3 tips från IT-chefen: Digitalisera med Advanced Analytics

När företag sätter Advanced Analytics i centrum av sina strategier och sin verksamhet, kan de skynda på sin digitala verksamhet.

Företag kan skynda på sin digitala verksamhet med hjälp av Advanced Analytics. Men hur går det till och vad behöver du tänka på?

Här följer tre tips från Dragan Rakovich, IT-chef för DXC Technology.

1. Använd Advanced Analytics för att öka tempot i den digitala transformationen

Tempot i införandet av artificiell intelligens (AI) kommer att öka allt eftersom mängden data för AI-användning ökar. Detta driver i sin tur en bättre förståelse för hur du kan anpassa AI till ett relevant affärssammanhang och ta den digitala transformationen till nya nivåer.

AI kan ge direkta värden för affärsprestationerna ända ned till minsta uppgift, vilket leder till mer förutsägbara affärsresultat. Samtidigt ökar produktiviteten och 24×7-verksamheten genom automatisering av affärsprocesser och arbete med algoritmer.

Organisationer bör definiera sina långsiktiga mål, skapa tydlig förståelse för var och hur nytt affärsvärde kan skapas och utforma en karta för sin digitala resa. När ett affärsresultat och mätbart affärsvärde har identifierats bör organisationerna fortsätta med att utveckla modeller för analyser och AI/maskininlärning (ML), samt hur dessa ska implementeras i affärsverksamheten.

För att uppnå detta bör organisationerna investera i en datacentrerad grund som innehåller de rensade företagsdata och externa data som krävs för att skapa analysmodeller och lösningar.

2. Skapa en datacentrerad grund

En datacentrerad grund kan anpassas allt eftersom organisationens behov växer, möjliggöra innovation, öka förutsägbarheten, förbättra noggrannheten i prognoserna, upptäcka nya beteendemönster och leverera information som ger insikt i sammanhangen för processer och applikationer. Företag som Apple, Amazon, Google, Netflix, Uber och Airbnb har visat hur det går till att bygga upp en sådan datacentrerad grund och ta sig in på traditionella marknader.

När du ska bygga upp en datacentrerad grund använder du en metod för HDM (Hybrid Data Management) och referensarkitektur, för att sedan implementera industrialiserade analyser och AI-plattformar som bygger på denna.

HDM omfattar att optimera traditionell Business Intelligence (BI) och datalagring, tillföra analyser av Big Data, skapa analys- och datalösningar inom hela spektrumet av Edge/moln/on-premises-lösningar samt att inbädda preskriptiva analysmodeller i verksamhets- och affärsprocesserna.

HDM-referensarkitektur (HDM-RA) tar upp rekommenderade tekniker och ritningar för implementering för varje funktionsdomän samt för distribuerade aspekter av data, till exempel vilka data som ska finnas var, så att arkitekturen har fullt stöd för data- och analysbehoven hos en modern organisation med analyskapacitet.

3. Sikta på en industrialiserad plattform för analys och AI

En industrialiserad plattform för analys och AI är en integrerad lösning för infrastruktur, programvara och tjänster som bygger på HDM-RA – ofta med en hanterad datasjö i centrum. Plattformen hanterar livscykler för data och analysmodeller och möjliggör affärsinsikter i samband med det arbete som utförs.

Syftet är att förbättra beslutsfattandet hos kreativa arbetare som behöver information i rätt tid för att sköta sina jobb. Plattformen analyserar alla organisationsrelevanta data från alla källor, i alla format och från alla platser – med extrem snabbhet, säkerhet och skala.

Dessutom ger den organisationen flexibilitet att röra sig sömlöst mellan implementering i molnet och vid anläggningen för att uppfylla organisationens dynamiska data- och analyskrav. Allt eftersom den tekniska komplexiteten ökar kan du snabbt integrera nya tekniska komponenter i plattformen tack vare HDM-RA.

Läs också: Analytics: Fördelarna som tillverkande företag kan uppnå

Läs också: Analytics: Fördelarna som detaljhandeln kan uppnå

Säg din mening

*