Налить еще кофе! - Почему ВСЕ компании станут бизнесами, связанными с данными
Во многих моих беседах с техническими директорами и ИТ-директорами по широкому кругу бизнес-вертикалей наиболее распространенные темы, которые я убирал, звучат примерно так: «наша организация отстает, и нам нужно оживить - теперь мы хотим чтобы стать бизнесом, основанным на данных ». Если это звучит знакомо, знайте, что вы не одиноки, и существует множество отличных ресурсов, с которыми вы можете сотрудничать, чтобы предоставить платформу для продвижения к этой трансформации (например, Microsoft, IBM, Amazon и Google), а также широкий спектр возможностей. интеграторы интеллектуальных систем (PWC, Accenture и т. д.) для помощи в развертывании. Но это не гонка за продуктами и решениями, это первый этап после ухаживания и начало симбиотического партнерства. Понимание вашего бизнеса, того, как он работает, и того, что наиболее важно для ваших клиентов, стало центром элегантного разговора о технологиях. Где живут данные организации, для чего они используются, как они анализируются и кто должен принимать решения на основе трендового анализа данных, больше не находится в рулевой рубке ИТ-отдела - теперь это относится к руководству.
Согласно исследовательскому пресс-релизу Международной корпорации данных (IDC) только в марте 2017 года, ›47% ИТ-расходов в организации теперь будет приходиться на основные операционные бизнес-единицы, что соответствует среднегодовым темпам роста 5,9%. на расходы по направлениям бизнеса (LoB). (См. диаграмму ниже, чтобы узнать, как распределяются эти расходы). В каких сферах бизнеса это наиболее распространено? Согласно тому же исследованию, в 5 основных LoB входят: «дискретное производство, здравоохранение, средства массовой информации, личные и потребительские услуги, а также услуги по ценным бумагам и инвестициям».
Хорошо, так что давайте не будем перебирать ИТ, они не собираются в ближайшее время заменяться роботами, и они по-прежнему несут самые важные бизнес-функции в организации, управляемой данными: безопасность (они помогают защитить наши данные от кибер-атак). -атаки, помните Equifax?). ИТ-специалисты теперь более интегрированы, чем когда-либо, в то, как бизнес использует свои данные, и они не могут / не могут делать это в одиночку. Но пока технический директор и директор по информационным технологиям работают над строительством новой взлетно-посадочной полосы для этого многоузлового технологического аэропорта, вам, вице-президенту по маркетингу, финансам, операциям и продажам Insert, нужно будет посадить самолет.
«C-Suite, вашим ДАННЫМ нужна ваша помощь!»
Джинни Рометти, генеральный директор IBM, сказала в своей программной речи на выставке CES 2016 кое-что, что меня очень зацепило:
«Данные - это самый ценный природный ресурс в мире… 80% данных являются темными… проблема состоит в их понимании» .
Идея состоит в том, что темные данные, или данные, которые доступны для сбора в каждый момент нашей жизни, представляют собой богатый ресурс, который только и ждут, чтобы их могли собрать компании, которые занимают стратегическое положение и имеют возможность делать это.
Подумайте о типичной карте пути вашей недели (или, что еще более актуально для нашей беседы, представьте карту пути клиента в торговом центре: см. Ниже). В понедельник утром вы едете на работу, обедаете с коллегами, отправляете электронные письма. Конечно, мы знаем, сколько миль мы проехали и как долго длился обед, но здесь не хватает ценной телеметрии: сколько минут мы слушали этот подкаст по дороге на работу и как это повлияло на вашу продуктивность в проекте из 9–11 утра? Повлияло ли употребление определенного блюда в определенное время на количество отправленных писем, длину или успешность получения быстрого ответа? Коррелирует ли то, как мы едем, и маршрут, который мы выбираем, с тем, насколько хорошо мы начинаем или заканчиваем свой день, измеряется по частоте сердечных сокращений, привычкам сна и т. Д. Оставив в стороне конфиденциальность ради этих идей, представьте, как телеметрия скрывается за То, как мы проживаем день от момента к моменту, могло бы помочь автопаркам снизить количество несчастных случаев, повысить производительность труда персонала или увеличить удержание на рабочем месте, а также дать университетам возможность разрабатывать учебные программы, которые разумно вносят больший вклад в первоклассную учебную среду.
(Карта пути типичного покупателя при покупке спортивной одежды хорошего качества в торговом центре: большое спасибо моим коллегам «Счастье благодаря дизайну» членам команды, которого я представил в ходе бизнес-кейса "Дизайн-мышление" в Остине - наш прототип занял первое место.)
Согласно некоторым прогнозам Gartner, ведущей глобальной технологической исследовательской и консультационной компании, IoT (включая сбор данных об окружающей среде) к 2022 году сэкономит потребителям и предприятиям 1 триллион долларов в год на расходных материалах, услугах и техническом обслуживании. информация в нашей повседневной жизни может быть собрана и использована для построения закономерностей, чтобы было более глубокое понимание (подумайте, что FitBit позволяет нам измерять режимы сна и ходьбу) того, кто мы и как мы можем себя вести для достижения / превышения оптимальных критериев. Это бесценная возможность для бизнеса, и сбор структурированных и неструктурированных данных в безопасном репозитории, чтобы их можно было извлечь, смоделировать и понять, позволит дальнейшее проникновение в пустое пространство обслуживания ваших клиентов. ИИ, конечно же, самая горячая тема сейчас и в сфере технологий за последние 20 лет (см.« Стойкость ИИ в отчетах компаний ниже ), теперь переходит на самую горячую тему в бизнесе». но ИИ не может существовать без массивного учебного плана данных, на котором он должен учиться.
Microsoft сделала что-то невероятное с« подключенной коровой ». SCR Dairy, компания по управлению стадом, заключила партнерское соглашение с Microsoft, чтобы помочь оценить, когда у самок крупного рогатого скота наступила течка, чтобы их можно было искусственно осеменить в нужное время для оптимального производства телят. Данные были собраны на устройствах IoT, прикрепленных к коровам-самкам, корреляции были определены с помощью моделирования искусственным интеллектом в отношении количества шагов, пройденных самками коров с их склонностью к течке. На этом все не закончилось, со всеми собранными данными было извлечено больше информации, чтобы создать темный доход, включая закономерности, касающиеся количества пройденных шагов для наибольшей вероятности рождения телят (что дает больший доход), здоровье телят и т. д. Система также была разработана для мобильного развертывания, чтобы помочь менеджерам стада масштабироваться в полевых условиях, снижая затраты на рабочую силу и увеличивая объем собираемых данных. Представьте себе варианты использования, которые могут возникнуть в вашей собственной организации?
Удлинение «длинного хвоста»: извлечение доллара из истории данных
По мере того, как компании стремятся стать более цифровыми, их способность участвовать в генерировании дополнительных потоков доходов станет намного более плодотворной благодаря нашему другу: Длинному хвосту. Эта теория следует из того, что предприятия, когда они сосредотачиваются на конкретных стратегических инициативах (услугах и продуктах), получают максимальную прибыль в этих ключевых точках, и доходы падают по мере того, как они уходят из этих точек в те, с которыми они не знакомы. Хотя по мере добавления дополнительных продуктов и услуг доходы теперь агрегируются по этим дополнительным векторам продуктов и услуг, как показано на диаграмме ниже. Конечно, это предполагает, что эти дополнительные новые точки не являются чрезмерно дорогостоящими или тяжелыми (введите историю данных). Amazon против Walmart до того, как Walmart превратился в «кирпич и клик», является прекрасным примером «длинного хвоста» в действии. Walmart может захотеть хранить только «40 лучших книг» в своем обычном магазине, в то время как Amazon теоретически может хранить столько книг, сколько пожелает, в своей обширной сети подключенных складов. Хотя нишевые «кошачьи книги», предлагаемые Amazon, не являются бестселлерами, их широкая доступность спускается вниз по длине хвоста, увеличивая рост доходов.
(Представьте себе этот рисунок, но выровненный со стратегическими инициативами по оси X и доходом по Y. Обратите внимание, как выручка может агрегироваться бесконечно?) - Спасибо Мартину Форду за эти идеи в его книга: Восстание роботов ».
Вернуться к данным. Возьмем, к примеру, автопроизводителя. Сфера внимания традиционного производителя автомобилей может включать несколько различных потоков доходов, в основном, продажи автомобилей и услуги (например, Onstar для GM). А что, если бы GM позиционировала себя для стратегического использования своего массива данных, чтобы предлагать гораздо больше приносящих доход услуг с использованием данных, которые по отдельности не так впечатляют, но в совокупности накапливаются, чтобы обеспечить впечатляющий «длинный хвост» потоков продуктов / услуг и, конечно же, доходы. Создание мобильной платформы для связи с пользователями, когда их автомобиль подлежит техническому обслуживанию, на основе прогнозной аналитики износа шин и использования тормозов, созданной на основе многолетних исторических и потоковых (IoT) сервисных данных. Использование этих же данных для прогнозирования того, когда клиенты будут приходить для техобслуживания, обеспечения своевременной доставки для подключенной цепочки поставок, интеллектуального планирования трудозатрат или предписывающих рекомендаций отделам продаж заряжать определенные автомобили / заправлен топливом и готов к тест-драйву для клиентов, прибывающих для планового технического обслуживания. Можно ли затем использовать эти данные для расчета членства в многоуровневой модели потребления, чтобы клиенты платили ежемесячно и управляли общим парком транспортных средств?
Мы задали друг другу много вопросов и рассмотрели множество вопросов - в целом, существует так много разных способов, которыми технология выползла из корзины центра затрат в корзину центра роста. . И произошло это очень быстро.
Итак, что вы можете начать делать в этом квартале, чтобы убедиться, что ваш бизнес является более экономическим двигателем, с помощью второго пилотного проекта, основанного на данных?
Пожалуйста, не стесняйтесь обращаться ко мне для дальнейших обсуждений, также вы можете подписаться на меня в LinkedIn.
