لتحقيق أقصى استفادة، علينا تحويل بياناتنا إلى بيانات قابلة للتنفيذ.

تجمع كثيرٌ من الشركات كميّات هائلة من البيانات دون أن تكون لديها خطّة واضحة لما ستفعله بها. فهي تستثمر في أدوات التحليلات ولوحات المعلومات دون أن تسأل أوّلاً عن الإجراءات التي ينبغي للبيانات أن تُوجِّهها أو تُحفِّزها. ويقود ذلك إلى مواقف يقضي فيها الفريق وقتاً في مراجعة التقارير دون أن يتّخذ أيَّ إجراء فعلي بناءً على ما يراه. والانفصال بين جمع البيانات وعمليات الأعمال هو جذر المشكلة. فمن دون غاية واضحة لكل مجموعة بيانات، ينتهي بكم المطاف بكثير من الأرقام لكن بأثر ضئيل جداً.

الخطوة الأولى هي تحديد أهدافكم. فقبل أن تشرعوا في جمع البيانات أو تحليلها، اسألوا أنفسكم عمّا تريدون تحقيقه من ورائها. هل تسعون إلى تحسين تجربة العميل؟ أم إلى تقليل توقُّف المعدَّات عن العمل؟ أم إلى تحسين إدارة المخزون؟ ومتى ما اتّضحت أهدافكم، أصبح بإمكانكم تحديد نقاط البيانات ذات الصلة، وتصميم بنيتكم التحليلية لالتقاط ما تحتاجونه بالضبط ومعالجته. ويضمن هذا النهج القائم على الأهداف أوّلاً أن يكون لكل قطعة من البيانات التي تجمعونها غرضٌ، وأن تقود إلى إجراء محدَّد أو قرار داخل شركتكم.

تُساعدكم البيانات القابلة للتنفيذ على فهم ما يريده عملاؤكم والاستجابة له بصورة استباقية. فمن خلال تحليل سلوك الشراء، وأنماط التصفُّح، والتعليقات عبر نقاط الاتصال المتعدِّدة، يمكنكم رصد الاتجاهات، والتنبُّؤ بالاحتياجات، وتخصيص التفاعلات. فعلى سبيل المثال، إذا أظهرت بياناتكم أن العملاء الذين يشترون منتجاً معيّناً كثيراً ما يشترون منتجاً ذا صلة به خلال أسبوعين، فيمكنكم أن تُوصوا تلقائياً بذلك المنتج في التوقيت المناسب. وهذا النوع من التفاعل الاستباقي القائم على البيانات يجعل العملاء يشعرون بأنهم مفهومون، ويدفعهم إلى العودة إليكم مجدَّداً.

تجمع مستشعرات إنترنت الأشياء (IoT) بيانات الأداء في الوقت الفعلي من المعدَّات والآلات والأنظمة عبر عملياتكم. غير أن البيانات لا تصبح قابلةً للتنفيذ إلا حين تُطلق استجابةً ما. فعلى سبيل المثال، كان لدى أحد عملاء Intwo مستشعرات IoT على أنظمة HVAC لديه. وبدلاً من الاكتفاء بإنشاء لوحة معلومات ليراقبها الفريق يدوياً، ساعدت Intwo العميل على بناء نظام يكتشف تلقائياً متى تكون الآلة معطَّلة أو تعاني ارتفاعاً في الحرارة، ويُرسل إشعارات إلى الأشخاص المعنيّين. وقد حرَّر ذلك الموظّفين من المراقبة المستمرّة، وأتاح لهم التركيز على مهامّ ذات أولوية أعلى.

إعداد تقارير البيانات يُخبركم بما حدث؛ فهو يعرض الأرقام والاتجاهات والمقاييس في رسوم بيانية وجداول. أما الرؤى القابلة للتنفيذ فتذهب إلى ما هو أبعد من ذلك عبر تفسير سبب حدوث الشيء والتوصية بما ينبغي فعله حياله. فقد يُظهر التقرير أن المبيعات انخفضت بنسبة 15 بالمئة في الربع الماضي، بينما تكشف الرؤية القابلة للتنفيذ أن الانخفاض تركَّز في منطقة واحدة بسبب تأخُّر في سلسلة الإمداد، وتُوصي بتعديل توزيع المخزون لمنع تكرار ذلك. والفارق أن الرؤى تقود إلى إجراءات محدَّدة وقابلة للقياس، في حين تكتفي التقارير بعرض المعلومات.

تستطيع الشركات تعزيز بياناتها التشغيلية عبر إقرانها بمجموعات بيانات خارجية متاحة للعموم. فعلى سبيل المثال، يمكن لتاجر التجزئة أن يجمع بيانات مبيعاته الداخلية مع توقّعات الطقس، وتقاويم الفعاليات المحلية، والمؤشِّرات الاقتصادية، للتنبُّؤ بالطلب بدقّة أعلى. كما يمكن لشركة التصنيع أن تستخدم بيانات سلسلة الإمداد إلى جانب تقارير اتجاهات السوق لتعديل جداول الإنتاج بصورة استباقية. ويُنتج الجمع بين المعرفة الداخلية والسياق الخارجي رؤىً أغنى وأكثر قدرة على التنبُّؤ، تُعين الشركات على استباق التغيُّرات بدلاً من مجرَّد الاستجابة لها بعد وقوعها.

مع استمرار تطوُّر الذكاء الاصطناعي والتعلُّم الآلي، ستتراجع الحاجة إلى تحليل البيانات يدوياً. فالأنظمة المؤتمَتة ستكون قادرة على معالجة مجموعات بيانات ضخمة، وتحديد الأنماط، وتوليد الرؤى دون تدخُّل بشري. ولا يعني ذلك أن المحلِّلين سيختفون؛ بل سيتحوَّل دورهم من معالجة الأرقام إلى بناء النماذج الصحيحة، وطرح الأسئلة الصحيحة، وضمان أن تقود الرؤى المؤتمَتة إلى الإجراءات التجارية الصحيحة. وتكون النتيجة عدداً أقلَّ من الأشخاص الذين يقضون وقتهم في التحليل المتكرِّر، ورؤىً أكثر تقود صناعة القرار المؤتمَت والذكي عبر أرجاء المؤسسة.

تُقدِّم Microsoft مجموعة قوية من الأدوات لتحويل البيانات إلى إجراءات. فأداة Power BI تُساعدكم على تصوُّر البيانات وإنشاء لوحات معلومات تفاعلية تُبرز المقاييس الرئيسية. وتُتيح لكم خدمات Azure AI والتعلُّم الآلي بناء نماذج تنبُّئية تتنبَّأ بالنتائج وتُطلق استجابات مؤتمَتة. ويُوحِّد Microsoft Fabric بياناتكم عبر المؤسسة في منصّة واحدة للتحليلات والذكاء الاصطناعي. ويلتقط Dynamics 365 البيانات التشغيلية وبيانات العملاء التي تتدفّق مباشرةً إلى تدفُّقات عمل التحليلات لديكم. وتُنشئ هذه الأدوات مجتمعةً خطّاً متكاملاً من البيانات الخام إلى ذكاء الأعمال القابل للتنفيذ.

تعمل Intwo مع الشركات على تحديد ما تعنيه البيانات القابلة للتنفيذ لعملياتها وأهدافها المحدَّدة. فنحن نبدأ بفهم الإجراءات التي ينبغي للبيانات أن تُوجِّهها، ثم نُصمِّم بنى تحليلية تلتقط مجموعات البيانات الصحيحة وتُعالجها. وتُساعد Intwo في تطبيق أدوات Microsoft مثل Power BI، وAzure AI، وMicrosoft Fabric لبناء أنظمة لا تكتفي بعرض البيانات، بل تقود بفاعلية عملية اتّخاذ القرار وتُؤتمت الاستجابات. وسواء أكنتم بحاجة إلى تحسين تجربة العميل، أم تعزيز كفاءة التصنيع، أم التنبُّؤ باتجاهات السوق، فإن Intwo تُحوِّل بياناتكم إلى أصل استراتيجي يُحقِّق نتائج أعمال حقيقية.