Kurumsal verilerden içgörü elde etmenin 5 yolu

Uzmanlara göre veri, son birkaç yıldır petrolden daha değerli hale geldi. Buna karşın şirketler, veriden en yüksek değeri elde etmeyi ne kadar başarıyor? Veri toplamanın ve depolamanın gizli maliyetlerinden bazıları nelerdir? Şirketler verilerinden nasıl daha fazlasını elde edebilir?

Günümüzde şirketlerin karşı karşıya olduğu veri miktarı son derece yüksek. Veriyi toplamak, depolamak ve güvence altına almak da ciddi maliyetlere yol açıyor. Pandeminin dijital dönüşümü teşvik etmesi, iş süreçlerini tamamen internete taşıyarak, ortaya çıkan veri miktarının daha da artmasına sebep oldu. Ancak veri tek başına değerli değildir. Veri, değişen dünyayı anlamak, gelirleri artırarak rekabet avantajı elde etmek ve operasyonel mükemmellik çıtasına ulaşmak gibi şirketinizin performansını iyileştirmek için yararlandığınızda değerli hale gelir.

İşletmelerin kasasında çok fazla altını olabilir ama altını nakit akışına dönüştürmenin bir yolu yoksa, o altının hiçbir değeri yoktur. Veriler söz konusu olduğunda, birçok şirketin karşı karşıya olduğu problem de tam olarak budur. Veri artık en değerli hazine ve işletmeler adeta birer altın madeninin üzerinde oturuyorlar. Ancak veriyi değerli kılmak için, tahmine dayalı içgörülere dönüştürmenin yolunu bulmaları gerekiyor.

İleriye bakmak için verileri kullanmak

Tahmine dayalı içgörüler elde etmek, işletmelere pek çok noktada fayda sağlıyor. Bir pazarlama uzmanı, tahmine dayalı içgörülerle müşterinin davranışını etkilemek üzere kişiselleştirilmiş bir teklif oluşturabilir ya da keskinliği çok daha yüksek hedef kitleler oluşturarak daha isabetli sonuçlar alabilir. Ayrıca tahmine dayalı içgörüler, hangi müşterilerin kaybedilme olasılığının yüksek olduğunu belirleme ve ayrılmadan önce onları elde tutmak için harekete geçmeyi de mümkün kılar. Müşteriyi elde tutma oranındaki küçük bir artış bile kârda çarpıcı bir fark yaratabilir.

Bu tür tahmine dayalı içgörüler, şirketlerin günlük operasyonlarının bir parçası olarak halihazırda topladıkları müşteri ve işlem verilerinden yola çıkılarak üretilebilir. İşletmelerin, böyle önemli sonuçları elde etmek için tahmine dayalı içgörüleri kullanması büyük önem taşır.

Tahmine dayalı içgörüleri kullanmak için 5 adım

İşletmelerin, tahmine dayalı içgörüleri kullanabilmek için, iş süreçlerini doğru analiz etmeleri gerekiyor. Yapılacak birkaç değişiklik, içgörülerden büyük fayda sağlamalarına imkan tanıyabilir.

·       Veri tarafından yönlendirilen İş Zekası kuralları

Şirketler, karar almak için çeşitli kurallar bütününe bağlı kalır. Söz konusu kurallar önceden tanımlanmış ya da eskimiş ve geçerliliğini yitirmiş kurallarsa, doğru içgörüler almak son derece zorlaşır. Bu da müşteri kaybıyla sonuçlanır. Müşteri kaybı, bir müşterinin tamamen ortadan kaybolduğu veya etkileşimlerinin çok daha seyrek hale geldiği anlamına gelebilir. En yaygın tanımlar, iş performansının tam olarak göstergesi olmayabilir, ancak planlama, tahmin ve bütçelemede bu tanımlamalar temel alınır. İşletmeler aktif kullanıcı, iyi müşteri ve kayıp tanımlarının düzenli olarak iyileştirildiğinden emin olmalıdır. Bu tanımların, pazar koşulları ve rekabet ortamı gelişirken bile işletme için en iyi biçimde çalışması gerekir.

·       Veri ambarlarını ortadan kaldırmak

SaaS (Hizmet olarak yazılım) araçlarının yaygınlaşmasıyla çok daha fazla veri toplanıyor olsa da çoğu şirket, gelecekteki performansın göstergesi olacak içgörüleri elde etmek için bu verileri düzgün bir şekilde entegre etmekte zorlanıyor. Bu durumun, dahili veri gizliliği, kimin hangi verilere sahip olduğu konusundaki eski anlayışlar, veri ambarı stratejisindeki gecikmeler veya operasyonel bilgi birikimi gibi çeşitli nedenleri bulunuyor. Pazarlama gibi iyi tanımlanmış disiplinlerde bile veri ambarı oluşturma, performansı engelleyen bir sorun olmaya devam ediyor. Veri ambarlarını ortadan kaldırarak eksiksiz ve entegre bir müşteri görünümü oluşturmak, en iyi kararları alma noktasında yönlendirici olacaktır.

·       BI (İş Zekası) ve AI (Yapay Zeka) disiplinlerinin ayrılması

BI, veri tabanlarının kullanımı ve veri analizi gibi verilere dayalı karar alma süreçlerini destekleyen teknikleri içerir. AI ise, verilere dayalı karar alma süreçlerini desteklemek için karmaşık algoritmalar kullanır. İş Zekası ekibi mali işler sorumlusuna, yapay zeka ekibi ise CIO'ya rapor verirken, büyük resmi görmeyi zorlaştıran bilgi ambarları oluşabilir ve bu durumda yararlı içgörüleri bulmak zorlaşır. Bazı şirketler bu sorunu, iki grubu bir veri sorumlusunun ofisinde birleştirerek çözüyor.

·       Eyleme dönüştürülebilir içgörüler

İşletmelerin, en önemli iş hedeflerine ulaşmak adına ihtiyaç duydukları kesin içgörüleri ortaya çıkarmak için, veri stratejileri oluşturmaya ve kaynakları bu noktada kullanmaya odaklanması gerekir.

·       Tablolar ve raporların ötesi

Şirketler çoğu zaman, gösterge tablolarına ve gelecekteki eylemleri belirlemek için geçmiş eğilimleri analiz etmeye yoğun biçimde odaklanır. Panolar ve raporlar genellikle verilerin nihai çıktıları olarak düşünülür ancak bu düşünce, verilerin değerini sınırlar. İşletmeler satın alma, para kazanma ve muhafaza etme süreçlerini nasıl yönettiklerini analiz ederek, tahmine dayalı puanlama verilerini doğrudan bu iş sistemlerine ve araçlarına yöneltebilirler. Bu entegrasyon, geçmişe bakmak yerine, alt ve üst sınırları doğrudan etkilemenin bir yoludur.