデータは、ビジネス戦略を策定するために常に企業によって使用されてきました。これらの戦略は、現代のビジネスで利用できるデータの多様性、速度、および量に大きく影響されます。

データ駆動型ビジネスは、大量のデータへの低遅延アクセスを必要とする新しいテクノロジーやアプリケーションの採用が増加しているため、新しいデータの取得、分析、および迅速な対応に熟達する必要があります。

顧客の可視性の向上
データを賢く使用する企業は、顧客をこれまで以上によく知っています。あなたはあなたの顧客がどこから来たのか、彼らのニーズは何であるか、彼らは何を買いたいのか、彼らはそれをどのように買いたいのか、そして彼らはあなたにどのように連絡したいのかを学ぶことができます。
データ収集は、顧客を知る秘訣ではありません。それは、複数のソースからのデータを統合し、それを最も必要としている組織内の人々がアクセス可能で、実用的で、理解しやすいものにする機能を備えていることです。この種の分析の高度化と複雑さには、次世代のネットワークインフラストラクチャが必要です。

イノベーション主導の洞察
顧客を完全に理解しているデータ駆動型ビジネスは、これらの洞察を使用して、顧客向けのアプリケーション、オファー、およびエクスペリエンスを改善できます。

たとえば、小売部門は、顧客データを使用して、店内での体験から顧客が何を望んでいるかを想像することができました。
小売業者は継続的な革新を通じて未来の店を発展させており、他の業界にも教訓を提供しています。

運用効率
成功するビジネスは、幸せな顧客の上に成り立っています。多くの企業は、舞台裏の改善が顧客体験を改善するための最も効率的な方法である可能性があるという事実を無視しています。
企業は、データをインテリジェントに監視することにより、リアルタイムで運用を最適化できます。企業は、機器の状態、出荷ルート、気象パターン、サプライチェーンの健全性、在庫に関するデータを収集することで、プロセスと運用を追跡し、自動的に調整して、混乱や需要に対応できます。

リアルタイムでの資本の洞察
ほとんどの企業は、データではなく当て推量に基づいて保守と設備投資を行っています。機械の修理または交換の時期についての推測は、見積もりに基づいています。

より困難な状況は、機器の故障がメンテナンスと購入の決定につながり、生産性の損失と予期しない支出につながる場合です。

競争上の優位性
おそらく、ハイブリッドおよびマルチクラウドプラットフォームと、ビジネス全体でのビッグデータ探索を試したことがあるでしょう。次に、ビジネスの成功を拡大して、競争力を高めます。