Techopedia Staff tarafından, 2 Ağustos 2017
Paket Servisi: Sunucu Eric Kavanagh, Hot Technologies'in bu bölümünde IDERA'dan Kim Brushaber ve Üçüncü Doğa'dan Mark Madsen ile süreç modelleri ve veri modellemesini tartışıyor.
Şu anda giriş yapmadınız. Lütfen videoyu görmek için giriş yapın veya üye olun.
Eric Kavanagh: Tamam bayanlar ve baylar. Doğu Saati, saat dört, bir kez daha Çarşamba günü, Sıcak Teknolojiler zamanı. Evet, benim adım Eric Kavanagh. Bugünün iş dünyasında en sevdiğimiz iki kişiden oluşan web seminerine ev sahipliği yapacağım: IDERA'dan Kim Brushaber ve Üçüncü Doğa'dan Mark Madsen. “İş Hedeflerine Ulaşmak için Süreç Modellerini Kullanma.” İşletmeyi optimize etme ve bu teknolojilerin bazılarını önce neler olduğunu anlamak ve sonra ne yaptığınızı yeniden yapılandırmak ve işten çıkarmalar gibi şeylerden kaçınmak için nasıl kullanabileceğinizden bahsedeceğiz. çatışmalar gibi şeyler, belki de tedarik zincirinizde veya iş süreçlerinizde, nerede olurlarsa olsunlar, bugün konuşacağımız şey budur. İlk olarak Kim Brushaber'dan haber alacağız ve sonra Mark Madsen'den haber alacağız. O zaman güzel bir geri dönüş yapacağız ve sorularınızı göndermekten çekinmeyin. Utangaç olma. Sorularınızı web yayını konsolunuzun Soru-Cevap bileşeninden veya sohbet penceresinden gönderin.
Bununla birlikte, Kim için ilk slaydı buraya iteceğim ve dağıtacağım. Kim, götürün onu.
Kim Brushaber: Merhaba. Bu yüzden iş hedeflerinize ulaşmak için bazı iş süreçlerinizi nasıl kullanabileceğinizden bahsederek başlayacağım. Slaytı ilerlettiğimi sanıyordum - işte başlıyoruz, biraz yavaş olmuş olabilir. Dolayısıyla, bir işletmenin başarılı olabilmesi için şirketin nasıl para kazandığına, müşterileri nasıl koruduğuna ve piyasayı mutlu tuttuğuna, maliyetleri olabildiğince düşük tuttuğuna ve daha sonra kaliteli ürünler sunduğuna ve topladığınız bilgilerin güvenilir olduğundan emin olun. Burada terimlerimizi kullandık: gelir artışı, müşteri memnuniyeti, verimli operasyonlar, ürün ve veri kalitesi. Bugün tartışacağımız bir iş için bazı temel zorluklar arasında kuruluşunuzdaki silolar; onlar için iyi olan, onlar için kötü olan şey, çünkü bütün silolar kötü değil. Fazlalıkları sürecinizden nasıl uzak tutarsınız? İletişiminizdeki boşlukları nasıl azaltabileceğiniz ve ortadan kaldırabileceğiniz ve operasyonlarınızdaki verimsizlikleri nasıl azaltabileceğiniz.
Bu nedenle, ilk tür silolar bölüm silolarıdır. Ve silo zihniyetleri, departmanlar şirket içindeki diğer departmanlarla bilgi paylaşmak istemediğinde yaratılır. Ve bu, az sayıda insanın bilmesi gereken hassas bilgiler için iyi olsa da - bu yüzden hassas birleşme bilgileri veya satın alma bilgileri veya satış ekibinin onunla bir şeyler yapabilmesi için hazır olmayan bilgiler - bu durumlarda silolar olabilir gerçekten iyi. Ancak bu kötü de olabilir, çünkü bilgi akışı organizasyondaki gruplar arasında engellenir ve burada bir anda tartışacağımız birçok soruna neden olabilir. Ayrıca iş hedeflerine ve teknoloji hedeflerine bölünmüş silolara da sahip olabilirsiniz. Bu nedenle evin iş tarafı, yatırım getirisi ve KPI'lara ve gerçekten işe odaklanmış şeylere, teknolojide nerede, ürünlerimi nasıl çalıştıracağımıza veya nasıl olduğuma bakmak istediklerine bakmak için çok zaman harcıyor. Hizmetlerimi pazara sunacak mıyım? Böylece iki farklı grup arasında çok farklı hedefler olduğu için, ikisi arasında oluşturulan doğal bir siloya sahip olabilirsiniz. Ve daha sonra birçok kez silolar jargon ile bölünebilir. Günlük dilinizde kullandığınız kelimeler bir grup veya diğeri için gerçekten kafa karıştırıcı olabilir ve buraya sadece duvarın bir tarafı veya diğer tarafı ile ilgili eğlenceli küçük buzzwords koydum. Ve elbette bu spektrumu kapsamaz bile, ama çoğu zaman, bu kelimeler bir silo oluşturulmasına ve çeviride bilgi kaybolduğundan iki farklı insan grubunun bölünmesine neden olabilir. İşiniz için iyi silolar var ve siloların bir organizasyona getirebileceği değerlerden birkaçını ele alacağım.
Böylece çalışanların korku ya da dikkat dağılmadan işlerini yapmalarını sağlayan bir yapı sağlayabilirler. Dolayısıyla, silolarınızda günlük olarak konuşmanız ve adreslemeniz gereken insanlarınız varsa, bu, işinizi çok fazla kesinti olmadan daha verimli ve daha etkili bir şekilde yapmanıza izin verebilir. Ayrıca, işin belirli alanlarında uzmanlığı kolaylaştırır. Yani gerçekten finansa odaklanıyorsanız ve finansta olan diğer insanlarla konuşuyorsanız ve tüm gün yaptığınız şey finanstan bahsediyorsa, bu gerçekten iyi bir silo yaratır, çünkü bu grup bu konuda uzmanlığı öğrenir ve satışta neler olup bittiğini veya pazarlamada neler olduğunu veya operasyonlarda neler olduğunu bilmekle yükümlü değildir. Aynı zamanda insanların aynı dili konuşmasına izin vererek iletişimi hızlandırır. Bu jargona geri dönmek, çoğu zaman bu jargon gerçekten iyi bir şey olabilir, çünkü insanların daha hızlı ve daha etkili bir şekilde iletişim kurabilmelerini sağlar. Ayrıca silo içinde hesap verebilirlik ve sorumluluk tutar. Böylece, grubunuz içinde neye karşı sorumlu olduğunuzu ve teslim etmeniz gereken görevleri ve rapor etmeniz gereken kişiyi bilirsiniz ve bu daha ziyade daha fazla hesap verebilirliğe ve daha fazla sorumluluğa sahip olmanızı sağlar - ve kesinlikle siloların bir ters tarafı vardır. sorumluluk bunaltıcı olabilir. Ancak silo içinde daha fazla hesap verebilirlik ve sorumluluk yaratabilir. Ve sonra gurur ve sahiplenme duygusunu da teşvik eder. Böylece, günün sonunda tamamladığınız iş ve teslim etmeniz gereken görevler hakkında gerçekten iyi hissedebilirsiniz ve bunların hepsi silolar hakkında gerçekten iyi şeylerdir.
Ancak siloların ekşi bir tarafı var ve silolar verimsizlikler yaratıyor, moralleri düşürüyor, verimliliği düşürüyorlar. Bu yüzden siloların daha olumsuz tarafı olduğu için, çeşitli mermi noktalarından geçmek ve IDERA Business Architect ürününü kullanarak siloların ekşi tarafını nasıl aşabileceğinizi açıklamak için bazı iş süreç modelleri kullanacağım bu örneklerden bazıları.
Birincisi, verimsizlikler ve gereksiz süreçler yaratıyor. Bu örnekte, pazarlama organizasyonunun bir dizi görevi olabileceğini ve satış organizasyonunun farklı bir dizi görevi olduğunu gösteriyorum. Ve bu durumda, onları haritaya çıkarırsanız, her ikisinin de adayı nitelendirme görevi olduğunu keşfedeceksiniz. Ve bunun farkına vardığınızda, iki farklı grup arasında işlevler arası bir görüşme yapabilirsiniz. “Nitelikli bir adaylığım, adaylığınızı bir aday müşteri adayınızla aynı mı? Aynı adımları ve aynı davranışları mı uyguluyoruz? Yoksa bu iki farklı silo arasında farklı bir şey mi ifade ediyor? ”Ve aynı şeyleri yapıyorsanız, bunu düzene sokmaya başlayabilir ve bağımsız olarak farklı gruplara sorumluluklar verebilirsiniz ve iş süreçleri bu tür şeyleri haritalamanıza gerçekten yardımcı olabilir ve bu tür sorunların nerede olduğunu belirleyin.
Ayrıca, şirketleri birleştirirken veya grupları birleştiriyorsanız, birleştirme işlemini gerçekleştirebilirsiniz, çeşitli farklı davranışlar için işleminizi tanımlayabilirsiniz. Ve bu örnekte, Şirket A'nın bir davranışı var, Şirket B'nin bir davranışı var ve birleştirme işlemi A ve B öğelerini alıyor, en iyi uygulamaları buluyor ve daha sonra her iki grup için çok etkili bir şekilde çalışacak yeni bir süreç yaratıyor. Böylece daha verimli, daha üretken olmanıza ve işletmeniz için daha iyi uygulamaları belirlemenize yardımcı olur.
Buna ek olarak, siloların bir diğer eksi tarafı, departmanlar arasındaki iletişimde, sadece bahsettiğimiz, işbirliğinin olmadığı, ancak olması gereken boşluklar olabileceğidir. Ve böylece iş süreçleri bu tür boşlukları belirlemenize yardımcı olabilir. Yani bu örnekte, satışların bir süreci var, yeni bir ürün piyasaya sürülüyor ve dışarı çıkıyor ve satıyorlar. Ancak finans, ürün serbest bırakıldığında girip ürün fiyatlarını güncellemeleri gereken ek bir sürece sahip olabilir. Satışlar bunu bilmiyorsa, eski ürün fiyatları ile anlaşmalar yapmaya devam edebilirler ve finansın anlaşmayı gözden geçirmeye ve anlaşmayı onaylamaya başladığı noktaya gelince, çok fazla çatışma ve çok fazla arka panelin müşteriye geri dönüp yeniden ayarlanması gerekir. Ve eğer sürecinize gidip diyagram oluşturursanız, bunu önceden biliyor olacaksınız ve satışların “Yeni müşterilerle ilgili yeni müşterilerle konuşmaya başlamadan önce bu ürün fiyatı güncellemelerini alana kadar beklemem gerekiyor. ürün."
Bu örnekte, BPMN2, çeşitli farklı departmanlar arasında konuşabilmenizi ve aralarındaki aktarma noktalarını tanımlayabilmenizi sağlayan bir konuşma diyagramına sahiptir. Ve bu, fazlalıkları azaltmak ve ayrıca departmanlar arasında daha fazla hesap verebilirlik ve sorumluluk sağlamak için çok yararlıdır. “Tamam, satış anlaşması ve satış anlaşmayı onaylamak için birlikte çalışmak zorunda.” Diyebilirsiniz. İkisi de devir parçalarını ve bunların neler olduğunu çözebilir. Ancak finans departmanının mutlaka bu onayda yer alması gerekmeyebilir ve bu şemaya dayanarak, bunu başarmak için birlikte çalışması gereken farklı departmanlarda kimin sorumlu olduğunu söyleyen bu diyagrama dayanarak olduğunu biliyorlar.
Buna ek olarak, şirkete fayda sağlamayan hileli süreçler ortaya çıkabilir. Dolayısıyla, iş süreçlerinizden geçerken, birinin sizin gibi bir şey yaptığını belirtebilirsiniz, “Bunun ne kadar etkili olduğunu ya da hedefe nasıl ulaştığını gerçekten anlamıyorum.” Bu yüzden size biraz vereceğim bunun örnekleri. Bu durumda, ürün geçiyor olabilir ve yeni bir sürüm yapıyorlar. Gidiyorlar, gereksinimleri karşılıyorlar, geliştirme ekibi bu gereksinimler üzerinde çalışmaya başlıyor, ancak ürün ekibi müşterilerle konuşmaya başladıktan sonra geri dönüp onları revize etmeye karar veriyoruz. Ve bu, geliştirme ekibinin bu öğeleri oluşturmaya devam ettikten sonra gereksinimleri geri alması ve gözden geçirmesi için çok, çok yıkıcı olacaktır. Ürün için böyle bir şey bile düşünmeyebilirler. Tıpkı “Oh, bazı yeni girdilerim var ve şimdi bu şeylere ihtiyacım var.” Gibiler. Ve eğer geliştirme ekibiyle konuşmazlarsa, daha sonra kapsam veya ürünün teslimi. Bu nedenle bu tür parçaları çizmek siloların parçalanmasına yardımcı olabilir ve hangi öğelerin işleminize yardımcı olduğunu ve zararlı süreçleri anlayabilmenizi sağlar.
Varlıkların ve kaynakların çoğaltılması da olabilir ve bu şirketler düzene koymaya çalışırken büyük bir şeydir. Bu durumda, üretilmesi gereken farklı uygulamalar ve raporlar ile bunlarla ilişkili farklı oyuncuları belirlediğim bir grup diyagramı yaptım. Ve tüm bunları ortaya çıkarmaya başladığınızda, bu örnekte, düzenleme araçlarının ve çağrı izleme araçlarının ve bunları kimin kullandığının bir kopyasını verdim. Ve böylece anlamaya başlayabilirsiniz, çünkü bağımsız silolar çoğu kez bu kararları ekipleri için alacaktır ve daha geniş ekibin bir bütün olarak bu lisans sözleşmesini de kullanabileceği ve kuruluşta kullanılan tüm araçlar için daha ucuz ve daha uygun maliyetli. Ayrıca, iş süreci diyagramları kimin hangi bilgilerden ve ne zaman sorumlu olduğunu belirlemek için çok yararlı olabilir. Ve bu durumda, “Tamam, bunlar tüm bu verilerden sorumlu olan insanlar ve işte bunlardan sorumlu oldukları tablolar” diyen veri görevlilerim var. Ve bu bilgileri diğerlerine vermeyin Bu, tıbbi kayıtlar veya finansal veriler gibi hassas bilgilerin veya bunun gibi unsurların sadece birkaç kişiye gizlenmesi gereken alanda gerçekten önemlidir. Böylece, bunu tanımlamaya yardımcı olabilirsiniz; bu, daha sonra diğer kuruluşlardan gelen kişilerin bu bilgilere erişememesine ve bunları güvenli hale getirmesine ve bilgilerinizin nereye gittiğini bilmesine izin verir.
Ayrıca, biraz veri hakkında konuştuğumuz için, silolar da kötü veri kalitesi ve veri tutarsızlığı yaratabilir. Bu durumda, veri ekibinin bir müşterinin ne zaman yeni bir müşteri olduğunu veya ne zaman müşteriyi güncellediğinizi anlamasına yardımcı olmak için bir iş süreci kullandım. Böylece bu karar noktalarını gözden geçirebilir ve iş kurallarını anlayan iş tarafı, bu kuralları uygulamak zorunda olan ve belirli davranışların ne zaman gerçekleşmesi gerektiğini bilen teknik tarafla kolayca konuşabilir. Bu örnekte, veri kopyalarını belirleme hakkında konuşuyor. Dolayısıyla, bir perakende müşteriniz varsa ve bir web müşteriniz varsa ve ürün satıyorsanız, aynı bilgileri toplamaya çalışan tamamen farklı sistemleriniz olabilir. Bilgilerinizi tekilleştirmeye ve müşterilerinizin gerçekte kim olduklarını belirlemeye çalışıyorsanız, iş süreç diyagramları bunu kesinleştirmenize yardımcı olabilir ve “Oh, bu durumda ikimiz de bir siparişle uğraşıyoruz ve bu durumda ikimiz de mali işlerle ilgileniyoruz ”ve verilerinizde bu tür kopyaların bulunmaması için fazlalıkların daha net olması için bu bilgileri eşleştirebiliyoruz ve fazlalıkları azaltıp eksiklikleri azaltabilir ve verilerinizin kalitesi.
Bu nedenle, iyi iş süreçlerine sahip olmanın ek faydaları, çalışanların değişiklikleri uygulamanın daha kolay olduğu zamanlarda başlangıçta tanımlayabilmeleridir. Bu özellikle karmaşık veri süreçleri için geçerlidir, eğer tasarım üzerinde analiz yapabilir ve konuşmaya katılan tüm ekipleri alabilirseniz, süreçler çok daha akar ve insanlar başlangıçta daha iyi tepki verebilir ve zaten süreçte olup olmadığınıza bakın. Yeni çalışanlar daha hızlı bir şekilde işe yerleştiriliyorlar çünkü gidebiliyorlar ve bu iş süreçlerini gözden geçirebiliyor ve gerçekleştirmeleri gereken görevleri ve teslim noktalarının nerede olduğunu ve çeşitli farklı şeyler için kiminle konuşmaları gerektiğini anlayabiliyorlar. Ve kararlar çapraz fonksiyonel ekipler arasında gerçek zamanlı olarak alınabilir. İkiniz de bu iş süreç diyagramlarını birlikte çiziyorsanız, süreçte bir engelin bulunduğu bu noktaları bulabilir ve tartışabilir ve ikiniz için en iyi sürecin ne olduğunu ve en iyi elden çıkmanın nerede olduğunu anlayabilirsiniz. ve gerçekleştirilmesi gereken farklı görevlerin her birini en iyi yapan kişilerdir.
Bu nedenle, iş başarısı için siloları yıkmak ve hedeflerinize ulaşmak için bazı ipuçları: Birincisi, iş süreçlerinizi bireysel departmanlara değil, müşterinize, ürünlerinize veya hizmetlerinize odaklamaktır. Böylece insanlar departmanları içinde kişisel kontrol listelerini bulmak isteyeceklerdir. Ancak bunun yerine işletmeye bir bütün olarak ve işletmenin ulaşmaya çalıştığı hedeflere bakarsanız, işlerin nereye düştüğünü görmeye başlayabilir ve “Bu süreçler hedefime ulaşmama yardımcı oluyor mu? Yoksa fazladan süreçler mi yoksa süreçteki engeller mi ve hedefe ulaşmak mı? ”Süreçlerin bağlandığı yerleri tartışmak için daha fazla zaman harcamalısınız. Bu yüzden, çok fazla devir noktası bulduğunuz konuşma şemasında olduğu gibi, bunun hakkında konuşmak ve bilginin farklı silolar arasında doğru bir şekilde aktığından emin olmak için çok daha fazla zaman harcamanız gerekir.
Süreçte, sorumlu oldukları şeyleri ve şirketle bir bütün olarak nasıl etkileşime girdiğini göstererek çalışanlarınızı birleştirebilirsiniz. Ve bu, insanlara buluşmaya, hedefe yönelik daha çok bir amaç duygusu verir. Ayrıca, rol ve işlerini etkileyen süreç hakkında girdilere sahip olmaları için çalışanlarla işbirliği yapabilirsiniz, çünkü süreci tasarlarken kararların hepsi en üstte alınırsa, işi yapan kişiler kaçırılan adımları görecektir. ve eksik olan ve bunları tartışabilecek parçalar. Ve bu süreçleri hazırlarken tüm çalışanlarınızla işbirliği yapıyorsanız, bu aykırı değerleri ve bunların süreçte olması gereken gerçek şeyler olup olmadığını anlamaya başlarsınız. Ve sonra siloları yıkmak için başka bir ipucu, süreçlerinizi düzenli olarak güncellemek ve organizasyonun amaçlarını ve hedeflerini yansıtmaktır, çünkü hedefler ve süreçler çok akıcıdır ve daha iyi en iyi uygulamaları bulabilirsiniz. Bir şeyler yapmak istediğiniz yeni yollar bulabilirsiniz ve bu bilgileri düzenli olarak güncelleyebilmek kuruluşa gerçekten yardımcı olabilir. Ve bu çapraz fonksiyonel ekiplerle çizim tahtasına geri dönmek, siloları parçalamaya ve ekibiniz arasındaki iletişimi açmaya gerçekten yardımcı olabilir. Bu benim hazırladığım slaytlar.
Eric Kavanagh: Tamam. İzin veremem Mark Mark'a vereyim. Şimdi zemine sahipsiniz, götürün. Ve millet, utanmayın, sorularınızı sorun. Burada uzmanlarımız var. Mark, hepsi sensin.
Mark Madsen: Tamam, teşekkürler Eric. Yani şimdi duyduğunuz şey süreç ve süreç modellemesi ve nasıl uygulandığıydı. Ve sonra, benim bakış açımdan, evin analitik tarafından gelen, iş sürecini çok açıklamak ve anlamak için kullandım. Şimdi, analitiği düşündüğünüzde ve özellikle şimdi BI'ya ek olarak makine öğrenimi ve diğer şeyler hakkında konuştuğumuzda, hala pazarın geniş bir alanı tarafından görülüyor, sanırım yanlış düşünüyorum. Yani, altın madencileri gibi analistleri gönderiyorsunuz ve verilere koşuyorlar ve etrafta dolaşıyorlar ve bazı altın külçeleri buluyorlar ve bu değerli şeyleri organizasyona geri getiriyorlar ve sonra herkes sonsuza dek mutlu yaşıyor. Ya da en azından analist bunu yapar çünkü altı haneli maaşları vardır, çünkü teorik olarak veri bilimcilerinin yaptığı şey budur.
Ama gerçek çok farklı. Gerçek şu ki, altyapıyı alması ve işi alması, hedefleri, iş yönünü ve anlayışını almasıdır. Ve bunlar, sorunlara nasıl yaklaşılacağını, sorunlara nasıl modelleneceğini ve bu sorunların nasıl çözüleceğini gerçekten anlamalıdırlar. Bu nedenle, bağlamı, özellikle içine uygulayacağımız süreç bağlamını anlamadan bazı verileri ve bazı teknolojileri ve bazı akıllı insanları bir probleme atabileceğiniz bu fikir, büyük ölçüde çoğu zaman aynı şekilde bir efsanedir. Altına Hücum'un bir efsanesi vardı ve aslında bu insanların çoğu iflas etti.
Bu analitik uygulamasının işletmeye başka bir yönü daha var, bu tüm verilerin cam altında olduğu fikri değil mi? Bir şekilde analistler veya algoritmalar verileri ortaya çıkaracak ve birisinin önünde bir ekrana atacak. Ancak sorun şu ki, çok fazla veriye sahibiz ve analitik ile o kadar çok farklı şey yapabilirsiniz ki, insanları bunaltmak kolaydır. Ve sonra ikincil bir sorununuz var: “Çok fazla veri var ve çok fazla şeyim var, hangilerine dikkat ediyorum? Ve bu şeylere nasıl ve neden dikkat ediyorum? ”Ve bu gerçekten, uzmanlardan hangi bilgilerin kime gösterildiğini küratörlüğünü talep etmesini gerektirdiğimiz noktaya geri dönüyoruz. self servis veri erişimine ve self servis panellerine sahip olmaktan, lanet şeylere neler olduğunu anlamanıza yardımcı olmak için farklı uzmanlara güveniyorsunuz.
Ve geleceğin nereye gideceği hakkında konuşursak, özellikle daha gelişmiş analitikler, ancak makine öğrenimi yaklaşımları, iş dünyasında AI, tüm bu şeyler, etrafında çok fazla hype var. Çok fazla gerçeklik var ve bunun büyük bir kısmı gömülü. Aslında, buradaki modern rönesans, onu sürece soktu. Bu nedenle, otomatik veya otomatik hale getirilen süreçleri ele almak, örneğin e-ticaret sitelerinde veya haber sitelerinde veya müzik sitelerinde perakende satıştaki öneri motorlarının temel fikri, eskiden insan odaklı bir görev olan basit bir uygulama veya algoritmadır. . İnsanların soru ve mal planlayıcısı veya bir çapraz satışın ne olması gerektiğini veya bir satışın önceki verilere dayanması gerektiğini anlayan kişi ile neyi seveceğini düşünüyorsunuz? bir sisteme girerek pazarlama veya mağazacılık veya bazı çevrimiçi uygulamalar bu sistemle ilgilenir. Ve sonra gömüldü. İşleri yaparken makine ne yaptığınızı izliyor ve sürekli yeni ürünler sunuyor ve bu gömülü bir analitik. Orada bir sürecin içinde oturuyor. Ve eğer bu çalışmanın geleceğinin çoğunun nereye gittiğini gerçekten bilmek istiyorsanız, o orada. Daha sofistike analizler yaparak insanlara yardım etmek o kadar da değil. Bu, işin çok daha geniş bir alanında verimlilik elde etmektir.
Ve böylece iş zekası gibi şeylere baktığınızda, bu da bir çok veri ve analiz pazarının geldiği yerdir, BI'nın birçok insanın istatistiksiz, başka bir şey yapmadan çok şey yapmasını sağlayan istatistikçiler vardı. sadece verilere odaklanmak. Sorun şu ki, sadece verilere odaklanarak, bağlamın büyük bir kısmını dışarıda bırakmıştı. Ve böylece eksik olan şey, tüm verilerin nasıl, bu metriklerin nasıl ilişkili olduğudur. Bir gösterge tablosunda neler olup bittiğini düşünüyorsanız, bazı çubuk grafiklere, belki bir grafiğe, bir sayı tablosuna sahip olacaksınız. Bireysel veya toplu olarak bir grup metrik göreceksiniz ve bunların nasıl ilişkili olduklarını gerçekten görmüyorsunuz. Öyleyse bir şey için yeni biri olduğunuzu ve içeri girdiğinizi, bir gösterge panosuna bakabileceğinizi ve sayıların hiçbirinden kafa veya kuyruk yapmayacağınızı hayal edin çünkü sayılar kendileri size hiçbir şey söylemezler çünkü bağlam var. Bu yüzden kırmızı bir sayı gösterebilir, ancak başka bir kolu çekerek bu diğer sayıyı değiştirmek bunu daha iyi veya daha kötü hale getirebilir. Bunlar nasıl birbirleriyle ilişkilidir? İş zekası ve veri ambarı ve pano tasarımında bağlam kaybolur, çünkü verileri modellersiniz, işlemezsiniz. Ve bu temel husus, veriler etrafında tekrarlanabilirlik oluşturmanız ve bunu işlemin çoğunu sıkarak ham verilerden üretilen metriklere odaklanarak yapmanızdır.
Bu ekran bize laboratuvar test süreci hakkında bir gösterge panosu olduğunu gösteriyor. Bu şekilde BI yapan Altosoft adlı bir uygulama var. Ve böylece baktığınız şey süreci ve verilerin ayrılmadığını görmek, ancak tekrar bir araya getirmek. Bu ayrılma yapaydı ve veri soyutladığımız, veritabanlarına ittiğimiz ve bunun üzerine arayüzler oluşturduğumuz için yapıldı. Yani genellikle iki ölçümünüz olur; bu akıştaki ilk kutu olan sipariş edilen test sayısı gibi son şeyleriniz vardır ve son kutu tamamlanan ve yapılan testlerin sayısı olacaktır. Ve bu iki metriğe sahip olacaksınız; bunları bir gösterge tablosuna yerleştirirsiniz ve birinin diğerinin önemli ölçüde geciktiğini fark edebilirsiniz. Veya yeniden işlenen üçüncü bir ölçümünüz olabilir.
Yani bir hastanede laboratuvar testleri yapıyorsanız, çok fazla test var. Birçoğu acil çünkü ameliyatlardan önce geliyorlar ya da kritik bakım ünitelerinden ya da başka bir şeyden çıkıyorlar. Yani doktorların onları sipariş ettikleri süreçleriniz var, bir laboratuvara gidiyorlar, laboratuvarın alındıklarını işaretlemek için bir süreci var, planlanıyorlar, yapacaklar, geçecekler ekipman. Bazen çok uzun süre otururlarsa, laboratuvar yedeklendiği için, tüm ekipman işgal edilir, yeniden işlenmeleri gerekir. Bazen sonuçlar geçerli olmayabilir. Bazen kan örnekleri gibi şeyler, 30 dakikadan fazla oturamazlar veya numunelerde arızalar olur ve daha sonra ikinci kez gitmeli ve kan almalısınız, ki bu gerçekten insanlara yapmak istemediğiniz bir şeydir . Yani bu, bazı laboratuvar testlerinde bozulabilirliklerine dayanarak diğerlerine göre öncelikler olduğu anlamına gelir. Böylece laboratuvarda başka şeyler oluyor ve mümkünse bu yeniden işleme sorunlarından kaçınmak istiyorsunuz. Ancak, test akışını gerçekten farklı şeylerle göremezsiniz çünkü BI'ın kendisi tipik olarak yalnızca toplu metrik anlamda akışla ilgilidir. Ve böylece bu arayüz size prosese bağlı verileri gösteriyor, böylece kaç tanesinin geldiğini, kaçının alındığını, bir seferde kaçının olduğunu görebilirsiniz. Sanırım bu canlı bir demo değil, bu yüzden sürecin ayrıntılarını ve içerideki metrikleri, toplu iş veya yeniden işleme ile neler olduğunu ayrıntılı olarak göremiyorsunuz. Ancak bu size çok daha iyi bir bakış açısı kazandırır ve böylece en azından bir laboratuvarı anlayan bir kişi, tek bir ekranda bir sürü grafik ve metriklerin aksine, buna bakabilir ve neler olduğunu görebilir. Ve böylece süreç arayüz tasarımı tarafında çok yardımcı olur, bağlamı gizlemez.
Süreç diğer alanlarda da ortaya çıkar. Gerçekten, BI ve veri ambarı hakkında konuştuğunuzda, daha gelişmiş analitiklere girmeden önce, iki şeyden birini yapmaktan bahsediyorsunuz: Ya bir süreç içinde neler olup bittiğini analiz edip bundan sonra hareket etmekten bahsediyorsunuz, ya da süreci analiz edip değiştiriyorsunuz. Bu nedenle, standart kurumsal bilgi kullanımı durumları izlemektir - gösterge panolarınızın yaptığı ve ilk 10 ve alt 20 raporunuz budur. Hepsi, insanların neyi görmeleri gerektiğini sapmalarına ve sapmaları aramasına olanak tanıyan basit izleme araçlarıdır. Gösterge tablosunda trafik aydınlatması olabilir, aslında en kötü performansı gösteren bir sapma raporu olan alt 20 rapor olabilir. Ve sonra bunları analiz edersiniz, böylece diğer verilere bakarsınız, başka şeylere bakarsınız. Belki de analiz etrafında çok daha fazla ayrıntıya giriyorsunuz ve nedenlerine bakıyorsunuz. Bunun için zaten bir bağırsak hissi olabilir ve hemen eyleme geçebilirsiniz. Çoğu zaman daha basit ve daha iyi anlaşılmış süreçlerle tam olarak ne olur. Bir sorun görüyorsun, neler olduğunu biliyorsun, karar veriyorsun ve harekete geçiyorsun. Genellikle bu altta bulunan süreç döngüsü içinde, SAP var, bu şeyler var, mağazada stokta görüyorsunuz, böylece bir sonraki ikmal turu için satın alma siparişini artırıyorsunuz ve işiniz bitti.
Olan özel bir şey yok, ancak diğer zamanlarda, daha önce bir sorun görmediniz, bu yüzden nedenleri analiz etmelisiniz, böylece olanları gerçekten kazmanız gerekiyor. Genellikle nedeni analiz etmeye başladığınız noktada, süreci anlamanız gerekir, çünkü bu daha önce görmediğiniz bir sorundur, bu yüzden normal sürecin sınırları dışındadır, gömülü olan günlük OLTP sistemlerimiz ve şimdi bazı eleştirel düşünme gerektiren bir şey var. Daha fazla bağlam gerektirir, çünkü bir dizi probleminiz ve ayıklamanız gereken bir dizi olası nedeniniz var. Bu konuda mantık yürütmek, yeni bilgileri analiz etmek ve toplamak ve ardından süreci değiştirmek zorundasınız. Bu oluyor çünkü bir şey yaptık. Belki pazarlama kampanyalarımızı ikmal süreçlerimizle senkronize etmedik, dolayısıyla stoklarımız tükeniyor. Umarım bu perakendede olmaz, ancak birçok perakendeci BI ve veri ambarı ilk kurduğumuzda bu sorunları yaşardı.
Şimdi, genellikle nedensel analiz, birkaç sayıyı gözetlemekten daha istatistik ve diğer daha zor analizleri içerir, ancak daha sonra ikinci bölüme girersiniz, yani bir süreci değiştiriyorsunuz. Doğru yerde değişiklik yapıyor musunuz? Bu süreç değişikliklerinin nerede yapılacağını anlıyor musunuz? Veriler sezginizi veya bu değişiklikten sonra ne olacağına dair analizinizi destekliyor mu? Başka hangi süreçler etkilenir? Gösterge tablolarınızda dikkat ettiğiniz diğer hangi rakamlar bundan etkilenecektir? Ve muhtemelen izleme döngüsüne besleyeceğiniz yeni veriler toplayacaksınız. Dolayısıyla eylem, eylemleri gerçekleştirirken ve bir şeyler yaparken daha geniş bir seviyede anlamada doğaldır. Ve BI dünyası genellikle doğrusal nedenselliğe bürünür. Aslında, çoğu yönetim okulu, insanlara işletme çevresinde performans yönetimi ve performans metriklerini nasıl oluşturacaklarını öğretmekte gerçekten kötüdür, çünkü düz çizgi görünümleri üstlenirler. Ve düz çizgi görünümleri, basit BI raporları ve aldığınız tek metrik tür raporlama ile güçlendirilmiştir, çünkü işlerin diğer şeyleri nasıl etkilediği sürecini anlamıyor.
Böylece süreç modellerini sadece iş süreç modelleri olarak değil, sistem dinamiklerini de uygulayabilirsiniz. Süreç modellerini uygulayabilir ve metriklerin birbirleriyle ilişkisini anlamak için bunları aynı şekilde kullanabilirsiniz. Bu şema gibi düz bir çizgi görünümünde - özür dilerim, bunun olduğu kağıda referans vermeyi unuttum, 80'lerden eski bir şey, sadece sistem dinamikleri ve işlerin nasıl olduğu ve nasıl varsayıldığı hakkında gerçekten öyleler. Dolayısıyla, karlılık her zaman kaliteyi karlılıktan daha iyi yaparsak, bir şekilde daha iyi olacağımızı varsayar. Ya da belki daha da kötüleşecektir çünkü kaliteyi daha iyi hale getirmek için daha fazla para harcamanız gerekir ve bu da karlılığı azaltır. Yani o okta bir negatif olabilir. Ya da liderlik ya da farklı siloların organizasyon ya da süreçteki uyumunun nasıl daha iyi karlılığa ya da maliyetleri düşürmeye yol açtığı. Her zaman faktörler vardır ve fikir şu ki, soldaki metriklerden herhangi biri sağdaki metriği etkileyecektir ve hepsi doğrusaldır.
Sağ taraftaki şema çok daha iyi bir örnek göstermektedir. Burada gerçekten olanları gösterir ve gerçekten olan şey, ürün kalitesini değiştirebilmenizdir, ancak ürün kalitesi ile maliyet yapısı arasında karlılığı azaltan maliyet yapısını yükselten ve aynı zamanda bile ayrıca garanti onarım maliyetlerini düşürür. Ve böylece bunun arkasındaki matematik biraz bulanıklaşır, çünkü maliyetleri düşürerek bir şeyi düzeltebilirsiniz, ancak satış kalitesini azaltan ve garanti maliyetlerini artıran memnuniyeti azaltan ürün kalitesini düşürürsünüz.
Ya da tersini yapabilirsiniz. Ve böylece bunlardan herhangi birini değiştirdiğinizde neler olacağını daha dikkatli bir şekilde modellemelisiniz. Ve böylece soldaki şeylerle ilgili metrikleriniz kendi başlarına birbirini etkileyecek ve bu şeyleri nasıl değiştireceğiniz, işte çektiğiniz kaldıraçlar veya iş sürecine veya uygulamaya yönelik ayarlarınız bunları etkileyecek. Ve böylece süreç, çok uzun bir süre çok basit şeyler inşa ettiğimiz merkezi bir rol üstlenir.
Ve bir sonraki şey süreçlerin nasıl etkileşime girdiğine bakmak. Sahip olduğum önceki diyagramı alırsanız ve diyelim ki, bir şeyi değiştirirseniz, gerçekten süreçlerin nasıl etkileşime girdiğine bakmanız gerekir, çünkü buradaki bir değişiklik orada bir şeye yol açar ve bu nedenle önceki sunumdaki pazarlama ve değişikliklerin nasıl değiştiğine dair bu diyagram pazarlamadaki verilere göre, satışlarda neler olduğu geciken eylemlerdir, yani eyleminiz herhangi bir iyilik yapmak için çok erken veya çok geç olabilir ve bu nedenle bir süreçteki etkilerin başka bir süreçte nasıl ortaya çıktığını anlamak için ödeme yapar çünkü her şey süreç boyunca daima anında.
Ve böylece sahip olduğunuz şey iş dünyasında çok fazla karmaşıklıktır ve çoğu zaman bunu yakalayamadık. İstatistik projeleri, makine öğrenimi projeleri, BI projeleri üzerinde çalışırken, şimdi pazarlama ve satış için olası satışları değerlendirmenize yardımcı olduğu pazarlama ve satış için öncü bir puanlama sürecine makine öğrenimi hakkında konuşuyorsunuz. Burada bu iki sarı kutuyu etkiler. Bir yerlerde gerçekleşen olası skor puanlama süreci her ikisini de etkileyecektir. Ve böylece bu iki süreçte yeniden kalibrasyona veya değişikliğe neden olacak. Eğer bu olası skorlama şeyin bir pazarlama problemi olduğu fikrine girdiyseniz ve bir veri bilimcisi tutacağız ve onlar bizim için bu olası skorlama algoritmasını oluşturacaklar, bu şeyleri yapacaklar, olası satışlarımızı daha iyi nitelendirin ve şeylere öncelik verin. Bu satışları nasıl etkiler? Doğru yerde uygulanıyor mu? Belki de bu süreçlerde neler olup bittiğini görmeniz gerekir çünkü ikisi de değişmelidir. Bu sadece bir pazarlama projesi değil. Ve bu analizin çok önemli olduğu nokta, aslında bağlamın ve etkilerin çok daha parlak olması ve kapsamın artması, daha da büyüyüp daha da tüylenmesidir.
Ve birçok farklı seviyedeki problemlere bakabilirsiniz. İlk başta buna bir pazarlama sorunu bağlamında bakıyorsunuz ve sonra diyorsunuz ki, “Ah, bu aslında pazarlama ve satışları etkiler. Ancak bu projenin kendisinin BT etkileri var, bu yüzden başka şeyler yapmak zorunda olduğumuzu ve bunun SAP'yi değiştireceği anlamına gelen bir BT açısı var, bu da diğer süreç etkisine sahip olduğumuz anlamına geliyor. ”Ve böylece sınırlar karmaşıklık ve aynı zamanda analiz seviyesi de değişecektir, çünkü süreç yalnızca sadece “Bu sürece bak” veya “Bu iki sürecin nasıl etkileşime girdiğine bakın”. Eğer bir yöneticiyseniz ve çok daha üst düzey taktik yapıyorsanız ya da stratejik kararlar alırsanız, daha da büyük resimler görmeniz gerekir. Bu bir değer zinciri diyagramı, favorilerimden biri, ancak çiftlikten perakende peynir yapım süreci için. Yani en solda çiftlikleri görüyorsunuz ve en sağda perakendecileri görüyorsunuz ve aralarında fiziksel ürünleri, temelde süt ve tereyağı hareket ettiren, süt ürünlerini çeşitli fabrikalara götüren ulaşımınız var. distribütörlere, işleme sonrası ve paketleme tesislerine ve tüm bu farklı şeylere taşınan işleme tesislerine taşınır. Ve bu aslında üretimden tüketime giden bir tedarik zinciri.
Yukarıda kırmızı ve yeşil renkte gördüğünüz şey aslında şirketler arasındaki süreç etkileşimlerinin veri tarafıdır, çünkü bu bir şirket için değil, bir şirket için bir değer zinciridir. Kendinizi böyle bir şeye koyarsınız ve bunu haritalandırırsınız ve sanırım geç yetmişlerin / seksenli yılların sonlarında Porter'a geri dönen birçok farklı değer zinciri ve değer sistemi var. Ancak fikir şu ki burada bir süreç var ve bu kırmızı şeyler, bir şirketten veya tedarik zincirindeki bir operasyon setinden diğerine tüm bilgi akışları. Ve bu, bir kuruluştaki bir sürecin başka bir kuruluştaki başka bir süreçle etkileşime girdiği anlamına gelir. Ve böylece süreç akışı ve veri akışı, her ikisi de önemlidir ve her ikisi de neler olup bittiğini belgelemek ve bunun ne olduğunu ve bununla ilgili akıl yürütmeyi anlamak açısından görünür olmalıdır, çünkü o zaman gelip “Ne yapay zekayı uygularsam Buradaki sürecim ve transit olarak veya bekleme alanlarında ve dağıtım tesislerinde ürünlerin kötü gittiğini azaltmak için bu bozulabilir yönetimi nasıl yaptığımı değiştirdim. ”Ve bu yüzden lojistik ve tedarik zinciri ayarlamaları yapıyorum ama sadece beni etkilemiyor, ancak yukarı ve aşağı tedarikçiler. Süreçlerimi etkiler ve etkilenecek bilgi akışları vardır ve bu süreç bunun nasıl çalışacağını ve kimi etkileyeceğinizi ve kiminle uğraşmanız gerektiğini düşünmenize yardımcı olur. Ve bu gerçekten bir analist ya da bir BI kişisi ya da bir veri bilimcisi için geçerli değildir, ancak bu şeyleri kullanmak zorunda olan yöneticiler için de geçerlidir.
Daha somut bir örnek olarak, burada pazarlama üzerine gerçekten basit bir şey atacağım çünkü birçok insanın çevrimiçi pazarlamanın temellerini oldukça sezgisel bir şekilde kavradığını düşünüyorum. Sanırım bir zamanlar herkes muhtemelen orada bir kitlenin bulunduğu zorunlu huni şemasını gördü. Pazarlama yalnızca reklamcılıkla ilgili değildir. Bir çok şeyle ilgili, ama en başında, kelimeyi çıkar. İnsanları ürün veya hizmetlerinizden haberdar edin. Potansiyel müşteriler oluşturmak için bu kitleye reklam verin ve böylece kitle, ürününüzle ilgilenebilecek kişileri, potansiyel müşterileri daraltır. Ve ürün özellikleri yeterince nitelikli olduğunda, fırsatlar haline gelirler. Satış fırsatı haline gelirler. Bu web yayınındaki her biriniz, bu web yayını için ödeme yapan insanlar için potansiyel bir pazarlama fırsatıdır çünkü aslında nitelikli potansiyel müşteriler bulmaya çalışıyorlar. Bu nedenle, bu satış fırsatlarının olası satışlara dönüşmesini umuyorlar - ürün veya hizmetle ilgilenen, bu şeyi isteyen, sahip olmak isteyen gerçek insanlar ve elbette bir şey satın alırsanız veya bağış yaparsanız veya ne yaparsanız yapın yapıyorsunuz - bu aynı şekilde kâr amacı gütmeyen fon toplama için de geçerlidir. Müşteri, bağışçı olabilirim. Ve sonra, bilirsiniz, umarım, pazarlama umudunun umudu taraftar olmanızdır, değil mi? Bu nedenle, her zaman, ağızdan ağıza pazarlama hakkında inşa edebileceğiniz destekleyici puanı metrikleri ve müşterilerin diğer insanlara bunu anlatmak için ağızdan nasıl ayrıldıkları hakkında resmi pazarlama kanalları aracılığıyla izleyicilere ulaşan ve daha fazlasını yaratan şeyler vardır. potansiyel müşteriler, fırsatlar, öncü müşteriler ve böylece döngü gider.
Bu temel bir huni, herkes bilir ki, herhangi bir tür web analitiği çalışması yaparsanız dönüşüm grafikleri gibi şeyler görürsünüz, değil mi? Bu klasik bir BI şey, burada bir aşamadan diğerine geçiş olan bir dönüşüm oranı görüyorsunuz. Bu yüzden gerçekten bilmediğiniz büyük kitle kitlesi, sadece potansiyel reklamları batırdığınız için, umarım tanıyabileceğiniz insanlar, tanımlanan iki fırsat, potansiyel insanlar, tanıdığınız şirketler ve daha sonra başka bir sınırı aşan bir şey biliyor olabilir. Ve böylece farklı kampanyalarınız olacak. Kullanıcıların şerit reklamları tıklamasını ve bu web yayınına katılmasını sağlayın. İnsanlara bir şeyler yapmalarını sağlayın ve her birinin dönüşüm oranı vardır; bu nedenle, ulaştığınız kişi sayısı ve gerçekten istediğiniz işlemi gerçekleştiren kişi sayısı. Bu nedenle, genellikle çevrimiçi olan çok sayıda dönüşüm oranı, sektöre ve yaptığınız şeye bağlı olarak yüzde bir ile beş arasında denge kurar. Yani bir sürü metriğiniz olacak.
Bu durumda, sayfaların nerelerde ziyaret ettikleri veya hemen çıkma oranının ne olduğu tipik analiz türünü gösteriyorum. Ama bu tekil bir metrik ve insanlar bunlara bakıyor ve onlardan bir şeyler ölçüyorlar, ama gerçekten o kadar kullanışlı değiller. Olan şey şu: yüzde bir ila beş - ve çok sayıda çevrimiçi reklamcılık açısından - şanslıysanız, ancak yaklaşık yüzde bir ila iki. Gerçek bağlam bu, değil mi? O nokta için o noktada dönüşüm yapmayan herkes ve alttaki bu küçük çizgi, size bu grafikten çok daha gerçekçi bir resim veriyor. Ama, daha önce size gösterdiğim şey, bu huni diyagramıyla böyle bir şey olmalı, değil mi? Denge oranı, satış web sitelerinde veya mobil sitelerde görünen ve hemen ayrılan kişiler olurdu, değil mi? Gerçekten ilgilenmiyorlardı. Sonra biraz takılan insanlar var ve sonra biraz daha fazla takılan, belki tıklanan, belki kayıtlı, belki bir şeyler yapan insanlar var. Bu aslında perakende analizinden; Alışveriş sepetlerinin oranlarının olduğu yerde yapıyordum, bu yüzden terk edilmiş oran, bir form doldurup bıraktı, para bağışlamaya başladı ve ayrıldı, bir dilekçe imzalamaya başladı ve ayrıldı, bir alışveriş sepetine bir şeyler koydu ve gitti. Bunların tümünü gerçekten grafiklendiriyor olmalısınız, ancak burada ne gördüğünüzü biliyorsunuz, bunların her biri için bir metrik görüyorsunuz. Ve bu metriklerin her biri, huniye geri dönersem, bir noktadan diğerine geçiş.
Bunlar aslında sürece uygun metriklerdir. Ve elbette, işleri biraz daha karmaşık hale getirmek istiyorsanız, aslında birçok kanal olduğunu göreceksiniz, değil mi? Çünkü pazarlama çok karmaşık bir iletişim kanalı türüdür. Eski şeyler var, radyo, TV, baskı ve baskı sadece dergi ve gazeteler değil, posta kutunuza aldığınız sirkülerler, dergilere giren veya postalarınıza yapışan küçük sinir bozucu kartlar. Bunlar kartlar, el ilanları ve sizi sokakta bıraktıkları şeyler. Ve elbette, başka bir çevrimiçi kanal olan mobil kanal var, ancak çok farklı. Oyunlar aslında bir pazarlama kanalı. Filmler, medya aslında pazarlama kanallarıdır. Bir film sahnesinin içinde bir marka gördüğünüzde, bunun için birisine ödeme yapılır. Ve sonra burada çevrimiçi olarak ayrıldım, web siteniz var, hala çok popüler olan e-posta pazarlamanız, interaktif sesli yanıt sistemleri - müşteri desteğini aradığınızda ve geçemediğinizde can sıkıcı touchtone sistemleri. Birçok farklı sosyal ağlar.
Dolayısıyla bunların her biri sosyal şeyler gibi diğer birçok şeye ayrılıyor. Facebook ve Twitter, Instagram ve 100 şey daha var. Ve böylece bunların her birinin kendi pazarlama süreci, nasıl etkileşime girileceğini, nasıl harcanacağını, ne harcadığınızı, ne yapacağınızı, nasıl ve nasıl devam edeceğinizi seçme yöntemi vardır. ölçeceksin. Her birinin bir süreci var. Yani Facebook pazarlaması Twitter'dan farklıdır, Instagram pazarlamasından farklıdır pazarlama. Bu, her birinin benzer - muhtemelen benzer ama biraz farklı - şeylere ve belki de onlarla uğraşan farklı insanlara sahip olacağı anlamına gelir. Yani her birinin bir süreci var. Dolayısıyla, bu metriklerin altındaki süreçlerin miktarı aslında çok derindir ve birbirlerini etkilerler. Bir şeyi yaparak diğer şeyleri de etkiliyorsunuz ve bu etkileşimin süreç diyagramlarında görülmesi çok faydalı ve güzel.
Dönüşüm hunisi kavramının kendisi çok dardır, çünkü genellikle insanların müşteri olduğu noktada kopar. Genellikle pazarlama, “Bizim işimiz biter” der. Çok az insan, pazarlamanın gerçek işinin satış için müşteri yaratmak olduğunu fark eder. Ve böylece bitiş noktasından sonuna kadar ölçülmelidir. Ve müşteri bir kez edindikten sonra, pazarlamanın dışında insanların genellikle bilmediği diğer bir kısmı, sadece satın alma değil, bir müşteri yaşam döngüsünün yönetimi. Ama bu genellikle farklı bir silo. Kim'in daha önce bahsettiği gibi, silolarımız ve müşteri hizmetleri ve garanti desteğimiz var ve tüm diğer şeyler genellikle kendi silolarında pazarlama içinde farklı departmanlarda veya farklı departmanlarda çalışıyor. Ama onları görmelisin. Bir şeyleri içeri, dışarı ve dışarı besleyen süreci görmeniz gerekir. Ve örneğin beş ila 10 yıl önce, ama bugün hala - sıcak konu tamamen 360 müşteri ve kullanıcı deneyimi ve müşteri deneyimi yönetimi hakkında. Müşteriler, organizasyonu, satın alma işleminden destek yoluyla birçok temas noktası aracılığıyla tecrübe ederler ve böylece pazarlama tarafında ve satış tarafında harika deneyimler yaşayabilir ve korkunç bir hizmete sahip olabilir ve asla geri gelemezsiniz. Veya korkunç bir satış deneyimine sahip olabilirsiniz, ürünü satın almayın, ancak servis ne kadar iyi olursa olsun bunun sonu olduğuna karar verin. Ve böylece metriklere baktığınız bağlamdaki süreç görünümünü genişletir.
Ve böylece yatay, departmanlar arası, iş dünyası çizgisi genelinde anlayış süreci, sadece orada olmayan önemli bir şeydir. Ve elbette, BI veya veri ambarı veya veri bilimi uygulayıcıları olarak zorluklardan biri, verilerin bu silolar nedeniyle kesilmesidir. Pazarlama otomasyon sistemleri ön ucu ele alır; çevrimiçi pazarlama sistemleri var; satış otomasyon sistemleri, SAP veya Oracle OLTP sistemlerinin bağırsaklarına çevrildikten sonra orta kısımlarla ilgilenir. Sonra farklı şeyler, ve tabii ki çağrı merkezi biz genellikle bu diğer parçaların herhangi birinden ayrılır ve daha sonra hepsini tekrar birleştirmeniz gerekir ve bu nedenle süreç diyagramları tüm sistemlerin birbiriyle nasıl ilişkilendiğini anlamanıza yardımcı olur, bu da yardımcı olur BI verileri veya konut veri bilimi uygulayıcıları olarak siz, hangi verilerin nereye, nasıl ve neden gittiğini anlarsınız. Bu yüzden şahsen bu analiz projelerinin içinde birçok farklı yerde süreç diyagramları kullanıyorum çünkü veri gereksinimlerini haritalamanıza ve anlamanıza ve işi yapmanıza yardımcı oluyorlar. Daha önce gördüğümüz gibi, süreç modellerinin veri kullanımını görünür kıldığı yerler vardır. Satış ve pazarlama verilerinden ve bu verilerin hangi verilerin nerede ve nerede göründüğüne ve bu çakışmaların nerede olduğuna kimin sahip olduğunu kullanırlar. Ayrıca, işlem şemalarındaki kişilerin ve departmanların konumu, kimin ne işe yaradığını ve dolayısıyla bu verilerin gerçek süreç sahibinin kim olduğunu anlamanıza yardımcı olurlar. Böylece finansal verilere kimin sahip olduğunu, sağlık verilerine kimin sahip olduğunu, bunlardan kimin sorumlu olduğunu görebilirsiniz. Ve bazen metrikleri gördüğünüzde faydalıdır ve iki işlem arasında bir boşluk vardır ve bu iki işlem arasında bir veri aktarımı vardır ve her iki tarafta da yukarı akış veya aşağı akış verilerinden muhtemelen sorumlu olan ve bulmanız gereken bir kişi vardır. onlar. Veya süreç haritalarına gidebilir ve bunları görebilirsiniz.
Dolayısıyla süreç modeli bunu görünür kılmaya yardımcı olabilir ve böylece projelerinizde bunlardan yararlanabilirsiniz. Ve biliyorsunuz, ileriye baktığımızda, başlangıçta BI ve analitik hakkında konuştuğum birçok şey ve hatta bazı veri bilimleri, yüzeysel düzeydeki şeylerin yönleri, hepsi temel süreci ve metrikleri analiz etmekle ilgili . Ancak, analitiği süreçlere gömmek veya süreçleri analiz etmek ve değiştirmek dışında yapabileceğiniz bir diğer şey de simülasyonlar oluşturmaktır. Simülatörler inşa etmenin eski yolu, uzun zaman önce yaptığımız yol, akıllı, matematik, insanlara sahip olmaktır, tipik olarak bu sistemdeki süreçleri anlayarak sistemi simüle edecek modeller inşa ettiler. Ama bunu yapmanın başka bir yolu var, bu da bu anlayışın bir kısmını alıp içine veri beslemektir. Bir simülatör inşa ettiniz, bu şekilde çalıştığını söylüyor, tüm bu verilere sahipsiniz. Bu verileri bu simülasyonla eşleştirebilmeli ve simülasyonunuzun boktan mı yoksa iyi mi olduğunu görebilmeniz gerekir. Ve böylece, çok zor bir şey olan süreç simülasyonları veya etkileşim sürecinin simülasyonlarını oluşturmaya başlayabilirsiniz.
Verileri analiz ederek ve kara kutulara besleyerek - oluşturabileceğiniz kara kutu ve beyaz kutu simülasyon modelleri vardır ve böylece simülasyonları doğrulayabilirsiniz - simülasyonları oluşturmak için verileri kullanabilirsiniz; daha ilginç şeyler yapabilirsiniz ve bu gerçekten geleceğin nereye gittiğinin büyük bir parçası. Bu ve iyi bir on yıl kadar süren bir şey karar otomasyonunun kendisi - ki insanların yaptığı rutin şeyleri almak, sadece zaman harcamak, bilirsiniz, düğmelere basmak - ve karar otomasyonu yapın ve bazı okullar buna “karmaşık olay işleme” diyorlar. Ancak bunların, öğeye karar verme ve analitiği işleme sokmanın başka bir açısı olduğunu biliyorsunuz, yani bu uygulamanın nasıl ve nerede uygulanabileceğini görmek için bu süreçleri şema yapmanız gerekiyor .
Ve son olarak, süreç modellemeyi neredeyse hiçbir zaman yaptığımız şeye dönüştürmedik, bu da bilgiyi kullanarak karar vermek. Ve bu karar otomasyonu ve YSÖP'nin biraz yaptığı alanlardan biri. Ama bunu karar vermeyle ilgili araştırmalar açısından biraz kendim yaptım ve yani, belirli bir şey hakkında karar vermek için bir insanın yaşadığı süreç nedir? Bu yüzden ticari olabilir, pazarlama olabilir, lojistikte bir şey olabilir, ancak karar veren bir insan var ve kararları modellerseniz ve verdiklerinde, gerekli verileri ve gerekli metrikleri daha iyi anlayabilirsiniz. onlar için. Bu nedenle, bu karar süreci modelini, bunu yapmak veya o kişinin daha iyi kararlar vermesini sağlamak için hangi analitik fonksiyonların kullanılabileceğini anlamak için daha iyi gösterge tabloları oluşturmak için gerçek bir mekanizma olarak kullanabilirsiniz. Ve bu hala araştırılması gereken şeylerden biri.
Ve böylece burada sonlandıracağım, böylece sorular için zamanımız olacak.
Eric Kavanagh: Evet, bu gerçekten çok iyi şeylerdi ve Kim, şunu söylemeliyim ki, sizinle Mark arasında, ikinizin de süreç modellemenin gerçekten temettü ödeyeceği oldukça etkileyici bir dizi durum ve senaryo ortaya koyduğunuzu düşünüyorum . Sanırım önce sana fırlatacağım, Kim. İşletmenin bunu takdir etmesini ve ne kadar zamandan tasarruf edilebileceğini, paradan tasarruf edilebileceğini, kârın artırılabileceğini ve bu süreçleri bir dizi şemaya damıtmaya ve sonra analiz etmeye odaklanarak nasıl elde edebilirsiniz?
Kim Brushaber: Evet, bence yapmanız gereken ilk şey, organizasyonda süreçlerinin haritalanmasını görmek isteyen bir şampiyon belirlemek. Ve bir kez - ve bu organizasyonda kilit bir paydaş olsun. Daha sonra, süreçleri oluşturmaya ve tekrar sadece bir departmanda neler olup bittiğine değil, iş hedefinin ve işin ne yapmaya çalıştığına odaklanmaya başlayacak küçük bir grup belirleyin. Ve bu bir hedefi alın ve şampiyonun içinde haritaya çıkarın ve şampiyonu alın ve daha sonra işlemden aldığınız ödülleri gösterin ve bu da kuruluşun diğer bölümlerinin gidip bu süreçleri oluşturmaya başlamasına izin verecektir. Kuruluşun tamamını inşa edin, çünkü çoğu insan tüm süreçlerini bir kerede çizecek bir danışmanlık getiremez. Bu nedenle, ısırık büyüklüğünde parçalar yapmak ve en stratejik yerleri veya en çok süreç sorununun olmasını beklediğiniz yerleri seçmek zorundalar. Ve Noel ışıklarını çözmeye başlayın ve bunun nasıl bir araya geldiğini görün.
Eric Kavanagh: Evet, bu gerçekten harika bir metafor - Noel ışıklarını çözmek, çünkü altında çok fazla karmaşıklık ve çok sayıda geçici çözüm bulacaksınız. Gerçekten, bence bu genellikle bir çok problemin ortaya çıktığı yer, ya birleşme - daha önce de önerdiğiniz gibi - ya da hiç kimsenin çözülmek için zaman almadığı bir süreçte pişirilmiş geçici çözümler. ?
Kim Brushaber: Doğru ya da birisi bir şeyler yapmaya yeni başladı ve ilk etapta asla tartışılmadı.
Eric Kavanagh: Doğru, bu ilginç. İşte bir - ve bu iyi bir tane. Sanırım bunu size yorumlayacağım Mark ve sonra Kim'i atacağım. Katılımcılardan biri, “Sürekli değişen ve büyüyen çok yönlü kanal ortamı göz önüne alındığında, ilişkilendirme en iyi nasıl yönetilir veya tahsis edilir?” Diye düşünüyorum. Bu devam eden bir soru ama Mark, ne düşünüyorsun?
Mark Madsen: Evet. Pazarlamadaki tüm ilişkilendirme sorunu çok büyük. Atıfın ne olduğunu bilmiyorsanız, bu, örneğin, Amazon'a gidip bir kitap satın alırsanız, çevrimiçi örnek gibi bir şeyin satışını alıyor. Peki, oraya nasıl geldiniz? Bu kitabı satın almak için o belirli yere gittikten sonra o kitabın sıralamasını alarak o yere götüren arama motoru optimizasyonu muydu? Çevrimiçi bir reklam mıydı, bir sosyal medya kampanyası mıydı? Ve biliyorsunuz sorun, ilişkilendirme modellemesi fikrinin bu tür bir ana neden olduğudur, ancak açıkçası birden fazla şey var. Belki kitabı kitap standında gördünüz ve bunun için bir banner reklam gördünüz ve sonra daha sonra aramaya karar verdiniz çünkü okumak için bir şeyler arıyordunuz ve oraya gitti.
Ve sonra soru, “Medya harcamasını veya bu satış ve müşterinin değerini çeşitli kampanyalarda nasıl paylaştırıyorsunuz?” Ve bu çok karmaşık bir görev ve bunu yapmanız gerekiyor çünkü en etkili bütçenizi bütçelemeye çalışıyorsunuz. kampanyaları. Ancak, çoğu zaman bunun için ücretlendirilen bir bağlı kuruluş ücreti veya bir şey veya tıklama gibi bir maliyet olduğu için. Ve sonra kimin ödeneceğine karar vermelisin. Google ödeme alıyor mu, bu adamlar mı para alıyor, bu adamlar mı para alıyor? Çünkü tipik atıf şemaları “ilk insana para ödenir”.
Sonuç olarak son derece karmaşık bir problem ve net cevapları olmayan çok değişkenli bir istatistiksel analiz problemi olduğunu düşünüyorum. Bu demektir ki, bilirsiniz, metrikleri izlemeniz ve neyi kızdırmaya çalışabileceğinizi görmeniz gerekir ve bu tür amaçlar için tekrar popüler olabilecek ortak analiz ve diğer garip şeyler gibi şeyler vardır. Ancak bu, süreç metriklerini anlamanız gerektiği anlamına gelir, en azından "Beş farklı pazarlama kampanyası türüm var, bu kampanyaya girdilerin ne olduğunu, ne kadar para olduğumu biliyorum" m, kaç tane e-posta veya kaç tane reklam gösterdiğim gibi metrikleri işlemek için harcıyorum? ”Ve sonuç ölçütleri zamanlamaya veya bu bağlantıdaki bir bağlantıya veya izleyiciye karşılık geliyor. Böylece bu resmi oluşturmaya başlayabilirsiniz - ve yine, en azından temel süreç etkileşimlerinin bu tür mantık yürütmenize yardımcı olabileceği başka bir iyi örnek. Sonuç olarak, atıfta açık bir cevap olduğunu sanmıyorum.
Eric Kavanagh: Evet, bence tam olarak haklısın. Ve asla bilemeyeceksin, bana öyle geliyor. En azından ana için biliyorsunuz, şeylerin çoğunun nereden geldiği konusunda iyi bir fikriniz olabilir, ancak hepsini bildiğinizi veya hepsini bilebileceğinizi varsayarsak, başlangıçta sadece bir hata olduğunu düşünüyorum.
Mark Madsen: Sanırım Heisenberg bunu zaten yazdı.
Eric Kavanagh: Bu nedir?
Mark Madsen: Heisenberg belirsizlik ilkesi bunu yönetiyor.
Eric Kavanagh: Güzel, bu iyi. Bunu size atmama izin verin, Kim, çünkü buna bakarken ve bu sunumu dinlerken, bu farklı senaryoların çoğuyla haritaladığınız şey ve sonra Mark'ın da ne yaptığını biliyorsunuz, aklımda herkesin sürekli konuştuğu bu dijital dönüşüm kavramı var. Ve bana göre, bu tür bir tartışma için harika bir antre, çünkü yeni kazananlara kültürel sorunlarından bağımsız olarak Uber gibi büyük yenilikler açısından bakarsanız, Airbnb ve diğer bazı şirketler, yaptıkları şey damıtılmıştı bu seviyeye, şematik seviyeye kadar önemli süreçler ve pazardaki bu ciddi hizmetlere hizmet etmek için kurşun geçirmez altyapı oluşturmaya gerçekten odaklandılar. Ve bunu büyük ölçüde yaptılar, değil mi? Dijital dönüşüm tamamen bulut bilişim, makine öğrenimi, analitik ve durum ne olursa olsun yeni gücünü kullanmakla ilgilidir. Yani bana göre, dijital dönüşümden bahseden herkesin süreç modellemesi yapması gerekiyor. Ne düşünüyorsun?
Kim Brushaber: Evet ve bence şu anda sık sık yüzen başka bir terim, ilk olarak iş süreçlerinizi geliştirmeniz ve otomatikleştirmeye başlamadan önce ne olduklarını anlamanız gereken “süreç otomasyonu”. Ve sonra planlarınızı harekete geçirebilirsiniz. Ama kesinlikle dijital dönüşüm çağıyla uğraşırken, topladığım bilgilerin ne olduğuna bakmanız ve bu bilgilerin ne kadar önemli olduğu konusunda kuruluşunuzda gerçekten anlaşmaya varmanız gerektiğini biliyorsunuz. Çünkü biliyorsunuz, Mark'ın tüm farklı TV ekranlarını tüm farklı bilgilerle paylaştığınız yerde paylaştığı slayt gibi, artık çok fazla veri toplama kapasitesine sahibiz. herkes, tüm kilit paydaşlarımız ve iş süreçleri aracılığıyla, “Bu kritik bilgidir ve bunlar kritik adımlardır” diyor ve ayrıca pivot noktalarınızın nerede olduğunu da anlayabiliyor. Yani, bilirsiniz, “Bu bizim için gerçekten iyi çalışmayan bir süreç. Şimdi ince bir ayrıntıya girelim ve bunu nasıl farklı bir şekilde yapabileceğimizi anlayalım ”dedi ve farklı temas noktalarıyla konuşalım ve konuşmalarındaki girdilerini de görelim.
Eric Kavanagh: Evet, bu gerçekten iyi bir nokta ve bu slaydın da bağımlılığın önemini anlatmak için iyi bir iş çıkardığını düşündüm. Bu bileşenlerden birini her değiştirdiğinizde, hepsini değiştirirsiniz ve bunun başınızı iş süreçlerini nasıl etkileyebileceğini açık bir şekilde sarmaya çalışmak biraz zaman ve çaba gerektirir. Fakat yine de, herhangi bir dijital dönüşüme katılmaktan bahsediyorsanız, süreçlerin nerede çökebileceğini, nerede ortadan kaldırılabileceğini anlamanız gerekir. Bence bu genellikle başarılı uygulamaların türden olmayan kahramanlarından biri, genel planı yeniden tasarlarsanız artık X, Y veya Z işlemlerine ihtiyacınız olmadığını fark ettiğinizde.
Kim, sanırım bunu sana geri veriyorum. Bu şey çok iyi gittiğinde bazı önemli başarı faktörlerinden hangisini buluyorsunuz? Bu başarı öykülerinin özelliklerinden bazıları nelerdir?
Kim Brushaber: Bence, demek istediğim, açıkça işbirliği önemli ve bu yüzden silolara aldığım slayt güvertesine çok fazla odaklanmaya karar verdim, çünkü farklı kuruluşlar arasında işbirliği yapmak ve bu fazlalıkların nerede olduğunu bulmak, bu çok büyük birden fazla farklı departmanla konuşurken, birleşme slaydı gibi, “Tamam, işte böyle yapıyorum” hakkında konuşmaları kolaylaştırmak ve daha yalın hale getirmek için bir yol veya Bir araya gelen ve gerçekten en iyi uygulamaları anlayan şirketlerle konuşuyorsunuz. Ve atmak için en iyi adımların ne olduğunu tasarlamak ve herkesi bu adımlarla uyumlu hale getirmek kesinlikle tüm bu bilgilerin daha pürüzsüz olmasını sağlar.
Eric Kavanagh: Evet ve ben de “işbirliği” kelimesine attığınıza sevindim. Mark, sadece yorum için üzerine atacağım. İşbirliği, örneğin Google Dokümanlar gibi basit şeylerle bile yeni iş dünyasının oyun değiştiren bir bileşenidir. Bir belgeyi beş farklı kişiden e-postayla geçirmek yerine, bu beş kişinin tümünü belgeye gerçek zamanlı olarak bakıp ayarlamalar yapabilir ve birbirlerinin ne hakkında yorum yaptığını görebilirsiniz. Bu çok önemli; bu süreçte büyük bir değişiklik. Ve aynı bileşen, elbette, iş zekasına, modellemeye, işletmeyi optimize etmek için kullandığımız bu disiplinlerden herhangi birine uygulanabilir. İşbirliği mantıklı olduğunda her şeyden önce olmalı, değil mi?
Mark Madsen: Evet, sanırım. Demek istediğim, bu yalnız karar alıcı fikri, analizlerini yapmak ve negatif altını açmak için sihirli bir şekilde oraya giden yalnız analistin bir tür olduğunu biliyorsunuz. Ve masalarında oturan yalnız karar verici bir tür eski okul, 1990'lı yıllardan beri insanların ve kuruluşların nasıl karar verdiklerine dair bir bakış, biliyor musunuz? Bir masanın arkasında oturuyorsunuz ve bu şeye bakıyorsunuz ve sonra bir karar veriyorsunuz, ancak hepsi şimdi süreçte ve uygulamalarda yakalanıyor. Gerçek kararlar genellikle departmanlar arasında veya diğer insanlarla verilir ve bu, olup bitenler hakkında daha geniş bir anlayış ve iletişim gerektirir. Aksi takdirde, sadece topuklarınızı kazarsınız ve herkes kavga eder ve kimse hiçbir şeye sahip olmak istemez, bu yüzden artık birkaç şirkette çalışmıyorum.
Eric Kavanagh: Biliyorsunuz, bu çok iyi bir nokta ve Kim, çeviride kaybolan şeyler kavramını ortaya attığınız için gerçekten çok mutluyum. Çoğu zaman insanların herhangi bir tartışmada, herhangi bir yerde bağlamın önemini neredeyse bilmediğini düşünüyorum. Bağlam, insanların tartışılan konuların çeşitliliğini ve karar noktalarının ne olduğunu anlamalarına yardımcı olmak açısından çok önemlidir. Ve eğer süreç modellemeyi bir mekanizma olarak kullanabiliyorsanız, yine oldukça kıllı karmaşık organizmaları nispeten basit - ve düpedüz zarif değilse - şemalara damıtmak için benim için çok yararlı: A) önemli olanı iletmek, ancak B ) kritik olan ancak konuşmada kaybolabilecek şeyleri gözden kaçırmamak ve C) nihayetinde diyalogdaki kelimelerin çivilemede güçlük çekeceği görsel olarak kristalize etmek. Ne düşünüyorsun?
Kim Brushaber: Bu “konuşma” terimini ortaya çıkarmaya devam etmeniz gerçekten ilginç. Ve ben birbiriyle konuşan ve birbirleriyle etkileşime giren çok sayıda farklı havuzun olduğu konuşma şemasındaki slaytı da dahil ettim. Bu yüzden BPMN kuruluşu bu diyagramı oluşturmaya karar verdi, çünkü farklı departmanlar arasında gerçekleşen görüşmelerin karmaşık olduğunu ve bir sürece dahil olan tüm parçaları ve tüm süreçleri sergilemenin bir yolu olması gerektiğini anladılar. farklı oyuncular ve tüm farklı yönler, böylece hiçbir top düşürülmez ve herkes sorumlulukların nerede belirtildiğini biliyordu. Dolayısıyla, iş sürecinde, doğru bağlam duygusuna sahip olduğunuzda, iş süreci diyagramları gerçekten harika çünkü görseller ve resimler 1000 kelimeye değer ve bunları çok görsel bir bağlamda görebildiğinizde, insanların sürecinizi bir paragraf formatında yazdıysanız ve bunları yazdıysanız, bilirsiniz, fiziksel olarak ya da mermi ile numaralandırsanız bile çok daha iyi anlayabilmelerini sağlar. Resimli temsil, bu bağlamı ve bu anlayışı, onu okumaya veya anlamaya çalıştığınızdan daha hızlı bir şekilde toplamanıza olanak tanır.
Eric Kavanagh: Şeyleri bir noktaya kadar kişiselleştirebilirsiniz, değil mi? İnsanların şeyleri bu kadar kişisel almadıkları ve işin gerçekte ne yaptığını ve kesinlikle daha karmaşık süreçler için çok daha objektif bir görüşe sahip olacağı yerlerde, bence bu hem iş hem de BT kitlelerinin resim, çünkü günün sonunda büyük resim iştir ve işin başarılı olmasını istemek, yüzleşelim, oldukça çalkantılı zamanlar. Bu yüzden zamanın doğru olduğunu düşünüyorum ve her zaman böyle oldu, ama bu günlerde bazı süreçlerin optimize edildiğini veya ortadan kaldırıldığını gördüğümüz için daha da fazla görünüyor. Örneğin, buluta gitmek, hizmet sunumunuzun tüm bileşenini buluta veya bir iş ortağına veya durum ne olursa olsun boşaltmaktır. Ama işin kişiselleştirilmiş, açık diyagramatik modeline sahip olmak, yeniden tasarlamak ve her şeyin üstünde kalmak için çok yararlı bir şey, değil mi?
Kim Brushaber: Evet ve ER Studio ürünleri, birçok arama ve filtreleme yeteneğine de sahibiz. Bu nedenle, bir şeyin bulut davranışı olduğunu belirtmek istiyorsanız, tüm süreçlerinizi çizdikten sonra bulutta etkileşime giren parçaların ne olduğunu görmek için gidip ince ayar yapabilir ve arama yapabilirsiniz. Veya, örneğin, pazarlamaya baktığınızı ve sadece pazarlamaya ince ayar yapmak istediğinizi varsayalım - ve kesinlikle pazarlamayı seçmek istemiyorum - sadece çoğu kuruluşun . Ama bilirsiniz, gidip “Tamam, yani pazarlama departmanımı değiştirmeyi düşünüyorum. Bunların hepsi davranışlar. ”Ve böylece tüm süreçlere bakıp“ Tamam, bu şekilde yapmak için kullandığımız taktikleri bulutta yapacağım ve bunu yapacağız ve bu da bunları etkileyecek. ve bu insanları etkileyecek. ”Ve eğer bu süreç planlanmışsa, o zaman çok görsel olarak görebilirsiniz - dev bir bulmacaya bakmak gibi, değil mi? Hep birlikte oynayan bu farklı bulmaca parçalarına sahipsiniz ve “Tamam, her şeyin tek parçaya sığması için bu bulmaca parçalarını yeniden düzenlemem gerekir mi?” Diye anlayabilirsiniz.
Eric Kavanagh: Evet ve biliyorsun sana son bir soru daha soracağım. Ve millet, bugünkü sunumdan slaytlara bir bağlantı göndermek üzereyim; görmek için sohbet pencerenize bakın. Ancak, elbette, sistemlerden geçen veri bilgileri için süreç modelleme ve veri modelleme terimleri kritik derecede önemlidir, çünkü sistemler ya çalışır ya da yoktur, işin biraz daha gevşek olabileceği yerlerde. Geçici çözümlere sahip olabilirsiniz - diyelim ki sürecin sonundaki ya da sürecin başlangıcındaki eski günlerde ya da aradaki herhangi bir yerde - kimsenin bilmediği bir şey kırıldığında bir gün birinin çözdüğü geçici çözümünüz olabilir. Verilerle, kesin olarak bileceksiniz çünkü veriler, gerekli olduğu alanda görünmüyor ve işlem yapılmıyor. Ama şimdi görüyorsunuz A) daha dijital bir ekonomiye doğru gidiyoruz, ama B) tüm bu farklı birleşmelere ve olaylara sahibiz. Şirketlerin iş süreci modellemenin yanı sıra veri modellemenin değerini daha fazla takdir etmeye başladığını görüyor musunuz? Böyle bir şey mi yapılıyor? Veri modellemeyi kesinlikle bildiğim için, veri modelcileri yıllardır bu konuda çok tutkulu. İşletme bugünlerde bunu alıyor mu? İşlerin ne için gerekli takdirin olduğu yere yaklaşıyor muyuz?
Kim Brushaber: Demek istediğim, IDERA'da tam da bunu yapmaya çalışıyoruz. ER Studio Suite'in hem veri modelleme paketini hem de iş mimarı paketini içerdiği için beni çok güzel sıraya koyduğunuz için teşekkür ederiz.
Eric Kavanagh: İşte böyle.
Kim Brushaber: Ama biliyoruz ki, veri modelleme parçası bilgi mimarisi, çözüm mimarisi, kuruluş içindeki verilerden sorumlu herkes için kesinlikle gereklidir. Ürünümüzü inşa etme şeklimiz, kurumsal ekip ekleme paketimizi kullanarak iş ve verilerin bir tür el ele çalışmasına izin verir, böylece iş sürecine sunulan tüm nesneleri ve veri sürecini bir araya getirir ve bu iki dünyayı bir araya getirir. Ve kesinlikle bununla ilgili ayrıntılara girmek için yeterli zamanım yok, ancak herkes gidip IDERA'ya bakıp bunu nasıl yaptığımızı görmeye açıktır.
Ancak asıl soru şu ki, veri dünyası karmaşık olmaya devam edecek. Depolama daha ucuz ve daha ucuz ve daha ucuz hale geldi ve bu da gittikçe daha fazla veri elde edeceğimiz anlamına geliyor ve Mark gibi öğeler şu şekilde tartışıyordu: “Tamam, şimdi verilere sahibim, nasıl analiz edeceğim o? Nasıl anlarım? Bunu nasıl tahmin edebilirim ve işim için nasıl kullanırım? ”Ve böylece bu bilgiyi iş sürecinin üzerine bindirebilmek ve“ Üretim kararıyla ilgili bir karar vermem gerekiyor ve bilmem gerek. Kamyonlarım kışın kar yüzünden kaç kez gecikiyor? Bir şeyleri kuzeyden göndermek yerine oradan gönderebilmek için Kosta Rika'da bir iş açmam gerekiyor mu? ”Ve tüm bu yönlere bakabilmek, ama bakman gerektiğini bile bilmiyorsun bu yönleri haritalamak için bazılarına başlayabilene kadar ve bu durumda bu bir ulaşım sürecidir, ancak her işletmenin süreçlerinde bir iş süreci modelinde atılabilecekleri ve bu parçaların nereye taşınabileceğini anlamaya başlayabilecekleri karmaşıklıklar vardır. .
Eric Kavanagh: Bayıldım. Özellikle Kosta Rika'da iş kurma konusunu seviyorum.
Kim Brushaber: Neden olmasın?
Eric Kavanagh: Eğer orada bir PR adamına ya da moderatöre ihtiyacınız varsa, bana bildirin. Slaytların bağlantısını sohbet penceresine gönderdim, bu yüzden sohbet penceresini kontrol edin. Elbette, bunu görmediyseniz veya bunu iş arkadaşlarınızla paylaşmak istiyorsanız, tüm bu web yayınlarını daha sonra izlemek için arşivliyoruz. Ve Kim'e e-posta gönderebilirsin, adresi ekranda. Ona doğrudan bir e-posta göndermekten çekinmeyin.
Ve bununla vedalaşacağız. Harika bir sunum için teşekkür ederiz; bu harikaydı. Bir dahaki sefere seni yakalayacağız millet. Kendine iyi bak. Güle güle.
