Von DSaaS zu System-Insights
Alephnets Data Science-as-a-Service-Ökosystem befähigt alle Unternehmen, Daten mit angestrebten Ergebnissen zu verbinden.
Die Daten selbst dienen als Licht im Dunkeln und geben Aufschluss darüber, wie eine Organisation tatsächlich tagtäglich arbeitet. Dies ermöglicht eine Verlagerung vom reaktiven zum proaktiven Handeln.
Die Komplexität von Datensystemen nimmt täglich zu. Viele Unternehmen verfügen über eine spezifische Software für jede Funktion, von der Lohn- und Gehaltsabrechnung über die Buchhaltung, das Personalwesen, das ERP, die Rechnungsstellung, das CRM, die Analytik bis hin zu branchenspezifischen Systemen.
Daten- und Technologiestapel beherbergen wachsende Mengen an sich schnell verändernden Daten, die über das gesamte Unternehmen verstreut sind, oft ohne Standardstruktur und externe Quellen von großem Wert, die nicht berücksichtigt oder überhaupt nicht erfasst werden.
Unternehmen treffen einige ihrer wichtigsten Entscheidungen auf der Grundlage begrenzter Daten und sind auf der Suche nach nützlichen Erkenntnissen.
Ein digitales Ökosystem mit transparenten Daten
Die Einrichtung einer umfassenden, vertrauenswürdigen 360°-Ansicht der Daten ist die Grundlage für unternehmensweite Analysen.
Der erste Schritt, der für eine datengestützte Entscheidungsfindung im gesamten Unternehmen erforderlich ist, besteht darin, die derzeit verfügbaren Branchensysteme und Daten unter einem Dach zusammenzuführen. Es ist von entscheidender Bedeutung, dass alle Teile eines Unternehmens die erforderlichen Daten gemeinsam nutzen, um Datensilos zu vermeiden.
Die Erfassung und Zusammenführung relevanter Daten zu einer einzigen Wahrheitsquelle verschafft den Mitarbeitern einen konsolidierten Überblick, der Zeit spart und die Produktivität steigert.
Ein digitales Ökosystem, das eine digitalisierte Version der Unternehmensdaten beherbergt, ermöglicht Analysen, maschinelles Lernen und Systeme zur Gewinnung von Erkenntnissen.
Maschinelles Lernen
Maschinen können viele hochdimensionierte Daten betrachten und Muster erkennen. Wenn die Maschine dieses Muster lernen kann, kann sie Anomalien entdecken, Trends erkennen und Vorhersagen auf der Grundlage von Lernprozessen treffen. Sind die Muster erst einmal erlernt, lassen sich Vorhersagen treffen, an die der Mensch nicht einmal annähernd herankommt.
Dies ist maschinelles Lernen und Teil der Welt der KI, in der Datenwissenschaftler Erkenntnisse aus Daten gewinnen, um komplexe Herausforderungen zu lösen. Die richtigen Daten ermöglichen alle Arten von verwertbaren Erkenntnissen über alle Geschäftsaktivitäten hinweg und sorgen so für quantifizierbare Auswirkungen auf den Umsatz und das Ergebnis.
Data Scientists in multidisziplinären Teams arbeiten mit Interessenvertretern aus dem gesamten Unternehmen zusammen, um:
- neue Methoden zur Datengenerierung zu entwerfen und testen
- vorhandene Daten zu sichten und aufzubereiten
- explorative Datenanalysen durchzuführen, Konzeptmodelle des maschinellen Lernens zu identifizieren, Muster und Anomalien zu erkennen sowie Prognosemodelle zu erstellen
- Anwendungsfälle für die Entscheidungsfindung zu identifizieren und validieren
- Prozess- oder Geschäftmodelle zu entwickeln und validieren
- Integrationsstrategien für das operative Geschäft zu entwickeln
Organisation der Datenfreigabe
Jedes Unternehmen sollte sich die Frage stellen: „Wie können uns Daten dabei helfen, unsere Ziele in allen Bereichen zu erreichen“?
Um die Gewinnung von Werten aus Daten zu skalieren und sie mit wertvollen Ergebnissen zu verbinden, ist die Integration von Arbeitskräften erforderlich. Um die Wertschöpfung aus Daten zu skalieren, müssen sich Unternehmen auf ihre Mitarbeiter konzentrieren und eine Kultur aufbauen, die Daten bei der Entscheidungsfindung Priorität einräumt, indem sie die Mitarbeiter befähigen, zu Data Science Citizens zu werden.
Ein einheitlicher Lean-Analytics-Ansatz bietet einen operativen Rahmen, der alle Beteiligten auf diesem Weg unterstützt.
Übernahme von Arbeitskräften
Gewohnheiten am Arbeitsplatz zu ändern ist nicht so einfach, wie einen Schalter umzulegen. Eine Belegschaft von Data-Science-Bürgern entsteht nicht von selbst. Jedes Unternehmen steht vor Herausforderungen, zu deren Bewältigung eine Datenstrategie beitragen sollte.
Deskriptive Analysen ermöglichen es Unternehmen, die Frage zu beantworten, was in der Vergangenheit geschehen ist, das zu den aktuellen Ergebnissen geführt hat. Fortschritte in der deskriptiven Analyse, die visuelle Werkzeuge nutzen, ermöglichen eine Verlagerung hin zu Selbstbedienungsmodellen, bei denen nicht-technische Benutzer unter bestimmten Umständen ihre eigenen Analysen entwickeln können.
Nützlich für eine breitere Belegschaft eines Unternehmens, erfordern deskriptive Analysen in der Regel immer noch eine gewisse Zeit, bis ein Benutzer sich damit vertraut gemacht hat. Dies kann dazu führen, dass die Akzeptanz und die Nutzungshäufigkeit bei den Mitarbeitern gering sind.
Prädiktive und präskriptive Analytik
Analytische Ansätze, die prädiktive Modelle beinhalten, verdrängen zunehmend die deskriptiven Ansätze. Prädiktive Analysen helfen bei der Beantwortung der Frage, was in Zukunft passieren könnte. Sie helfen bei der Lösung von Adoptionsproblemen und liefern gleichzeitig tiefere Einblicke als deskriptive Ansätze.
Die präskriptive Analytik beantwortet die Frage: Was müssen wir tun, damit es klappt? Unternehmensanalytik, die KI nutzt und sowohl Automatisierung als auch kontextbezogene Informationen einbezieht, führt dazu, dass die richtigen Erkenntnisse automatisch zur richtigen Zeit an die richtigen Personen weitergeleitet werden.
Automatisierte Analytik
Die automatische Erkennung von Beziehungen und Mustern in Daten verringert die Abhängigkeit von menschlichem Fachwissen und Urteilsvermögen, während die Intentionalität in den Händen eines menschlichen Akteurs bleibt. Erweiterte Intelligenz, eine alternative Sichtweise der künstlichen Intelligenz, die sich auf die unterstützende Rolle der KI konzentriert, betont die Tatsache, dass die kognitive Technologie die menschliche Intelligenz nicht ersetzen, sondern verbessern soll.
Durch die Einbeziehung von rollenbasierten Annahmen bei Entscheidungen, die auf der Grundlage von Daten und Analysen getroffen werden, müssen sich Analysten nicht mehr im Voraus vorbereiten. Die Mitarbeiter erhalten automatisch relevante Informationen, ohne mehr Zeit investieren zu müssen, was natürlich die Akzeptanz fördert und dazu beiträgt, ein zentrales Problem der meisten Unternehmen zu lösen.
Die Automatisierung der Datenanalyse verändert das Spielfeld, die Zusammensetzung der Teammitglieder, die spielen, und die Dynamik.
Digitale Transformation
Wenn Sie in der Vergangenheit Daten aus der Lieferkette, dem Personalwesen, dem Finanzwesen oder anderen Geschäftsbereichen analysieren wollten, mussten Sie zunächst die relevanten Daten finden, die möglicherweise über verstreute Systeme verstreut waren, und das richtige Analysetool darauf ansetzen. Dies erforderte nicht nur ein umfassendes Wissen darüber, welche Daten die richtigen, vertrauenswürdigen und für die Analyse relevanten Daten waren, sondern auch darüber, wo sie zu finden waren. Darüber hinaus fehlte den Analysten möglicherweise das Wissen über die Rolle und den funktionalen Kontext, das notwendig ist, um überzeugende Ergebnisse zu erzielen.
Data Science as a Service ermöglicht es Unternehmen, die Ressourcenlücken und Hindernisse zu beseitigen, die den digitalen Wandel verhindern, der für die Wettbewerbsfähigkeit in einer digitalen Wirtschaft notwendig ist. Ein System von Erkenntnissen bringt Datenwissenschaft in ein ganzes Unternehmen.
Die kognitive Suche ist ein Beispiel für die kontextbezogene Entscheidungsfindung unter Verwendung künstlicher Intelligenz, die auf rollenbasierte Annahmen ausgerichtet ist, um Suchanfragen zu verbessern und Informationen aus verschiedenen Datenquellen zu extrahieren.
Kognitive Suche geht über die herkömmliche Suchmaschinenfunktionalität hinaus, indem sie viele Datenquellen zusammenführt und gleichzeitig automatisches Tagging und Personalisierung ermöglicht. Es verbessert die Art und Weise, wie die Mitarbeiter eines Unternehmens eine größere Menge an relevanten Informationen im Kontext ihrer Arbeit entdecken und darauf zugreifen.
System der Erkenntnisse
Jedes datengesteuerte Entscheidungsproblem ist einzigartig und besteht aus einer Kombination von Zielen, Wünschen und Beschränkungen.
Es gibt eine Reihe gemeinsamer Aufgaben, die einem geschäftlichen Problem zugrunde liegen. Durch das Erkennen bekannter Probleme und Lösungen wird Zeitverschwendung vermieden und die Aufmerksamkeit auf Teile gelenkt, die die Mitwirkung von Experten erfordern und bei denen die menschliche Kreativität und Intelligenz im Vordergrund stehen.
Aus diesem Grund kategorisieren wir Erkenntnisse über Geschäftsaktivitäten wie Risiko, Dienstleistungen – einschließlich Betrieb, Logistik und Beschaffung -, Vertrieb, Marketing, Talente und Datenerkenntnisse im Allgemeinen. Data Science ermöglicht ein unternehmensweites System von Erkenntnissen über alle Geschäftsaktivitäten hinweg.
Die Unternehmen müssen den Übergang zur Digitalisierung beschleunigen und überlegen, wie sie neue Technologien und datenwissenschaftliches Fachwissen nutzen können, um einen schnelleren Datenfluss zu ermöglichen.
Umfassende unternehmensweite Erkenntnisse
In einer digitalen Wirtschaft sind die traditionellen, miteinander verknüpften Aktivitäten der Wertschöpfungskette fließend und entwickeln sich mit hoher Geschwindigkeit weiter.
Die Möglichkeit, Einblicke in Echtzeit zu generieren, lässt die Überschneidungen von Rollen und Funktionen immer enger werden, wodurch Verantwortlichkeiten und Zuständigkeiten über die gesamte Wertschöpfungskette hinweg verwischt und neu definiert werden.
Die meisten Menschen sind sich zumindest vage über die Entwicklung des agilen digitalen Marketings im Klaren:
„Die Nutzung von Daten und Analysen zur kontinuierlichen Suche nach vielversprechenden Möglichkeiten oder Lösungen für Probleme in Echtzeit, schnelle Durchführung von Tests, Auswertung der Ergebnisse und rasche Iteration.“
Erkenntnisse aus Daten helfen den Vermarktern zu verstehen, wie sie neue Kunden gewinnen und bestehende Kunden begeistern können. Data Scientists helfen bei der Klassifizierung vergangener und aktueller Daten, bei der Erkennung von Mustern, Anomalien und Trends sowie bei der Identifizierung relevanter Modelle zur Vorhersage der Zukunft. Einblicke in die miteinander verknüpften Aktivitäten der Wertschöpfungskette und die Funktionen von Marketing, Vertrieb und Service helfen Unternehmen, die Nachfrage zu ermitteln und neue Dienstleistungen, Produkte und Erfahrungen zu entwickeln und zu schaffen. Die Umsatzteams sind mit Informationen über Markttrends, sich ändernde Kundennachfrage, Preisvorstellungen, die Entdeckung, was Kunden jetzt wollen und was sie in Zukunft wollen werden, und mit Vorhersagemodellen ausgestattet, die sogar zeigen, welche Kunden am ehesten abwandern werden und warum.
Umsatzbetrieb
(engl. Abk. RevOps) sind ein Beispiel für die Konvergenz miteinander verbundener Rollen, die durch die Geschwindigkeit und das Volumen der Datenproduktion sowie die Fähigkeit, aufschlussreiche Geschäftsinformationen zu erfassen und zu nutzen, ermöglicht werden.
RevOps ist die strategische Integration von umsatzbezogenen Aufgaben, Vertrieb, Marketing und Serviceabteilungen. Das Hauptziel von RevOps besteht darin, Daten aus diesen Abteilungen miteinander zu verbinden, um eine bessere 360°-Kundensicht vor, während und nach dem Verkauf zu ermöglichen. Mit der Entwicklung der digitalen Kundenerfahrung ist der Bedarf an einem Informationsaustausch zwischen verschiedenen Abteilungen gestiegen. RevOps ist die Strategie, die alle diese Faktoren zusammenführt, um den Return on Investment (ROI) präzise zu verwalten und zu messen. Sie übernimmt die Verantwortung für die Software, Systeme, Prozesse und Daten für alle umsatzgenerierenden Teams eines Unternehmens.
Über die gesamte Wertschöpfungskette hinweg warten wertvolle Ergebnisse aus bisher ungesehenen Erkenntnissen darauf, entdeckt zu werden. Erkenntnisse mit kollektiver Relevanz über zusammenhängende Funktionen wie bei RevOps: die Lieferkette, zusammenhängende Aktivitäten der Beschaffung, interne und externe Logistikabläufe und Personalwesen, die gesamte unternehmensweite Wertschöpfungskette.
Lieferkette
Wenn Planungs-, Einkaufs- und Produktionsabteilungen in Silos arbeiten, werden Informationen in der Regel verzögert oder nicht weitergegeben, was den Prozess verlangsamt und zu unvollständigen oder gar uninformierten Entscheidungen führt. Die Synchronisierung von Daten bietet Möglichkeiten für Transparenz und Zusammenarbeit. Gemeinsame Daten führen zu schnelleren Reaktionszeiten und einem insgesamt effizienteren Prozess.
Die Abteilungen können häufiger und in Echtzeit über alle Kanäle auf Informationen zugreifen, was bessere Bewertungen und fundierte Entscheidungen ermöglicht. Eine solche Datensynchronisation reduziert Redundanzen, verbessert die Kommunikation und bietet einen besseren Einblick in die Kanäle. Sie bietet den Unternehmen auch den Vorteil, dass sie die Nachfrage besser vorhersagen und Risiken erkennen können, was die Prognosen und Risikobewertungen präziser macht und dazu beiträgt, die Nachfrage mit einem effizienten und effektiven Angebot zu decken.
Unabhängig von der Geschäftsfunktion – von Vertrieb, Marketing, Betrieb, Dienstleistungen bis hin zu Personalwesen und Risikomanagement– ermöglicht eine einzige, sichere und kontrollierte Quelle vertrauenswürdiger Daten einem Unternehmen die Ableitung verwertbarer Geschäftsinformationen, um einen Wettbewerbsvorteil zu erzielen.
Alephnet ist in diesem Bereich führend und treibt die Möglichkeiten kognitiver Netze zur Lösung komplexester Herausforderungen voran. Argumentationsansätze erweitern das Wissen, das Organisationen für ihre speziellen Probleme haben, und beschleunigen ihre Fähigkeit, diese zu analysieren, zu lernen und durch einen Zyklus der Entdeckung zu überwinden. Wertvoll für alle Branchen mit Anwendungen für alle Geschäftsaktivitäten, Abteilungen und Standorte können Unternehmen die menschliche Intelligenz erweitern, so dass ihre Mitarbeiter mehr leisten können
Die Anwendungsfälle für Data Science, KI und Erkenntnisse sind endlos
Gestaltung von Erkenntnis-Systemen
Eine wichtige Fähigkeit für einen Data Scientist ist die Fähigkeit, ein Datenanalyseproblem in Teile zu zerlegen, die einer bekannten Aufgabe entsprechen, für die Tools verfügbar sind. Die Data Science- und KI-Landschaft bietet einen tieferen Einblick in den sich entwickelnden, zunehmenden Kampf um Ressourcen.
Lassen Sie uns gemeinsam Ihre Anwendungsfälle herausfinden und mit dem Aufbau Ihres Erkenntnis-Systems beginnen.
Verwandeln Sie Daten in umsetzbare Erkenntnisse
