Oleh Staf Techopedia, 2 Agustus 2017
Takeaway: Host Eric Kavanagh membahas model proses dan pemodelan data dengan Kim Brushaber dari IDERA dan Mark Madsen dari Third Nature dalam episode Hot Technologies ini.
Anda saat ini belum masuk. Silakan masuk atau daftar untuk melihat video.
Eric Kavanagh: Tuan dan nyonya yang baik. Sekarang jam empat Eastern Time, sekali lagi, pada hari Rabu, saatnya untuk Hot Technologies. Ya memang, nama saya Eric Kavanagh. Saya akan menjadi tuan rumah Anda untuk seminar web hari ini yang menampilkan dua orang favorit kami dalam bisnis ini: Kim Brushaber dari IDERA dan Mark Madsen dari Third Nature. “Menggunakan Model Proses untuk Mencapai Tujuan Bisnis.” Kita akan berbicara tentang mengoptimalkan bisnis dan bagaimana Anda dapat benar-benar menggunakan beberapa teknologi ini untuk pertama-tama memahami apa yang terjadi dan kemudian merombak apa yang Anda lakukan dan menghindari hal-hal seperti pengulangan, hindari hal-hal seperti konflik, mungkin dalam rantai pasokan Anda atau proses bisnis Anda, di mana pun mereka berada, itulah yang akan kita bicarakan hari ini. Jadi pertama-tama, kita akan mendengar dari Kim Brushaber dan kemudian kita akan mendengar dari Mark Madsen. Maka kami akan memiliki beberapa bolak-balik yang bagus dan merasa bebas untuk mengirim pertanyaan Anda. Jangan malu-malu. Kirim pertanyaan dengan komponen T&J dari konsol webcast Anda atau melalui jendela obrolan.
Dengan itu saya akan mendorong slide pertama di sini untuk Kim dan saya akan menyerahkannya. Kim, bawa pergi.
Kim Brushaber: Hai, di sana. Jadi saya akan memulai dengan berbicara tentang bagaimana Anda dapat menggunakan beberapa proses bisnis Anda untuk mencapai tujuan Anda. Saya pikir saya sudah maju slide - ini dia, mungkin sedikit lambat. Jadi agar sebuah bisnis menjadi sukses, ia harus fokus pada bagaimana perusahaan menghasilkan uang, menjaga pelanggan dan menjaga pasar tetap bahagia, menjaga biaya serendah mungkin dan kemudian memberikan produk-produk berkualitas dan memastikan bahwa informasi yang Anda kumpulkan dapat diandalkan. Yang kami gunakan di sini adalah kata kunci: pertumbuhan pendapatan, kepuasan pelanggan, operasi yang efisien, kualitas produk dan data. Dan beberapa tantangan utama untuk bisnis yang akan kita bahas hari ini termasuk silo dalam organisasi Anda; apa yang baik tentang mereka, apa yang buruk tentang mereka karena tidak semua silo buruk. Bagaimana Anda menjaga redudansi dari proses Anda? Bagaimana Anda dapat mengurangi dan menghilangkan kesenjangan dalam komunikasi Anda dan bagaimana Anda dapat mengurangi ketidakefisienan dalam operasi Anda.
Jadi, jenis silo pertama adalah silo departemen. Dan mentalitas silo diciptakan ketika departemen tidak ingin berbagi informasi dengan departemen lain dalam perusahaan. Dan sementara ini bisa menjadi baik dalam hal informasi sensitif yang harus diketahui oleh sedikit orang - jadi informasi merger sensitif atau informasi akuisisi atau mungkin informasi tidak siap untuk tim penjualan untuk dapat melakukan sesuatu dengan itu - dalam kasus-kasus itu, silo dapat sangat bagus. Tetapi bisa juga buruk karena aliran informasi terhalang antara kelompok-kelompok dalam organisasi dan dapat menyebabkan banyak masalah yang akan kita bahas di sini sebentar lagi. Anda juga dapat memiliki silo yang dibagi dengan tujuan bisnis dan tujuan teknologi. Jadi sisi bisnis rumah menghabiskan banyak waktu untuk melihat ROI dan KPI dan hal-hal yang benar-benar fokus pada bisnis, di mana pada teknologi, mereka benar-benar ingin melihat bagaimana saya akan membuat produk saya bekerja atau bagaimana saya Saya akan membawa layanan saya ke pasar? Dan karena ada tujuan yang sangat berbeda antara kedua kelompok yang berbeda, Anda dapat memiliki silo alami yang dibuat di antara keduanya. Dan kemudian banyak kali silo dapat dibagi dengan jargon. Jadi kata-kata yang Anda gunakan dalam bahasa sehari-hari Anda dapat benar-benar membingungkan bagi satu kelompok atau yang lain, dan di sini saya hanya menempatkan banyak kata-kata kecil yang menyenangkan yang relevan untuk salah satu sisi atau sisi lain dari dinding. Dan tentu saja ini bahkan tidak mulai mencakup spektrum, tetapi sering kali, kata-kata itu dapat menyebabkan silo dibuat dan menyebabkan dua kelompok orang yang berbeda untuk dibagi karena informasi hilang dalam terjemahan. Jadi ada silo yang bagus untuk bisnis Anda dan saya akan membahas beberapa nilai yang dapat dibawa silo ke organisasi.
Sehingga mereka dapat menyediakan struktur yang memungkinkan karyawan untuk melakukan pekerjaan mereka tanpa rasa takut atau gangguan. Jadi, jika Anda memiliki orang-orang yang ada di silo yang harus Anda ajak bicara dan atasi setiap hari, itu dapat memungkinkan Anda menyelesaikan pekerjaan dengan lebih efisien dan lebih efektif tanpa banyak gangguan. Ini juga memfasilitasi keahlian di bidang bisnis tertentu. Jadi, jika Anda berfokus pada keuangan dengan sangat baik dan Anda berbicara dengan orang lain dalam keuangan dan yang Anda lakukan sepanjang hari adalah berbicara tentang keuangan, maka itu menciptakan silo yang sangat baik karena kelompok itu mempelajari keahlian dalam hal itu. area dan mereka tidak harus bertanggung jawab untuk mengetahui apa yang terjadi dalam penjualan atau apa yang terjadi dalam pemasaran atau apa yang terjadi dalam operasi. Ini juga mempercepat komunikasi dengan memungkinkan orang berbicara bahasa yang sama. Jadi, kembali ke jargon itu, sering kali jargon itu bisa menjadi hal yang sangat baik karena memungkinkan orang untuk dapat berkomunikasi dengan lebih cepat dan lebih efektif. Itu juga menjaga akuntabilitas dan tanggung jawab dalam silo. Jadi, Anda tahu apa yang harus Anda pertanggungjawabkan di dalam grup Anda dan tugas-tugas yang harus Anda selesaikan dan orang yang perlu Anda laporkan dan itu memungkinkan Anda untuk memiliki akuntabilitas yang lebih besar dan tanggung jawab yang lebih besar daripada- dan tentunya silo memiliki sisi lain itu di mana tanggung jawab bisa menjadi lembab. Tetapi di dalam silo itu sendiri, itu dapat menciptakan lebih banyak akuntabilitas dan tanggung jawab. Dan kemudian itu juga menumbuhkan rasa bangga dan kepemilikan. Jadi Anda bisa merasa sangat baik tentang pekerjaan yang Anda capai di akhir hari dan tugas yang harus Anda selesaikan dan ini semua adalah hal-hal yang sangat baik tentang silo.
Tetapi ada sisi asam dari silo, dan silo menciptakan inefisiensi, mereka menurunkan moral, mereka menurunkan produktivitas. Dan karena ini adalah sisi yang lebih negatif dari silo, saya akan menggunakan beberapa model proses bisnis untuk melalui berbagai poin-poin dan menjelaskan bagaimana Anda dapat mengatasi sisi asam dari silo menggunakan produk Arsitek Bisnis IDERA untuk menunjukkan kepada Anda beberapa contoh ini.
Jadi yang pertama adalah itu menciptakan inefisiensi dan proses yang berlebihan. Jadi, dalam contoh ini, saya menunjukkan bahwa organisasi pemasaran mungkin memiliki serangkaian tugas dan organisasi penjualan memiliki serangkaian tugas yang berbeda. Dan dalam hal ini, jika Anda memetakannya, Anda akan menemukan bahwa keduanya memiliki tugas untuk memenuhi syarat memimpin. Dan ketika Anda menyadari hal itu, maka Anda dapat melakukan percakapan lintas fungsi antara dua kelompok yang berbeda untuk dapat mengetahui “Apakah kualifikasi saya sama dengan kualifikasi Anda? Apakah kita mengambil langkah dan perilaku yang sama? Atau apakah itu berarti sesuatu yang berbeda antara dua silo yang berbeda? "Dan jika Anda melakukan hal yang sama, Anda dapat mulai merampingkannya dan memberikan tanggung jawab kepada kelompok yang berbeda secara independen dan proses bisnis dapat benar-benar membantu Anda memetakan hal-hal ini dan mengidentifikasi di mana Anda punya masalah semacam itu.
Juga, ketika Anda menggabungkan perusahaan atau jika Anda menggabungkan kelompok, proses penggabungan, Anda dapat melewati dan Anda dapat menentukan proses Anda untuk berbagai perilaku yang berbeda. Dan dalam contoh ini, Perusahaan A mendapat beberapa perilaku, Perusahaan B memiliki beberapa perilaku dan proses penggabungan mengambil unsur-unsur A dan B, menemukan praktik terbaik, dan kemudian menciptakan proses baru yang akan bekerja sangat efektif untuk kedua kelompok. Jadi itu membantu Anda menjadi lebih efisien, lebih produktif, dan mengidentifikasi praktik yang lebih baik untuk bisnis Anda.
Selain itu, sisi lain dari silo yang suram adalah bahwa ada kesenjangan dalam komunikasi antara departemen, yang baru saja kita bicarakan, di mana kolaborasi tidak terjadi tetapi seharusnya. Dan dengan demikian proses bisnis dapat membantu Anda mengidentifikasi kesenjangan semacam itu. Jadi, dalam contoh ini, penjualan memiliki proses, produk baru akan dirilis dan mereka keluar dan menjualnya. Tetapi keuangan mungkin memiliki proses tambahan di mana mereka harus masuk dan memperbarui harga produk ketika produk dirilis. Jika penjualan tidak tahu tentang itu, mereka masih bisa berada di luar sana penawaran penawaran dengan harga produk lama dan ketika sampai pada titik di mana keuangan mulai meninjau kesepakatan dan menyetujui kesepakatan, maka banyak konflik dan banyak panel belakang harus terjadi untuk kembali ke pelanggan dan menyesuaikannya kembali. Dan jika Anda sudah pergi dan memetakan proses Anda, Anda akan tahu ini sebelumnya dan dapat menyesuaikannya sehingga penjualan tahu, "Saya harus menunggu sampai saya mendapatkan pembaruan harga produk sebelum saya mulai berbicara dengan pelanggan baru tentang produk."
Dalam contoh ini, BPMN2 memiliki diagram percakapan yang memungkinkan Anda untuk dapat berbicara di antara berbagai departemen yang berbeda dan mengidentifikasi poin handoff di antara mereka. Dan ini sangat membantu untuk mengurangi redudansi dan juga memungkinkan akuntabilitas dan tanggung jawab yang lebih besar antara departemen. Jadi Anda bisa mengatakan, "Oke, jadi manajemen penjualan dan penjualan harus bekerja sama untuk menyetujui kesepakatan." Dan mereka berdua bisa mengerjakan potongan handoff mereka dan apa yang bergantung. Tetapi departemen keuangan mungkin tidak perlu harus terlibat dalam persetujuan itu dan mereka tahu bahwa berdasarkan diagram ini yang disebutkan bahwa inilah siapa yang bertanggung jawab di berbagai departemen yang perlu bekerja sama untuk mencapai itu.
Selain itu, proses jahat bisa datang yang tidak menguntungkan perusahaan. Jadi ketika Anda sedang menjalani proses bisnis Anda, Anda dapat mengidentifikasi bahwa seseorang melakukan sesuatu yang Anda sukai, "Saya tidak benar-benar mengerti bagaimana itu efektif atau bagaimana itu mencapai tujuan." Jadi saya akan memberi Anda beberapa contoh itu. Jadi dalam hal ini, produk mungkin melalui dan mereka sedang melakukan rilis baru. Mereka pergi, mereka memberikan persyaratan, tim pengembangan mulai mengerjakan persyaratan itu, tetapi setelah tim produk mulai berbicara dengan pelanggan maka kami kembali dan memutuskan untuk merevisinya. Dan ini akan sangat, sangat mengganggu bagi tim pengembangan untuk harus kembali dan merevisi persyaratan setelah mereka sudah dalam proses membangun barang-barang tersebut. Untuk produk, mereka mungkin bahkan tidak memikirkan hal seperti itu. Mereka hanya seperti, “Oh, saya mendapat beberapa masukan baru dan sekarang saya membutuhkan hal-hal ini.” Dan jika mereka tidak berbicara dengan tim pengembangan, mereka tidak akan benar-benar memahami seberapa besar dampak yang mungkin diberikan kepada ruang lingkup nanti atau pengiriman produk. Jadi, membuat diagram jenis-jenis ini dapat membantu silo itu pecah dan memungkinkan Anda untuk dapat memahami elemen apa yang membantu proses Anda dan apa yang merupakan proses yang merugikan.
Mungkin juga ada duplikasi aset dan sumber daya, dan ini adalah hal besar ketika perusahaan mencoba untuk merampingkan. Jadi dalam hal ini saya telah melakukan semacam diagram pengelompokan di mana saya telah mengidentifikasi berbagai aplikasi dan laporan yang berbeda yang harus diproduksi dan pemain yang berbeda yang terkait. Dan ketika Anda mulai menata semua hal ini, dalam contoh ini saya telah memberikan duplikat alat pengeditan dan alat pelacak panggilan dan siapa yang menggunakannya. Jadi Anda dapat mulai mencari tahu, karena banyak kali silo independen akan membuat keputusan untuk tim mereka dan mereka tidak perlu memikirkan fakta bahwa tim yang lebih luas secara keseluruhan juga dapat menggunakan perjanjian lisensi itu dan membuatnya lebih murah dan lebih hemat biaya untuk semua alat yang digunakan dalam organisasi. Selain itu, diagram proses bisnis dapat sangat membantu untuk mengidentifikasi siapa yang bertanggung jawab atas informasi apa dan kapan. Dan dalam hal ini, saya memiliki pelayan data yang mengatakan, "Oke, ini adalah orang-orang yang bertanggung jawab atas semua data ini dan inilah tabel yang harus mereka tangani." Dan jangan berikan informasi ini kepada yang lain orang, ini sangat penting di daerah di mana ada informasi sensitif seperti catatan medis atau data keuangan atau elemen seperti itu yang perlu diasingkan hanya untuk beberapa orang. Jadi, Anda dapat membantu mengidentifikasi ini, yang kemudian memungkinkan orang-orang dari organisasi lain untuk tidak memiliki akses ke informasi itu dan mengamankannya dan mengetahui ke mana informasi Anda pergi.
Selain itu, karena kita berbicara sedikit tentang data, silo juga dapat membuat kualitas data yang buruk dan inkonsistensi data. Jadi dalam hal ini, saya telah menggunakan proses bisnis untuk membantu tim data untuk memahami kapan pelanggan pelanggan baru, atau kapan Anda memperbarui pelanggan. Jadi, Anda dapat melihat dan memetakan poin-poin keputusan ini dan pihak bisnis yang memahami aturan bisnis dapat dengan mudah berbicara dengan pihak teknis yang harus menerapkan aturan-aturan ini dan tahu kapan perilaku tertentu harus terjadi. Dalam contoh ini, ini berbicara tentang menentukan duplikasi data. Jadi jika Anda memiliki pelanggan ritel dan Anda memiliki pelanggan web dan Anda menjual produk, Anda mungkin memiliki sistem yang sama sekali berbeda yang mencoba untuk mengumpulkan informasi yang sama. Dan jika Anda mencoba untuk mendeduplikasi informasi Anda dan mengidentifikasi siapa pelanggan Anda sebenarnya, diagram proses bisnis dapat benar-benar membantu Anda memahaminya dan berkata, “Oh, dalam hal ini kami berdua berurusan dengan pesanan dan dalam hal ini kami berdua berurusan dengan masalah keuangan, ”dan dapat memetakan informasi itu sehingga lebih jelas sehingga Anda tidak memiliki duplikasi semacam itu dalam data Anda dan Anda dapat mengurangi redudansi dan mengurangi kekurangan dan mengemukakan kualitas data Anda.
Jadi manfaat tambahan dari memiliki proses bisnis yang baik adalah bahwa karyawan dapat mengidentifikasi masalah di awal ketika lebih mudah untuk mengimplementasikan perubahan. Ini terutama berlaku untuk proses data yang kompleks, jika Anda dapat melakukan analisis pada desain dimuka dan melibatkan semua tim dalam percakapan, maka proses akan mengalir jauh lebih lancar dan orang-orang akan dapat bereaksi lebih baik di awal. dibandingkan jika Anda sudah dalam proses. Karyawan baru naik lebih cepat karena mereka dapat pergi dan mereka dapat meninjau proses bisnis ini dan memahami tugas-tugas yang harus mereka selesaikan dan di mana poin handoff berada dan kepada siapa mereka perlu berbicara untuk berbagai hal yang berbeda. Dan keputusan dapat dibuat secara real-time lintas tim lintas fungsi. Jika Anda berdua menggambar diagram proses bisnis ini bersama-sama, Anda dapat menemukan poin-poin ini di mana ada hambatan dalam proses dan dapat mendiskusikannya dan mencari tahu apa proses terbaik untuk Anda berdua dan di mana handoff terbaik poin dan siapa orang terbaik untuk melakukan masing-masing tugas berbeda yang perlu diselesaikan.
Jadi beberapa tips untuk memecah silo untuk kesuksesan bisnis dan mampu mencapai tujuan Anda: Yang pertama adalah untuk memfokuskan proses bisnis Anda pada pelanggan Anda, produk atau layanan Anda - bukan masing-masing departemen. Jadi sering kali orang ingin, dalam departemen mereka, membuat daftar periksa individual mereka. Tetapi jika Anda melihat bisnis secara keseluruhan dan tujuan yang ingin dicapai oleh bisnis, Anda dapat mulai melihat di mana hal-hal jatuh dan berkata, “Apakah proses ini membantu saya mencapai tujuan saya? Atau apakah itu proses ekstra atau hambatan dalam proses dan mencapai tujuan? ”Anda harus meluangkan lebih banyak waktu membahas tempat-tempat di mana proses tersebut terhubung. Jadi seperti dalam diagram percakapan di mana Anda memiliki banyak poin handoff, Anda perlu menghabiskan lebih banyak waktu membicarakan hal itu dan memastikan bahwa informasi mengalir dengan benar di berbagai silo yang berbeda.
Anda dapat menyatukan karyawan Anda dengan menunjukkan dalam proses, hal-hal yang menjadi tanggung jawab mereka dan bagaimana interaksi dengan perusahaan secara keseluruhan. Dan itu memberi orang lebih banyak tujuan untuk bertemu, menuju tujuan. Anda juga dapat berkolaborasi dengan karyawan sehingga mereka memiliki input pada proses yang mempengaruhi peran dan pekerjaan mereka karena jika semua keputusan dibuat di bagian atas ketika merancang proses, individu yang melakukan pekerjaan akan melihat langkah-langkah yang terlewatkan dan potongan-potongan yang hilang dan dapat mendiskusikannya. Dan jika Anda berkolaborasi dengan semua karyawan Anda ketika Anda menggambar proses ini, Anda mulai mencari tahu outlier tersebut dan apakah itu adalah hal-hal aktual yang harus dalam proses atau tidak. Dan kemudian tip lain untuk memecah silo adalah memperbarui proses Anda secara teratur untuk mencerminkan perubahan kebutuhan dan tujuan organisasi karena tujuan dan prosesnya sangat lancar dan Anda mungkin menemukan praktik terbaik yang lebih baik. Anda mungkin menemukan cara baru yang ingin Anda lakukan dan dapat memperbarui informasi itu secara teratur dapat sangat membantu organisasi. Dan kembali ke papan gambar dengan tim-tim lintas fungsi itu dapat benar-benar membantu memecah silo dan membuka komunikasi di antara tim Anda. Jadi itulah slide yang telah saya siapkan.
Eric Kavanagh: Baiklah. Biarkan saya menyerahkannya kepada Mark Madsen yang gigih. Anda sekarang memiliki lantai, bawa pergi. Dan teman-teman, jangan malu-malu, ajukan pertanyaan Anda. Kami punya pakar di telepon di sini. Mark, itu semua kamu.
Mark Madsen: Oke, terima kasih Eric. Jadi apa yang Anda dengar tadi adalah tentang proses dan proses pemodelan dan bagaimana penerapannya. Dan kemudian dari sudut pandang saya, berasal dari sisi analitik rumah, saya telah menggunakan banyak proses bisnis sebagai cara untuk menjelaskan dan memahami. Sekarang, ketika Anda berpikir tentang analitik, dan terutama sekarang ketika kita berbicara tentang pembelajaran mesin dan hal-hal lain selain BI, itu masih dilihat oleh petak luas pasar, semacam, saya anggap, salah. Yaitu, Anda mengirim analis seperti penambang emas dan mereka bergegas keluar ke data dan mereka mencari-cari dan menemukan beberapa nugget emas dan membawa barang-barang berharga ini kembali ke organisasi dan kemudian semua orang hidup bahagia selamanya. Atau setidaknya analis melakukannya karena mereka memiliki gaji enam angka karena itulah yang dibuat oleh para ilmuwan data, secara teori.
Tetapi kenyataannya sangat berbeda. Kenyataannya adalah bahwa ia membutuhkan infrastruktur dan dibutuhkan kerja serta dibutuhkan tujuan dan arahan serta pemahaman tentang bisnis. Dan hal-hal itu, mereka dituntut untuk benar-benar memahami cara mendekati masalah, bagaimana membuat model untuk masalah dan bagaimana menyelesaikan masalah tersebut. Dan ide ini bahwa Anda dapat membuang beberapa data dan beberapa teknologi dan beberapa orang pintar pada suatu masalah tanpa memahami konteksnya, khususnya konteks proses di mana kita akan menerapkannya, sebagian besar adalah mitos dengan cara yang sama seperti kebanyakan Gold Rush adalah mitos dan pada kenyataannya sebagian besar orang pulang ke rumah bangkrut.
Ada juga aspek lain dari aplikasi analitik ini untuk bisnis, apakah ide ini semua data di bawah kaca, kan? Entah bagaimana analis atau algoritma akan memunculkan data dan akan melemparkannya di layar di depan seseorang. Tetapi masalahnya adalah kami memiliki begitu banyak data dan Anda dapat melakukan banyak hal berbeda dengan analitik sehingga mudah membuat orang kewalahan. Dan kemudian Anda memiliki masalah sekunder sekarang yaitu “Saya memiliki begitu banyak data dan saya memiliki banyak hal, yang mana yang harus saya perhatikan? Dan bagaimana dan mengapa saya memperhatikan hal-hal itu? ”Dan itu benar-benar inti dari banyak masalah di lingkungan sampai pada titik di mana kita harus meminta para ahli untuk mengkurasi informasi yang ditampilkan kepada siapa dan sejauh ini dari memiliki akses data swalayan dan dasbor swalayan, Anda akhirnya mengandalkan para ahli yang berbeda untuk membantu Anda mengetahui apa yang terjadi dalam hal-hal sialan itu.
Dan jika kita berbicara tentang ke mana arah masa depan, khususnya, banyak analitik yang lebih maju tetapi pembelajaran mesin mendekati, AI dalam bisnis, semua hal ini, yah ada banyak hype di sekitarnya. Ada banyak kenyataan untuk itu dan sebagian besar yang tertanam. Bahkan, kebangkitan modern dalam hal ini datang melalui penanamannya ke dalam proses. Jadi mengambil proses yang otomatis atau otomatis, misalnya ide dasar dari mesin rekomendasi di ritel di situs e-commerce atau di situs berita atau di situs musik adalah aplikasi atau algoritma sederhana untuk tugas yang dulunya merupakan tugas yang berorientasi pada manusia . Apa yang Anda pikir orang akan suka dengan pertanyaan dan perencana barang dagangan atau orang yang mencari tahu apa yang harus dilakukan cross-sale atau penjualan-up harus didasarkan pada data sebelumnya, mereka akan permukaan itu dan kemudian meninju itu ke dalam sistem dan kemudian baik pemasaran atau merchandising atau beberapa aplikasi online akan menghadapinya. Dan kemudian itu tertanam. Ketika Anda melakukan banyak hal, alat berat ini mengawasi apa yang Anda lakukan dan memperbaiki dan terus menghadirkan yang baru, dan itu adalah analitik yang tertanam. Itu ada di sana dalam suatu proses. Dan jika Anda benar-benar ingin tahu kemana banyak masa depan dari pekerjaan ini, itu ada. Tidak banyak membantu orang dengan melakukan analisis yang lebih canggih. Itu adalah dengan mendapatkan efisiensi di petak bisnis yang jauh lebih luas.
Jadi ketika Anda melihat hal-hal seperti intelijen bisnis, di mana banyak data dan pasar analisis berasal, ada ahli statistik sebelum BI benar-benar memungkinkan banyak orang untuk melakukan banyak hal tanpa statistik, tanpa hal lain, oleh fokus murni pada data. Masalahnya adalah bahwa dengan berfokus murni pada data, itu meninggalkan banyak konteks. Dan yang akhirnya Anda lewatkan adalah bagaimana semua data itu, bagaimana semua metrik ini berhubungan. Jika Anda berpikir tentang apa yang terjadi di dasbor, Anda akan memiliki beberapa diagram batang, mungkin grafik, tabel angka. Anda akan melihat banyak metrik baik secara individu maupun kolektif dan Anda tidak benar-benar melihat bagaimana mereka berhubungan. Jadi bayangkan Anda adalah seseorang yang baru dalam sesuatu dan Anda masuk, Anda dapat melihat dashboard dan Anda tidak akan membuat kepala atau ekor dari salah satu angka karena angka itu sendiri tidak memberi tahu Anda apa-apa karena mereka tidak memiliki konteks. Jadi itu mungkin menunjukkan angka berwarna merah tetapi hanya mengubah angka lainnya dengan menarik beberapa tuas lain dapat membuat ini lebih baik atau lebih buruk. Bagaimana hal-hal ini berhubungan? Itulah konteksnya yang hilang dalam intelijen bisnis dan pergudangan data dan desain dasbor karena Anda memodelkan data, bukan memproses. Dan itulah aspek mendasarnya adalah Anda membangun pengulangan di sekitar data dan Anda melakukannya dengan memeras sebagian besar proses, dengan fokus pada metrik yang dihasilkan dari data mentah.
Jadi layar ini menunjukkan apa yang pada dasarnya adalah dasbor tentang proses pengujian lab. Ada aplikasi bernama Altosoft yang melakukan BI dengan cara ini. Jadi yang Anda lihat adalah Anda melihat proses dan data tidak terpisah, tetapi disatukan kembali. Seperti pemisahan itu buatan dan itu dilakukan karena kami mengabstraksi data, memasukkannya ke dalam basis data dan membangun antarmuka di atasnya. Jadi, Anda biasanya memiliki dua metrik; Anda memiliki hal-hal seperti jumlah tes yang dipesan, yang merupakan kotak pertama pada aliran ini, dan kotak terakhir adalah jumlah tes yang diselesaikan dan diajukan. Dan Anda akan memiliki dua metrik ini; Anda akan meletakkannya di dasbor dan Anda mungkin memperhatikan bahwa yang satu sangat tertinggal. Atau mungkin Anda memiliki metrik ketiga yang diproses ulang.
Jadi jika Anda melakukan tes lab di rumah sakit, ada banyak tes. Banyak dari mereka yang mendesak karena mereka berada di depan operasi atau mereka keluar dari unit perawatan kritis atau hal lain. Jadi Anda memiliki proses di tempat dokter memesannya, mereka pergi ke laboratorium, laboratorium memiliki proses untuk menandai bahwa mereka diterima, mereka dijadwalkan, mereka akan selesai, mereka akan berjalan melalui perlengkapan. Kadang-kadang jika mereka duduk terlalu lama, karena laboratorium didukung, semua peralatan ditempati, mereka harus diproses ulang. Terkadang hasilnya tidak valid. Kadang-kadang hal-hal seperti sampel darah, mereka tidak bisa duduk selama lebih dari 30 menit atau ada kerusakan dalam sampel dan kemudian Anda harus pergi dan mengambil darah untuk kedua kalinya, yang merupakan sesuatu yang Anda benar-benar tidak ingin lakukan kepada orang-orang . Jadi itu berarti bahwa sebenarnya ada prioritas pada beberapa tes laboratorium atas yang lain berdasarkan pada tingkat ketahanannya. Jadi Anda memiliki hal-hal lain yang terjadi di dalam laboratorium dan Anda ingin menghindari masalah pemrosesan ulang jika memungkinkan. Tetapi Anda tidak dapat benar-benar melihat aliran tes melalui hal-hal yang berbeda karena BI itu sendiri biasanya hanya tentang aliran dalam arti metrik agregat. Jadi antarmuka ini menunjukkan data yang dilampirkan pada proses sehingga Anda dapat melihat berapa banyak yang masuk, berapa yang diterima, berapa banyak yang terjadi pada satu waktu. Saya kira itu bukan demo langsung sehingga Anda tidak dapat melihat menelusuri detail proses dan metrik yang terjadi di dalam, apa yang terjadi dengan batching atau pemrosesan ulang. Tapi inilah yang memberi Anda pandangan yang jauh lebih baik sehingga orang yang setidaknya memahami laboratorium dapat melihat ini dan melihat apa yang terjadi, yang bertentangan dengan banyak grafik dan metrik pada satu layar. Jadi proses sangat membantu di sisi desain antarmuka, itu tidak menyembunyikan konteksnya.
Proses juga terjadi di bidang lain. Sungguh, ketika Anda berbicara tentang BI dan pergudangan data, sebelum kita masuk ke analitik yang lebih maju, Anda berbicara tentang melakukan salah satu dari dua hal: Anda baik berbicara tentang menganalisis apa yang terjadi dalam suatu proses dan kemudian bertindak atas hal itu, atau Anda menganalisis proses dan kemudian mengubahnya. Jadi jenis standar penggunaan informasi oleh organisasi adalah memantau situasi - itulah yang dilakukan oleh dasbor Anda dan 10 laporan teratas dan terbawah 20 Anda. Itu semua adalah alat pemantauan sederhana untuk memungkinkan orang melihat apa yang perlu mereka lihat dan mencari penyimpangan. Mungkin ada lampu lalu lintas di dasbor, mungkin ada 20 laporan terbawah yang pada dasarnya adalah laporan penyimpangan yang menunjukkan kinerja terburuk. Dan kemudian Anda menganalisis hal-hal itu sehingga Anda melihat data lain, Anda melihat hal-hal lain. Mungkin Anda masuk ke lebih banyak detail di sekitar analisis dan kemudian Anda melihat penyebabnya. Anda mungkin sudah memiliki firasat untuk hal ini dan langsung bertindak. Seringkali dengan proses yang lebih sederhana dan lebih dipahami itulah yang terjadi. Anda melihat masalah, Anda tahu apa yang terjadi, Anda membuat keputusan dan Anda mengambil tindakan. Biasanya itu ada di dalam loop proses di bagian bawah, Anda memiliki SAP, memiliki hal-hal ini, Anda melihatnya kehabisan stok di toko sehingga Anda meningkatkan pesanan pembelian untuk putaran pengisian berikutnya dan Anda selesai.
Tidak ada yang istimewa yang terjadi, tetapi di lain waktu, Anda belum melihat masalah sebelumnya sehingga Anda harus menganalisis penyebabnya sehingga Anda benar-benar harus menggali apa yang terjadi. Biasanya pada titik di mana Anda mulai harus menganalisis sebab, Anda perlu memahami prosesnya karena ini adalah masalah yang belum pernah Anda lihat sebelumnya, jadi itu di luar batas proses normal, hari-hari yang tertanam dalam sistem OLTP kami dan sekarang Anda memiliki sesuatu yang memerlukan pemikiran kritis. Ini membutuhkan lebih banyak konteks karena Anda memiliki serangkaian masalah dan serangkaian kemungkinan penyebab yang harus Anda singkirkan. Anda harus bernalar tentang ini, menganalisis dan mengumpulkan informasi baru dan kemudian mengubah prosesnya. Ini terjadi karena kami melakukan sesuatu. Mungkin kami tidak menyinkronkan kampanye pemasaran kami dengan proses pengisian sehingga kami kehabisan stok. Mudah-mudahan itu tidak terjadi di ritel, tetapi banyak pengecer dulu memiliki masalah ini ketika kami pertama kali melembagakan BI dan pergudangan data.
Sekarang, seringkali analisis sebab akibat melibatkan statistik dan analisis lain yang lebih sulit daripada hanya melihat beberapa angka, tetapi kemudian Anda masuk ke bagian kedua, yaitu Anda mengubah suatu proses. Apakah Anda melakukan perubahan di tempat yang tepat? Apakah Anda mengerti di mana harus melakukan perubahan proses itu? Apakah data menunjukkan intuisi Anda atau analisis Anda tentang apa yang akan terjadi setelah perubahan itu? Apa proses lain yang terpengaruh? Apa nomor lain di dasbor yang Anda perhatikan akan terpengaruh oleh ini? Dan Anda mungkin akan mengumpulkan data baru yang akan Anda masukkan ke dalam siklus pemantauan. Jadi proses sebenarnya melekat dalam pemahaman pada tingkat yang lebih besar saat Anda mengambil tindakan dan melakukan sesuatu. Dan dunia BI sering mengasumsikan kausalitas linier. Bahkan, sebagian besar sekolah manajemen benar-benar buruk dalam mengajar orang bagaimana membangun manajemen kinerja dan metrik kinerja di sekitar bisnis karena mereka menganggap pandangan garis lurus. Dan pandangan garis lurus pada gilirannya diperkuat oleh pelaporan BI sederhana dan jenis pelaporan metrik tunggal yang Anda tarik karena tidak memahami proses bagaimana hal-hal mempengaruhi hal-hal lain.
Jadi Anda dapat menggunakan model proses tidak murni sebagai model proses bisnis, tetapi Anda juga dapat menerapkan dinamika sistem. Anda dapat menerapkan model proses dan menggunakannya dengan cara yang sama untuk memahami bagaimana metrik saling berhubungan. Jadi dalam tampilan garis lurus seperti diagram ini - saya minta maaf, saya lupa untuk menempatkan referensi ke kertas dari mana ini, ini adalah yang lama dari tahun 80-an, ini hanya tentang dinamika sistem dan bagaimana segala sesuatu diasumsikan dan bagaimana mereka sebenarnya. Jadi profitabilitas selalu mengasumsikan bahwa jika kita membuat kualitas lebih baik daripada profitabilitas, kita akan menjadi lebih baik. Atau mungkin itu akan menjadi lebih buruk karena untuk membuat kualitas yang lebih baik Anda harus mengeluarkan lebih banyak uang dan itu mengurangi keuntungan. Jadi mungkin ada negatif pada panah itu. Atau bagaimana kepemimpinan atau bagaimana penyelarasan silo yang berbeda dalam organisasi atau proses mengarah pada profitabilitas yang lebih baik atau menurunkan biaya. Selalu ada faktor dan idenya adalah bahwa salah satu dari metrik di sebelah kiri akan memengaruhi metrik di sebelah kanan, dan semuanya linier.
Diagram di sebelah kanan menunjukkan contoh yang jauh lebih baik. Ini menunjukkan apa yang sebenarnya terjadi di sini, dan apa yang sebenarnya terjadi adalah Anda dapat mengubah kualitas produk, tetapi ada lingkaran umpan balik antara, katakanlah, kualitas produk dan struktur biaya yang meningkatkan struktur biaya yang menurunkan profitabilitas, bahkan pada saat yang sama juga menurunkan biaya perbaikan garansi. Dan perhitungan di balik ini menjadi sedikit kabur karena Anda dapat memperbaiki sesuatu dengan menurunkan biaya, tetapi Anda menurunkan kualitas produk yang menurunkan kepuasan yang menurunkan penjualan dan meningkatkan biaya garansi.
Atau Anda bisa melakukan kebalikannya. Jadi Anda harus lebih teliti memodelkan apa yang akan terjadi ketika Anda mengubah salah satu dari hal-hal ini. Jadi, metrik Anda tentang hal-hal di sebelah kiri dengan sendirinya akan saling memengaruhi dan bagaimana Anda mengubah hal-hal itu, tuas yang Anda tarik dalam bisnis atau penyesuaian Anda pada proses atau praktik bisnis, akan memengaruhi ini. Maka proses mengasumsikan peran sentral di mana untuk waktu yang sangat lama kami membangun hal-hal yang sangat sederhana.
Dan hal berikutnya adalah melihat bagaimana proses-proses itu sendiri berinteraksi. Jika Anda mengambil diagram sebelumnya yang saya miliki dan Anda, katakan, ubah sesuatu, Anda benar-benar perlu melihat bagaimana proses berinteraksi karena perubahan di sini mengarah ke sesuatu di sana dan diagram ini dari presentasi sebelumnya tentang bagaimana perubahan dalam pemasaran dan perubahan untuk data dalam pemasaran yang tertinggal, apa yang terjadi dalam penjualan adalah tindakan yang tertinggal, yang berarti tindakan Anda mungkin datang terlalu dini atau terlalu terlambat untuk melakukan hal yang baik dan jadi perlu untuk memahami bagaimana dampak dalam satu proses terwujud dalam proses lain karena semuanya ada selalu melalui proses.
Jadi yang Anda miliki hanyalah banyak kerumitan dalam bisnis dan seringkali kami tidak menangkapnya. Kami tidak memahami bahwa ketika kami sedang mengerjakan proyek statistik, proyek pembelajaran mesin, proyek BI, dan sekarang Anda berbicara tentang menyuntikkan, katakanlah, pembelajaran mesin ke dalam proses penilaian lead untuk pemasaran dan penjualan di mana itu membantu Anda untuk memenuhi kualifikasi lead, Yang mempengaruhi kedua kotak kuning ini di sini. Nah, proses skoring timbal yang terjadi di suatu tempat akan mempengaruhi keduanya. Dan itu akan menyebabkan kalibrasi ulang atau perubahan dalam dua proses ini. Jika Anda membahas hal ini dengan gagasan bahwa hal ini merupakan masalah pemasaran dan kami akan mempekerjakan seorang ilmuwan data dan mereka akan membangun algoritma penilaian skor ini untuk kami, itu akan melakukan hal-hal ini, itu akan lebih memenuhi syarat memimpin kami dan memprioritaskan hal-hal. Bagaimana hal itu memengaruhi penjualan? Apakah ini diterapkan di tempat yang tepat? Mungkin Anda perlu melihat apa yang terjadi di seluruh proses itu karena mereka berdua harus berubah. Ini bukan murni proyek pemasaran. Dan itulah inti dari banyak analitik adalah bahwa sebenarnya konteks dan dampaknya jauh lebih cerah dan cakupannya meningkat, ia menjadi lebih besar dan lebih hairier.
Dan Anda dapat melihat masalah di berbagai tingkatan. Jadi pada awalnya Anda melihatnya dalam konteks masalah pemasaran dan kemudian Anda berkata, “Oh, ini benar-benar memengaruhi pemasaran dan penjualan. Tetapi proyek ini sendiri memiliki dampak TI, jadi ada sudut pandang TI di sini yang menyiratkan bahwa kita harus melakukan hal-hal lain dan dengan cara ini akan memodifikasi SAP yang berarti kita mendapatkan dampak proses yang lain ini. " kompleksitas akan bervariasi dan juga tingkat analisis karena proses tidak hanya murni, "Lihatlah proses ini" atau "Lihat bagaimana kedua proses berinteraksi." Jika Anda seorang eksekutif dan Anda membuat taktik yang jauh lebih tinggi taktis atau keputusan strategis, Anda perlu melihat gambar yang lebih besar. Jadi ini adalah diagram rantai nilai, ini adalah salah satu favorit saya, tetapi ini untuk proses pembuatan keju pertanian-ke-eceran. Jadi Anda tahu di sisi paling kiri Anda melihat peternakan dan di sisi kanan Anda melihat pengecer dan di antara Anda memiliki transportasi yang memindahkan barang fisik, pada dasarnya susu dan mentega, memindahkan produk susu ke berbagai pabrik yang pindah ke pabrik pengolahan yang pindah ke distributor dan pabrik pasca-pemrosesan dan pengemasan dan semua hal yang berbeda ini. Dan pada dasarnya itu adalah rantai pasokan yang beralih dari produksi ke konsumsi.
Dan apa yang Anda lihat dengan warna merah dan hijau di atas sebenarnya adalah sisi data dari proses interaksi antara perusahaan, karena ini adalah rantai nilai bukan untuk satu perusahaan tetapi untuk industri, meskipun ini sebenarnya untuk perusahaan. Anda akan menempatkan diri Anda dalam sesuatu seperti ini dan memetakan ini dan ada banyak rantai nilai dan sistem nilai yang berbeda, pemetaan nilai hal-hal yang kembali ke Porter, saya pikir, akhir tahun tujuh puluhan / awal delapan puluhan. Tetapi idenya adalah bahwa ada proses di sini dan hal-hal merah itu adalah semua arus informasi dari satu perusahaan atau satu rangkaian operasi dalam rantai pasokan ke yang lain. Dan itu menyiratkan bahwa satu proses dalam satu organisasi berinteraksi dengan proses lain di organisasi lain. Jadi proses aliran dan aliran data, keduanya penting dan keduanya harus terlihat dalam hal mendokumentasikan apa yang terjadi dan memahami apa yang terjadi dan bernalar tentang hal itu, karena dengan begitu Anda dapat ikut serta dan berkata, “Baiklah, bagaimana jika saya menerapkan AI ke proses saya di sini dan saya mengubah cara saya melakukan manajemen yang mudah rusak ini untuk mengurangi fakta bahwa saat transit atau di area tunggu dan fasilitas distribusi, saya memiliki produk yang rusak. ”Dan saya melakukan penyesuaian logistik dan rantai pasokan tetapi itu memengaruhi bukan hanya saya, tetapi pemasok hulu dan hilir. Ini memengaruhi proses saya dan memiliki arus informasi yang akan terpengaruh sehingga proses tersebut membantu Anda berpikir tentang bagaimana itu akan bekerja dan dengan siapa Anda akan berdampak dan dengan siapa Anda perlu berurusan dengan. Dan itu berlaku tidak sepenuhnya untuk analis atau untuk orang BI atau ilmuwan data, tetapi juga berlaku untuk manajer yang harus menggunakan barang ini.
Sebagai contoh yang lebih konkret, saya hanya akan melemparkan hal yang sangat mudah di sini pada pemasaran karena saya pikir banyak orang memiliki pemahaman yang cukup intuitif tentang dasar-dasar pemasaran online. Saya pikir semua orang pada suatu waktu mungkin telah melihat diagram saluran wajib di mana ada audiensi orang di luar sana. Pemasaran bukan murni tentang periklanan. Ini tentang banyak hal, tetapi pada awalnya, ini adalah kata keluar. Buat orang-orang mengetahui produk atau layanan Anda. Beriklanlah kepada audiens itu untuk menghasilkan prospek dan audiens semacam itu mempersempit prospek, orang-orang yang mungkin tertarik dengan produk Anda. Dan ketika spesifikasi produk cukup berkualitas, mereka menjadi peluang. Mereka menjadi peluang penjualan. Jadi setiap orang dari Anda di webcast ini adalah peluang pemasaran potensial bagi orang-orang yang membayar untuk webcast ini karena pada kenyataannya mereka berusaha menemukan orang-orang yang memiliki prospek yang berkualitas. Jadi mereka berharap bahwa peluang penjualan ini berubah menjadi arahan - orang-orang yang tertarik pada produk atau layanan yang menginginkan hal ini, yang ingin memilikinya, dan tentu saja jika Anda membeli sesuatu atau menyumbang atau melakukan apa pun itu. yang Anda lakukan - ini berlaku sama untuk pengumpulan dana nirlaba. Saya bisa menjadi pelanggan, donor. Dan kemudian, Anda tahu, semoga, harapan dari harapan akan pemasaran adalah Anda menjadi pendukung, bukan? Jadi selalu ada hal-hal seperti metrik skor promotor yang dapat Anda bangun tentang pemasaran dari mulut ke mulut dan bagaimana pelanggan yang bahagia meninggalkan mulut ke mulut untuk memberi tahu orang lain tentang hal itu, yang menjangkau audiens tidak melalui saluran pemasaran formal dan menciptakan lebih banyak prospek, peluang, pelanggan utama dan siklus berjalan.
Jadi itu corong dasar, semua orang melihat bahwa jika Anda melakukan apa pun, Anda tahu, analisis web berfungsi, Anda melihat hal-hal seperti bagan konversi, bukan? Ini adalah hal BI klasik, Anda melihat tingkat konversi yang hanya transisi dari satu fase ke tahap berikutnya di sini. Jadi khalayak luas yang Anda tidak benar-benar tahu karena Anda baru saja menyelimuti prospek yang diiklankan, semoga orang yang Anda kenal mungkin tahu sesuatu tentang dua peluang yang diidentifikasi, prospek orang, perusahaan yang Anda kenal yang kemudian melintasi batas lain. Jadi Anda akan memiliki kampanye yang berbeda. Dapatkan orang untuk mengklik iklan banner dan membuat orang untuk menghadiri siaran web ini. Mintalah orang untuk melakukan sesuatu dan masing-masing dari mereka memiliki tingkat konversi - jadi jumlah orang yang Anda jangkau dan jumlah orang yang benar-benar mengambil tindakan yang Anda inginkan. Jadi, banyak tingkat konversi yang biasanya online akan menyeimbangkan antara, katakanlah, satu dan lima persen tergantung pada industri dan jenis kegiatan yang Anda lakukan. Jadi, Anda akan memiliki banyak metrik.
Dalam hal ini saya menunjukkan jenis analitik yang khas, di mana halaman yang mereka kunjungi atau berapa tingkat pentalannya. Tapi itu metrik tunggal dan orang-orang melihat itu dan mengukur hal-hal dari mereka, tetapi mereka benar-benar tidak terlalu berguna. Yang terjadi adalah satu hingga lima persen - dan dalam hal banyak iklan online - hanya sekitar satu hingga dua persen jika Anda beruntung. Inilah konteks sebenarnya, bukan? Semua orang yang tidak mengonversi pada titik itu untuk hal itu dan garis kecil kecil di bagian bawah yang memberi Anda gambaran yang jauh lebih realistis daripada bagan ini. Tapi, benar-benar apa yang saya tunjukkan sebelumnya dengan diagram saluran itu harus terlihat seperti ini, kan? Tingkat keseimbangan, yang akan menjadi orang-orang yang muncul di situs web penjualan atau di situs seluler dan langsung pergi, kan? Mereka hanya tidak begitu tertarik. Lalu ada orang yang berkeliaran sebentar dan kemudian ada orang yang berkeliaran sedikit lagi, mungkin diklik, mungkin terdaftar, mungkin melakukan sesuatu. Ini sebenarnya dari analisis ritel; Saya melakukan di mana Anda memiliki harga kereta belanja, sehingga tarif yang ditinggalkan, mengisi formulir dan pergi, mulai menyumbangkan uang dan pergi, mulai menandatangani petisi dan pergi, memasukkan sesuatu ke dalam kereta belanja dan pergi. Anda harus benar-benar menggambarkan semua hal ini tetapi Anda tahu apa yang Anda lihat di sini, Anda melihat metrik untuk masing-masing hal ini. Dan masing-masing metrik itu, jika saya kembali ke corong, adalah transisi dari satu titik ke titik lainnya.
Ini sebenarnya adalah metrik selaras proses. Dan jika Anda, tentu saja, ingin membuat hal-hal sedikit lebih rumit, Anda akan menemukan bahwa sebenarnya ada banyak saluran, bukan? Karena pemasaran adalah semacam saluran komunikasi yang sangat kompleks. Ada barang-barang lama, radio, TV, cetak, dan cetak bukan hanya majalah dan surat kabar, itu surat edaran yang Anda dapatkan di kotak surat Anda, itu kartu-kartu kecil yang menjengkelkan yang masuk ke majalah atau mereka masukkan ke dalam surat Anda. Mereka adalah kartu, selebaran, dan barang-barang yang mereka berikan di jalan. Dan tentu saja ada saluran seluler yang pada dasarnya adalah saluran daring lainnya, tetapi agak berbeda. Game sebenarnya adalah saluran pemasaran. Film, media sebenarnya adalah saluran pemasaran. Setiap kali Anda melihat nama merek di dalam adegan film, seseorang dibayar untuk itu. Dan kemudian saya baru saja merusak online di sini, Anda memiliki situs web Anda, pemasaran email yang masih sangat populer, sistem respons suara interaktif - sistem touchtone yang menjengkelkan ketika Anda menghubungi dukungan pelanggan dan tidak dapat melewati. Banyak jejaring sosial yang berbeda.
Jadi masing-masing dari ini pada gilirannya dipecah menjadi banyak hal lain seperti hal-hal sosial. Anda punya Facebook, Twitter, Instagram, dan 100 hal lainnya. Dan masing-masing dari ini memiliki proses pemasaran sendiri, caranya sendiri dalam memilih bagaimana cara terlibat, bagaimana cara membelanjakan, apa yang Anda belanjakan, apa yang akan Anda lakukan, bagaimana Anda akan melakukan itu dan bagaimana Anda akan mengukur. Masing-masing memiliki proses. Jadi pemasaran Facebook berbeda dari pemasaran Twitter berbeda dari pemasaran Instagram berbeda dari pemasaran. Yang berarti bahwa masing-masing dari mereka akan memiliki hal yang serupa - mungkin sama tetapi sedikit berbeda - dan mungkin orang yang berbeda berurusan dengan mereka. Jadi masing-masing memiliki proses. Jadi jumlah proses di bawah metrik ini sebenarnya sangat dalam dan saling memengaruhi. Dengan melakukan satu hal, Anda memengaruhi hal-hal lain dan interaksi itu sangat berguna dan menyenangkan untuk dilihat dalam diagram proses.
Yang lain dari konsep corong itu sendiri terlalu sempit karena biasanya berhenti pada saat orang menjadi pelanggan. Biasanya saat itulah pemasaran mengatakan, "Pekerjaan kita berakhir." Sangat sedikit orang yang menyadari bahwa pekerjaan pemasaran yang sebenarnya adalah menghasilkan pelanggan untuk dijual. Dan itu harus diukur sampai titik akhir. Dan begitu pelanggan mengakuisisi, bagian lain dari pemasaran yang biasanya tidak diketahui oleh orang-orang di luar pemasaran, adalah bahwa itu bukan sekadar akuisisi, melainkan pengelolaan siklus hidup pelanggan. Tapi itu biasanya silo yang berbeda. Seperti yang dibicarakan Kim sebelumnya, kami memiliki silo dan layanan pelanggan serta dukungan garansi dan semua hal lain ini biasanya berjalan di departemen yang berbeda atau departemen yang berbeda dalam pemasaran di silo mereka sendiri. Tetapi Anda perlu melihat mereka. Anda perlu melihat proses yang memberi makan hal-hal masuk, keluar dan masuk. Dan topik hangat dari - katakanlah, baik lima hingga 10 tahun yang lalu tetapi masih hari ini - adalah semua tentang pelanggan 360 dan pengalaman pengguna dan manajemen pengalaman pelanggan. Baik pelanggan mengalami organisasi melalui banyak titik kontak dari akuisisi melalui dukungan dan sehingga Anda dapat memiliki pengalaman hebat di sisi pemasaran dan penjualan dan memiliki layanan yang mengerikan dan tidak pernah kembali. Atau Anda dapat memiliki pengalaman penjualan yang mengerikan, jangan membeli produk tetapi putuskan bahwa itulah akhirnya tidak peduli seberapa bagus layanannya. Dan itu memperluas pandangan proses dalam konteks di mana Anda melihat metrik.
Maka proses pemahaman lintas horizontal, lintas departemen, lintas lini bisnis adalah hal penting, tidak murni di dalam sana. Dan salah satu tantangan, tentu saja, seperti BI atau data warehousing atau praktisi ilmu data adalah bahwa semua data dicincang karena silo-silo itu. Sistem otomasi pemasaran menangani ujung depan; ada sistem pemasaran online; sistem otomasi penjualan berurusan dengan bagian tengah begitu mereka menerjemahkan ke dalam sistem SAP atau Oracle OLTP. Maka itu hal yang berbeda, dan tentu saja call center biz sering terlepas dari bagian-bagian lain dan kemudian Anda perlu menjahit semuanya kembali bersama, dan diagram proses membantu Anda memahami bagaimana semua sistem berhubungan satu sama lain, yang juga membantu Anda sebagai data BI atau praktisi ilmu data perumahan mencari tahu data apa yang digunakan di mana dan bagaimana dan mengapa. Jadi saya pribadi menggunakan diagram proses di berbagai tempat di dalam proyek analitik ini karena mereka membantu Anda untuk memetakan dan memahami persyaratan data serta melakukan pekerjaan. Seperti yang kita lihat sebelumnya, ada tempat di mana model proses membuat data terlihat. Mereka memanfaatkan data penjualan dan pemasaran dan siapa yang memiliki data apa dan di mana data itu terlihat dan di mana tumpang tindih itu. Mereka juga membantu Anda memahami karena lokasi orang dan departemen dalam diagram proses, siapa yang melakukan pekerjaan apa, dan siapa pemilik proses sebenarnya dari data tersebut. Jadi, Anda dapat melihat siapa yang memiliki data keuangan, siapa yang memiliki data kesehatan, siapa yang bertanggung jawab atas hal-hal ini. Dan kadang-kadang itu berguna ketika Anda melihat metrik dan ada kesenjangan antara dua proses dan ada transfer data antara kedua proses itu dan ada seseorang di setiap sisi yang mungkin bertanggung jawab atas data hulu atau hilir dan Anda perlu menemukan mereka. Atau Anda bisa pergi ke peta proses dan melihat hal-hal ini.
Jadi model proses dapat membantu membuat ini terlihat dan Anda dapat memanfaatkan hal-hal ini dalam proyek Anda. Dan Anda tahu, ketika kita melihat ke depan, banyak dari apa yang saya bicarakan di awal sekitar BI dan analitik dan bahkan beberapa ilmu data, aspek hal-hal di tingkat yang dangkal, mereka semua tentang menganalisis proses dasar dan metrik . Tetapi hal lain yang dapat Anda lakukan, selain menanamkan analitik ke dalam proses atau menganalisis proses dan mengubahnya, adalah membangun simulasi. Cara lama membangun simulator, cara yang biasa kami lakukan sejak dulu adalah Anda menjadi pintar, matematika-y, orang-orang, mereka membangun model yang akan mensimulasikan sistem, biasanya dengan memahami proses dalam sistem itu. Tapi ada cara lain untuk melakukan itu, yaitu mengambil sebagian dari pemahaman itu dan kemudian memasukkan data ke dalamnya. Anda membuat simulator, katanya berfungsi dengan cara ini, Anda memiliki semua data ini. Anda harus dapat memetakan data itu ke dalam simulasi itu dan melihat apakah simulasi Anda omong kosong atau apakah itu bagus. Sehingga Anda dapat mulai membangun simulasi proses atau proses berinteraksi, yang merupakan hal yang sangat sulit untuk dilakukan.
Dengan menganalisis dan memasukkan data ke dalam semacam kotak hitam - ada model simulasi kotak hitam dan kotak putih yang dapat Anda buat dan sehingga Anda dapat memvalidasi simulasi - Anda dapat menggunakan data untuk membuat simulasi; Anda dapat melakukan lebih banyak hal menarik dan itu benar-benar bagian besar dari masa depan. Itu dan sesuatu yang telah ada selama sekitar satu dekade yang baik yang merupakan otomatisasi pengambilan keputusan itu sendiri - yaitu untuk mengambil hal-hal rutin yang dilakukan orang-orang yang dihafal, bahwa Anda hanya menghabiskan waktu, Anda tahu, menekan tombol untuk - dan mulai lakukan otomatisasi pengambilan keputusan, dan beberapa sekolah menyebutnya "pemrosesan acara yang kompleks." Tapi Anda tahu itu adalah sudut lain dari menyuntikkan pengambilan keputusan dan analisis barang ke dalam proses, yang berarti Anda perlu membuat diagram proses tersebut untuk melihat bagaimana dan di mana praktik itu dapat diterapkan .
Dan akhirnya, kita hampir tidak pernah mengubah proses pemodelan menjadi hal yang kita lakukan, yaitu membuat keputusan menggunakan informasi. Dan itu adalah salah satu area yang otomasi keputusan dan CEP sebenarnya lakukan sedikit. Tapi saya sendiri sudah melakukan sedikit dalam hal penelitian seputar pengambilan keputusan dan itu adalah, apa proses yang dilalui manusia untuk membuat keputusan tentang hal tertentu? Jadi itu bisa berupa perdagangan, pemasaran, mungkin dalam logistik, tetapi ada manusia yang membuat keputusan dan jika Anda membuat model keputusan dan membuat keputusan, Anda memiliki pemahaman yang lebih baik tentang data dan metrik yang dibutuhkan untuk mereka. Dan dengan demikian Anda dapat menggunakan model proses keputusan itu sebagai mekanisme aktual untuk membangun dasbor yang lebih baik untuk mencari tahu fungsi analitik apa yang dapat diterapkan digunakan untuk membuat itu atau untuk memungkinkan orang itu membuat keputusan yang lebih baik. Dan jadi itu salah satu dari hal-hal yang masih ada untuk dijelajahi.
Maka dengan itu saya akan mengakhiri di sini sehingga kami punya waktu untuk pertanyaan.
Eric Kavanagh: Ya, itu banyak hal yang sangat, sangat bagus dan Kim, saya harus mengatakan, antara Anda dan Mark, saya pikir Anda berdua baru saja menyusun berbagai situasi dan skenario yang mengesankan di mana pemodelan proses akan benar-benar membayar dividen . Saya kira saya hanya akan membuangnya untuk Anda, Kim, pertama. Bagaimana Anda membuat bisnis menghargai hal ini dan menyadari berapa banyak waktu yang dapat dihemat, uang dapat dihemat, laba dapat ditingkatkan dan sebagainya dengan benar-benar berfokus pada menyaring proses-proses tersebut ke satu set diagram dan kemudian menganalisisnya?
Kim Brushaber: Ya, saya pikir hal pertama yang harus Anda lakukan adalah mengidentifikasi seorang juara dalam organisasi yang ingin melihat proses mereka dipetakan. Dan sekali itu - dan memilikinya menjadi pemangku kepentingan utama dalam organisasi. Dan kemudian mengidentifikasi kelompok kecil untuk mulai membangun proses dan kembali berfokus pada apa tujuan bisnis dan apa yang berusaha dicapai oleh bisnis, bukan hanya apa yang terjadi dalam suatu departemen. Dan ambil satu tujuan itu dan petakan di dalam jagoan dan ambil jagoan dan kemudian tunjukkan ganjaran yang Anda dapatkan dari proses dan yang kemudian akan memungkinkan bagian lain dari organisasi untuk pergi dan mulai membangun proses-proses itu juga sampai Anda dapat membangun seluruh organisasi karena kebanyakan orang tidak bisa hanya membawa konsultasi yang hanya akan menggambarkan semua proses mereka sekaligus. Jadi mereka harus melakukannya dalam potongan seukuran gigitan dan memilih tempat yang paling strategis untuk dilihat atau tempat di mana Anda mengharapkan masalah proses yang paling ada. Dan mulailah mengurai lampu-lampu Natal dan melihat bagaimana hal itu menyatu.
Eric Kavanagh: Ya, itu sebenarnya metafora yang hebat - mengurai lampu Natal, karena di bawahnya, Anda akan menemukan banyak kerumitan dan banyak solusi. Sungguh, saya pikir di situlah banyak masalah biasanya muncul, baik melalui merger - seperti yang Anda sarankan sebelumnya - atau hanya solusi yang telah dimasukkan ke dalam proses selama periode tahun yang tidak ada yang pernah mengambil waktu untuk menyelesaikannya, benar ?
Kim Brushaber: Benar, atau seseorang baru saja mulai melakukan sesuatu dan itu tidak pernah didiskusikan sejak awal.
Eric Kavanagh: Benar, itu menarik. Ini adalah- dan ini bagus. Saya kira saya akan memberikan ini kepada Anda, Mark, dan kemudian Kim, jika Anda ingin mengomentarinya. Salah satu peserta menulis, "Mengingat lingkungan saluran omni yang terus berubah dan terus tumbuh, bagaimana atribusi dikelola atau dialokasikan dengan paling baik?" Saya pikir itu adalah pertanyaan yang berkelanjutan, tetapi Mark, bagaimana menurut Anda?
Mark Madsen: Ya. Seluruh masalah atribusi dalam pemasaran sangat besar. Jika Anda tidak tahu apa itu atribusi, itu hanya mengambil, katakanlah, penjualan sesuatu - seperti contoh online, jika Anda pergi ke Amazon dan Anda membeli buku. Nah, bagaimana Anda sampai di sana? Apakah itu optimasi mesin pencari yang membawa Anda ke tempat itu dengan hanya mendapatkan peringkat buku itu di tempat tertentu sehingga dia pergi ke tempat itu untuk membelinya? Apakah itu iklan online, apakah itu kampanye media sosial? Dan Anda tahu masalahnya adalah bahwa gagasan pemodelan atribusi adalah bahwa ada penyebab utama semacam ini, tetapi jelas ada banyak hal. Mungkin Anda melihat buku di rak buku dan Anda melihat iklan spanduk untuk itu dan kemudian Anda memutuskan untuk mencarinya nanti karena Anda sedang mencari sesuatu untuk dibaca dan kemudian dia pergi ke sana.
Dan kemudian pertanyaannya adalah, "Bagaimana Anda membagi pengeluaran media atau nilai penjualan dan pelanggan itu di berbagai kampanye?" Dan itu adalah tugas yang sangat kompleks dan Anda perlu melakukannya karena jelas Anda mencoba menganggarkan yang paling efektif kampanye. Tetapi juga karena banyak kali ada biaya seperti biaya afiliasi atau sesuatu atau klik-tayang yang dibebankan kepada Anda untuk ini. Dan kemudian Anda harus memutuskan siapa yang akan dibayar. Apakah Google dibayar, apakah orang-orang ini dibayar, apakah orang-orang itu dibayar? Karena skema atribusi tipikal adalah "orang pertama dibayar".
Jadi saya pikir intinya adalah bahwa ini adalah masalah yang sangat kompleks dan merupakan jenis analisis statistik multivariat yang tidak memiliki jawaban yang jelas. Dan itu berarti bahwa, Anda tahu, Anda perlu melacak metrik dan melihat apa yang dapat Anda coba goda dan ada hal-hal seperti analisis konjoin dan hal-hal aneh lainnya yang dulu populer yang mungkin menjadi populer lagi untuk jenis tujuan tersebut. Tetapi itu pada gilirannya berarti Anda harus memahami metrik proses, setidaknya pada tingkat "Saya memiliki lima jenis kampanye pemasaran, saya perlu tahu apa masukan untuk kampanye itu, tahu berapa banyak uang yang saya miliki." Saya menghabiskan untuk memproses metrik, seperti berapa banyak email atau berapa banyak iklan yang saya tunjukkan? ”Dan metrik hasil yang berkaitan dengan waktu atau tautan atau pelacak untuk hal ini, transaksi ini terjadi. Sehingga Anda dapat mulai membuat gambar itu - dan lagi itu adalah contoh bagus dari mana memetakan setidaknya interaksi proses dasar dapat membantu Anda berpikir tentang hal itu. Intinya, saya tidak berpikir ada jawaban yang jelas untuk atribusi.
Eric Kavanagh: Ya, saya pikir Anda memang benar. Dan Anda tidak akan pernah tahu, menurut saya. Anda bisa tahu untuk yang utama setidaknya, Anda bisa memiliki ide yang bagus dari mana sebagian besar hal berasal, tetapi untuk menganggap bahwa Anda bisa mengetahui semuanya atau bisa mengetahui semuanya, saya pikir itu hanya kesalahan pada awalnya.
Mark Madsen: Saya pikir Heisenberg sudah menulis tentang ini.
Eric Kavanagh: Apa itu?
Mark Madsen: Prinsip ketidakpastian Heisenberg mengaturnya.
Eric Kavanagh: Bagus, bagus. Biarkan saya menyampaikan ini kepada Anda, Kim, karena ketika saya melihat ini dan saya mendengarkan presentasi ini, apa yang Anda petakan dengan banyak skenario berbeda ini dan kemudian apa yang dilakukan Mark juga, Anda tahu apa yang muncul dalam benak saya adalah seluruh konsep transformasi digital yang terus dibicarakan oleh semua orang. Dan bagi saya, itu adalah hidangan utama untuk diskusi semacam ini, karena jika Anda melihat pemenang baru dalam hal inovasi besar seperti Uber, terlepas dari masalah budaya mereka, dan Airbnb dan beberapa perusahaan lain ini, yang mereka lakukan adalah menyaring proses kunci ke tingkat ini, ke tingkat diagram, dan mereka benar-benar fokus pada pembangunan infrastruktur antipeluru untuk melayani layanan serius ini di pasar. Dan mereka melakukannya dengan skala, kan? Transformasi digital yang baik adalah tentang meningkatkan kekuatan baru komputasi awan, pembelajaran mesin, analisis, apa pun masalahnya. Jadi bagi saya, siapa pun yang berbicara tentang transformasi digital perlu melakukan pemodelan proses. Bagaimana menurut anda?
Kim Brushaber: Ya, dan saya pikir istilah lain yang sering muncul saat ini adalah "otomatisasi proses, " yang pertama-tama Anda perlukan untuk membangun proses bisnis Anda dan memahami apa itu sebelum Anda dapat mulai mengotomatiskannya. Dan kemudian Anda dapat menjalankan rencana Anda. Tetapi tentu saja ketika Anda berurusan dengan era transformasi digital, Anda tahu Anda harus melihat apa informasi yang saya kumpulkan dan benar-benar masuk ke dalam perjanjian di dalam organisasi Anda tentang apa informasi itu penting. Karena Anda tahu, seperti slide yang dibagikan Mark di mana Anda mendapatkan semua layar TV yang berbeda dengan semua informasi yang berbeda, kami memiliki kapasitas untuk mengumpulkan begitu banyak data sekarang sehingga Anda benar-benar perlu mendefinisikan sebagai sebuah organisasi dan bergabung dengan semua orang, semua pemangku kepentingan utama, dan katakan melalui proses bisnis, "Ini adalah informasi penting dan ini adalah langkah-langkah penting, " dan juga dapat memahami di mana titik pivot Anda berada. Jadi, Anda tahu, “Ini adalah proses yang tidak bekerja dengan baik bagi kami. Mari kita masuk ke detail fine-tuning dan mencari tahu bagaimana kita bisa melakukan itu secara berbeda, ”dan berbicara dengan titik sentuh yang berbeda dan melihat input mereka dalam percakapan juga.
Eric Kavanagh: Ya itu poin yang sangat bagus dan saya pikir slide ini juga melakukan pekerjaan yang baik dalam mengkomunikasikan pentingnya ketergantungan. Anda tahu, setiap kali Anda mengubah salah satu komponen ini, Anda mengubah semuanya, dan mencoba memahami bagaimana hal itu dapat memengaruhi proses bisnis secara jujur membutuhkan waktu dan usaha. Tetapi sekali lagi, ini adalah jenis di mana jika Anda berbicara tentang terlibat dalam segala jenis transformasi digital, Anda perlu menyadari di mana proses dapat runtuh, di mana mereka dapat diberantas. Saya pikir itu biasanya salah satu pahlawan tanpa tanda jasa dari implementasi yang sukses adalah ketika Anda menyadari bahwa Anda tidak lagi membutuhkan proses X, Y atau Z jika Anda merancang ulang keseluruhan rencana.
Kim, kurasa aku mengembalikannya padamu. Apa yang Anda temukan adalah beberapa faktor kunci keberhasilan ketika hal ini berjalan sangat baik? Apa saja ciri-ciri kisah sukses itu?
Kim Brushaber: Saya pikir, maksud saya, jelas kolaborasi adalah penting dan itulah mengapa saya memutuskan untuk memfokuskan slide deck yang saya dapatkan di banyak silo, karena berkolaborasi antara organisasi yang berbeda dan mencari tahu di mana redudansi itu, itu sangat besar cara untuk merampingkan dan membuat proses Anda lebih ramping dan untuk melakukan percakapan ini tentang, "Oke, jadi ini yang saya lakukan, " seperti yang dengan slide merger, ketika Anda berbicara dengan beberapa departemen yang berbeda atau Anda sedang berbicara dengan perusahaan yang datang bersama dan benar-benar mencari tahu praktik terbaik. Dan merancang apa langkah terbaik untuk diambil dan membuat semua orang selaras dengan langkah-langkah itu pasti membuat semua informasi itu menjadi jauh lebih lancar.
Eric Kavanagh: Ya dan saya senang Anda memasukkan kata "kolaborasi" juga. Mark, saya hanya akan memberikan komentar. Kolaborasi adalah komponen yang mengubah permainan dari dunia bisnis baru, bahkan dengan hal-hal sederhana seperti Google Documents, misalnya. Alih-alih melewati satu dokumen melalui lima orang yang berbeda melalui email, Anda dapat meminta kelima orang tersebut melihat dokumen secara real time dan membuat penyesuaian serta melihat apa yang saling dikomentari. Itu masalah besar; itu adalah perubahan besar dalam proses. Dan komponen yang sama dapat diterapkan, tentu saja, untuk intelijen bisnis, untuk memodelkan pemodelan, benar-benar salah satu dari disiplin ilmu yang kita gunakan untuk mengoptimalkan bisnis. Kolaborasi harus menjadi yang pertama dan terpenting kapan saja itu masuk akal, bukan?
Mark Madsen: Ya, saya kira begitu. Maksud saya, gagasan pembuat keputusan tunggal ini adalah semacam, Anda tahu, bahwa satu-satunya analis yang secara ajaib pergi ke sana untuk melakukan analisis dan menghasilkan emas negatif. Dan satu-satunya pembuat keputusan yang duduk di meja mereka adalah semacam pandangan era 1990-an tentang bagaimana orang dan organisasi membuat keputusan, Anda tahu? Anda duduk di belakang meja dan Anda melihat hal ini dan kemudian Anda membuat keputusan, tapi itu semua ditangkap dalam proses dan aplikasi sekarang. Keputusan nyata biasanya dibuat lintas departemen atau dengan orang lain, dan itu membutuhkan pemahaman dan komunikasi yang lebih luas tentang apa yang terjadi. Kalau tidak, Anda hanya menggali tumit Anda dan semua orang berkelahi dan tidak ada yang ingin memiliki apa pun, itulah sebabnya saya tidak bekerja di sejumlah perusahaan lagi.
Eric Kavanagh: Ya, Anda tahu, itu poin yang sangat bagus dan Kim, saya sangat senang Anda mengemukakan konsep ini tentang hal-hal yang hilang dalam terjemahan. Saya sering berpikir orang tidak cukup menghargai pentingnya konteks dalam diskusi apa pun, di mana pun. Konteks sangat penting dalam hal membantu orang memahami bahwa berbagai masalah yang dibahas dan apa pun poin keputusannya. Dan jika Anda dapat menggunakan pemodelan proses sebagai mekanisme, sekali lagi untuk menyaring apa yang bisa menjadi organisme kompleks yang berbulu ke dalam diagram yang relatif sederhana - dan jika tidak benar-benar elegan - bagi saya itu sangat berguna untuk: A) mengkomunikasikan apa yang penting, tetapi B ) tidak mengabaikan hal-hal yang kritis tetapi dapat tersesat dalam percakapan, dan C) akhirnya mengkristal sesuatu secara visual yang, terus terang, kata-kata dalam dialog akan sulit dipecahkan. Bagaimana menurut anda?
Kim Brushaber: Ya, sangat menarik bahwa Anda terus memunculkan istilah "percakapan" ini. Dan saya memasukkan slide yang ada di diagram percakapan di mana ada beberapa kelompok berbeda yang berbicara satu sama lain dan berinteraksi satu sama lain. Itu sebabnya organisasi BPMN memutuskan untuk membuat diagram itu, karena mereka mengerti bahwa percakapan yang terjadi antara berbagai departemen itu rumit dan perlu ada cara untuk dapat menampilkan semua bagian yang terlibat dalam suatu proses dan semua pemain yang berbeda dan semua aspek yang berbeda sehingga tidak ada bola dijatuhkan dan semua orang tahu di mana tanggung jawab diuraikan. Jadi dalam proses bisnis ketika Anda berbicara tentang, Anda tahu, memiliki rasa konteks yang tepat, diagram proses bisnis benar-benar hebat karena mereka visual dan gambar bernilai 1.000 kata, dan ketika Anda dapat melihat hal-hal ini dalam konteks yang sangat visual, itu memungkinkan orang untuk dapat memahami jauh lebih baik daripada, katakanlah, jika Anda menulis proses Anda dalam format paragraf dan Anda menulisnya, Anda tahu, secara fisik atau bahkan jika Anda memberi mereka nomor dengan peluru. Representasi bergambar memungkinkan Anda untuk dapat mengumpulkan konteks itu dan pemahaman itu jauh lebih cepat daripada jika Anda tahu Anda mencoba membacanya atau memahaminya.
Eric Kavanagh: Ya, Anda juga bisa menghilangkan identitas suatu hal, bukan? Di mana orang tidak akan menganggap hal-hal begitu pribadi dan Anda akan memiliki pandangan yang jauh lebih objektif daripada apa yang sebenarnya dilakukan bisnis dan tentu saja untuk proses yang lebih kompleks, saya pikir itu akan membantu audiens bisnis dan TI lebih memahami apa yang besar gambarannya adalah, karena pada akhirnya, gambaran besarnya adalah bisnis dan ingin agar bisnis berhasil, mari kita hadapi itu, ini adalah masa yang cukup kacau. Itulah mengapa saya pikir waktunya tepat, dan memang selalu demikian, tetapi tampaknya semakin hari ini ketika kita melihat proses tertentu dioptimalkan atau bahkan diberantas. Misalnya, pergi ke cloud, hanya membongkar seluruh komponen penawaran layanan Anda ke cloud atau ke beberapa mitra atau apa pun masalahnya. Tetapi memiliki model bisnis yang digambarkan secara diagram dan jelas itu adalah hal yang sangat berguna untuk mendesain ulang dan untuk tetap di atas segalanya, bukan?
Kim Brushaber: Ya dan produk ER Studio, kami memiliki banyak kemampuan pencarian dan penyaringan juga. Jadi, jika Anda ingin pergi dan menetapkan bahwa sesuatu itu adalah perilaku cloud, Anda bisa pergi dan menyempurnakannya dan melakukan pencarian untuk melihat apa saja bagian yang berinteraksi di cloud setelah Anda memetakan semua proses Anda. Atau, misalnya, katakanlah Anda melihat pemasaran dan Anda hanya ingin menyempurnakan pemasaran - dan saya tentu saja tidak bermaksud memilih pemasaran - itu hanya yang pertama yang terlintas dalam pikiran bahwa sebagian besar organisasi yang memiliki . Tetapi, Anda tahu, untuk pergi dan dapat berkata, “Oke, jadi saya berpikir untuk mengubah departemen pemasaran saya. Ini semua adalah perilaku, "dan Anda dapat melihat semua proses dan berkata, " Oke, saya akan menerapkan taktik yang kami gunakan untuk melakukan cara ini di awan dan melakukan ini dan itu akan mempengaruhi ini berkeping-keping dan itu akan mempengaruhi orang-orang ini. ”Dan jika Anda memiliki proses yang digambarkan, maka Anda dapat melihat dengan sangat visual - itu seperti melihat puzzle raksasa, bukan? Anda memiliki semua potongan puzzle yang berbeda ini yang semuanya bermain bersama dan Anda dapat mencari tahu, "Oke, apakah saya perlu mengatur ulang potongan puzzle ini agar semuanya cocok menjadi satu bagian?"
Eric Kavanagh: Ya dan Anda tahu saya akan mendorong satu pertanyaan terakhir kepada Anda. Dan teman-teman, saya akan memposting tautan ke slide dari presentasi hari ini; lihat jendela obrolan Anda untuk melihatnya. Tetapi, tentu saja, pemodelan proses dan istilah pemodelan data untuk informasi data yang melalui sistem sangat penting karena sistem bisa berfungsi atau tidak, di mana bisnisnya bisa menjadi sedikit lebih longgar. Anda dapat memiliki solusi - katakanlah di masa lalu di akhir proses atau di awal proses atau di mana saja di antaranya - Anda dapat memiliki solusi yang diketahui seseorang pada suatu hari ketika terjadi kerusakan yang tidak diketahui oleh siapa pun. Baik dengan data, Anda akan tahu pasti karena data tidak muncul di bidang di mana diperlukan dan transaksi tidak dilakukan. Tetapi apakah Anda melihat sekarang bahwa A) kita akan menuju ekonomi yang lebih digital, tetapi B) kita memiliki semua merger dan hal-hal yang berbeda ini terjadi. Apakah Anda melihat bahwa perusahaan mulai lebih menghargai nilai pemodelan proses bisnis serta pemodelan data? Apakah semacam itu terbawa? Karena saya tahu pasti untuk pemodelan data, pemodel data telah sangat bersemangat tentang hal itu selama bertahun-tahun. Apakah bisnis mendapatkannya hari ini? Apakah kita semakin dekat ke tempat di mana ada apresiasi yang diperlukan atas apa yang dilakukan barang-barang itu?
Kim Brushaber: Ya, maksud saya, itulah yang ingin kami capai di IDERA. Kami memiliki ER Studio Suite yang melibatkan suite pemodelan data dan suite arsitek bisnis, jadi terima kasih telah mengantri saya dengan baik.
Eric Kavanagh: Ini dia.
Kim Brushaber: Tapi kami benar-benar - jelas bagian pemodelan data sangat penting bagi siapa pun dalam arsitektur informasi, arsitektur solusi, siapa pun yang bertanggung jawab atas data dalam organisasi. Dan cara kami membangun produk kami memungkinkan bisnis dan data untuk jenis pekerjaan bergandengan tangan menggunakan suite tambahan tim perusahaan kami sehingga Anda dapat mendorong semua objek yang tersedia untuk proses bisnis dan proses data bersama dan dapat menyatukan kedua dunia tersebut. Dan tentu saja saya tidak punya cukup waktu untuk membahas detailnya, tetapi siapa pun boleh datang untuk melihat IDERA dan melihat bagaimana kami melakukannya.
Namun pertanyaannya adalah, dunia data akan terus menjadi kompleks. Penyimpanan telah menjadi lebih murah dan lebih murah dan lebih murah dan karenanya itu berarti bahwa kita akan memperoleh lebih banyak dan lebih banyak dan lebih banyak lagi dan di situlah barang-barang seperti Markus bahas, “OK, jadi sekarang saya punya data, bagaimana saya menganalisis Itu? Bagaimana saya memahaminya? Bagaimana saya memperkirakan itu dan bagaimana saya menggunakannya untuk bisnis saya? "Dan dengan demikian dapat melapisi informasi itu ke dalam proses bisnis dan berkata, Anda tahu, " Saya perlu membuat keputusan tentang keputusan manufaktur dan saya perlu tahu berapa kali truk saya tertunda karena salju di musim dingin? Apakah saya perlu membuka bisnis di Kosta Rika untuk dapat mengirimkan barang dari sana alih-alih mengirimnya dari utara? ”Dan bisa melihat semua aspek itu, tetapi Anda bahkan tidak tahu bahwa Anda perlu melihat pada aspek-aspek itu sampai Anda dapat memulai beberapa untuk memetakan proses itu, dan dalam hal ini adalah proses transportasi, tetapi setiap bisnis memiliki kompleksitas dalam proses mereka sehingga mereka dapat melempar ke dalam model proses bisnis dan mulai memahami di mana potongan-potongan itu dapat bergerak .
Eric Kavanagh: Saya menyukainya. Saya terutama suka bagian tentang membuka bisnis di Kosta Rika.
Kim Brushaber: Kenapa tidak?
Eric Kavanagh: Jika Anda membutuhkan seorang PR atau moderator di sana, beri tahu saya. Saya memang memposting tautan slide di jendela obrolan, jadi periksa jendela obrolan itu. Tentu saja, jika Anda tidak melihatnya atau ingin membagikan ini dengan kolega Anda, kami mengarsipkan semua webcast ini untuk ditonton nanti. Dan Anda dapat mengirim email ke Kim di sana, dia mendapatkan alamatnya di layar. Jangan ragu untuk mengirimnya email langsung.
Dan dengan itu kami akan mengucapkan selamat tinggal kepada Anda. Terima kasih atas presentasi yang luar biasa; ini luar biasa. Kami akan menyusul Anda lain kali, kawan. Hati hati. Sampai jumpa.
