Представьте себе мир, в котором у вашей компании есть ресурсы, чтобы обеспечить каждого менеджера и сотрудника персонализированным специалистом по данным. Объем данных, генерируемых компаниями по всему миру, растет взрывоопасными экспоненциальными темпами из года в год, и компании, независимо от размера, которые теперь используют облачные технологии, продолжают увеличивать это число до небес. Зачастую среднестатистическому экстремалу уже не под силу расшифровать. Крупнейшие компании используют команды аналитиков и специалистов по обработке и анализу данных, а также набор инструментов, помогающих разобраться в историях, скрытых в этих данных. Итак, как же обеспечить каждого сотрудника собственным аналитиком или специалистом по данным?

Сколько будет стоить наем специалиста по обработке данных на одного сотрудника?

По данным Glassdoor, средняя зарплата специалиста по данным в США составляет 113 436 долларов. Если у вас есть компания из 75 сотрудников, и вы твердо намерены предоставить аналитика или специалиста по данным для каждого из этих сотрудников, стоимость будет к северу от 8,5 миллионов долларов. Теперь, конечно, один специалист по данным может проводить анализ, моделирование и отчетность для нескольких сотрудников одновременно. Как правило, по мере роста компании и группы специалистов по обработке и анализу данных они разбиваются на бизнес-подразделения, а затем на команды, но часто перегружаются гораздо быстрее, чем вы думаете. В конце концов, у всех есть неотложный анализ, который необходимо сделать, в сочетании с профессиональным спросом на работу, который намного превышает предложение, и у нас есть ситуация, когда организации упускают жизненно важную информацию.

Ну нельзя, а что?

Итак, существует ли реальный способ демократизировать анализ данных и опыт, а также масштабировать функции, необходимые для предоставления важной информации, которая продолжает продвигать ваш бизнес? Именно здесь искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (МО) создают большую ценность. Теперь многие люди, которые слышат об ИИ и/или МО, думают одно из нескольких: «ИИ/МО — это сплошной черный ящик», «ИИ/МО может делать все и вся», а затем, конечно же, обязательное: «У вас есть слышал о Скайнете, верно?

Начнем сначала со Скайнета: мы еще не там, еще.

Для тех, кто считает, что приложения AI/ML приносят пользу абсолютно везде и всюду: опять же, мы еще не достигли этого, но есть конкретные приложения, в которых эти инструменты обеспечивают ТОННУ ценности.

Проблема черного ящика — печальный результат деятельности отрасли. Когда AI/ML стал немного мейнстримом, каждая компания в мире должна была иметь его, должна была участвовать в его разработке и продавать эти решения, как если бы они были волшебным лекарством от всех. Произошло то, что многие первые пользователи, особенно в крупных организациях, которые создали новую статью бюджета для инициатив AI / ML, остались ломать голову, говоря себе: «Ну, в конце концов, это не так уж и волшебно». Ранние приложения, а многие и сегодня, по-прежнему требуют большого количества человеческих рук, что отлично подходит для людей из Skynet. Тем не менее, компании недавно преодолели технологический разрыв, и инструменты AI/ML действительно могут масштабировать операционные задачи, такие как планирование, живой чат, телефонные сценарии, мониторинг мошенничества и да, даже анализ данных.

Использование инструментов AI/ML для автоматизации — лучшее место в отрасли:

Автоматизация — важнейший инструмент для масштабирования взрывного роста, к которому стремятся многие компании. Если вы можете сэкономить несколько минут здесь, несколько минут там, упрощая эти задачи, это быстро складывается. Теперь, возвращаясь к началу нашей истории, представьте, что вы берете своего лучшего специалиста по данным и встраиваете его знания, его возможности моделирования и навыки анализа в один из этих инструментов. Этот инструмент может подключаться к платформам, которые ваши команды используют ежедневно, и проводить этот анализ в режиме реального времени, автоматически уведомляя руководителей, менеджеров и сотрудников об интересных выводах в их данных, выдвигая рекомендации и рекомендации о том, как опередить красные флажки. .

Это также не должно останавливаться на достигнутом. Истории, скрытые в этом огромном количестве данных, могут свидетельствовать о том, что ваши сотрудники работают слишком много и рискуют перегореть. В этих же историях содержится ключ к выявлению и устранению критических узких мест межфункционального рабочего процесса, пониманию того, какие внешние клиенты и партнеры чрезмерно нагружают ваши внутренние ресурсы, и повествованию о том, как выполняется работа внутри вашей организации.

— это миссия, которую мы взяли на себя, когда запустили Peoplelogic.ai. Нашей целью было и остается предоставление комплексного управления полетами для команд. Подключаясь к таким инструментам, как Slack, Zoom, Office 365 и множеству других, мы можем помочь масштабировать опыт работы с данными, демократизировать данные и предоставить каждому из ваших коллег возможность принимать наилучшие возможные решения. Мы предоставляем правильную информацию в нужное время в сочетании с предписывающими рекомендациями, чтобы ваша команда продолжала достигать своих целей, а рост вашей компании был таким же масштабируемым, как вы мечтали.

Если вы думаете, что это звучит слишком хорошо, чтобы быть правдой, почему бы не попробовать? С Peoplelogic вы можете начать работу с бесплатной 30-дневной пробной версии. Мы с нетерпением ждем возможности стать вашими партнерами в развитии.

Первоначально опубликовано на https://peoplelogic.ai 22 сентября 2020 г.