Yapay Zekanın (AI) hızlı yükselişiyle birlikte İş Zekası (BI) dünyası da hızla değişiyor. Yapay zeka manşetlerde yer alsa da, şirketlerin bundan tam olarak yararlanabilmeleri için sağlam bir veri temeline ihtiyaçları var ve bu da iş zekasını etkili bir şekilde kullanmakla başlıyor.
İşletmeler giderek daha fazla veriyle uğraştıkça iş zekası, bu verileri daha hızlı hareket edebilecekleri içgörülere dönüştürmelerine yardımcı oluyor. Bu blog yazısında size nelerin değiştiğini ve neden önemli olduğunu anlatacağız.
Yeni bir trend: geleneksel yaklaşımdan sonuç odaklı yaklaşıma
Geleneksel yaklaşım neden yetersiz kalıyor?
Geleneksel olarak iş zekası önce tüm veri yapısını oluşturmakla başlar. Bu, semantik modeller (veri kümeleri için modern bir kelime) ve gösterge tabloları oluşturmayı içerir, ancak yalnızca tüm veriler temizlendikten ve düzenlendikten sonra. Bu, ilk içgörüleri elde etmeden önce bile çok zaman alır.
Ancak işler artık daha hızlı ilerliyor. Şirketler raporları görmek için aylarca beklemek istemiyor. Verilerden hemen değer elde etmek ve değişikliklere hızla tepki vermek istiyorlar.
Modern bir alternatif: sonuçlara odaklanmak
Bu nedenle artık daha fazla şirket etki alanı tabanlı, sonuç odaklı bir yaklaşım kullanıyor. Her şeyi önce tek bir merkezi sistemde inşa etmek yerine, artık basit bir iş sorusuyla başlıyorlar: Ne elde etmek istiyoruz?
Örneğin:
- En iyi ürünlerimizin (AA-items) bulunabilirliğini nasıl artırabiliriz?
- Tedarik zincirimizdeki atıkları nasıl azaltabiliriz?
- Hangi müşteri grupları en fazla büyüme potansiyeline sahip?
İşletmenin farklı alanlarından ekipler bu hedefler üzerinde birlikte çalışır. Yalnızca yanıtlamaya çalıştıkları soru için gerçekten ihtiyaç duydukları verileri kullanırlar. Bu sayede faydalı içgörülere ulaşmak daha hızlı hale gelir ve veri yapısı işletmenin ihtiyaçlarına göre doğal bir şekilde büyür.
Sonuç odaklı iş zekası ekiplerin çalışma şeklini nasıl değiştiriyor?
Uygulamada, sonuç odaklı bir yaklaşım, ekiplerin verilerle değil, etkiyle başladıkları anlamına gelir. Fonksiyonlar arası ekipler, eksiksiz bir veri modelinin oluşturulmasını ve merkezi olarak onaylanmasını beklemek yerine, ulaşmak istedikleri belirli bir iş sonucu üzerinde hızla uyum sağlar. Ardından, yalnızca bu hedefi desteklemek için ihtiyaç duydukları verileri çekerek kısa döngüler halinde çalışırlar. Bu da daha hızlı içgörüler elde edilmesini ve daha hızlı karar alınmasını sağlıyor.
İş kullanıcıları için bu, raporların tasarlanmasına daha doğrudan dahil oldukları anlamına geliyor. Artık sadece rapor tüketicisi değil, doğru içgörülerin elde edilmesinde aktif katılımcılar olacaklar. Veri ekipleri için bu, büyük, kullanılmayan veri kümelerini korumak için daha az zaman harcamak ve işletmeye gerçek değer sunmak için daha fazla zaman ayırmak anlamına gelir.
Sonuç: İş zekası sadece teknik bir araç değil, stratejik bir araç haline geliyor
Veri yönetişimine ve merkezi bir veri platformuna daha fazla odaklanma.
Veri yönetişimi daha fazla dikkat çekiyor
Gelecek, verilerinize bağlıdır. Değer elde etmek için veri yapınızın iyi durumda olması gerekir çünkü ortam sürekli değişmektedir. Çöp girer, çöp çıkar. Bu nedenle şirketler artık veri yönetişimine daha fazla önem veriyor.
Bu basitçe şu anlama gelir: verilerle kimin çalıştığı, bunları nasıl kullandıkları ve hangi araç ve süreçlerin dahil olduğu konusunda açık kurallar ve anlaşmalar.
Tek platform, tek gerçek kaynağı
Birçok şirket aynı zamanda tek bir doğruluk kaynağı oluşturmak için merkezi bir veri platformu inşa ediyor. Birbiriyle konuşmayan çok sayıda Excel dosyası veya sisteme sahip olmak yerine, tüm veriler tek bir yerde bir araya getiriliyor. Bu, bilgileri birleştirmeyi ve içgörüleri hızlı bir şekilde bulmayı kolaylaştırır. Merkezi bir veri platformu kurmak kulağa büyük bir görev gibi gelebilir, ancak küçük adımlarla başlayabilirsiniz. En önemli önceliklerinize odaklanın ve doğru verilerden doğru kişilerin sorumlu olduğundan emin olun.
Bu adımları atan şirketler, daha hızlı tepki verebildikleri, daha akıllı kararlar alabildikleri ve verilerinden daha fazla değer elde edebildikleri için geleceğe daha iyi hazırlanırlar ve yapay zeka geliştikçe ondan yararlanmaya hazır olurlar.
Slim4 BI işlevselliğinin kuruluşunuzun ilerlemesine nasıl yardımcı olabileceği hakkında daha fazla bilgi edinmek ister misiniz? Ya da Chain Analytics’in veri yönetimi olgunluğunu geliştirme ve merkezi bir veri platformu kurma konusunda kuruluşunuzu nasıl destekleyebileceğini? Daha hızlı içgörüler elde etmenize nasıl yardımcı olabileceğimizi konuşalım.
