Blogs

Τι εννοούμε με τον όρο “Το επίπεδο νοημοσύνης”

(Και γιατί τα ταμπλό δεν αρκούν)

Την τελευταία δεκαετία, οι οργανισμοί έχουν επενδύσει σημαντικά στα δεδομένα.

Έχουν υλοποιήσει ERP, CRM, πλατφόρμες ανάλυσης, εργαλεία BI, αποθήκες δεδομένων, πίνακες ελέγχου και επίπεδα αναφοράς. Σήμερα, οι περισσότερες μεσαίου και μεγάλου μεγέθους εταιρείες δεν έχουν έλλειψη δεδομένων- περιβάλλονται από αυτά.

Και όμως, η λήψη αποφάσεων εξακολουθεί να είναι αργή, κατακερματισμένη και εύθραυστη.

Αυτό δεν είναι πρόβλημα εργαλείων.

Είναι πρόβλημα νοημοσύνης.

Αυτό το κενό εννοούμε όταν μιλάμε για Το στρώμα νοημοσύνης.

Το πρόβλημα δεν είναι τα δεδομένα. Είναι η ερμηνεία.

Οι παραδοσιακές στοίβες δεδομένων είναι κατασκευασμένες για να απαντούν καλά σε μία ερώτηση:

“Τι συνέβη;”

Οι πίνακες ελέγχου δείχνουν:

  • Έσοδα ανά κανάλι
  • Δαπάνες ανά εκστρατεία
  • Περιθώρια ανά προϊόν
  • Απόκλιση έναντι πρόβλεψης

Είναι άριστοι στο περιγράφοντας τα αποτελέσματα.

Αυτό που δεν κάνουν είναι να εξηγήσουν γιατί συνέβησαν αυτά τα αποτελέσματα ειδικά όταν η απάντηση ζει σε όλα τα συστήματα.

Όταν το EBITDA πέφτει, ο λόγος σπάνια βρίσκεται σε έναν μόνο πίνακα.

Συνήθως είναι η αλληλεπίδραση μεταξύ:

  • Δαπάνες για διαφημίσεις
  • Απογραφή αποφάσεων
  • Αλλαγές τιμών
  • Όροι σύμβασης
  • Λειτουργικοί περιορισμοί
  • Χρονισμός

Τα ταμπλό δεν αιτιολογούν τις διαστάσεις αυτές.

Τα εμφανίζουν ξεχωριστά και αφήνουν τους ανθρώπους να συνδέσουν τις τελείες.

Αυτή η χειροκίνητη συλλογιστική είναι το σημείο όπου χάνεται χρόνος, εισάγονται κίνδυνοι και χάνονται ευκαιρίες.

Γιατί οι περισσότεροι πίνακες ελέγχου δεν διορθώνουν το πρόβλημα

Όταν οι απαντήσεις είναι ασαφείς, οι οργανισμοί συνήθως απαντούν προσθέτοντας:

  • Μια άλλη έκθεση
  • Ένα άλλο ταμπλό
  • Άλλη προβολή δεδομένων
  • Μια άλλη εξαγωγή στο Excel

Αυτό δημιουργεί την ψευδαίσθηση του ελέγχου αλλά όχι της κατανόησης.

Το αποτέλεσμα είναι ένα γνωστό μοτίβο:

  • Συναντήσεις που αναλώνονται σε συζητήσεις για αριθμούς αντί για αποφάσεις
  • Ομάδες που αμφισβητούν την αξιοπιστία των δεδομένων αντί να ενεργούν βάσει αυτών
  • Οι αναλυτές γίνονται μεσάζοντες για βασικές ερωτήσεις
  • Στελέχη που περιμένουν ημέρες ή εβδομάδες για απαντήσεις που θα πρέπει κρατήστε πρακτικά

Το ζήτημα δεν είναι η πρόσβαση στα δεδομένα.

Είναι η απουσία ενός συστήματος που μπορεί να να το σκεφτείς.

Τι είναι στην πραγματικότητα το στρώμα νοημοσύνης

Το στρώμα νοημοσύνης βρίσκεται πάνω από το τα υπάρχοντα συστήματά σας.

Δεν αντικαθιστά το ERP, το CRM, τα εργαλεία ανάλυσης ή τα έγγραφα.

Δεν αναπαράγει πίνακες οργάνων.

Δεν δημιουργεί άλλη μια επιφάνεια αναφοράς.

Αντίθετα, κάνει κάτι θεμελιωδώς διαφορετικό:

Είναι ερμηνεύει το, συνδέει το, και εξηγεί το πληροφορίες σε όλα τα συστήματα ως απάντηση σε πραγματικά επιχειρηματικά ερωτήματα.

Το επίπεδο νοημοσύνης έχει σχεδιαστεί για να απαντά:

  • Γιατί άλλαξε αυτό;
  • Τι οδηγεί σε αυτό το αποτέλεσμα;
  • Ποιοι παράγοντες έχουν μεγαλύτερη σημασία αυτή τη στιγμή;
  • Τι πρέπει να προσέξω στη συνέχεια;

Και το κάνει αυτό με τη συλλογιστική:

  • Δομημένα δεδομένα (ERP, CRM, οικονομικά συστήματα)
  • Ημιδομημένα δεδομένα (εξαγωγές, λογιστικά φύλλα)
  • Μη δομημένα δεδομένα (συμβάσεις, αναφορές, πίνακες διοικητικών συμβουλίων)

Όλα σε ένα συνεκτικό μοντέλο κατανόησης.

Από ερωτήματα σε ερωτήσεις

Η παραδοσιακή ανάλυση απαιτεί από τους χρήστες να:

  • Μάθετε πού βρίσκονται τα δεδομένα
  • Μάθετε πώς είναι δομημένο
  • Μάθετε πώς να το αναζητάτε
  • Να γνωρίζετε πώς να ερμηνεύετε τα αποτελέσματα

Τα στελέχη δεν σκέφτονται έτσι.

Τα στελέχη σκέφτονται σε ερωτήσεις, όχι ερωτήματα:

  • “Γιατί τα έσοδα δεν ακολούθησαν τη διαφημιστική δαπάνη τον περασμένο μήνα;”
  • “Ποιοι πελάτες κινδυνεύουν αυτό το τρίμηνο;”
  • “Τι οδηγεί στη διάβρωση του περιθωρίου κέρδους;”
  • “Τι άλλαξε από την τελευταία συνεδρίαση του διοικητικού συμβουλίου;”

Το επίπεδο νοημοσύνης είναι χτισμένο γύρω από αυτή την πραγματικότητα.

Κάνετε μια ερώτηση.

Το σύστημα καθορίζει:

  • Ποιες πηγές δεδομένων είναι σχετικές
  • Πώς σχετίζονται μεταξύ τους
  • Ποιοι υπολογισμοί απαιτούνται
  • Ποιες παραδοχές ισχύουν
  • Τι πρέπει να αποκλείεται

Τότε παράγει όχι απλώς μια απάντηση αλλά την το σκεπτικό πίσω από αυτό.

Ευφυΐα σημαίνει να δείχνετε τη δουλειά σας

Μια απάντηση χωρίς πλαίσιο είναι απλώς μια γνώμη.

Για να είναι αξιόπιστο το στρώμα πληροφοριών, πρέπει να είναι:

  • Ανιχνεύσιμο
  • Επαληθεύσιμη
  • Ελεγχόμενη

Αυτός είναι ο λόγος για τον οποίο η νοημοσύνη δεν αφορά μόνο την παραγωγή, αλλά και τη διαφάνεια.

Ένα πραγματικό στρώμα νοημοσύνης:

  • Δείχνει ποιες πηγές δεδομένων χρησιμοποιήθηκαν
  • Εξηγεί τα κίνητρα πίσω από τα συμπεράσματα
  • Κάνει σαφείς τις υποθέσεις
  • Επιτρέπει στους χρήστες να αναλύουν τους υπολογισμούς
  • Επιφάνεια της αβεβαιότητας όταν υπάρχει

Αυτό είναι που διαχωρίζει τη νοημοσύνη από την αυτοματοποίηση.

Γιατί αυτό έχει σημασία τώρα

Καθώς η τεχνητή νοημοσύνη γίνεται πιο προσιτή, οι απαντήσεις γίνονται όλο και πιο φθηνές.

Αυτό που είναι σπάνιο είναι εμπιστοσύνη.

Τα στελέχη δεν χρειάζονται ταχύτερες εικασίες.

Χρειάζονται εξηγήσεις που μπορούν να υπερασπιστούν εσωτερικά, εξωτερικά και σε επίπεδο διοικητικού συμβουλίου.

Το Intelligence Layer υπάρχει για να αποκαταστήσει αυτή την εμπιστοσύνη μετατρέποντας τα κατακερματισμένα δεδομένα σε συνεκτική κατανόηση.

Όχι αντικαθιστώντας την ανθρώπινη κρίση, αλλά υποστηρίζοντάς την με σαφήνεια.

Πού ταιριάζει η Butterflai

Το Butterflai είναι κατασκευασμένο ως ένα επίπεδο νοημοσύνης από την πρώτη μέρα.

Συνδέει τα υπάρχοντα συστήματά σας, κατανοεί τον τρόπο με τον οποίο σχετίζονται και τα διασχίζει για να απαντήσει σε πραγματικά επιχειρηματικά ερωτήματα εξηγώντας. τι συνέβη και γιατί.

Αυτή είναι η διάκριση.

Όχι άλλο ταμπλό.

Όχι άλλη μια συνομιλία με τεχνητή νοημοσύνη.

Όχι άλλο ένα εργαλείο αναφοράς.

Ένα στρώμα νοημοσύνης.