Sulod sa mga katuigan karon, gisultihan ang mga ehekutibo nga ang advanced analytics makahatag ug mas maayong mga tubag sa halos tanang pangutana sa negosyo. Bisan pa sa tingi, labing menos, katingad-an nga pipila ka mga kompanya ang nakapahimulos sa higayon.
Bisan pa nga ang Walmart, Amazon, ug pipila ka uban pang mga nag-unang retailer naglihok sa nag-unang bahin sa analytics frontier, nga naghimo sa daghang importante nga mga desisyon base sa usa ka padayon nga nagtubo nga suplay sa tinuod nga panahon ug makasaysayanon nga datos, kadaghanan sa ilang mga kakompetensya naggamit gihapon sa mga batakang himan. nga mas maayo nga makahimo sa pagsubay kung asa nila kaniadto kay sa diin sila kinahanglan moadto.
Kini adunay tinuod nga mga sangputanan alang sa industriya. Sa panahon sa pandemya, Gibanabana ni McKinsey, ang 25 ka top-performing retailers – kadaghanan kanila mga digital leaders – 83% nga mas dakog kita kay sa laggards ug midala sa balay labaw pa sa 90% sa sektor nga nakuha sa market capitalization. Bisan kung dili nimo mapamatud-an ang usa ka negatibo, lagmit nga ang mga laggard nagbilin daghang salapi sa lamesa. Sa grocery retail, pananglitan, Gibanabana ni McKinsey nga ang pag-implementar sa advanced analytics makadugang og 2% sa kita sa mga grocers — usa ka potensyal nga windfall alang sa usa ka lisud, ubos nga margin nga negosyo.
Dili kini moabut ingon nga balita sa kadaghanan sa mga tawo. Ang mga ehekutibo sa bisan ang labing hinay nga paglihok nga kompanya kinahanglan nga nahibal-an sa pila ka lebel nga sila nawala. Bisan pa sa pagsabut sa mga bentaha nga gihatag sa analytics sa ilang mga kakompetensya, ug bisan pa nahibal-an nga ang mga akademiko ug mga consultant nagpadayon sa paghimo ug labi ka abante nga mga solusyon sa analitiko, kadaghanan sa mga laggards daw dili tingali makaapas sa mga lider bisan unsang orasa.
Ngano nga daghang mga kompanya ang naglisud sa paghimo niini nga paglukso sa unahan? Unsa ang nagpugong kanila?
Unom ka Nagdikit nga Punto
Aron mahibal-an, among giinterbyu ang lainlaing hugpong sa mga global retail executive (senior executives sa retailers, distributors, consulting firms, ug analytics providers nga aktibo sa Americas, Europe, ug Asia). Ang 24 nga mga lider sa negosyo nga among giinterbyu, kansang mga kompanya lainlain sa ilang pagkahamtong sa pag-analisar, gikutlo ang unom nga mga hinungdan nga nag-una nga mga punto sa pagdikit:
Kultura. Kadaghanan sa mga kompanya nag-antus sa paglikay sa peligro ug wala’y klaro nga mga katuyoan alang sa usa ka proyekto sa pag-analisa. “Importante ba ang datos?” usa ka giinterbyu mitug-an kanamo. “Ang tanan moingon og oo. Kon mangutana ka kon ngano, daghan ang wala mahibalo.” Gitamay sa uban ang analytics, gikonsiderar ang ilang trabaho nga labi ka arte kaysa siyensya. Usa ka ehekutibo sa department store nahinumdom sa usa ka pumapalit nga nangutana, “Isulti ba sa usa ka algorithm kung unsang mga sinina ang paliton? Nahibal-an ko kung unsang mga sinina ang paliton.”
Organisasyon. Daghan ang nakamatikod nga ang ilang mga kompanya nanlimbasug sa pagmentinar sa balanse tali sa sentralisasyon ug desentralisasyon, nga ang duha importante: sentralisasyon alang sa episyente, ekonomiya sa sukod, ug pagkamakanunayon; ug desentralisasyon alang sa pagka-flexible, usa ka mas dako nga abilidad sa pagpahiangay sa lokal nga mga palibot, ug pagdawat sa usa ka mas lapad nga mga ideya.
Mga tawo. Ang mas dako nga problema, bisan pa, gisugyot sa mga respondents kanamo, tingali mao kini: Ang function sa analytics kanunay nga gipadagan sa mga tawo nga wala gyud makasabut sa negosyo. Ingon sa gisulat sa usa ka ehekutibo, “Kung sa panahon sa usa ka interaksyon sa mga tag-iya sa problema usa ka tawo gikan sa analytics naghatag (mga) impresyon nga wala niya masabtan ang negosyo, adunay mahitabo nga gusto nako tawagan ang pag-atras sa organ: gihunong nila ang pagseryoso sa kini nga tawo.[ly] tanan.”
Kadaghanan sa mga ehekutibo, labi na sa mga mid-sized nga negosyo o gikan sa mga nag-uswag nga ekonomiya, nagsulti kanamo nga sila nag-atubang sa usa ka kritikal nga kakulang sa mga empleyado nga adunay husto nga kahanas sa pagdesinyo ug paggamit sa mga himan sa pag-analisar. Ang labing kinahanglan nila mao ang mga empleyado nga mahimong taytayan ang mga gintang sa pag-andar – mga maghuhubad, kana, tali sa analytics ug negosyo. Sa Netherlands lamang, libu-libo nga mga econometrician ug data scientist ang gikinahanglan, apan pipila ra ka gatos ang moabut sa merkado matag tuig. Sa pagkakaron, gilista sa LinkedIn ang labaw pa sa 4,000 nga pagbukas sa analytics sa negosyo sa Netherlands, hapit 50,000 sa tibuuk nga Europe, ug labaw pa sa 100,000 sa Estados Unidos.
Mga proseso. Ang mga kompanya walay walay kinutuban nga mga kapanguhaan aron makab-ot ang ilang mga tumong. Ang pipila sa among mga giinterbyu nakamatikod nga ang mga proyekto sa pag-analisar kanunay nga dugay kaayo ug kulang sa tin-aw nga mga prayoridad. Ang mga inisyatibo sa pag-analisa mahimong makabenepisyo gikan sa mga proseso nga maayo nga gipasabut nga adunay dili klaro nga mga linya sa tulubagon alang sa kinatibuk-ang katuyoan.
Mga sistema. Daghang mga kompanya ang kinahanglan nga maghimo karon sa usa ka hodgepodge sa mga sistema sa kabilin. Ang uban nagreklamo nga kulang sila sa abilidad sa pagpadayon sa exponential nga pagtubo sa datos nga magamit. Ang dili pagkaparehas tali sa pagkamaayo sa datos ug sa pagkamaayo sa mga himan komon usab.
Data. Gisultihan kami sa mga respondent nga ang ilang labing dako nga problema mao ang kalidad sa datos ug pagdumala sa datos: Ang datos kanunay nga gihilom sa lainlaing mga lugar sa palibot sa kompanya ug wala gidumala sa usa ka organisado nga paagi. Ang ubang mga kompanya wala gani mangolekta sa datos nga ilang gikinahanglan. “Adunay daghang mga datos nga wala namon nahimo,” ingon sa usa ka ehekutibo. “[We] wala’y mga sensor sa among mga yunit sa transportasyon, wala’y GPS sa tanan, o RFID sa imbentaryo aron mahibal-an kung asa ang mga baligya.”
Siyempre, daghang mga ehekutibo sa mga lagging nga mga kompanya ang wala matagbaw sa ilang kahimtang karon ug naglaum nga usbon kini. Gusto nila nga mamuhunan sa cloud-based storage ug computing, mas maayo nga pagsubay sa asset, ug dugang nga teknolohiya aron mapalambo ang kasinatian sa kustomer ug masubay ang kinaiya sa mga konsumidor. Ang teknolohiya sa video taas usab sa daghang mga lista sa gusto, gisundan sa mga mobile app. Ang uban nga mga ehekutibo nangita alang sa mga datos nga nakuha sa produkto nga bahin sa produkto nga makahatag mga tubag sa mga pangutana sama sa kung ngano nga ang pipila nga mga produkto gibalik o kung unsa ang gusto o dili gusto sa mga kostumer karon.
Gisultihan usab kami sa kadaghanan sa mga ehekutibo nga nagpaabut sila sa adlaw nga sila adunay mas taas nga kalidad nga datos ug mas maalamon nga mga himan sa pagkat-on sa makina. Gusto nila ang suporta sa paghimog desisyon sa labi ka granular nga lebel, sama sa tindahan sa tindahan. Usa ka numero ang nagsulti kanamo nga gusto nila og dugang nga tabang sa pagplano sa panginahanglan, pagmodelo, ug mga estratehiya sa solusyon. Gusto usab nila og tabang sa paghiusa sa dugang nga dili tradisyonal nga datos, sama sa sensus ug demograpiko nga datos ug datos bahin sa panahon, kalihokan sa kostumer sa tindahan, kalihokan sa social-media, mga clickstream, ug mga uso sa pagpangita sa online. Apan dili kini igo nga makuha ang datos, kinahanglan nimo usab ang mga himan aron mabag-o ang kana nga datos nga mahimo’g aksyon nga kahibalo.
Pagsugod
Among girekomendar ang duha ka paagi:
Una, susiha ang imong gibarogan. Unsa ang labing kasagaran nga hinungdanon nga mga desisyon nga imong gihimo? Unsa ka abante ang analytics nga gigamit sa paghimo niini? Andam na ba ang imong kultura sa pagsagop ug ebidensiya nga paagi sa paghimog desisyon? Organisado ka ba nga tugotan ang indibidwal nga mga yunit nga mag-eksperimento ug magbag-o sa paggamit sa analytics, samtang sa samang higayon makakat-on gikan sa mga kasinatian aron mapalapad ang malampuson nga mga panan-aw gikan sa lokal hangtod sa mga aplikasyon sa tibuuk nga kompanya? Aduna ka bay mga tawo nga adunay kahanas sa paghubad balik-balik — gikan sa mga isyu sa negosyo hangtod sa mga problema sa pag-analisa, pananglitan, ug pagkahuman sa output sa analytics hangtod sa mga rekomendasyon sa negosyo? Aduna ba kitay imprastraktura sa sistema aron mangolekta, magtipig, mag-organisar, mag-access, ug magproseso sa tanang impormasyon nga gikinahanglan alang sa mga inisyatibo sa analytics?
Ikaduha, pangutan-a kung unsa nga mga proseso ang mahimo’g mapaayo gamit ang labi ka maayo nga pag-analisar gamit ang naa na nga datos. Giunsa nimo mapauswag ang analytics nga gigamit sa pag-analisar sa kana nga datos? Unsaon nimo paghimo kanila nga mas malantaw sa unahan ug mas abante sa mga pamaagi nga gigamit?
Kung nahuman na kini nga pasiuna nga pagtimbang, magsugod ang kakugi. Ang dalan sa unahan naglakip sa organisasyonal nga pagdesinyo ug estratehikong pagpamuhunan. Atong hisgotan ang matag usa sa ubos.
Organisasyonal nga Disenyo
Ang analytical frontrunners nga among gitun-an nagpakita ug organisasyonal nga kultura nga nagsaulog sa eksperimento. Ang mantra nga “Hunahunaa ang dako, pagsugod sa gamay, ug paspas nga pagsukod” kasagaran. Alang sa kini nga mga kompanya, ang datos ug pag-analisar daw bahin sa ilang DNA. Ang pag-usab sa kultura sa organisasyon dili gamay nga buluhaton, apan among girekomenda nga magsugod sa usa ka pagpahayag pag-usab sa mga mithi sa organisasyon kalabot sa analytics.
Sa piho, ang mga lider mahimong manguna sa usa ka internal nga kampanya nga nagpasiugda nga ang analytics gituyo aron mahatagan gahum ang mga naghimog desisyon, dili ilisan sila. Pagpalambo og kultura diin ang mga empleyado gigantihan tungod sa pagsabut sa mga panagna ug mga reseta nga namugna sa mga himan sa pagtuki imbes nga ipatuman lamang ang mga rekomendasyon ug magantihon nga pagsunod. Sa kinatibuk-an, ang bisan unsang internal nga pagsukol sa kaylap nga pagsagop sa analytics mahimong mabuntog pinaagi sa pag-abli sa algorithmic black box ug pag-ila nga ang mga manedyer mas lagmit nga mogamit sa mga solusyon sa analytics kung sila adunay una nga kahibalo sa nagpahiping pamaagi. Ang tumong mao nga ang paghimog desisyon nga nakabase sa ebidensya mahimong usa sa labing importante nga mga bato sa pamag-ang sa kultura sa kompanya.
Sa estruktura, among naobserbahan ang mga kompaniya sa analytics frontier aron makompleto kining eksperimento nga kultura sa usa ka mananaog nga disenyo sa organisasyon. Daghan ang migamit ug hub-and-spoke nga estraktura diin ang pipila ka kahanas nasulod sulod sa partikular nga mga gimbuhaton sa negosyo ug ang uban nahimutang sa sentro sa kahusayan nga gipahinungod sa analytics. Kini nga disenyo sa organisasyon nakab-ot daghang mga kaayohan. Ang sentro sa kahinungdanon makahatag usa ka komunidad sa mga nagtrabaho sa analytics, mapadali ang pagdumala, pagpauswag sa pagpaambit sa kahibalo, ug mga kapanguhaan sa pool. Ug pinaagi sa pag-collocate sa pipila ka mga miyembro sa team sa mga yunit sa negosyo, malikayan sa kompanya ang mga peligro nga naa kung ang sentro sa kahinungdanon molihok nga nag-inusara – labi na, ang peligro nga ang mga koponan molihok sa mga problema nga makapadani sa teknikal kaysa sa praktikal nga kalabotan.
Estratehikong Pamuhunan
Klaro kaayo kanamo nga ang mga kompanya sa nanguna nga bahin sa pag-analisar nga among naobserbahan nakahimog daghang pagpamuhunan sa ilang mga sistema. Kadaghanan mihimo sa estratehikong pagpili sa pag-ilis sa ilang mga kabilin nga sistema sa cloud-based nga mga sistema. Nganong importante kini? Gilikayan niini ang usa ka hinungdan nga hagit nga naglungtad kung nag-update sa mga sistema sa kabilin – nga mao, ang panagsama sa bag-o ug daan. Ang mga reklamo bahin sa katakus sa bag-ong mga module nga mag-interface sa mga naglungtad nga sistema daghan. Ang mga bag-ong cloud-based nga sistema makalikay sa maong mga hagit ug mahimong idesinyo sa pagsukod ug paggamit sa nagkadako nga pagkaanaa sa dagkong datos.
May kalabotan, ang pagdumala sa datos usa ka hinungdanon nga kusog sa nanguna nga mga kompanya. Ang kalidad sa datos usa ka prayoridad sama sa sentralisadong pagtipig. Usa sa mga babag nga among nahibal-an sa pag-uswag sa analytics mao ang hilom nga kinaiya sa kasamtangan nga datos, nga nagpalisud sa paglakip sa datos sa tibuok negosyo ngadto sa paghimog desisyon. Ang mga desisyon sa ugma naglakip sa pagtabok sa mga utlanan sa organisasyon (pananglitan, marketing ug operasyon). Ang pagguba sa mga data silos aron, ingnon ta, ang mga tim sa pagpresyo mahimong maglakip sa mga hinungdan sa operasyon sama sa kapasidad sa paghatud o oras sa paghatud mahimo ra nga mapauswag ang pasundayag sa organisasyon.
Sa katapusan, ug sa among opinyon, labing hinungdanon, ang mga kompanya kinahanglan nga mamuhunan sa yawe nga talento ug maghimo usa ka pipeline alang sa ingon nga talento. Adunay daghang mga paagi sa pagbuhat niini. Ang usa ka posibilidad mao ang pagtinabangay sa mga unibersidad nga nagtanyag mga degree sa siyensya sa datos o parehas nga mga programa. Kini nga mga programa kanunay nga nangita mga proyekto sa tinuud nga kalibutan diin mahimo’g magtrabaho ang ilang mga estudyante. Ang kaayohan niini duha ka pilo. Ang mga estudyante nakakuha ug praktikal nga kahibalo bahin sa usa ka problema sa negosyo ug mahimo’g magpraktis sa pagpakigsulti sa mga solusyon sa analitikal sa mga lider sa negosyo, ug ang kompanya makakat-on bahin sa labing bag-ong mga himan ug mag-preview sa pipila nga mga talento alang sa umaabot nga mga oportunidad sa pag-hire. Ang laing posibilidad mao ang paghimo og mga programa sa pagbansay alang sa kasamtangan nga mga empleyado. Ang mga in-house nga programa nga gipahaom makatudlo sa mga tag-iya sa negosyo sa pipila sa mga sukaranan sa analytics ug/o maghatag ug kahibalo sa business-domain niadtong anaa sa estrikto nga analitikal nga mga tahas.
• • •
Ang mga teknolohikal nga rebolusyon lagmit moabot sa duha ka nagsapaw-sapaw nga mga yugto: ang pagpaila sa bag-ong hugpong sa mga himan, ug dayon ang pagkuha sa kahibalo nga gikinahanglan sa pagdumala niini. Kining ikaduhang yugto, ang pagpalambo sa kahibalo sa pagpahimulos sa bag-ong mga himan, kasagaran nagpahinay sa pagsagop. Wala’y daghang mga elektrisyan sa pagsugod sa karera ni Thomas Edison, ug ang Wright Brothers mga mekaniko sa bisikleta. Niini nga bahin, ang rebolusyon sa data-analytics walay kalainan. Unsa ang lahi mao ang katulin diin kini nga bag-ong mga himan gidesinyo. Sa panahon sa kadagaya sa datos, kadtong nakakat-on sa pagpahimulos sa una gikan sa mga panabut niini hapit sigurado nga makakuha usa ka kusgan nga bentaha sa operasyon sa ilang mga kakompetensya.
Mubo nga sulat: Kini nga artikulo nagkuha sa panukiduki sa mga tagsulat nga orihinal nga gipatik sa Oktubre 2022 nga isyu sa journal Pagdumala sa Produksyon ug Operasyon.
