GTM-TNHWN3R Verification: 8022f68be7f2a759

COVID-19 اور اگلے عام میں تشریف لے جانے کیلئے تجزیات کو تیز کرنا: اوری حل کمپنی لمیٹڈ

قبل سيطرة COVID-19 على العالم ، اعتنق القادة بشكل متزايد تحليلات متقدمة وذكاء اصطناعي (AI) ، لسبب وجيه. ومن المتوقع أن تقدم هذه القدرات ما بين 9.5 تريليون دولار و 15.4 تريليون دولار في القيمة الاقتصادية السنوية.

DOWNLOAD

على طول الطريق ، وجد العديد من المديرين التنفيذيين أنهم اضطروا للتغلب على العقبات الثقافية والتنظيمية الضخمة. ومعظمهم لم يطبقوا بعد الممارسات الأساسية ، مثل طرق التسليم الرشيقة وممارسات البيانات القوية ، اللازمة لتوسيع نطاق التكنولوجيا بنجاح.


ببساطة ، بينما كانت التحليلات واعتماد الذكاء الاصطناعي تتقدم ، فقد استغرق الأمر بعض الوقت.


اليوم ، الوقت هو رفاهية لا يملكها القادة. لقد قلب COVID-19 الأعمال كالمعتاد للمجتمعات والشركات ، والتي يجب أن تسعى الآن أولاً وقبل كل شيء لإنقاذ الأرواح وسبل العيش. تقود المجتمعات ، وخاصة الحكومات والعاملين في مجال الرعاية الصحية ، جهودًا لدعم الضحايا وعائلاتهم وتحتوي على فيروس أصاب بالفعل ملايين الأشخاص على مستوى العالم وأدى إلى وفاة مئات الآلاف من الأشخاص. في الوقت نفسه ، يجب على قادة الأعمال حماية موظفيهم وعملائهم أثناء إدارة التداعيات الاقتصادية في أعقاب إغلاق المجتمع وخوف المستهلك وعدم اليقين المستمر. قد تغير القرارات التي يتخذونها اليوم مسار شركتهم لسنوات قادمة.


في هذه المياه غير المخططة ، حيث يستمر المد والجزر في التحول ، ليس من المستغرب أن التحليلات ، المعترف بها على نطاق واسع لحل المشكلات والبراعة التنبؤية ، أصبحت أداة ملاحية أساسية. يدعم برنامج Analytics العديد من المهام العاجلة التي تواجه الشركات اليوم: التنبؤ بالطلب ، وتحديد الاختلالات المحتملة في سلسلة التوريد ، واستهداف خدمات الدعم للعمال المعرضين للخطر ، وتحديد فعالية استراتيجيات التدخل في الأزمات ، على سبيل المثال لا الحصر.


والمثير للدهشة هو مدى سرعة قيام المنظمات - حتى تلك التي لديها خبرة محدودة في مجال التحليلات - بالوقوف في الحلول التحليلية لهذه الأغراض. لقد ظهرت إمكانات التحليلات التي ربما كانت قد استغرقت هذه المنظمات شهورًا أو سنوات لبناءها في غضون أسابيع. هذا على الرغم من أن المنظمات تتصارع في وقت واحد مع التحدي المتمثل في أن التحولات السلوكية والاقتصادية الناجمة عن الوباء جعلت بعض البيانات التاريخية عديمة الفائدة.


سيكون القادة الذين يطبقون الدروس المستفادة من هذه التحليلات السريعة من أجل تضمين الذكاء الاصطناعي والتحليلات على مستوى المؤسسة في وضع أقوى للاستفادة من القيمة التي تنتظر فتحها. وسيتقدمون أيضًا على الآخرين في معالجة التحديات على المدى القريب التي أثارها الوباء في التحليلات نفسها - على سبيل المثال ، من خلال إعادة التفكير في مناهج النمذجة لتعكس عدم اليقين وبناء خطوط أنابيب بيانات جديدة لمراعاة البيانات الجديدة.

وتحقيقا لهذه الغاية ، نتقاسم ستة دروس رئيسية انبثقت من جهود الاستجابة للأزمات. بينما كشفنا عن بعض هذه الممارسات في مقالات سابقة ، فإننا نراها الآن من منظور رؤية الشركات تطلق جهودًا بطولية غالبًا لحماية الأرواح وسبل العيش. في نهاية المقال ، نقدم نظرة ثاقبة حول الكيفية التي يمكن بها للقادة الحفاظ على قوة الدفع.


الدرس 1: يجب أن تتوافق التحليلات مع أولويات العمل

توصل بحثنا إلى أن 30 بالمائة فقط من المؤسسات تعمل على مواءمة استراتيجيتها التحليلية مع إستراتيجيتها المؤسسية الأوسع. الشركات التي قامت بتطوير الذكاء الاصطناعي بشكل فعال تزيد احتمالية تقريبها أربع مرات عن غيرها من التوفيق بين هذه الاستراتيجيات (بيان 1). تظهر منظمات الاستجابة السريعة التي شنتها لمواجهة تحديات COVID-19 أن هذه الخطوة يمكن القول إنها الأكثر أهمية في تحقيق التأثير مع التحليلات.


في استجابة COVID-19 ، كانت المهمة الأولى للمؤسسات ، بطبيعة الحال ، تحديد تحديات الأعمال الجديدة التي ظهرت بين عشية وضحاها. ولهذه الغاية ، وقفت العديد من المنظمات مراكز الأعصاب المركزية ، وحشدت موارد الأعمال والتحليلات لإبلاغ ومعالجة هذه التحديات من خلال بناء تدفقات بيانات جديدة ، والإبلاغ عن القضايا الهامة للأعمال التجارية لتوجيه القرارات على المدى القريب ، وتطوير وجهات نظر طويلة الأجل للبيانات لفهم ما قد يحمله المستقبل لشركتهم وعملائهم ومورديهم.


من خلال أجندة متناسقة تمامًا ورؤية واضحة للمهام الحاسمة ، تم إعداد المؤسسات للوقوف على الحلول المستندة إلى التحليلات التي مكنت القادة من تعديل المسار وسط التصادم اليومي لتحديات COVID-19 والتحضير بشكل أكثر فعالية للمستقبل.


نجد اليوم العديد من قادة الأعمال والتحليلات يتجمعون حول حلول التحليلات الجديدة أو إعادة تصميم الحلول الحالية لدعم أربع أولويات عمل حاسمة ناشئة عن الوباء: حماية ودعم الموظفين ؛ إبلاغ القرارات الاستراتيجية والمالية ؛ إدارة سلامة سلسلة التوريد والمخاطر والتكاليف ؛ وإشراك العملاء في طرق جديدة - ورقمية بشكل متزايد - (بيان 2).


الدرس 2: الصوامع الوظيفية ليست جامدة كما تظهر

لقد كتبنا بشكل مكثف عن التغييرات الثقافية والتنظيمية اللازمة لتوسيع نطاق التحليلات والذكاء الاصطناعي ، بما في ذلك الانتقال من العمل المنعزل إلى التعاون متعدد التخصصات. قبل الأزمة ، أظهر بحثنا أن أولئك الذين حققوا عوائد أعلى من الذكاء الاصطناعي وقاموا بتوسيع نطاقه على نطاق أوسع كانوا أكثر عرضة من غيرهم لتجميع فرق متعددة الوظائف لحل مشاكل العمل (62 في المائة ، مقارنة بـ 23 في المائة). ومع ذلك ، خلال الأزمة ، لاحظنا العديد من المنظمات ، بغض النظرنضج التحليلات ، وتجميع فرق الاستجابة للأزمات متعددة الوظائف تلقائيًا مع جميع أصحاب المصلحة المعنيين لتطوير حلول التحليلات لاستجابة أسرع.


في أحد موردي قطع غيار السيارات ، يمكن للقادة تعديل الطاقة الإنتاجية بسرعة بعد تعاون موظفي سلسلة التوريد والتصنيع والتسويق والتحليلات على أداة التنبؤ التي تتوقع المبيعات حسب السوق ونوع السيارة عبر عدة أبعاد ، بما في ذلك التأثير الاقتصادي الكلي لـ COVID-19 وقبول المستهلك لتقنيات واتجاهات السيارات الجديدة والسياسات التنظيمية. قبل COVID-19 ، عملت وحدات الأعمال هذه بشكل مستقل ولم يكن لها تفاعل كبير مع بعضها البعض. في الواقع ، حدد خبراء سلسلة الإمداد الذين حددوا متطلبات البيانات بسرعة أهمية شراء مبيعات السيارات وبيانات الإنتاج من مورد بيانات السيارات الرائد ، فقط لمعرفة أن التسويق قد حصل بالفعل على هذه البيانات واستخدمها بانتظام. لو لم تتعاون هذه الفرق خلال الأزمة ، لكان من المحتمل أن تؤدي مثل هذه الاتصالات إلى إبطاء استجابتها ، مما قد يتسبب في اختناقات سلسلة التوريد.


الدرس 3: مؤسستك أكثر مرونة مما تعتقد

يمكن أن تتيح طرق التسليم الرشيقة إنشاء الحد الأدنى من المنتج القابل للتطبيق في غضون أسابيع. ركائز التطوير التكراري ، على سبيل المثال ، فرق مجانية لاختبار الأفكار بسرعة ، والحصول على تعليقات المستخدمين في وقت مبكر من العملية ، والتكيف.


خلال استجابة COVID-19 ، رأينا حتى المنظمات التي لم تعتمد أو دربت الموظفين على الممارسات الرشيقة تطبق مفاهيم رشيقة للحصول على الإجابات السريعة التي يحتاجونها. على سبيل المثال ، بدأ فريق التمويل في شركة تعدين حيث تتبع كل منجم التدفقات النقدية بشكل فردي العمل بشكل متكرر وتعاوني في العدو السريع للحصول على رؤية مجمعة وأكثر دقة للتدفق النقدي عبر جميع مناجمه. طور الفريق القدرات الأساسية أولاً: رقمنة نماذج التدفقات النقدية المتباينة عبر أفضل 20 منجمًا للشركة (والتي تقدم مجتمعة 80 في المائة من إيرادات المنظمة) في منصة واحدة وتركز الافتراضات المركزية عبر المناجم حتى يتمكن القادة من تقييم تأثير تغيرات السوق بسرعة على ملاءة المنظمة. ستحسن العدسات اللاحقة بشكل كبير دقة التنبؤ وتوسيع الرؤى حيث يعيد الفريق تقييم كل محرك قيمة في العمل ويدمج البيانات في الوقت الحقيقي والرافعات المالية الإضافية ، مثل هيكل الدين والأرباح.


الدرس 4: تحتاج فرق المواجهة إلى حقوق صنع القرار الكاملة

نجد تغييرًا ثقافيًا أساسيًا آخرًا للمؤسسات التي تدعم التحليلات وهو التحول من عملية صنع القرار من أعلى لأسفل إلى صنع القرار القائم على البيانات من قبل أولئك الموجودين على الخط الأمامي. بالنسبة للعديد من المنظمات ، يمكن أن يبدو هذا التغيير هائلاً ، لأنه يتعارض مع العمليات والمعتقدات التجارية المتأصلة بعمق. ومع ذلك ، خلال جهود الاستجابة للأزمات ، قامت المنظمات بسهولة بتمكين موظفي الخطوط الأمامية بسلطة اتخاذ القرار.


قام أحد بائعي التجزئة في مرافق الطاقة بتعبئة الموظفين من جميع أنحاء رحلة إدارة الحملة ، من مالكي البيانات إلى مديري الحملات والقنوات (مثال آخر على العمل الجماعي متعدد التخصصات). تم منح هؤلاء الموظفين حقوق اتخاذ القرار لمعالجة رحلة العميل الكاملة ، بما في ذلك من سيستهدفون ، وما الذي يقدمونه ، ومتى وكيفية الاتصال بهؤلاء العملاء المستهدفين (بيان 3). مع جمع كل الأدوار ذات الصلة ، والمصرح لها بالعمل ، وتمكينها باستخدام التحليلات التي تركز على العملاء ، يمكن للفريق اختبار الأفكار الجديدة وتحسين العروض في غضون أسبوعين ، وتحسين تفاعلهم مع العملاء في بيئة مضطربة.


الدرس 5: كن مرتاحًا مع عيوب البيانات وقبل انحراف النموذج

كما أجبرت الأزمة القادة على التعامل مع تحديات البيانات الجديدة الناشئة عن التحولات الشاملة في الاقتصاد وسلوكيات المستهلكين التي تظهر في البيانات التي تغذي النماذج التحليلية. كان أحدهما انحرافًا كبيرًا في النموذج حيث اختبرت مشكلات البيانات المتعلقة بالوباء متانة النماذج المحسنة والمعايرة جيدًا. على سبيل المثال ، مع تفكك الأزمة ، وجدت إحدى الشركات الصناعية الكبيرة أن نموذجها للتنبؤ بالطلب العالمي أنتج عبارات خطأ لأن الناتج لم يعد مناسبًا ضمن حدود النموذج الحالي. لإعادة محرك التنبؤ إلى العمل ، كان على المنظمة إعادة تعيين حدود النموذج ، وتطبيق تقنيات النمذجة الجديدة ، ودمج مصادر بيانات جديدة.


كان على القادة أيضًا الإقرار بأنه على الرغم من أن البيانات الحالية لم تكن قوية بشكل مثالي ، إلا أنه لا يزال بإمكانهم إنشاء رؤى مفيدة ، إذا تم استخدامها مع جرعة صحية من الحكم البشري. اتبعت إحدى شركات الأسهم الخاصة الأوروبية الكبيرة هذا النهج عندما شرعت في فهم العلاقة بين تطور المرض واستجابات الحكومة والتداعيات الاقتصادية لكل قطاع تستثمر فيه الشركة. أدرك قادة الشركات أن تنبؤات التحليلات يمكن أن تختلف اختلافًا كبيرًا اعتمادًا على مصادر البيانات والافتراضات. قرروا أن هناك قيمة في الاستمرار في رؤية التوقعات المختلفة ، ومع مرور الوقت ، تنقيح نماذجهم كما لاحظوا الأكثر دقة. أداة النمذجة ، التي تم نشرها في عشر فقطأسابيع ري ، تساعد الآن قادة الشركات في إدارة المخاطر ، مثل فهم الأصول التي قد تواجه ضائقة مالية شديدة أو إفلاس إذا استمرت عمليات الإغلاق. كما أنها تساعد الشركة في تحديد فرص الاستثمار ، مثل عمليات الاندماج والاستحواذ ، في هذا السوق المتقلب.


في حالات أخرى ، أدى العرض الأكثر اتساعًا للبيانات إلى الحصول على مصادر نشطة لمجموعات البيانات العامة ومجموعات الأطراف الثالثة. على سبيل المثال ، عززت مؤسسة البيع بالتجزئة تحليلها لتوافر القوى العاملة وتخطيط الطوارئ مع مصادر بيانات الجهات الخارجية ، بما في ذلك تنبؤات النموذج الوبائي والمعلومات الخاصة بالموقع ، مثل ما إذا كان من المحتمل أن يتنقل الموظفون للعمل عبر حافلات المدينة أو قطارات الركاب أو مترو الأنفاق لكل رمز بريدي حيث يعمل. من خلال تحليل مجموعات البيانات هذه جنبًا إلى جنب مع بيانات القوى العاملة الداخلية الخاصة بها على قطاعات الموظفين ، يمكن للمديرين الإقليميين أن يتوقعوا بدقة أكثر متى وأين سيحتاجون إلى تعديل خطط القوى العاملة (على سبيل المثال ، استئجار أو نقل الزملاء) ووضع تدابير طوارئ ، مثل تقصير ساعات المخزن.


    الدرس 6: الأدوات والتكنولوجيا القياسية تحسن وقت رد الفعل

يسلط البحث السابق الضوء على أهمية توفير الأدوات والتقنيات المشتركة لمحترفي البيانات والتحليلات. في أحدث استطلاع أجريناه حول الذكاء الاصطناعي ، كانت المنظمات التي أبلغت عن استخدام واسع النطاق للذكاء الاصطناعي أكثر عرضة بنسبة 4.2 مرة من غيرها للحصول على مجموعات أدوات قياسية (76 في المائة ، مقابل 18 في المائة أخرى).


خلال الأزمة ، رأينا المنظمات تضع هذا المبدأ موضع التنفيذ لتسريع استيعاب البيانات وتوحيد البيانات وضمان الاتساق أثناء تطوير النموذج. على سبيل المثال ، تستخدم شركة التعدين الموصوفة سابقًا الأدوات القياسية لتمكين الفرق المختلفة عبر سلسلة التوريد والتمويل والموارد البشرية من دمج بياناتهم والاستفادة من مجموعات البيانات الشائعة لحالات الاستخدام المتعددة. وفي متاجر التجزئة التي لديها متاجر بقالة عبر 15 دولة ، استفاد قادة سلسلة التوريد من مركز الأعصاب المركزي لمتاجر التجزئة لبناء ونشر أداة رقمية تمكن من الرؤية الكاملة لمستويات المخزون وتسليم الموردين في بلد وإقليم ومتجر مستوى. يتطلب تطوير هذه الأداة - التي تم نشرها بعد ثلاثة أسابيع فقط - توحيد كميات هائلة من البيانات التي تم إنشاؤها من قبل المواقع المحلية والتي غالبًا ما اختلفت في كيفية التقاط البيانات وتحديدها. بدون أدوات وجهود مركزية ، يمكن أن يستمر هذا التقييس لأشهر.


الحفاظ على الزخم: كيفية جعل التقدم ثابتًا

توضح المؤسسات الموصوفة هنا أنه من الممكن تسريع بعض التغييرات الأساسية اللازمة لقياس التحليلات والذكاء الاصطناعي. ومع ذلك ، يجب على القادة الاستمرار في الاستثمار في المجالات الرئيسية ، أو من المرجح أن تكون هذه المكاسب عابرة. للحفاظ على الزخم ، نوصي القادة بالتركيز على الإجراءات التالية أولاً:


· تحديد وتوضيح أسباب استمرار طرق العمل الجديدة بوضوح. أظهرت ردود COVID-19 أنه عندما تكون الضرورة واضحة ، سيدفع الموظفون بسرعة أي حواجز على الطريق ويتجمعون للاستجابة. في جميع القطاعات ، مع بدء الشركات في إعادة البناء ، سيحتاج القادة إلى إعادة التفكير في نماذج أعمالهم ، نظرًا لأن بعض التحولات العميقة التي شهدناها ستتمسك على الأرجح ، وتوضح بوضوح سبب وجود النموذج الجديد إلى جانب الموظفين دور الذكاء الاصطناعي والتحليلات. على سبيل المثال ، سيحتاج قادة البيع بالتجزئة إلى مشاركة الموظفين أن التكنولوجيا الرقمية موجودة لتبقى ؛ في الولايات المتحدة ، على سبيل المثال ، يشير 75 بالمائة من الأشخاص الذين يستخدمون القنوات الرقمية للمرة الأولى إلى أنهم سيستمرون في استخدامها بعد الأزمة. يجب على القادة أيضًا التعبير عن رؤيتهم لتوسيع أو تحسين القنوات الرقمية لشركتهم ، بالإضافة إلى الطرق التي يمكن بها للأحجام المتزايدة من البيانات من هذه القنوات مساعدة الموظفين على فهم العملاء والتفاعل معهم بشكل أفضل.


· إذا لم تكن قد قمت بذلك بالفعل ، انقل موارد الذكاء الاصطناعي إلى نطاقاتك ذات الأولوية. سيحتاج القادة إلى دعم موارد الذكاء الاصطناعي والتحليلات في المجالات ذات الأولوية - على سبيل المثال ، التخصيص أو الشراء أو تحسين سلسلة التوريد. (النطاق هو في الأساس مجموعة من الوظائف أو خطوط المنتجات أو الخدمات أو سير العمل التي تشترك في عنصر مشترك ، مثل آلية النشر أو مصادر البيانات أو مستخدمي الأعمال). نجد عمومًا أن استخدام نهج قائم على النطاق أكثر فاعلية في استخراج القيمة من الذكاء الاصطناعي والتحليلات من مجرد التنفيذ في حالات الاستخدام الفردي عبر سلسلة القيمة.

 

 ما المجالات ذات الأولوية التي يجب على القادة التركيز عليها أولاً؟ سيحتاج كل قطاع وكل شركة إلى تحديد نطاقات الأولوية الخاصة بها استنادًا إلى ما هو أكثر صلة بسلاسل القيمة في البيئة الحالية وما بعدها. في بعض الحالات ، سيعني هذا تسريع الاستثمارات الحالية في المجالات التي تدفع القيمة تقليديًا. على سبيل المثال ، في أحدث استطلاع عالمي أجريناه حول الذكاء الاصطناعي ، أفاد المشاركون في الاتصالات أن شركاتهم تستخدم وكلاء افتراضيين أكثر من القدرات الأخرى. في الوضع العادي التالي ، نتوقع أن يصبح هؤلاء الوكلاء الافتراضيون أكثر أهمية مع ترحيل العملاء بشكل متزايد عبر الإنترنت. في حالات أخرى ، ستحتاج المنظمات إلى الاستثمار في حالات الطوارئأسابيع ري ، تساعد الآن قادة الشركات في إدارة المخاطر ، مثل فهم الأصول التي قد تواجه ضائقة مالية شديدة أو إفلاس إذا استمرت عمليات الإغلاق. كما أنها تساعد الشركة في تحديد فرص الاستثمار ، مثل عمليات الاندماج والاستحواذ ، في هذا السوق المتقلب.


في حالات أخرى ، أدى العرض الأكثر اتساعًا للبيانات إلى الحصول على مصادر نشطة لمجموعات البيانات العامة ومجموعات الأطراف الثالثة. على سبيل المثال ، عززت مؤسسة البيع بالتجزئة تحليلها لتوافر القوى العاملة وتخطيط الطوارئ مع مصادر بيانات الجهات الخارجية ، بما في ذلك تنبؤات النموذج الوبائي والمعلومات الخاصة بالموقع ، مثل ما إذا كان من المحتمل أن يتنقل الموظفون للعمل عبر حافلات المدينة أو قطارات الركاب أو مترو الأنفاق لكل رمز بريدي حيث يعمل. من خلال تحليل مجموعات البيانات هذه جنبًا إلى جنب مع بيانات القوى العاملة الداخلية الخاصة بها على قطاعات الموظفين ، يمكن للمديرين الإقليميين أن يتوقعوا بدقة أكثر متى وأين سيحتاجون إلى تعديل خطط القوى العاملة (على سبيل المثال ، استئجار أو نقل الزملاء) ووضع تدابير طوارئ ، مثل تقصير ساعات المخزن.


    الدرس 6: الأدوات والتكنولوجيا القياسية تحسن وقت رد الفعل

يسلط البحث السابق الضوء على أهمية توفير الأدوات والتقنيات المشتركة لمحترفي البيانات والتحليلات. في أحدث استطلاع أجريناه حول الذكاء الاصطناعي ، كانت المنظمات التي أبلغت عن استخدام واسع النطاق للذكاء الاصطناعي أكثر عرضة بنسبة 4.2 مرة من غيرها للحصول على مجموعات أدوات قياسية (76 في المائة ، مقابل 18 في المائة أخرى).


خلال الأزمة ، رأينا المنظمات تضع هذا المبدأ موضع التنفيذ لتسريع استيعاب البيانات وتوحيد البيانات وضمان الاتساق أثناء تطوير النموذج. على سبيل المثال ، تستخدم شركة التعدين الموصوفة سابقًا الأدوات القياسية لتمكين الفرق المختلفة عبر سلسلة التوريد والتمويل والموارد البشرية من دمج بياناتهم والاستفادة من مجموعات البيانات الشائعة لحالات الاستخدام المتعددة. وفي متاجر التجزئة التي لديها متاجر بقالة عبر 15 دولة ، استفاد قادة سلسلة التوريد من مركز الأعصاب المركزي لمتاجر التجزئة لبناء ونشر أداة رقمية تمكن من الرؤية الكاملة لمستويات المخزون وتسليم الموردين في بلد وإقليم ومتجر مستوى. يتطلب تطوير هذه الأداة - التي تم نشرها بعد ثلاثة أسابيع فقط - توحيد كميات هائلة من البيانات التي تم إنشاؤها من قبل المواقع المحلية والتي غالبًا ما اختلفت في كيفية التقاط البيانات وتحديدها. بدون أدوات وجهود مركزية ، يمكن أن يستمر هذا التقييس لأشهر.


الحفاظ على الزخم: كيفية جعل التقدم ثابتًا

توضح المؤسسات الموصوفة هنا أنه من الممكن تسريع بعض التغييرات الأساسية اللازمة لقياس التحليلات والذكاء الاصطناعي. ومع ذلك ، يجب على القادة الاستمرار في الاستثمار في المجالات الرئيسية ، أو من المرجح أن تكون هذه المكاسب عابرة. للحفاظ على الزخم ، نوصي القادة بالتركيز على الإجراءات التالية أولاً:


· تحديد وتوضيح أسباب استمرار طرق العمل الجديدة بوضوح. أظهرت ردود COVID-19 أنه عندما تكون الضرورة واضحة ، سيدفع الموظفون بسرعة أي حواجز على الطريق ويتجمعون للاستجابة. في جميع القطاعات ، مع بدء الشركات في إعادة البناء ، سيحتاج القادة إلى إعادة التفكير في نماذج أعمالهم ، نظرًا لأن بعض التحولات العميقة التي شهدناها ستتمسك على الأرجح ، وتوضح بوضوح سبب وجود النموذج الجديد إلى جانب الموظفين دور الذكاء الاصطناعي والتحليلات. على سبيل المثال ، سيحتاج قادة البيع بالتجزئة إلى مشاركة الموظفين أن التكنولوجيا الرقمية موجودة لتبقى ؛ في الولايات المتحدة ، على سبيل المثال ، يشير 75 بالمائة من الأشخاص الذين يستخدمون القنوات الرقمية للمرة الأولى إلى أنهم سيستمرون في استخدامها بعد الأزمة. يجب على القادة أيضًا التعبير عن رؤيتهم لتوسيع أو تحسين القنوات الرقمية لشركتهم ، بالإضافة إلى الطرق التي يمكن بها للأحجام المتزايدة من البيانات من هذه القنوات مساعدة الموظفين على فهم العملاء والتفاعل معهم بشكل أفضل.


· إذا لم تكن قد قمت بذلك بالفعل ، انقل موارد الذكاء الاصطناعي إلى نطاقاتك ذات الأولوية. سيحتاج القادة إلى دعم موارد الذكاء الاصطناعي والتحليلات في المجالات ذات الأولوية - على سبيل المثال ، التخصيص أو الشراء أو تحسين سلسلة التوريد. (النطاق هو في الأساس مجموعة من الوظائف أو خطوط المنتجات أو الخدمات أو سير العمل التي تشترك في عنصر مشترك ، مثل آلية النشر أو مصادر البيانات أو مستخدمي الأعمال). نجد عمومًا أن استخدام نهج قائم على النطاق أكثر فاعلية في استخراج القيمة من الذكاء الاصطناعي والتحليلات من مجرد التنفيذ في حالات الاستخدام الفردي عبر سلسلة القيمة.

 

 ما المجالات ذات الأولوية التي يجب على القادة التركيز عليها أولاً؟ سيحتاج كل قطاع وكل شركة إلى تحديد نطاقات الأولوية الخاصة بها استنادًا إلى ما هو أكثر صلة بسلاسل القيمة في البيئة الحالية وما بعدها. في بعض الحالات ، سيعني هذا تسريع الاستثمارات الحالية في المجالات التي تدفع القيمة تقليديًا. على سبيل المثال ، في أحدث استطلاع عالمي أجريناه حول الذكاء الاصطناعي ، أفاد المشاركون في الاتصالات أن شركاتهم تستخدم وكلاء افتراضيين أكثر من القدرات الأخرى. في الوضع العادي التالي ، نتوقع أن يصبح هؤلاء الوكلاء الافتراضيون أكثر أهمية مع ترحيل العملاء بشكل متزايد عبر الإنترنت. في حالات أخرى ، ستحتاج المنظمات إلى الاستثمار في حالات الطوارئ...محركات قيمة جي. على سبيل المثال ، من المرجح أن ينتقل قطاع المستحضرات الصيدلانية إلى طرق جديدة للعمل ، بما في ذلك تبني فرق التسويق عن بعد وفرق البيع عن بُعد للوصول بشكل أكثر مرونة وكفاءة.


· استأجر عندما لا يفعل الآخرون. في البيئة الحالية ، تكافح العديد من شركات التكنولوجيا الناشئة. بالنسبة للشركات الراسخة ، يمثل هذا فرصة لاكتساب المهارات التقنية التي يصعب الحصول عليها مع المساهمة في الصالح العام المتمثل في إبقاء المواطنين عاملين. يجب أن تركز المؤسسات ليس فقط على مهارات علوم البيانات العميقة ولكن أيضًا على هندسة البيانات وتصميم تجربة المستخدم والهندسة المعمارية ومهارات التصور.


· إعادة تأهيل العمال الذين تم إعدادهم بالفعل للتغيير. يتمتع القادة بفرصة لتسريع مهارات الموظفين والبناء على التحولات الثقافية ، مثل الانتقال إلى طرق أكثر مرونة للعمل ، والتي تحدث حاليًا. يمكن أن يساعد التدريب في Analytics الموظفين على تعزيز فهمهم لما يمكن أن تفعله التحليلات والذكاء الاصطناعي وكيفية تنفيذ هذه التقنيات ، بالإضافة إلى بناء المهارات الأساسية ، مثل كيفية تنظيم وتشغيل فرق سريعة الحركة أو منهجيات التحسين المستمر. يجب أن يشمل هذا التدريب فرص التعلم الافتراضية (التي تمكن الموظفين من التعلم بالسرعة التي تناسبهم من المنزل) ، بالإضافة إلى الدورات في الموقع والتدريب أثناء العمل بمجرد عودة الموظفين إلى المكتب. تستخدم إحدى شركات الخدمات المالية معسكرًا تدريبًا تحليليًا افتراضيًا ، يتم إجراؤه عبر Zoom مع ما يقرب من 30 مشاركًا في كل جلسة ، لرفع مستوى كبار القادة ، بما في ذلك المديرين التنفيذيين C-suite وغيرهم من صناع القرار. يعلم البرنامج التدريبي المفاهيم الأساسية في الذكاء الاصطناعي واستخدام التكنولوجيا لحل تحديات الأزمات الفورية ومعالجة أولويات العمل الجديدة في الوضع الطبيعي التالي.


· التحقق من صحة البيانات والنماذج - وبناء استراتيجية البيانات الخاصة بك بشكل أكثر قوة. على المدى القريب ، يجب على المنظمات إجراء تدقيق للبيانات والنماذج لتحديد مخاطر انحراف النموذج والأخطاء في النماذج الحالية في المجالات التشغيلية والمالية والمخاطر الحرجة. يمكن نمذجة عمليات التدقيق هذه بعد الجهود التقليدية للتحقق من صحة النماذج التي تتم عادةً لأغراض تنظيمية. ستحتاج فرق التحليلات أيضًا إلى الاستعداد لبدء الإصلاحات اللازمة ، والتي يمكن أن تشمل نماذج التصحيح ، وتطبيق تقنيات النمذجة الجديدة ، ودمج مصادر البيانات الجديدة ، كما فعلت الشركة الصناعية المذكورة سابقًا. على المدى الطويل ، لدى المنظمات فرصة لاستخدام هذا العمل لتوثيق النماذج بشكل أفضل ، وخاصة تلك التي تمت كتابتها قبل عدة سنوات ، وصياغتها من خلال عمليات المراقبة الآلية وإدارة النموذج.

 

 على المدى الطويل ، يجب على المنظمات بناء استراتيجية البيانات الخاصة بها لاستيعاب كل من البيانات الداخلية والخارجية. بالنسبة للبيانات الداخلية ، يشمل هذا استهداف جهود تنظيف البيانات على البيانات اللازمة لأهم حالات الاستخدام ، بدلاً من التنظيف الشامل لجميع البيانات ، وتوحيد البيانات للاستخدام عبر مجالات الأعمال.


ننصح المؤسسات عادةً بتوجيه 80 بالمائة على الأقل من جهود تنظيف البيانات إلى أعلى 20 بالمائة من البيانات عالية القيمة. بالنسبة للبيانات الخارجية ، يتضمن ذلك تحديد مشاركات البيانات والمشاركة فيها مع شركات أخرى أو تحالفات صناعية لجمع البيانات أو مشاركتها ، بالإضافة إلى وضع الإمكانات والأدوات لتحديد واستخراج البيانات الخارجية ، بما في ذلك بيانات الويب ووسائط التواصل الاجتماعي. يجب وضع علامة على البيانات الخارجية للبيانات الداخلية ذات الصلة ، مثل الملفات الشخصية للعملاء ، حتى يتمكن التحليل من ربط النقاط وبناء صورة أكثر شمولاً.


· إنشاء بروتوكولات مشتركة ومنهجيات قابلة للتكرار وتمكين التقنيات لتوسيع نطاق التحليلات والذكاء الاصطناعي. يؤسس إنشاء بروتوكولات واضحة ومنهجيات قابلة للتكرار للتحليلات والذكاء الاصطناعي المعرفة لضمان الاتساق وكفاءة أكبر في تقييم وتطوير أدوات جديدة. على الجانب التكنولوجي ، يتم تقديم أفضل خدمة للمؤسسات باستخدام نهج تدريجي يتضمن الهياكل المفتوحة والقدرات المستندة إلى السحابة والأدوات مفتوحة المصدر على مقربة من متطلبات خريطة الطريق لحالة الاستخدام.


تعد أدوات دمج البيانات ومشاركتها ، مثل إمكانات استخراج البيانات ، والابتلاع ، ووضع العلامات ، والاكتشاف ، مهمة في البداية لجمع مصادر البيانات المنعزلة والبيانات الخارجية ، مما يساعد مستخدمي الأعمال والتحليلات في العثور على البيانات التي يحتاجونها. تساعد الأدوات الأفقية ، مثل Kedro ، فرق التحليلات على إنشاء مجموعات من التعليمات البرمجية القابلة لإعادة الاستخدام لزيادة سرعة إنتاج النماذج وإنتاجها.

 

لقد أظهر الوباء أن التغيير السريع ممكن ومحوري لبقاء الأعمال. بالتأكيد لن يتم حل بعض التحديات الأكثر تعقيدًا بين عشية وضحاها. لكننا نعتقد أن القادة الذين يولون اهتمامًا للدروس المستفادة من استجابات COVID-19 ، يقرون بأن المستقبل سيكون مختلفًا تمامًا عن الماضي ، والبناء على طرق العمل الجديدة - والبراغماتية - ليس لديهم القدرة على البقاء فحسب ، بل تزدهر أيضا.

For more information : https://www.aurasolutioncompanylimited.com

About us : https://www.aurasolutioncompanylimited.com/aboutus

Our Services :https://www.aurasolutioncompanylimited.com/ourservices

Latest News : https://www.aurasolutioncompanylimited.com/press

Contact us : https://www.aurasolutioncompanylimited.com/contact-us


Follow us on

Twitter : https://twitter.com/aurasolutionltd

Facebook : https://www.facebook.com/aurasolutionltd/

Instagram: https://www.instagram.com/aurasolutionltd/


Our Partner

Website : https://www.thejeeranont.com

Facebook : https://www.facebook.com/thejeeranont/

Twitter : https://twitter.com/thejeeranont

Instagram : https://www.instagram.com/thejeeranontofficial/


#covid19 #coronavirus #coronacovid19 #chinavirus #viruschina #america #thejeeranont #ornusajeeranont #sarochineejeeranont #lockdowncorona #lockdownwiththejeeranont #jeeranontthailand #phuketthailand #phuket #donaldtrump #trumpdonald #potus #jacindaardern #fingovernment


3 views
Aura Solution Logo
  • Aura Facebook
  • Aura twitter
  • Aura Youtube
  • Aura instagram
Aura Solution
Aura Solution
Aura Solution
Aura Solution