Sự khác biệt giữa các công ty thành công và trì trệ thường nằm ở một kỹ năng quan trọng: chuyển đổi dữ liệu thô thành những hiểu biết hữu ích cho việc ra quyết định chiến lược. Mặc dù nhiều công ty đang ngập trong dữ liệu, nhưng đáng ngạc nhiên là rất ít công ty thành thạo quy trình chuyển đổi này. Trong bài viết này, chúng tôi sẽ phác thảo lộ trình hệ thống từ thông tin thô đến những hiểu biết sâu sắc, đưa doanh nghiệp lên một tầm cao mới.
Thách thức : Hầu hết các tổ chức không phải thiếu dữ liệu mà là do nguồn dữ liệu không được tổ chức và không liên kết khiến việc phân tích toàn diện gần như không thể thực hiện được.
Giải pháp : Bắt đầu bằng việc xem xét chiến lược các nguồn dữ liệu hiện có, ưu tiên những nguồn có liên quan nhất đến các vấn đề kinh doanh quan trọng. Điều này bao gồm:
Nghiên cứu tình huống : Một khách hàng bán lẻ nhận thấy rằng bằng cách tích hợp dữ liệu thời tiết với thông tin bán hàng, họ có thể dự báo nhu cầu hàng tồn kho chính xác hơn 42% so với việc chỉ sử dụng dữ liệu bán hàng trong lịch sử.
Thách thức : Dữ liệu thô thường lộn xộn, không nhất quán và đầy khoảng trống, khiến chúng không phù hợp để phân tích có ý nghĩa.
Giải pháp : Triển khai các quy trình chuẩn bị dữ liệu tự động để quản lý:
Nghiên cứu điển hình : Một khách hàng sản xuất đã giảm thời gian chuẩn bị dữ liệu xuống 87%, cho phép các nhà phân tích dành nhiều thời gian hơn để tạo ra thông tin chi tiết thay vì dọn dẹp dữ liệu.
Thách thức : Các phương pháp phân tích truyền thống thường bỏ qua các mối quan hệ phức tạp và các mẫu ẩn trong các tập dữ liệu lớn.
Giải pháp : Triển khai phân tích hỗ trợ AI vượt ra ngoài phân tích thống kê cơ bản để khám phá:
Nghiên cứu tình huống : Một tổ chức dịch vụ tài chính đã xác định được một mô hình hành vi khách hàng trước đây chưa được phát hiện, xuất hiện trước khi đóng tài khoản trung bình 60 ngày, cho phép thực hiện các hành động duy trì chủ động giúp cải thiện tỷ lệ duy trì lên 23%.
Thách thức : Kết quả phân tích thô thường khó diễn giải nếu không có bối cảnh kinh doanh và chuyên môn trong ngành.
Giải pháp : Kết hợp phân tích AI với chuyên môn của con người thông qua:
Nghiên cứu điển hình : Một công ty chăm sóc sức khỏe đã triển khai quy trình phân tích cộng tác kết hợp chuyên môn của bác sĩ với phân tích AI, cải thiện độ chính xác của chẩn đoán lên 31% so với phương pháp đơn lẻ.
Thách thức : Ngay cả những hiểu biết sâu sắc nhất cũng không tạo ra giá trị cho đến khi chúng được chuyển thành hành động.
Giải pháp : Thiết lập các quy trình có hệ thống để kích hoạt hiểu biết sâu sắc:
Nghiên cứu tình huống : Một công ty viễn thông đã triển khai quy trình kích hoạt thông tin chuyên sâu giúp giảm thời gian trung bình từ khi phát hiện thông tin chuyên sâu đến khi triển khai hoạt động từ 73 ngày xuống còn 18 ngày, làm tăng đáng kể giá trị thực tế của chương trình phân tích.
Thách thức : Môi trường kinh doanh liên tục thay đổi, khiến các mô hình tĩnh và phân tích một lần nhanh chóng trở nên lỗi thời.
Giải pháp : Triển khai các hệ thống học tập liên tục:
Nghiên cứu điển hình : Một khách hàng thương mại điện tử triển khai các mô hình học tập liên tục tự động thích ứng với hành vi thay đổi của người tiêu dùng trong đại dịch, duy trì độ chính xác dự báo là 93%, trong khi các mô hình tĩnh tương tự giảm độ chính xác xuống dưới 60%.
.png)
Các tổ chức có thể chuyển từ dữ liệu thô sang thông tin chi tiết có thể hành động sẽ đạt được lợi thế cạnh tranh đáng kể:
.svg)
.svg)
.svg)
.jpeg)
.jpeg)
.jpeg)