Bir departman veri tezgahının entegrasyonu nasıl hızlandırabileceği, veri silolarını nasıl ortadan kaldırabileceği ve iş zekasını kuruluş genelinde nasıl yayabileceği.
Yapay zeka ve analitik, birkaç kısa yılda çok yol kat etti, ancak gerçek şu ki, şirketlerin çoğu hala eski sistemlerden ve kodsuz veya düşük kodlu rapor oluşturuculardan türetilen geleneksel raporlamayı kullanıyor. Her iki veya üç yılda bir BT, bu raporları inceler ve olağan sonuç, raporların %80'inin kullanılmaması, %20'sinin ise büyük kullanım görmesidir.
GÖRMEK: Elektronik Veri İmha Politikası (TechRepublic Premium)
Rapor incelemelerinin amacı, hangi raporların kullanıldığını belirlemek ve gerisini ortadan kaldırmaktır; ancak raporlama ve verilerde daha önemli bir alıştırma, her ikisini de her bir şirket iş birimi etrafında hizalamaktır; bu, BT'nin iş bilgisi ihtiyaçlarını işin gözünden daha iyi anlamasını sağlayacaktır.
Bu şu şekilde çalışır: Müşteri hizmetleri departmanı, her ay kaç servis çağrısı yaptığını, her bir aramanın ne kadar sürede tamamlandığını ve servis sorununun ne olduğunu gösteren standart sistem raporlarını kullanır. Müşteri hizmetleri ayrıca insan gücü kullanımını, bütçe tahsislerini ve harcamaları vb. inceleyen standart raporlara sahiptir. Müşteri hizmetleri, sorunları sahada gerçek zamanlı olarak gidermek için bir yapay zeka sistemi ve ayrıca aranabilir ürün ve parça şemaları ve kılavuzlarından oluşan yapılandırılmamış bir veri deposu kullanır. Saha lojistiği için departman, her servis aracını konuma göre izleyen bir CBS haritalama sistemi kullanır.
GÖRMEK: Veri siloları nasıl yıkılır: 4 engel ve çözüm (Teknoloji Cumhuriyeti)
Şimdi BT görünümü şudur: Müşteri hizmetleri, toplu olarak yapılandırılmış verileri işleyen standart raporlardan gerçek zamanlıya ve hem yapılandırılmış hem de yapılandırılmamış verileri kullanan toplu AI analitik sistemlerine kadar değişen bir veri ve raporlama karışımı kullanır. Bu, eski sistemlerden yapılandırılmış verilere ve şemalardan ve CBS haritalarından yapılandırılmamış verilere erişim sağlayabilecek bir veri dokusunun örülmesi gerektiği anlamına gelir. Sistemler büyüdükçe ve Nesnelerin interneti veri yeteneği eklendiğinde, BT'nin görevi entegrasyonu mümkün olduğunca tak ve çalıştır olacak şekilde konumlandırmaktır. Bu, müşteri hizmetlerine yeni sistemler eklemek için esnek seçenekler sunar ve veri silolarını ortadan kaldırır.
Bir departman veri tezgahı fikri
BT, müşteri hizmetlerinin işini yapmak ve performans ve eğilimleri değerlendirmek için ihtiyaç duyduğu tüm verileri anlayarak, şekillendirilebilir, ölçeklenebilir ve her türlü veri müşteri hizmeti ihtiyacını işleyebilen bir veri dokusu oluşturmaya başlayabilir. Bu süreçte BT, müşteri hizmetlerinin bu verileri işlemek için kullandığı sistemleri ve uygulamaları da belirleyecektir. Sonuç, müşteri hizmetlerinin kullandığı tüm uygulamaları, sistemleri ve verileri hizalayıp katalogladığı için BT'ye bir işletme olarak müşteri hizmetlerine ilişkin bütünsel bir anlayış sağlayan departmana ait bir "veri tezgahı"dır.
GÖRMEK: Snowflake veri ambarı platformu: Bir hile sayfası (ücretsiz PDF) (Teknoloji Cumhuriyeti)
Bir veri tezgahı neden önemlidir?
Her iş işlevine, tüm departman uygulamalarını, sistemlerini ve verilerini bütünsel olarak entegre eden bir veri tezgahı yaklaşımıyla yaklaşmak, BT'nin işi ve bireysel işlevlerini daha iyi anlamasını sağlar. Veri ve sistem entegrasyonu kolaylaştırılır, silolar ortadan kalkar.
GÖRMEK: Tüm veri araçlarınızı entegre etmek için bir veri yapısı oluşturmaya yönelik 3 adım (Teknoloji Cumhuriyeti)
Bugüne kadar, çok az BT kuruluşu, bireysel kullanıcı departmanlarıyla bir veri tezgahı yaklaşımı kullanıyor, ancak gelecekte daha fazla kişinin, verileri ve uygulamaları iş ile daha iyi hizalama, bağımsız ve eski sistemleri ve verileri azaltma ve yayılma potansiyeli nedeniyle bunu dikkate alacağını umuyoruz kurum genelinde iş zekası.