組織内部における分析の文化
- 組織内の誰もがインサイトを活用可能
- コードフリーのデータサイエンスと機械学習により、誰もが「何が起こった?」から 「次に起こることは?」といった先読みを実現
- 部門を超えてスケール可能な自動化分析プロセス
- 上級幹部に至るまでのあらゆるチームメンバーが、インサイトを活用し実用的な結果を導出
アナリティック・プロセス・オートメーションが、どんな問題を解決できるかを尋ねるよりも、解決できないことがあるかどうかを尋ねた方が早いかもしれません。 APAは、業種や業界を選びません。 データ、分析、データサイエンス、ビジネスプロセス、および人材の強化を組み合わせ、水平方向にも垂直方向にも変革とビジネス成果をもたらします。
これらのユースケースにより、APAの価値を証明するクイック・ウィンを実現し、組織の幹部や基幹業務リーダーや実務家からの賛同を得やすくなるでしょう。 また、アナリティック・プロセス・オートメーションはスケーリングに応じ、エンタープライズレベルで下記の3つの事項を優先します。
これらの優先事項は、ガバナンスとセキュリティを請け負うチームや担当者への大きな助けとなるでしょう。最初の導入時はもちろんのこと、今後データのニーズが拡大し、データ分析プロセスへの関与者が増えた際にも、チームやあらゆるステークホルダーの関与を容易にします。
データ、分析、データサイエンス、ビジネスプロセスを単一のプラットフォームに統合させることで、アナリティック・プロセス・オートメーションが実現します。 しかしながら、デジタルトランスフォーメーションの核心は、データ、プロセス、および人材を活用して分析の文化を形成し、よりアジャイルな組織を実現し、さらに大きく複雑な問題を解決するために人間のアウトプットを強化することにあります。
テクノロジーが身近な存在になったにもかかわらず、多くの組織が期待したほどの投資対効果が得られていないのはなぜでしょうか? 効果的で収益性の高い分析投資を実現するためには、組織内で分析の文化を構築し、人材とプロセスに焦点を当てるように方向転換を行っていく必要があります。
— NICK HAYLUND, 氏、ディレクター、, Tessellation EMEA
分析の文化の構築は、セルフサービス型分析に着手することで高度な分析を解き放ち、組織全体に分析を拡大し、真のデジタルトランスフォーメーションを推進する分析の文化を形成していく分析の旅における最終段階です。
分析の成熟度が最も高い組織の半数近く (48%) が、過去12か月にビジネス目標を大幅に上回りました。
─ “Analytics and Data-driven Culture Help Companies Outperform Business Goals in the ‘Age of With’”
分析の文化は組織の内部と外部の双方を対象とします。 組織内の知識の共有は、労働力のスキルアップの一環ですが、すべての答えがが組織内に存在するわけではありません。 時には、組織の壁を超えて、答えやインスピレーションを提供してくれる外部のコミュニティの力に目を向ける必要があるでしょう。
非常にスマートかつ才能豊かな人材を抱えるStratasysでは、部門の域を超えて様々なチームメンバーがコラボレーションし、従来のプロセスに捕らわれず、付加価値をもたらす方法をより創造的に生み出しています。 これにより、リアクティブなマインドセットから、プロアクティブなマインドセットへと変化を促すことができています。
— JASON CHENUG氏, カスタマー・アドボカシー・ビジネス・アナリティクス・チーム・メンバー
データサイエンスと分析のコミュニティは、他のユーザーの問題解決を助ける機会や、新たな学びの機会を提供してくれます。また、こうしたことをはずみとして、コミュニティが活発化するほどに、分析ユーザーとテクノロジーも強化されていくようになります。
— SEAN ADAMS, Alteryx ACE
ビジネス上の意思決定を促すためのデータの重要性を疑問視する人はいません。ただし、こうしたミッションから実践、そして成果に至るまでには、多くの障害があるのも実情です。 アナリティック・プロセス・オートメーションを導入した組織は、APIがいかに組織を効率的にデジタル化し、データ、プロセス、および人材を統合できるかを、日々実感しています。
変革的なビジネス成果は得るためには、導入したツールがデータ、プロセス、および人材を統合し、効率性の向上、トップラインの成長、ボトムラインのリターン、および人材の迅速なスキルアップを促進してくれるものでなければなりません。
アナリティック・プロセス・オートメーションは、全人員のデータ利用を可能にする民主化、ワークフローを通じた最適化・自動化、および労働力のアウトプットを増強するプラットフォームにより、これまで活用されることがなかったデータを未来に向けて解き放ちます。