Insight-as-a-service: Memberi syarikat jalan pantas untuk tindakan berdasarkan data

Bukan berita bahawa kita berada di era digital yang penuh dengan data dan analitik yang besar, didorong oleh teknologi baru yang membolehkan syarikat mengumpulkan kumpulan data dengan mudah dan cepat dari pelbagai sumber. Dilema sebenar yang disebabkan oleh kelebihan data ini adalah bagaimana memahami makna semua data berstruktur dan tidak berstruktur.  

Di sinilah wawasan-as-a-service masuk. Sebagai trend baru, orang mendefinisikannya dalam pelbagai cara, tetapi pada hakikatnya, wawasan sebagai perkhidmatan adalah proses di mana penyedia luaran memahami data untuk anda. Secara khas "sebagai perkhidmatan", ini membolehkan anda membeli hanya wawasan yang anda perlukan, menggunakan data anda sendiri, juga data tambahan, dan menganalisis data tersebut untuk menjawab pertanyaan perniagaan tertentu.

Saiz pasaran wawasan sebagai perkhidmatan dijangka meningkat dari $ 1.16 bilion pada 2016 menjadi $ 3.33 bilion pada tahun 2021, menurut laporan dari MarketsandMarkets. Saya percaya, bagaimanapun, ia hanya akan menjadi lebih besar, kerana AI yang lapar data merambah ke hampir setiap sudut syarikat besar dan kecil.

Sekiranya AI adalah enjin, data adalah bahan bakarnya

AI tidak boleh wujud tanpa data - dan banyak daripadanya, dan di sinilah pandangan sebagai perkhidmatan benar-benar menuai faedah, yang membolehkan penyedia untuk mengewangkan data yang pada dasarnya syarikat, ketika menggunakan data mereka sendiri, mungkin sangat memerlukan menyelesaikan teka-teki.

Mengewangkan data

Insight-as-a-service bukan hanya mengenai memperoleh maklumat dari data anda sendiri, tetapi juga dalam mencari sumber data lain yang membantu menjawab pertanyaan perniagaan khusus anda. Seperti yang dijumpai oleh banyak syarikat, walaupun nampaknya anda mempunyai banyak data, jika anda melihat dengan teliti, anda mungkin mendapati bahawa maklumat tersebut diduplikasi, hilang maklumat penting atau tidak berkaitan dengan persoalan perniagaan. Sama seperti orang yang mungkin tidak mengetahui apa yang mereka perlukan sehingga mereka membersihkan almari mereka, syarikat perlu menilai data mereka untuk menentukan data tambahan yang mungkin mereka perlukan.

Dan di sinilah data menjadi produk. Rakan wawasan-as-a-service dapat memberi anda data bersumber yang dapat membantu menyokong kes perniagaan yang ingin diselesaikan. Sebagai contoh, syarikat yang telah mengumpulkan data mengenai trend pembelian telekomunikasi dapat memasukkan data mereka ke dalam data telekomunikasi anda sendiri untuk memberikan gambaran lengkap mengenai petunjuk penukaran pelanggan atau kemungkinan peningkatan perkhidmatan.

Tetapi apakah jenis data yang mungkin diperlukan untuk membuat keputusan perniagaan? Ini termasuk data syarikat yang disimpan oleh syarikat dalam sistem CRM, pangkalan data, portal web, dan lokasi lain; atau data sindiket, data pihak ketiga yang dapat diintegrasikan ke dalam data syarikat untuk membuat set data yang kaya dengan maklumat.

Wawasan-sebagai-perkhidmatan memperoleh daya tarikan berkat awan

Forrester dengan jelas melihat peranan wawasan-as-a-service, mendedikasikan laporan Wave untuk wawasan platform-as-a-service (IPaaS), yang didefinisikan sebagai "sekumpulan pengelolaan data, analisis, dan pengembangan aplikasi wawasan yang terintegrasi dan komponen pengurusan, yang ditawarkan sebagai platform yang tidak dimiliki atau dikendalikan oleh syarikat. "

Walaupun pada masa lalu, perusahaan mungkin enggan melepaskan kendali atas set data dan analitik mereka sendiri, penyebaran awan mengubahnya, dan mereka melihat manfaat model awan, yang memungkinkan mereka mengikuti inovasi , mempunyai skala ekonomi dan fleksibiliti. Hasil akhirnya ialah syarikat kini terbiasa dengan model langganan dan lebih bersedia membayar ketika mereka membeli data, analisis dan wawasan untuk mendorong perniagaan yang lebih baik.

Perkara yang tidak dapat dilakukan oleh wawasan-sebagai-perkhidmatan

Sebagai pemimpin industri, seperti Forrester, mengakui pasaran, dan apabila semakin banyak syarikat beralih kepada firma perkhidmatan untuk menolong mereka memperoleh data yang lebih tepat, dan seterusnya pandangan yang lebih baik, pasaran hanya akan terus berkembang. Namun, syarikat perlu mengendalikan semangat ketika mendaftar untuk mendapatkan wawasan-sebagai-perkhidmatan dan melihatnya sebagai cara untuk menyelesaikan semua masalah perniagaan mereka.

Kebenarannya adalah, sementara wawasan-sebagai-perkhidmatan adalah kaedah yang menjimatkan untuk memanfaatkan analitik berdasarkan data tanpa membina infrastruktur secara dalaman, ia masih membazirkan wang jika anda belum mengenal pasti dengan jelas masalah yang sangat spesifik yang anda cuba selesaikan. Sebagai contoh, bukannya mencari untuk mengetahui mengapa keuntungan rendah pada tahun tertentu, syarikat insurans mungkin ingin mengenal pasti sebab-sebab mengapa pergolakan pelanggan berlaku. Dalam hal ini, penyedia maklumat sebagai penyedia perkhidmatan dapat menggunakan data yang sangat spesifik dalam organisasi anda, serta data luaran mengenai pesaing yang memasuki pasaran, keadaan ekonomi, dll.

Selain itu, sebelum melihat wawasan sebagai laluan perkhidmatan, syarikat harus mempertimbangkan jika mereka sudah memiliki apa yang mereka perlukan untuk membuat keputusan mereka sendiri. sebelum bekerja dengan rakan kongsi, ada baiknya syarikat mengenal pasti apa yang mungkin sudah mereka miliki dari segi data. Selalunya, sangat mengejutkan untuk melihat berapa banyak data yang anda miliki di seluruh unit perniagaan. Dengan membuang silo operasi dan berkongsi maklumat itu, syarikat sering dapat mengenal pasti corak sendiri.    

Tetapi untuk masalah rumit yang tidak dapat ditangani sendiri oleh data dalaman, berita baiknya adalah bahawa dengan pandangan-sebagai-perkhidmatan, anda boleh melabur dalam satu masalah pada satu masa perkhidmatan, jadi anda boleh memutuskan bila anda perlu kekuatan berat.

Sekiranya hari ini data adalah raja, maka pandangan sebagai perkhidmatan akan muncul dengan cepat sebagai ketua penasihat kontrak, membantu memberitahu keputusan perniagaan berdasarkan titik pengetahuan, analisis ramalan dan pandangan berdasarkan data.