- انتقل إلى:
- اختيار البلد واللغة
- التصفح الأساسي
- المحتوى الرئيسي
في الوقت الذي تتصارع فيه المجتمعات والشركات حول العالم مع الاختلال من الانكماش الاقتصادي، تبدو البيانات والتحليلات أكثر أهمية من أي وقت مضى لتقديم قيمة المؤسسة.
ولكن على أي الجبهات تقف المؤسسات للاستفادة القصوى من الرؤى المستقبلية التي تم تحقيقها من خلال دمج البيانات الضخمة والتحليلات الرقمية؟
الارتقاء بخارطة سير العمليات التجارية إلى المستوى التالي
في السنوات الأخيرة، بدأ الكثير من أصحاب الأعمال يدركون أن الرؤى الآلية تعتبر ضرورية لتحقيق أقصى قدر من عوائد الاستثمار طوال سلسلة القيمة.
يكمن التحدي في مواكبة الحجم الهائل والتنوع للبيانات المتدفقة من كافة أنحاء المؤسسة. وفي النهاية، كيف يمكنك إعداد خارطة ونماذج لسير العمليات التي بالكاد تلقي نظرة عليها؟
الجواب: دع الآلات تفعل ذلك عنك.
استخراج العمليات تعد هذه العملية من المجالات الناشئة التي تجمع بين تقنيات علوم البيانات المتعددة لاستخراج الرؤى من سجلات الأحداث التي تم إنشاؤها بواسطة أي نظام تحكم في المؤسسة (على سبيل المثال، رعاية العملاء، إدارة علاقات العملاء، تخطيط موارد المؤسسة). بعد ذلك، تتجاوز التقنيات التحليلية المدعومة بالتعلم الآلي نمذجة العمليات الأساسية من خلال:
- اكتشاف وتخطيط العمليات الحقيقية التي تجري في كافة أنحاء الشركة.
- التحقق من المطابقة. توثيق كل عملية للتحقق من مطابقتها مع إجراءات الامتثال.
- اختبار النماذج واكتشاف العقبات. تحديد حجم الإنتاج والأوقات الضائعة، والتنبؤ بالعقبات، التي لم يسبق لها مثيل والتي لم يكن بالإمكان تشخيصها، وتحديدها.
قد يكون استخراج العمليات مفيداً في أي مؤسسة لديها خارطة عمليات معقدة. على سبيل المثال، في التصنيع:
- إدارة سلسلة التوريد بشكل أفضل – تحديد عوامل الطقس والطرق لتقليل وقت التسليم.
- تحسين تخطيط إدارة المخاطر - التنبؤ بنفاذ المخزون باهظ التكاليف ومقارنة الجودة بين الموردين.
- عمليات التتبع في الوقت الحقيقي - الحد من سوء الاتصالات، والقضاء على الهدر.
- تحليل أنماط شراء العملاء - تمكين عمليات الصنع حسب الطلب، وتقليل تكلفة المخزون، وتقليل المهلة الزمنية للتسليم.
- معدات المراقبة - الكشف المبكر عن الأعطال، وإصدار المهام تلقائياً للمهندسين.
للحصول على المقالة كاملة ، الرجاء الضغط
استخدام البيانات الضخمة لاتخاذ قرارات مالية أفضل
تشير الأبحاث إلى أن العديد من المؤسسات تخفق في مواءمة القرارات التشغيلية المستمدة من التحليلات مع آثارها المالية. ويؤثر هذا في نهاية المطاف على النتيجة النهائية - حيث يتأثر متوسط أرباح الشركة بنسبة تزيد عن ثلاثة بالمائة بسبب سوء اتخاذ القرارات التشغيلية. فيما يلي طريقتان لتجنب هذه المشكلة.
1. مواءمة الاستراتيجيات المالية مع النتائج بدلاً من أصحاب المصلحة
غالباً ما يكون من الصعب اتخاذ قرارات تشغيلية سليمة عندما تكون الأهداف المتعلقة بالتمويل عمومية ومتوائمة مع الأهداف التجارية العامة. على سبيل المثال، كيف يجب على أحد أفراد الفريق المكلف بـمهمة "زيادة الإيرادات" أن يواجه التحدي؟
البديل الواعد هو تعيين موظفين يركزون على التمويل لأنواع القرارات الفردية. وهذا يعني منح هؤلاء الموظفين جانباً معيناً من الأعمال لتحسينها (على سبيل المثال، التسعير، المخزون، التجديدات)، بدلاً أن نتوقع منهم اتخاذ قرارات تشغيلية لكافة الأعمال.
على سبيل المثال:
- كم يجب عليك تخفيض الأسعار؟
- ما هو حجم المخزون الذي يجب عليك الاحتفاظ به؟
- ما هو أفضل نوع من الحملات التسويقية لاستخدمه؟
بدلاً من مسؤوليات التخطيط وإعداد التقارير التقليدية (مثل الربح والخسارة)، يقع على عاتق الموظفين الاستراتيجيين مسؤولية تحسين نتائج القرار المحدد. تفيد التقارير أن نموذج "الخبير في القرار" أكثر فعالية بواقع 2.5 مرة من النهج العام للأعمال في اتخاذ القرارات السليمة من الناحية المالية.
2. الاستفادة من التحليلات المتقدمة حيثما يكون هناك أرباح لتحقيقها أو خسارة لتجنبها
يمكن استخدام نهج يعتمد على البيانات لاتخاذ قرارات أفضل في كل مجال عمل تقريباً، من الموارد البشرية إلى التسويق وإدارة سلسلة التوريد والمبيعات وعمليات التصنيع والمخاطر والامتثال.
على سبيل المثال، لنفترض أن أحد موردي المنتجات الصيدلانية العالمية يسعى جاهداً لوضع استراتيجية تسعير للمنتجات الجديدة. بدلاً من الاعتماد على الغريزة الداخلية لوضع أسعار جديدة، يمكن استخدام نهج تحليلي على ثلاثة مراحل من أجل:
- إنشاء شرائح وشخصيات العملاء من خلال جمع بيانات العملاء من مصادر مختلفة.
- دمج البيانات ومواءمتها لتحديد فئات المنتجات المربحة عالية الأداء.
- الاستفادة من تقنيات النمذجة التنبؤية لوضع استراتيجيات تسويقية مناسبة تلبي احتياجات الشرائح المختلفة من العملاء.
أطلق العنان لأقوى مجموعة بيانات لديك – أفراد فريق العمل
لطالما كان قياس إنتاجية القوى العاملة يشكل تحدياً، لكن مكان العمل الرقمي، الذي من المؤكد أن يتوسع في أعقاب الوباء (بما في ذلك بيئات العمل عن بعد والتطبيقات السحابية)، يجعل إنشاء مؤشرات الأداء الرئيسية وقياسها أكثر تعقيداً.
تحليلات القوى العاملة توفر حلاً للتعقيدات البالغة في تتبع إنتاجية الموظفين وتحسينها. تستخدم تلك التحليلات العديد من تقنيات الذكاء الاصطناعي وأدوات المتابعة الجاهزة نفسها كما هو الحال في مجالات الأعمال الأخرى، ولكن في هذه الحالة، يتم تحليل السلوك البشري والعلاقات والصفات لتصميم مبادرات التحول البارزة.
تُظهر حزمة Microsoft Workplace Analytics ما يمكن القيام به. تسحب المنصة البيانات على مستوى المؤسسة من النطاق الكامل لأنظمة مايكروسوفت المشتركة (مثل التقاويم ورسائل البريد الإلكتروني والبرامج المكتبية) وتحولها إلى مقاييس سلوكية يمكن تحليلها للوصول إلى أنماط النجاح. وبعد ذلك، تتم مشاركة النتائج عبر الشركة من خلال التطبيقات لمساعدة الأشخاص على تحقيق المزيد في أدوارهم.
التعلم من الأوقات الصعبة
يمكن أن يساعدنا تحليل البيانات على التعلم من الأوقات الصعبة ووضع الممارسات للمساعدة في تجاوزها مستقبلاً.
- من خلال جمع البيانات الإقليمية ومعالجتها، يمكنك اكتشاف المواقع الأكثر أهمية وحساسية لنشاطك التجاري. يمكن أن يساعدك ذلك في قياس البيانات الإقليمية في المستقبل بشأن التحولات المختلفة في الأوضاع السائدة.
- يمكنك تقدير تأثير الأحداث الشخصية الملغاة والخسائر المرتبطة بالمشروع في المستقبل.
- يمكنك استخدام منصات تحليلية جديدة لقياس إنتاجية القوى العاملة عن بعد. ونظراً لوجود نقاط اتصال رقمية أكثر من أي وقت مضى، ستكون على استعداد لاتخاذ قرارات أفضل بشأن عمليات الموارد البشرية التي يمكن جعلها أكثر كفاءة.
إذا كنت ترغب في الحصول على إرشادات حول إدارة شؤونك المالية وغير ذلك من الدعم المصرفي في هذه الأوقات الصعبة، فلا تتردد في التواصل مع مدير علاقات إتش إس بي سي المحلي. وإن لم تكن عميلاً لدى بنك إتش إس بي سي, الرجاء النقر أدناه على اتصل بنا" لملء بياناتك وسوف نعمل على الاتصال بك.
إخلاء المسؤولية
- لا شيء وارد في هذا المستند يفسر على أنه طلباً لتقديم العروض أو توصية أو تصديق, ولا تشكل المعلومات الواردة هنا البيان الشامل أو الكامل للمسائل التي تم مناقشتها. ولا يتحمل بنك إتش إس بي سي الشرق الأوسط المحدود أو أي عضو في مجموعة بنك إتش إس بي سي أدنى مسؤولية بخصوص المعلومات الواردة في هذا المستند أو أي مطالبات بالحصول على التعويض الناشئة من أي قرار قمت باتخاذه بناءً على المعلومات أو محتوى آخر تم إتاحته لك من خلال هذا المستند.
- لا توجد شركة أو وكالة او أي طرف ثالث مذكور في هذه المقالة تكون شركة تابعة أو مرتبطة أو مفوضة أو معتمدة بواسطة أو مرتبطة رسمياً بأي شكل مع بنك إتش إس بي سي الشرق الأوسط المحدود و/أو أي شركة في مجموعة إتش إس بي سي. إن استخدام أي اسم تجاري أو علامة تجارية لأغراض التعريف والمرجعية فقط, وهذا لا يشير إلى أي ارتباط مع صاحب العلامة التجارية للعلامة التجارية لمنتجاتهم.
