רוב אנליסטי הנתונים וחברות האנליטיקה פועלים על פי ההנחה שאם לאנשים יש גישה לנתונים איכותיים כשזה הכי חשוב להם, הם אכן ישתמשו בהם.
אבל זה לא נכון לגמרי.
מחקרים מראים שמובילי האנליטיקה וה-IT בונים תרבויות נתונים, משקיעים בכלים של נתונים ואנליטיקה, ומאמנים אנשים לעשות שימוש בתובנות מונחות נתונים. עם זאת, בארגונים רבים, האנליטיקה נשארת בתחום של מדעני נתונים, מהנדסים ואנליסטים. אלה שאינם חלק מקבוצת הנתונים בדרך כלל עומדים בתור כדי לבקש ממקצוענים עמוסים למצוא את התובנות שהם צריכים, ובזמן שהתובנות נמסרות, הן לעיתים קרובות כבר מיושנות או לא רלוונטיות.
למרבה המזל, אנחנו עדים לשינוי משמעותי שיתגבר על אתגרים אלו: אנליטיקה בכל מקום.
אנליטיקה בכל מקום היא רעיון שקיים כבר זמן מה, אבל הודות לערכת הטכנולוגיה של היום, תובנות אנליטיות יהפכו בקרוב לנפוצות כמו מים זורמים. וב-2025, אני בטוח שכחמישית מכל הנתונים יימסרו "באופן סביבה". במילים אחרות, במקום לספק גרפים ותובנות עשירות בנתונים באפליקציה או בלוח מחוונים אחד, כולם יקבלו תובנות קצרות ומיידיות שמוטמעות ישירות בכל מקום שבו העבודה מתבצעת.
במילים אחרות, במקום לספק גרפים ותובנות עשירות בנתונים באפליקציה או בלוח מחוונים אחד, כולם יקבלו תובנות קצרות ומיידיות שמוטמעות ישירות בכל מקום שבו העבודה מתבצעת.
נייט ניקולס, סגן נשיא ניהול המוצרים, טבלו סוכני AI, כולל אלו בתוך Agentforce, מערכת ה-AI המלאה של Salesforce להעצמת צוותים עם סוכנים אוטונומיים ומבוססי אמון בזרם העבודה, יאיצו את אספקת האנליטיקה בכל מקום על ידי הצגת מידע ופעולה אוטומטית ללא צורך בהנחות אנושיות, ויחסכו מהמשתמשים את הצורך לחפש את המידע באופן אקטיבי — ובסופו של דבר יעזרו לכל "האנשים הלא-נתונים" לגלות תובנות עמוקות ורלוונטיות. לא יהיו יותר קשיים במציאת הדוחות או לוחות המחוונים הנכונים, ולא יהיו יותר קשיים בהפקת תובנות משמעותיות מתוך גרפים ותרשימים. במקום זאת, התובנות שהמשתמשים מחפשים יחשפו באופן אורגני בכלים שהם משתמשים בהם באופן קבוע (כמו CRM ו-Slack), מה שיביא להחלטות חכמות עם מינימום חיכוך.
למשל, אנשי מכירות יהיו מצוידים בתובנות רלוונטיות ומותאמות אישית על התנהגות לקוחות ופוטנציאליים — כמו איך שיעור המרות הניצחונות של הצוות שלהם מתפתח לרבעון הקרוב — כך שהם יוכלו למקד את מאמציהם באזורים שיש להם את ההשפעה הגדולה ביותר על השגת היעדים. אנשי שיווק יקבלו גישה לתובנות תעשייתיות בזמן אמת כדי להנחות קמפיינים ופעילויות שמספקות את הלידים הטובים ביותר לצוותי מכירות. ומובילי HR יוכלו לראות פרמטרים כמו ציון מעורבות עובדים ושיעורי תחלופה ישירות בכלים כמו Workday, כך שהם יידעו אילו יוזמות יש להעדיף על מנת לייעל את ביצועי העובדים ולשפר את שמירתם.
התגברות על מכשולי אנליטיקה למרות כל זאת, המשימה להפוך את האנליטיקה לזמינה באופן אוניברסלי אינה נטולת אתגרים.
למרות ההכרה הרחבה בחשיבות הנתונים בקבלת החלטות, עסקים רבים לא מצליחים לנצל את הפוטנציאל של הנתונים שלהם משום שהם נאבקים במציאת, אינטגרציה, ניקוי וניתוח הנתונים. לכן, הם לא מצליחים לגלות את התובנות וההמלצות החשובות שיכולות לעזור להפיק את מירב ההשפעה העסקית.
זה לא נובע מחוסר עניין. בסקר שנערך בקרב 10,000 מובילי IT ב-Salesforce, 87% מהם אמרו שהתקדמות ב-AI הופכת את ניהול הנתונים לעדיפות גבוהה, ודוח אחר מצא שהאנליטיקה של נתונים מקבלת עדיפות תקציבית דומה ל-AI אצל רוב מובילי ה-IT הגלובליים. אבל הם מאבדים אנשים בשלב האחרון של מחזור החיים של האנליטיקה, משום שגישה לנתונים ולתובנות היא ידנית מדי, מורכבת מדי ולעיתים לוקח יותר מדי זמן ליצור השפעה.
זו הסיבה שסוכני AI הם המפתח לפתח את עידן האנליטיקה בכל מקום.
נייט ניקולס, סגן נשיא ניהול המוצרים, טבלו זו הסיבה שסוכני AI הם המפתח לפתח את עידן האנליטיקה בכל מקום. עובד יכול לשאול שאלה, וסוכני Agentforce ישתמשו במידע מ-Salesforce Data Cloud כדי לקבוע איך לענות על השאלה, וטבלו ישתמשו בהקשר של התפקיד שלהם והעסק שבו הם עובדים כדי לחלץ באופן אוטונומי את התובנות הרלוונטיות ביותר עבורם. יתרה מכך, הנתונים מוצגים בוויזואליזציה שקל להבין אותה — וסוכנים יפנו את המשתמשים לתובנות נוספות שייתכן שלא היו רואים אותן אחרת.
למשל, לקוח של טבלו, Natura, עושה שימוש ב-Tableau Pulse כדי לעקוב אחר מדדים ולזהות אזורים הדורשים תיקון על מנת להבטיח התאמה לאובייקטים אסטרטגיים, כמו בשלות הנתונים. מדדים אלה נמסרים אוטומטית לגורמים בעלי עניין, מה שעוזר להאיץ את קבלת ההחלטות המונחות בנתונים. ואני צופה שזה רק ישתפר ככל שיותר מחלקות יכללו נתונים בחיי היום-יום שלהם בזכות סוכנים ואנליטיקה בכל מקום.
על ידי הצגת תובנות באופן יזום בדיוק במקום שבו אנשים עובדים, סוכני AI מבטלים את הצורך של משתמשים להחליף בין אפליקציות ולוחות מחוונים או לחלץ נתונים בעצמם.
שיפור חווית המשתמש אז, בעוד שגישה לנתונים הנכונים היא חיונית, היא לא מספיקה.
במקום לספק גרפים ותובנות עשירות בנתונים באפליקציה או בלוח מחוונים אחד, "אנליטיקה בכל מקום" מספקת תובנות קצרות ומיידיות בכל מקום שבו העבודה מתבצעת — ובסופו של דבר עוזרת לכל המחלקות להשתמש בנתונים על מנת לייעל את ביצועי העסק.
מאת: נייט ניקולס, סגן נשיא ניהול המוצרים, טבלו. למאמר המקורי, הכנסו ללינק זה.