إذا سبق لك أن حاولت إقناع فريق تصنيع بتغيير سير العمل، أو اعتماد نظام جديد، أو التوقف عن حماية جدول البيانات المقدس الذي امتلكوه لسنوات، فأنت تفهم بالفعل هذه الحقيقة من إريك هنري من Simplified Data Solutions: “الجزء الأكثر صعوبة في تحويل البيانات هو إدارة التغيير الفعلي”.
إن ما يعتبره العديد من الشركات المصنعة “مشكلة في البيانات” هو دائمًا تقريبًا مشكلة مشكلة السلوك والثقافة والتوافق. نظام تخطيط موارد المؤسسات (ERP)، وإدارة علاقات العملاء (CRM)، وأجهزة الاستشعار، ولوحات المعلومات – لا شيء من هذا يهم ما لم يتم شراء الأشخاص الذين يستخدمونها.
لهذا السبب دعوت إريك للانضمام لي بودكاست ChangeOver. يقع إريك عند تقاطع التكنولوجيا واستراتيجية الأعمال والسلوك البشري – وهو رسم تخطيطي نادر لفين يضعه في مكانة لمساعدة الشركات المصنعة على تحويل البيانات المجزأة إلى رؤى تجارية حقيقية.
توضح هذه المقالة أكبر العقبات التي تواجهها الشركات المصنعة عند توحيد البيانات والتحضير لاعتماد الذكاء الاصطناعي. شاهد المحادثة الكاملة أدناه، أو واصل القراءة للحصول على النقاط الرئيسية التي يمكنك قراءتها الآن وإعادة النظر فيها في الحلقة لاحقًا.
ما ستتعلمه:
- لماذا يخطئ معظم المصنعين في تشخيص مشكلات البيانات على أنها مشكلات تقنية؟
- السبب الحقيقي وراء فشل 95% من مشاريع الذكاء الاصطناعي
- ما الذي تتيحه البيانات الموحدة عبر تخطيط موارد المؤسسات (ERP) وإدارة علاقات العملاء (CRM) والمبيعات والتسويق
- أهم نقاط الفشل في توحيد البيانات – وكيفية تجنبها
- ثلاث خطوات يمكن لقادة التصنيع اتخاذها خلال الأسبوعين المقبلين
شاهد الحلقة 32 من The ChangeOver ثم اشترك تفاحة, يوتيوب, سبوتيفي, Weidert.comأو تطبيق البودكاست المفضل لديك.
أسطورة “منجم ذهب البيانات”: لماذا أصبحت معظم البيانات عديمة القيمة اليوم؟
بينما تحدثنا، استمر ظهور هذا الموضوع: البيانات نفسها ليس لها قيمة. القيمة موجودة في الرؤى التي يمكنك العثور عليها في البيانات.
كثيراً ما يقول القادة: “إننا نجلس على منجم ذهب من البيانات”. ولكن كما شارك إريك،
“منجم الذهب لا يصبح شيئًا حتى يذهب شخص ما ويستخرج الذهب منه.” — إريك هنري، حلول البيانات المبسطة
لقد طُلب من معظم الشركات المصنعة لسنوات “جمع كل شيء”. لقد فعلوا ذلك – باستخدام أجهزة الاستشعار، وأجهزة PLC، وأنظمة تخطيط موارد المؤسسات (ERP)، وجداول البيانات، والمعرفة القبلية، والأنظمة التي لم يتم تصميمها مطلقًا للتحدث مع بعضها البعض. ونتيجة لذلك، أصبح لدى العديد من الشركات الآن جبال من البيانات غير المنظمة وغير المنتظمة وغير المتصلة مع:
- لا يوجد سياق
- لا إمكانية الوصول
- لا يوجد طريق إلى البصيرة
- لا توجد قيمة تجارية قابلة للقياس
ولهذا السبب يتعين على إريك بشكل روتيني أن ينقل أخبارًا صعبة للقادة: إذا لم تكن هناك رؤية مستمدة من البيانات، فهي ليست من الأصول. وللبدء في صياغة مسار لقيمة البيانات، يتعين عليك أن تجعلها منظمة وموحدة ومستخدمة فعليًا لاتخاذ القرارات المستنيرة عبر العمليات والمبيعات والتسويق.
ما هي البيانات الموحدة؟ مجموعة واحدة ومتسقة ومتصلة من البيانات عبر تخطيط موارد المؤسسات (ERP) وإدارة علاقات العملاء (CRM) والعمليات والأنظمة المالية، تُستخدم لإنشاء رؤى متعددة الوظائف.
ذات صلة: فوائد دمج CRM وERP مع برامج أتمتة التسويق
لماذا يخلق الذكاء الاصطناعي أهمية جديدة (ويكشف عن المشكلات القديمة)
قبل خمس سنوات، كان بوسع الشركات المصنعة البقاء على قيد الحياة بفضل الأنظمة المنعزلة وجداول البيانات البطولية في بعض الأحيان. ليس بعد الآن.
“أي شخص يخطو ولو خطوة إلى الذكاء الاصطناعي يتعلم بسرعة كبيرة أن الذكاء الاصطناعي يدور حول البيانات.” — إريك هنري، حلول البيانات المبسطة
لا يمكن للأنظمة التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي أن تعمل بفعالية مع فوضى البيانات. لكي نتمكن من استخلاص رؤى محركة للنمو من البيانات، يجب أن يكون الأمر كذلك
- نظيفة وموحدة
- منظم ومتناسق
- غنية بالسياق وتغطي الأعمال بأكملها
وهذا جزء من السبب وراء إحصائيات معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا الذي – التي 95% من مشاريع الذكاء الاصطناعي الجديدة تفشل – ليس لأن النماذج سيئة، ولكن لأن أساس البيانات غالبًا ما يكون سيئًا.
إذا أرادت الشركات المصنعة استخدام الذكاء الاصطناعي للتنبؤ أو الجدولة أو التخصيص أو الصيانة التنبؤية أو التواصل التلقائي للمبيعات، فإن توحيد البيانات ليس اختياريًا.
إنه الشرط الأساسي.
البيانات الموحدة تفتح مستوى جديدًا من تخصيص المبيعات والتسويق
بصفته شريكًا ماسيًا في HubSpot، رأى Weidert بشكل مباشر ما أصبح ممكنًا عندما تتمكن البيانات والأنظمة أخيرًا من التحدث مع بعضها البعض. لذا، تخيل أنك قادر على إنشاء أنظمة يمكنها تلقائيًا:
- قم بتشغيل حملة إعادة المشاركة عندما لا يقوم العميل بإعادة شراء المنتج خلال ستة أشهر
- تنبيه المبيعات عندما يكون المخزون مرتفعًا ويمكن تسريع فرص التواصل
- يبني رسائل شديدة التخصيص على أساس سلوكيات الشراء الحقيقية
- تحديد فرص البيع المتبادل باستخدام الخدمة التاريخية + المبيعات + بيانات الإنتاج
هذه هي لعبة التسويق والمبيعات الجديدة: التخصيص على نطاق واسع – ولا يمكن أن يحدث ذلك إلا من خلال البيانات الموحدة.
لقد سألنا المصنعون المتشككون في إدارة علاقات العملاء، “حسنًا، كيف وصلنا إلى هذا الحد بدون إدارة علاقات العملاء؟”
عادةً ما تكون الإجابة عبارة عن مزيج من العزيمة والعاطفة والأشخاص الأذكياء وجداول البيانات. لكن ما نجح عند بدء التشغيل لا ينجح عادة على نطاق واسع. أو كما قال إريك:
“ما أوصلك إلى حيث أنت ربما لن يوصلك إلى المكان الذي تريد أن تكون فيه.” — إريك هنري، حلول البيانات المبسطة
تعتمد الحقبة القادمة من نمو التصنيع على الأنظمة المتكاملة والرؤية اللحظية.
أهم الإخفاقات في توحيد البيانات – وكيفية تجنبها
الفشل رقم 1: عدم توافق الأشخاص
عندما تقوم القيادة بإسقاط تكنولوجيا جديدة على ثقافة غير مستعدة لاستخدامها، غالبًا ما يموت المشروع على الفور. قبل أن تتوقع التبني، يجب على الناس أن يفهموا لماذا التغيير يحدث، ولا يتم إخباره ببساطة ماذا يحدث.
الفشل رقم 2: عدم وجود مشاركة نشطة من قبل الرئيس التنفيذي
أحد أكبر العلامات الحمراء لدى عملاء إريك هو الافتقار إلى مشاركة الرئيس التنفيذي. ومن دون التزام واضح من أعلى المستويات، فإن التغيير ببساطة لن يستمر.
الفشل رقم 3: الأنظمة المنعزلة وجداول البيانات الخفية
العديد من “أنظمة التسجيل” لا تزال تعيش في:
- جداول البيانات الفردية
- أجهزة الكمبيوتر المكتبية المحلية
- المعرفة المؤسسية لشخص واحد
وإلى أن يحدد القادة المكان الذي توجد فيه البيانات فعليا، فإن التوحيد أمر مستحيل. وهذا يعني البحث والاكتشاف – قبل القيام بأي شيء آخر.
نقطة انطلاق عملية: ما يجب على القادة فعله في الأسبوعين المقبلين
بناءً على توصيات إريك، إليك ما يلي ثلاثة إجراءات يمكن لكل قائد تصنيع اتخاذها على الفور:
1. قم بتجميع فريق عمل الاحتكاك متعدد الوظائف
تشمل كلا من قادة الناس والموظفين الفنيين. على مدار جلستين مدة كل منهما ساعة:
- حدد كل سير عمل حيث تتسبب البيانات في حدوث احتكاك أو إعادة صياغة أو تأخير
- ضع تقديرًا بالدولار على هذا الاحتكاك
- إعطاء الأولوية للفرص الثلاثة الأولى
يكشف هذا التمرين وحده في كثير من الأحيان عن اكتشافات مكونة من ستة أرقام في أوجه القصور، على أساس سنوي.
2. إنشاء جرد شامل للبيانات
وثيقة:
- كل نظام تعيش فيه البيانات
- كل جدول بيانات يتحكم في العمليات الأساسية
- من يملكها
- ما إذا كان يمكن حاليًا استخراج أي فكرة
لا تمتلك أي شركة مصنعة تقريبًا هذه المعلومات الداخلية، وهي المعلومات المطلوبة لذلك تغيير اللعبة بأكملها.
3. تحديد الاتجاه الصعودي: ما هي الأفكار التي من شأنها أن تغير عملية صنع القرار؟
فكر فيما يتجاوز الدولارات من حيث قيمة البصيرة:
- ما هي قيمة الرؤية في الوقت الحقيقي؟
- ما هي القرارات التي يمكنك اتخاذها بشكل أسرع؟
- ما الذي يمكنك أتمتة بثقة؟
لقد أوضح إريك نقطة رائعة مفادها أنه حتى على المستوى التنفيذي، فإن عائد الاستثمار لا يمثل دائمًا علامة الدولار. تتمتع راحة البال بقيمة هائلة، وعندما تتمكن القيادة العليا من اتخاذ قرارات تقود الأعمال بناءً على بيانات موثوقة وحديثة، فإن ذلك يُترجم إلى ثقة.
وعندما يحدد القادة الفرص المتاحة، يصبح الزخم نحو التوحيد أمراً لا يمكن إيقافه.
كيف تفكر في البيانات وعائد الاستثمار (دون المبالغة في تعقيدها)
قد يكون من الصعب التنبؤ بعائد الاستثمار من التغيير التحويلي، خاصة في الوقت الحالي حيث تتقدم التقنيات بشكل أسرع مما يمكن تنفيذه. ولكن على المستوى الأساسي، يشجع إريك على التفكير في عائد الاستثمار من حيث مجموعتين:
1. تقليل الاحتكاك
إن التخلص من إدخال البيانات المكررة، واستبدال التقارير اليدوية بالأتمتة، وإيجاد طرق لإصلاح الاختناقات في الجدولة أو الشراء، يمكن أن يترجم جميعها إلى عمليات أكثر سلاسة مع أخطاء بشرية أقل – والمزيد من التوفر البشري للقيام بأنواع العمل التي لا يمكن أتمتتها.
2. زيادة الفرص
هذا هو الوجه الآخر للعملة: يمكن أن يساعد التخلص من المهام المتكررة، وتقليل الأخطاء، وتوحيد البيانات لإضافة سياق، في تحسين استخدام القدرات، واستكمال عروض الأسعار بشكل أسرع، والتنبؤ بالطلب بشكل أكثر دقة، وتحسين أداء التسويق المستهدف والتواصل مع المبيعات.
ينصح إريك بأن معظم الشركات المصنعة يجب أن تتوقع ذلك 4-8 × عائد على الاستثمار خلال 24 شهرًا من أجل مبادرات التوحيد الصحيحة. ومع الأدوات الحديثة المدمجة بالذكاء الاصطناعي، أصبح الوصول إلى السعر أسهل بكثير مما كان عليه قبل ثلاث سنوات.
البيانات الموحدة هي الأساس للنمو القائم على الذكاء الاصطناعي
يعرف قادة التصنيع أن التغيير قادم. الذكاء الاصطناعي لا يأتي؛ لقد وصل.
لكن النمو الذي يقوده الذكاء الاصطناعي يتطلب ذلك بيانات نظيفة وموحدة ومحددة السياق، في أيدي فرق متسقة ومستنيرة ومتفاعلة.
إذا كانت مثل هذه المحادثات تساعدك على التفكير بشكل مختلف حول النمو والبيانات ومستقبل المبيعات والتسويق للتصنيع، فلن ترغب في تفويت ما سيأتي في The ChangeOver Podcast. اشترك ولا تفوت أي حلقة جديدة.
اكتشاف المزيد من روتانا
اشترك للحصول على أحدث التدوينات المرسلة إلى بريدك الإلكتروني.
