Veri odaklı bir kuruluş olarak rakiplerden daha iyi performans gösterme

WNS Triange'ın başkan yardımcısı ve yapay zeka, analitik, veri ve araştırma uygulamalarından sorumlu küresel başkanı Akhilesh Ayer, “Şirketlerin yapay zeka odaklı bir işletim modelini benimsemek için gerekli veri temellerine, veri ekosistemlerine ve veri kültürüne sahip olması gerekiyor” diyor. iş süreci yönetimi şirketi WNS Global Services'in bir birimi.

Birleşik bir veri ekosistemi

Yapay zeka odaklı bir işletim modelini benimsemek, şirketlerin verileri işlerinin temeli haline getirmesini gerektirir. Ayer, iş dünyasının liderlerinin “her karar alma sürecinin veriye dayalı olmasını, böylece bireysel kararlara dayalı kararların en aza indirilmesini” sağlaması gerektiğini söylüyor. Bu, gerçek zamanlı veri toplamayı zorunlu hale getirir. Ayer, “Örneğin, bir banka için dolandırıcılık analitiği yapıyorsam, bir işlemin gerçek zamanlı verilerine ihtiyacım var” diye açıklıyor. “Bu nedenle teknoloji ekibinin bunun gerçekleşmesi için gerçek zamanlı veri toplamayı etkinleştirmesi gerekecek.”

Gerçek zamanlı veriler, birleşik bir veri ekosisteminin yalnızca bir öğesidir. Ayer, çok yönlü bir yaklaşımın gerekli olduğunu söylüyor. Şirketlerin üst yönetimin açık yönlendirmesine ihtiyacı vardır; veri varlıklarının iyi tanımlanmış kontrolü; kültürel ve davranışsal değişiklikler; ve doğru iş kullanım örneklerini belirleme ve bunların yaratacağı etkiyi değerlendirme becerisi.

İş hedeflerini veri girişimleriyle uyumlu hale getirme

Yapay zeka odaklı bir veri stratejisi, yalnızca birincil iş hedeflerini desteklediği takdirde rekabet gücünü artıracaktır. Ayer, şirketlerin verilerle ne yapacaklarına karar vermeden önce iş hedeflerini belirlemeleri gerektiğini söylüyor.

Ayer, başlamanın bir yolunun, bir veri ve yapay zeka olgunluk denetimi veya bir kuruluşun bir veri ürünü yol haritasına ihtiyacı olup olmadığını belirlemek için bir planlama çalışması olduğunu açıklıyor. Bu, bir işletmenin “verilerin düzenlenme biçimini yeniden tasarlaması veya bir veri modernizasyon girişimi uygulaması” gerekip gerekmediğini belirleyebilir. diyor.

Müşteri deneyiminde kişiselleştirme, rahatlık ve kolaylık talebi merkezi ve farklılaştırıcı bir faktördür. İşletmelerin müşteri verilerini nasıl kullandığı, rekabet avantajını sürdürmek açısından özellikle önemlidir ve iş operasyonlarını temelden dönüştürebilir.

Ayer, değişen müşteri beklentilerinin işletmeleri verileri daha iyi kullanmaya nasıl yönlendirdiğinin bir örneği olarak WNS Triange'ın bir perakende müşterisiyle yaptığı çalışmayı aktarıyor. Perakendeci, müşteri deneyimini iyileştirmek için birden fazla veri varlığından daha fazla değer elde etmek istiyordu. WNS Triange, şirketin verilerini bulut ve yapay zeka ile modernleştirirken yapılan bir veri üçgenleme çalışmasında, yatırım getirisini artırmak ve pazarlama harcamalarını azaltmak için kişiselleştirme modellerine sahip birleşik bir veri deposu oluşturdu. Ayer, “Verilerin dahili olarak daha iyi hizalanması, şirketlerin doğrudan faydalanabilmesinin ve daha iyi bir müşteri deneyimi sunabilmesinin yollarından yalnızca biridir” diyor.

Siloların ayıklanması

Bir kuruluşun veri tutkusu ne olursa olsun, çok az kişi açık ve etkili iletişim olmadan başarılı olmayı başarabilir. Ayer, modern veri uygulamalarının, güvenli ve kesintisiz veri paylaşımını sağlamak için departmanlar arasında güvenilir, tutarlı iletişim sağlayan süreç akışlarına veya uygulama programlama arayüzlerine sahip olduğunu söylüyor.