Data science

Business Intelligence vs. Operational Intelligence – สิ่งที่ธุรกิจควรรู้

หน่วยสืบราชการลับในการปฏิบัติงาน (OI) ช่วยให้สามารถประเมินข้อมูลที่นำไปสู่การดำเนินการในเวลาที่เหมาะสมได้อย่างต่อเนื่อง มันใช้ประโยชน์จากข้อมูลสตรีมสด ด้วยแพลตฟอร์ม Business Intelligence (BI) ข้อมูลพื้นฐานจะไม่เก่า ดังนั้นแพลตฟอร์มจึงคาดการณ์เงื่อนไขในอนาคตตามข้อมูลในอดีต ข้อมูลมีไว้สำหรับการขุดและสามารถให้ข้อมูลเชิงลึกได้ แต่จะอยู่ในบริบทของสิ่งที่เกิดขึ้นแล้วเสมอ Operational Intelligence จะปิดช่องว่างของสิ่งที่เกิดขึ้นในอดีตและที่เกิดขึ้นในเวลาจริง ซึ่งช่วยให้ผู้คนสามารถตัดสินใจตามบริบทได้อย่างมีประสิทธิภาพ นอกจากนี้ยังช่วยให้แก้ไขเส้นทางได้ ดังนั้นหากธุรกิจเป็นเรือ OI จะส่งการแจ้งเตือนว่าแนวปะการังอยู่ข้างหน้า ในขณะที่ BI สามารถบอกกัปตันถึงเงื่อนไขเมื่อพวกเขาวิ่งไปรอบๆ บนแนวปะการังก่อนหน้านี้ สภาพแวดล้อมทางธุรกิจสมัยใหม่ต้องการให้บริษัทดำเนินการอย่างคล่องแคล่ว สิ่งนี้ต้องสามารถเปลี่ยนแปลงผลลัพธ์ทางธุรกิจแบบไดนามิกและปรับปรุงได้ในแบบเรียลไทม์ บริษัทที่อยู่เบื้องหลังความสามารถนี้สามารถใช้ระบบอัจฉริยะในการปฏิบัติงานเพื่อไล่ตามและคว้าโอกาสใหม่ๆ จากรายงานของ Inkwood Research คาดว่าตลาดข่าวกรองด้านปฏิบัติการจะสูงถึง 3 พันล้าน 2019 คิดเป็น CAGR เกือบ เปอร์เซ็นต์จาก 2019 ถึง 19. บริษัทต่างๆ ต่างจับตามองถึงความจำเป็นในการดำเนินการอย่างชาญฉลาด และการตอบสนองของตลาดด้วยความสามารถที่เพิ่มขึ้น การจัดการกับความท้าทายของ Chief Experience Officer สำหรับ CXO บางบริษัท เป็นความท้าทายที่น่ากลัวเพราะพวกเขารู้สึกว่าต้องเริ่มดำเนินการในการริเริ่มที่อิงตาม AI ที่ซับซ้อน พวกเขาถูกทิ้งระเบิดด้วยคำขอให้ปรับปรุงการดำเนินงานอัจฉริยะ โดยเฉพาะอย่างยิ่งหลังโควิด-19 เนื่องจากการส่งมอบบริการจำนวนมากได้เปลี่ยนไปใช้วิธีเสมือนจริง อย่างไรก็ตาม พวกเขาควรถอยหนึ่งก้าวเพื่อรับรู้ถึงความต้องการทางธุรกิจหลักที่ไม่เปลี่ยนแปลง บริษัทต่างๆ ต้องการเวลาหยุดทำงานน้อยลง “เวลาคิด” มากขึ้น ระบบเตือนภัยล่วงหน้าที่ดีขึ้น และปรับปรุงข้อมูลที่ช่วยให้วางแผนได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้นเช่นเคย ในช่วงไม่กี่เดือนที่ผ่านมาที่การระบาดใหญ่ยังคงดำเนินต่อไป ระบบการวางแผนของบริษัทหลายแห่งพังทลายลงและไม่สามารถดำเนินการได้ เจ้าของและผู้จัดการของบริษัทเหล่านี้ไม่สามารถคาดการณ์ความลึกของการหยุดชะงักของ COVID-19 ดังนั้น การดำเนินงานของพวกเขาจึงถูกรบกวนด้วยปัญหาสินค้าคงคลัง ด้วยการขาดแคลนผลิตภัณฑ์ที่ต้องการและจำนวนสินค้าคงคลังของผลิตภัณฑ์ที่น่ากังวลซึ่งมีความต้องการเพียงเล็กน้อย ในกรณีที่มีสถานการณ์ที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว เช่น วิกฤตการณ์โควิด-19 CXOs จำเป็นต้องมีระบบอัจฉริยะในการปฏิบัติงานเพื่อปรับทรัพยากรของตนใหม่อย่างมีประสิทธิภาพ เพื่อให้องค์กรของพวกเขายังคงตอบสนองความต้องการของลูกค้าต่อไป Cloud, AI และ Big Data – เรื่องราวของวิวัฒนาการ 19 และคลาวด์, AI และ Big Data ล้วนเป็นเทคโนโลยีที่คุ้นเคย อย่างไรก็ตาม พวกเขาทั้งหมดมีวิวัฒนาการเมื่อเวลาผ่านไป บิ๊กดาต้าพร้อม AI กำลังเปลี่ยนแปลงผลลัพธ์ทางธุรกิจในหลายอุตสาหกรรม ความไว้วางใจในเทคโนโลยีเหล่านี้เพิ่มมากขึ้น และทำให้การทำงานอัตโนมัติเป็นไปได้อย่างสมบูรณ์ ในขณะเดียวกัน ความต้องการของธุรกิจก็มีการพัฒนาเช่นกัน ตัวอย่างเช่น การมองเห็นจะไม่สมบูรณ์อีกต่อไปหากไม่มีความสามารถในการเตือนล่วงหน้าที่ชาญฉลาด สิ่งนี้กำลังพัฒนาไปสู่การตัดสินใจอย่างชาญฉลาด เส้นทางนี้ยังคงดำเนินต่อไปเมื่อบริษัทต่างๆ ตัดสินใจได้ดีขึ้นด้วยตัวเลือกในการเพิ่มระบบอัตโนมัติเพื่อดำเนินการตัดสินใจ มองไปข้างหน้า OI จะเป็นอย่างไร? สำหรับองค์กร วิกฤตโควิดได้เปิดเผยสองสิ่ง ประการแรก การเปลี่ยนแปลงทางดิจิทัลไม่ได้เป็นเพียงการเข้าถึงข้อมูลอย่างง่ายดายผ่าน BI หรือ Data Lakes การตีความข้อมูลและการแปลไปสู่การปฏิบัตินั้นสำคัญกว่ามากแต่มักจะทำได้ยาก ประการที่สอง การรวมโซลูชันข้อมูลจุดด้วยตนเองไม่เพียงพอเมื่อสิ่งต่าง ๆ มุ่งหน้าไปทางใต้ แผนกและหน้าที่ขึ้นอยู่กับแต่ละฝ่าย การเดาที่มีการศึกษาเกี่ยวกับสถานการณ์ในหน้าที่อื่นอาจใช้ได้ในช่วงเวลาปกติ แต่ในช่วงวิกฤต ระบบจะต้องสะท้อนถึงลักษณะการเชื่อมต่อขององค์กร การแจ้งเตือนเชิงรุกที่เกิดขึ้นจะทำให้เข้าใจผิดหากโซลูชันข้อมูลไม่สะท้อนถึงความเป็นจริงนี้ ปฏิกิริยาแรกจะเป็นการรวมโซลูชันจุดต่างๆ ใครก็ตามที่ทำการบูรณาการดังกล่าวในอดีตจะรับรองว่าเส้นทางนี้เต็มไปด้วยอันตราย การนำโซลูชันที่หลากหลายมารวมกันเพื่อความต้องการที่แตกต่างกันมักต้องมีการปรับปรุงครั้งใหญ่ โดยธรรมชาติแล้ว OI นั้นถูกรวมไว้ล่วงหน้าและเป็นตัวเลือกที่มีความเสี่ยงน้อยกว่ามาก องค์กรสามารถบรรลุวัตถุประสงค์การมองเห็น ความฉลาด และการตัดสินใจอัตโนมัติในการปรับใช้ครั้งเดียว การลงทุนใน BI และ Data Lakes จะไม่สูญเปล่า เพราะสำหรับกรณีการใช้งานที่เวลาแฝงเป็นที่ยอมรับ ข้อมูลที่ผ่านการฆ่าเชื้อจากเครื่องมือเหล่านี้สามารถไหลเข้าสู่ OI ได้ องค์กรในปัจจุบันต้องการระบบอัจฉริยะในการดำเนินงานจึงจะประสบความสำเร็จ และน่าจะอยู่รอดได้ และจัดการสภาพแวดล้อมทางธุรกิจที่คาดเดาไม่ได้และซับซ้อนมากขึ้นเรื่อยๆ บริษัทจำเป็นต้องตอบสนองต่อสภาวะที่เปลี่ยนแปลง จัดการกับการขายหลายช่องทาง และจัดการผู้ขายและซัพพลายเออร์ผลิตภัณฑ์ที่หลากหลาย การจัดการกับความซับซ้อนนี้ต้องการให้บริษัทก้าวข้ามขีดจำกัดของ BI ไปสู่แพลตฟอร์มข่าวกรองการดำเนินงานที่ไม่เพียงแต่นำเสนอการวิเคราะห์เท่านั้น แต่ยังให้คำแนะนำที่สามารถนำไปปฏิบัติได้ เกี่ยวกับผู้เขียน Ratheesh Raveendran เป็น COO ของ OpsVeda ซึ่งเป็นบริษัทซอฟต์แวร์ด้านปฏิบัติการอัจฉริยะ เขามีประสบการณ์มากกว่าสองทศวรรษในอุตสาหกรรมซอฟต์แวร์และเคยทำงานให้กับองค์กรขนาดใหญ่รวมถึงสตาร์ทอัพในบทบาทต่างๆ เขามีความสนใจอย่างมากในแอปพลิเคชันที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล โดยเฉพาะอย่างยิ่งในด้านของห่วงโซ่อุปทานที่ได้รับประโยชน์จากความพร้อมของข้อมูลที่ได้รับการปรับปรุง ลงทะเบียนเพื่อรับจดหมายข่าว InsideBIGDATA ฟรี เข้าร่วมกับเราบน Twitter: @InsideBigData1 – https://twitter.com/InsideBigData1

  • บ้าน
  • Business
  • Data science
  • Marketing
  • Leave a Reply

    Your email address will not be published. Required fields are marked *

    Back to top button