(Kiemelt kép: Unsplash)
Ez nyomasztó lehet sokak számára és valljuk be az is. Sokan azt állítják, hogy nem tudás-, hanem információs társadalomban élünk (Umberto Eco szavaival élve). A magánszektorban a cégek azzal szembesülnek, amit egyesek „adatparadoxonnak” is neveznek. A Forrester nemrégiben végzett, 4036 magas szintű vezető megkérdezésével készült felmérése kimutatta, a döntéshozók 70%-ka gyorsabban gyűjti az adatokat, mint amilyen gyorsan elemezni és felhasználni tudja azokat, ugyanakkor 67%-kuknak folyamatosan egyre több adatra van szüksége. Az adatvezérelt döntések által teremtett hatalmas lehetőséget a kapacitáskorlátok akadályozzák. Néha ezt a kihívást tovább fokozza az adatkezelés és az adatpolitika túlnyomórészt „defenzív” narratívája, mely joggal helyezi előtérbe az elszámoltathatóságot, az átláthatóságot és a magánélet védelmét. Ebből adódik az a kérdés: hogyan tudnak a cégek túllépni ezen a kereslet-kapacitás aránytalanságon, és hogyan tudnak „radikálisabb” stratégiát elfogadni az adatokból származó érték maximalizálása érdekében, miközben biztosítják a biztonságot és a megfelelőséget is? Rövid válaszunk: megfelelő emberekre, intézményekre és kultúrára van szükség az adatokban rejlő lehetőségek felszabadításához és kiaknázásához.
Az innováció üteme felgyorsult
Egy olyan adatvezérelt világba léptünk, ahol azok, akik ki tudják használni az adatok és a mesterséges intelligencia erejét, jelentős versenyelőnyre tesznek szert. De ez nem lesz könnyű feladat. Ebben az új korszakban alkalmazkodnunk kell és új készségeket elsajátítanunk ahhoz, hogy relevánsak és versenyképesek maradjunk. De ha képesek vagyunk megfelelni a kihívásnak, akkor megvan a lehetőségünk arra, hogy egy fényesebb és virágzóbb jövőt teremtsünk magunk és az elkövetkező generációk számára. Az adatok mindenütt jelen vannak. Okostelefonjainkról, számítógépeinkről és más eszközeinkről származnak. A közösségi média, a szenzorok (IoT) és más források generálják. Az olyan fejlett technológiák, mint a gépi tanulás, a mesterséges intelligencia és az adatelemzés lehetővé tették, hogy ezekből az adatokból komolyabb tudást nyerjünk. A kihívást e hatalmas adatmennyiség kezelése és értelmezése jelenti azonban. A vállalkozások ma már az adatvezérelt meglátásaikat arra használják, hogy jobb döntéseket hozzanak, új termékeket teremtsenek és javítsák működésüket. A vállalatok elemezhetik az ügyfeleik adatait, hogy megértsék igényeiket, preferenciáikat és viselkedésüket. Ez lehetővé teszi a személyre szabott élményeket, a jobb ügyfélelégedettséget és a nagyobb bevételt.
Az adatvezérelt meglátások segíthetnek a vállalkozásoknak a potenciális kockázatok és lehetőségek azonosításában is. Egy kiskereskedő például az adatelemzés segítségével azonosíthatja a trendeket, és ennek megfelelően módosíthatja készleteit. Egy bank az adatvezérelt információit felhasználhatja a csalárd tevékenységek azonosítására és a kiberbiztonság fokozására. Az adatvezérelt világ megérkezése a munkaerőpiacon is jelentős változásokat hozott. Számos munkakör vagy feladat megszűnik, és újak jelennek meg közben. Az egyéneknek és a szervezeteknek új készségeket kell elsajátítaniuk ahhoz, hogy ebben az adatvezérelt világban boldogulni tudjanak. Ez a Szép Új Digitális adatvilág nem mentes a kihívásoktól. Alapvető fontosságú az adatok pontosságának, relevanciájának és etikus forrásainak biztosítása. Az adatvédelmi aggályokat is kezelni kell, és az egyéneknek rendelkezniük kell az adataik feletti ellenőrzéssel is. Íme egy rövid lista különböző iparágakról és példák arról, hogyan használhatják fel.
Adatvezérelt meglátások az innováció és a siker előmozdítására
Egészségügy: Az orvosi képalkotó adatokat elemző gépi tanulási algoritmusok segítségével személyre szabott orvoslás és jobb betegeredmények érhetők el. Az olyan vállalatok, mint a Flatiron Health és a Prognos Health az adatvezérelt meglátásokat a rák felismerésének és diagnózisának javítására használják fel.
Kiskereskedelem: Jobb vásárlói élmény és nagyobb bevétel az adatelemzéssel történő személyre szabott ajánlások és promóciók révén. Az olyan vállalatok, mint az Amazon és a Walmart az adatvezérelt meglátásokat a vásárlói élmény és az értékesítés javítása érdekében vetik be.
Pénzügyi szolgáltatások: Javított csalásfelismerés és kockázatkezelés a csalárd tranzakciókat felderítő és a potenciális kockázatokat azonosító gépi tanulási algoritmusokkal. Az olyan vállalatok, mint a PayPal és a Capital One az adatvezérelt meglátásokat a csalásfelismerési képességek javítására alkalmazzák.
Gyártás: Optimalizált ellátási lánc műveletek és jobb minőségellenőrzés a termelőberendezések érzékelőinek adatait elemző adatelemzéssel. Az olyan vállalatok, mint a General Electric és a Siemens adatvezérelt meglátásokat használnak fel a gyártási folyamataik optimalizálására.
Közlekedés: Jobb hatékonyság és biztonság az útvonalakat optimalizáló és az utasok várakozási idejét csökkentő adatelemzéssel. Az olyan vállalatok, mint az Uber és a Lyft adatvezérelt meglátásokat használnak fel a fuvarmegosztó szolgáltatásaik javítására.
Oktatás: Javuló tanulási eredmények és megalapozott oktatási döntések a tanulók fejlődését nyomon követő adatelemzéssel és azon területek azonosításával, ahol további támogatásra lehet szükségük. Az olyan vállalatok, mint a Blackboard és az Edmentum, az adatvezérelt ismereteket a tanulók eredményeinek és tanulásának javítására használják fel.
M2M (géptől gépig) technológia: Optimalizált teljesítmény és csökkentett állásidő az eszközérzékelők adatait elemző adatelemzéssel és gépi tanulással – olyan vállalatok, mint a Caterpillar és a John Deere az adatvezérelt meglátásokat használják fel a berendezések teljesítményének és karbantartásának optimalizálására.
Logisztika: Optimalizált logisztika és jobb szállítási idő a forgalmi mintákat elemző adatelemzéssel és a leghatékonyabb szállítási útvonalak azonosításával. Az olyan vállalatok, mint a UPS és a FedEx az adatvezérelt meglátásokat a logisztikai műveletek és a szállítási idők javítására használják fel.
Ez csak néhány példa arra, hogy az egyes iparágak nagyvállalatai és startupjai hogyan használják ki az adatvezérelt ismereteket az innováció és a siker érdekében. Bár az adatvezérelt döntéshozatal értékes betekintést nyújthat és segíthet a vállalkozásoknak optimalizálni működésüket, fontos felismerni, hogy a döntéshozatal során nem mindig az adatok az egyetlen tényező, melyet figyelembe kell venni. A hiányos, pontatlan vagy elfogult adatok helytelen következtetésekhez és rossz döntéshozatalhoz vezethetnek. Emellett az adatok nem mindig képesek megragadni az emberi tapasztalatok vagy érzelmek teljes komplexitását, és nem helyettesíthetik a kreativitást és az intuíciót a döntéshozatalban.
Adatvezérelt döntéshozatal és kreativitás
Végezetül az adatok nem mindig képesek a jövőt biztonsággal megjósolni, különösen akkor, ha külső is tényezők befolyásolják az kívánt eredményt. Ezért a vállalkozásoknak egyensúlyt kell teremteniük az adatvezérelt döntéshozatal és más tényezők, például a tapasztalat, az intuíció és a kreativitás között. Ez segíthet biztosítani, hogy a döntések meghozatalakor a döntések átfogó perspektívát mutassanak, és az eredmények mindig a siker érdekében optimalizálódjanak. Miközben tehát az adatok felbecsülhetetlen értékű eszközei lehetnek a döntéshozatalnak, elengedhetetlen, hogy figyelembe vegyük a lehetséges etikai következményeket is. Az algoritmusokban megjelenő elfogultság elsődleges aggodalomra adhat okot, mivel az állandósíthatja a meglévő egyenlőtlenségeket, és diszkriminatív eredményekhez vezethet. Az adatvédelmi aggályokat is komolyan kell venni, különösen akkor, ha az adatokat hozzájárulás nélkül gyűjtik. A méltányosságot is figyelembe kell venni, mivel az adatvezérelt döntések jelentősen befolyásolhatják az emberek életét. Emellett az adatok átláthatóság és elszámoltathatóság nélküli felhasználása alááshatja a vállalkozásokba és intézményekbe vetett bizalmat. Ezen etikai megfontolások tudatosításával és az adatok felelősségteljes, átlátható és elszámoltatható felhasználásának biztosításával a vállalkozások és szervezetek bizalmat építhetnek ügyfeleik és érdekelt feleik körében, miközben optimalizálhatják az eredményeket is egyben.
