統合されたデジタル インテリジェンス ベースを通じて、企業はテクノロジー、ビジネス、データを深く統合し、デジタル インテリジェンス変革を実装し、品質と効率を向上させ、ビジネス イノベーションに向けて移行し、高品質の発展を達成することができます。シナリオベースのサービスからデータ駆動型、リアルタイムの意思決定に至るまで、エンタープライズデジタルインテリジェンスの基盤をアップグレードすることは、企業がビジネスイノベーションを達成するための道の1つです。そして、データの急激な増加、コンピューティング能力の大幅な向上、そして止められない AI テクノロジーに伴い、データ駆動型リンクの重要性も日に日に高まっています。
しかし、多くの企業は依然としてこの点について疑問を抱いています。データドリブンが避けられない傾向となったこの時代において、企業はどのようにしてデータ資産をより適切に蓄積し、データとインテリジェンスに基づいて価値を生み出し、柔軟な拡張を実現し、ビジネスの成長を促進し、リソースを効果的に割り当てることができるのでしょうか。 ?
データドリブンのデジタル インテリジェンス企業とはどのようなものですか?
これまでデータ駆動型に触れたことのない企業は、それを「データと話す」という概念と混同しがちです。しかし実際には、データを使って話すというのはデータドリブンの最下位の概念にすぎず、より一般的な操作は、事前に言葉で説明する必要があるデータをレポート グラフィックなどのビジュアル ツールを使用して説明することです。
データ駆動型では、インターネットやその他の関連ソフトウェアを通じて大量のデータを収集し、そのデータを情報に統合し、それを改良して自動化された意思決定モデルを形成し、「データ + 」の方法で企業の将来を予測できます。インテリジェンス + アルゴリズム + シーン。将来の開発、またはリスク管理と制御など。
一言でまとめると、前者は「数字を求める人」であり、最終的には決断するのはやはり人なのですが、後者は「数字が人を求める」ことで、データ収集からデータガバナンス、最終意思決定までの自動プロセス。
では、データドリブン企業にはどのような特徴があるのでしょうか? 中核企業は、データ分析・管理を通じて会員企業のデータ分析を行い、販売店の在庫情報のリアルタイム共有、販売情報の共有、共有されたデータに基づく会員企業の売上予測など、会員企業の経営情報を共有します。会員企業のデータ分析によれば、ブルウィップ効果を軽減するためのインテリジェントな補充を実現できます。
従来の調達を例にとると、これまでの調達プロセスは通常、プロジェクトの設立→適切なサプライヤーの発見→問い合わせ価格の比較→購入という流れで、企業は通常、供給サイクル、信用度、過去の取引などのいくつかの情報に基づいてサプライヤーを選択します。手動スクリーニング。しかし、市場の変化は激しく、これまでの情報審査に盲目的に依存していては、現在のビジネスニーズに応えられないことは明らかです。例えば、疫病の発生により、これまで購入していた工場が頻繁に閉鎖されたり、高品質のサプライヤーが流行地域に商品を納入できなくなったりするなど、手作業による審査が非常に困難になります。
また、データドリブン企業の場合は、企業内外のリアルタイムのデータ変化に基づいて、AI および機械学習機能と組み合わせて、複数の側面を組み合わせてサプライヤーの推奨要素を作成します。調達マネージャーは、高品質、短納期、低コスト、優れたサービスを提供するサプライヤーを迅速に見つけることができます。以前は、調達マネージャーは 100 社のサプライヤーしか管理できませんでしたが、現在では 200 社、さらには 300 社のサプライヤーを管理できるようになりました。
前述したように、従来の人体検索を自動照合に置き換えるのはデータドリブン手法の一つであり、デジタル化とインテリジェンスの組み合わせに基づいて、顧客が提供するシナリオに焦点を当ててデジタルかつインテリジェントなサービスを提供し、ビジネスを強化します。価値を投稿し、商品価値を大きく高めます。
このことから、企業がこの急速に変化する市場に適応し、数多くの課題を突破するには、データドライブの「ナイフ」をしっかりと把握する必要があることがわかります。
企業はどのようにデータドリブンになるべきでしょうか?
ただし、企業がデータドリブンを目指す場合、いくつかのツールを導入し、いくつかのプラットフォームを構築すればよいという単純なものではなく、優先的に取り組む必要がある 3 つの問題があることに注意してください。ビジネスと能力。
1 つ目は認識レベルであり、企業は将来のデータの価値を認識し、デジタル インテリジェンス変革の概念を持っている必要があり、2 つ目はビジネスの理解であり、ビジネス領域が実際のビジネス ニーズとつながっていることを確認し、シーン化する必要があります。言うまでもなく、能力の重要性は、企業が 0 から 1、1 から 2、2 から 10 までの反復を完了するのを支援する人材と能力が企業内に存在することを保証する必要があります。デジタルかつインテリジェントな変革。
最後はツールレベルの能力で、ツールを通じて技術力とビジネスシナリオを統合し、さまざまなアルゴリズムやモデルを用いてデータエンパワーメントを実現し、実際のビジネスシナリオのニーズを解決します。近年、エンタープライズデジタルインテリジェンス機能の構築を中心としたミドルオフィスアーキテクチャが注目を集めています。
ミドルプラットフォーム構造を通じて、企業は企業のオンラインおよびオフラインチャネルのビジネスデータをオープンにして統合し、データアクセスと統合後にデータクリーニング、変換、処理、抽出を実行し、最終的に統一データ標準、データを形成することができます。データを効率的に管理した後、データ資産を基に、実際のビジネスシナリオと組み合わせたデータ分析モデルやアルゴリズムモデルを構築し、ビッグデータマイニング、クラウドコンピューティング、AIなどのテクノロジーを活用することで、企業は、インテリジェントな分析とユーザー ポートレート、業界データ マップ、その他のデータ サービス機能を実現し、データを包括的に把握し、最終的にデータを活用した組織とデータ駆動型企業を真に実現できます。
さらに、ミドルプラットフォーム構造が台頭するもう一つの理由は、企業の試行錯誤コストと切り離せないものです。エンタープライズビジネスの発展に伴い、大規模化するバックグラウンドシステムではフロントデスクのニーズにタイムリーに対応できなくなり、バックエンドサブシステムのパッケージングを統一してフロントデスクと接続するために、両者の間にミドルプラットフォームの層が追加されます。フロントデスクにはさまざまな端末があり、企業の迅速な試行錯誤と革新をサポートします。
従来の企業が変化する外部環境に適応するには、機敏なミドルオフィス アーキテクチャを構築することが重要であることは自明のことです。しかし、ミドルプラットフォームを構築する過程において、企業は「ちょうどいい」を実現することが難しく、合理的な思考を欠き、盲目的にトレンドに従うという状況に陥ることがよくあります。
大企業におけるデジタル インテリジェンスの実現には、デジタル インテリジェンスの計画とトップレベルの設計、データ ガバナンス、主要なアプリケーション システム構築を統合し、同時にデジタル インテリジェンス ベース プラットフォームのサポートを通じて全体的なデジタル インテリジェンスの機能を向上させる必要があります。組織の統合と機能アプリケーションの共有のサポート、ビジネス アプリケーションの産業化、ビジネス イノベーションをサポートする基本機能の最適化、および経営変革の実現。