وقتی داده‌ها دوباره ارزش پیدا می‌کنند: استفاده از داده‌ها برای اهداف نوین

چرا بسیاری از داده‌ها فقط یک‌بار استفاده می‌شوند؟

امروزه تقریباً همه سازمان‌ها در حال تولید داده هستند. از اطلاعات مشتریان و سفارش‌ها گرفته تا گزارش‌های مالی، درخواست‌های پشتیبانی و رفتار کاربران. برای جمع‌آوری این داده‌ها هزینه صرف می‌شود، نرم‌افزار خریداری می‌شود و فرآیندهای مختلفی شکل می‌گیرد. اما با وجود این سرمایه‌گذاری، بخش زیادی از داده‌ها فقط یک‌بار مورد استفاده قرار می‌گیرند.

برای مثال، اطلاعاتی که در زمان ثبت یک سفارش جمع‌آوری می‌شود، معمولاً فقط برای پردازش همان سفارش استفاده می‌شود. یا داده‌های مربوط به درخواست‌های مشتریان پس از پاسخ‌گویی، در سیستم باقی می‌مانند و کمتر به آن‌ها مراجعه می‌شود. در واقع، داده‌ها وظیفه اولیه خود را انجام می‌دهند و سپس به آرشیوی از اطلاعات تبدیل می‌شوند.

مشکل اینجاست که بسیاری از سازمان‌ها هنوز داده را یک خروجی جانبی از عملیات روزانه می‌بینند، نه یک دارایی قابل استفاده در آینده. به همین دلیل، نگاه آن‌ها بیشتر روی جمع‌آوری و نگهداری اطلاعات متمرکز است تا استفاده مجدد از آن‌ها.

در حالی که هر داده می‌تواند داستان‌های بیشتری برای گفتن داشته باشد. اطلاعات فروش می‌تواند به تحلیل رفتار مشتری کمک کند، داده‌های پشتیبانی می‌تواند نقاط ضعف خدمات را آشکار کند و داده‌های عملیاتی می‌تواند مسیر بهینه‌سازی فرآیندها را نشان دهد.

داده زمانی ارزشمند می‌شود که دوباره استفاده شود

ارزش واقعی داده در لحظه ثبت آن به پایان نمی‌رسد. در حقیقت، بسیاری از مهم‌ترین کاربردهای داده مدت‌ها بعد از جمع‌آوری آن مشخص می‌شوند. هرچه یک سازمان بتواند از داده‌های خود در موقعیت‌ها و تصمیم‌های بیشتری استفاده کند، بازگشت سرمایه بیشتری از اطلاعات خود به دست می‌آورد.

برای مثال، داده‌های فروش فقط برای ثبت درآمد و تهیه گزارش‌های ماهانه نیستند. همین اطلاعات می‌توانند الگوهای خرید مشتریان را آشکار کنند، تغییرات بازار را نشان دهند و حتی در پیش‌بینی تقاضای آینده نقش داشته باشند.

به همین شکل، داده‌های به‌دست‌آمده از تعامل مشتریان با وب‌سایت یا فرم‌های ثبت درخواست، می‌توانند به منبعی ارزشمند برای طراحی خدمات جدید، بهبود تجربه مشتری و حتی برنامه‌ریزی کمپین‌های بازاریابی تبدیل شوند.

این همان نقطه‌ای است که داده از یک «ثبت تاریخی» به یک «منبع تصمیم‌گیری» تبدیل می‌شود. سازمان‌هایی که چنین نگاهی دارند، معمولاً ارزش بیشتری از اطلاعات خود استخراج می‌کنند؛ چون هر داده را فقط برای یک هدف نمی‌بینند.

چه چیزی مانع استفاده مجدد از داده‌ها می‌شود؟

اگر داده‌ها تا این اندازه ارزشمند هستند، چرا بسیاری از سازمان‌ها نمی‌توانند از آن‌ها برای اهداف جدید استفاده کنند؟ پاسخ معمولاً در کیفیت داده‌ها نیست؛ در نحوه نگهداری و جریان آن‌هاست.

یکی از مهم‌ترین موانع، داده‌های پراکنده هستند. اطلاعات مشتریان در یک سیستم قرار دارد، داده‌های مالی در سیستمی دیگر ذخیره شده‌اند و اطلاعات عملیات یا پشتیبانی نیز در ابزارهای جداگانه نگهداری می‌شوند. در چنین شرایطی، هر بخش فقط بخشی از واقعیت را می‌بیند.

مانع دیگر، سیستم‌های ایزوله هستند. وقتی نرم‌افزارها نتوانند با یکدیگر ارتباط برقرار کنند، داده‌ها نیز در همان مرزها متوقف می‌شوند. نتیجه این است که سازمان مجبور می‌شود برای هر تحلیل یا تصمیم جدید، داده‌ها را به‌صورت دستی جمع‌آوری و ترکیب کند.

همان‌طور که در مقاله مربوط به داده‌های پراکنده توضیح دادیم، مشکل اصلی کمبود اطلاعات نیست؛ نبود ارتباط میان اطلاعات است. تا زمانی که داده‌ها در بخش‌های مختلف سازمان محبوس باشند، پیدا کردن کاربردهای جدید برای آن‌ها دشوار خواهد بود.

یکپارچه‌سازی چگونه عمر داده را طولانی‌تر می‌کند؟

وقتی درباره یکپارچه‌سازی صحبت می‌کنیم، معمولاً ذهن افراد به سمت اتصال نرم‌افزارها می‌رود. اما یکی از مهم‌ترین مزایای آن، افزایش عمر مفید داده‌هاست.

در یک محیط یکپارچه، داده پس از انجام وظیفه اولیه خود از بین نمی‌رود یا فراموش نمی‌شود. همان اطلاعات می‌توانند وارد فرآیندهای دیگر شوند، در گزارش‌های مدیریتی استفاده شوند، به اتوماسیون‌ها کمک کنند یا مبنای تحلیل‌های جدید قرار بگیرند.

برای مثال، اطلاعات ثبت‌شده توسط تیم فروش می‌تواند هم‌زمان برای تحلیل رفتار مشتری، بهینه‌سازی کمپین‌های بازاریابی و حتی پیش‌بینی تقاضای آینده مورد استفاده قرار گیرد. این یعنی یک داده، چندین بار و در چند بخش مختلف سازمان ارزش ایجاد می‌کند.

اینجاست که جریان داده اهمیت پیدا می‌کند. هرچه داده راحت‌تر بین سیستم‌ها حرکت کند، فرصت‌های بیشتری برای استفاده مجدد از آن به وجود می‌آید. به همین دلیل، بسیاری از پروژه‌های یکپارچه‌سازی سیستم‌ها در واقع پروژه‌های افزایش ارزش داده هستند.

ارزش واقعی داده به لحظه ثبت آن محدود نمی‌شود؛ زمانی آشکار می‌شود که همان اطلاعات بتوانند در بخش‌های مختلف سازمان جریان پیدا کنند و بارها در تصمیم‌گیری، تحلیل و بهبود عملکرد مورد استفاده قرار گیرند.

یک مثال واقعی از ارزش دوباره داده‌ها

فرض کنید یک شرکت خدماتی از فرم‌های آنلاین برای دریافت درخواست مشتریان استفاده می‌کند. در نگاه اول، هدف این داده‌ها کاملاً مشخص است: ثبت درخواست و پیگیری آن توسط تیم فروش یا پشتیبانی.

اما داستان می‌تواند به همین‌جا ختم نشود.

پس از چند ماه، سازمان متوجه می‌شود که صدها یا حتی هزاران درخواست در اختیار دارد. اگر این داده‌ها به‌درستی تحلیل شوند، اطلاعات ارزشمندی درباره نیازهای بازار، دغدغه‌های مشتریان و روندهای در حال شکل‌گیری ارائه می‌کنند.

برای مثال، ممکن است بررسی درخواست‌ها نشان دهد که تعداد زیادی از مشتریان درباره یک قابلیت خاص سؤال می‌کنند. این موضوع می‌تواند نشانه‌ای برای توسعه یک خدمت جدید باشد. یا شاید مشخص شود که مشتریان یک صنعت خاص بیشترین تقاضا را دارند و می‌توان کمپین‌های بازاریابی را دقیق‌تر روی همان بخش متمرکز کرد.

در این سناریو، داده‌ای که در ابتدا فقط برای پاسخ‌گویی به مشتری جمع‌آوری شده بود، بعدها به ابزاری برای توسعه محصول، بازاریابی و تصمیم‌گیری مدیریتی تبدیل می‌شود.

این مثال نشان می‌دهد که ارزش داده فقط به کاربرد اولیه آن وابسته نیست. هرچه سازمان بتواند مسیرهای بیشتری برای استفاده از اطلاعات خود ایجاد کند، بازدهی بیشتری از همان سرمایه‌گذاری اولیه به دست خواهد آورد.

از ذخیره‌سازی داده تا خلق ارزش از داده

یکی از تفاوت‌های مهم میان سازمان‌های سنتی و سازمان‌های داده‌محور، نگاه آن‌ها به اطلاعات است.

در نگاه سنتی، داده چیزی است که باید ذخیره شود؛ آرشیوی از اتفاقات گذشته که شاید روزی به آن مراجعه شود. اما در نگاه مدرن، داده یک دارایی فعال است؛ چیزی که می‌تواند به‌طور مداوم برای حل مسائل جدید و کشف فرصت‌های تازه مورد استفاده قرار گیرد.

به همین دلیل، سازمان‌های پیشرو کمتر روی حجم داده‌های خود تمرکز می‌کنند و بیشتر به این فکر می‌کنند که چگونه می‌توانند از همان داده‌ها ارزش بیشتری استخراج کنند. آن‌ها به‌دنبال راه‌هایی هستند که اطلاعات را وارد گزارش‌های هوشمند کنند، از آن‌ها در اتوماسیون فرآیندها بهره ببرند یا از طریق یکپارچه‌سازی سیستم‌ها امکان استفاده مجدد از آن‌ها را فراهم کنند.

نقطه شروع عملی برای استفاده مجدد از داده‌ها

بسیاری از سازمان‌ها تصور می‌کنند برای استفاده بهتر از داده‌ها باید پروژه‌های پیچیده تحلیل داده یا هوش مصنوعی را آغاز کنند. در حالی که نقطه شروع معمولاً بسیار ساده‌تر است.

داده‌های ارزشمند سازمان را شناسایی کنید

ابتدا بررسی کنید کدام داده‌ها به‌صورت روزانه در سازمان تولید می‌شوند. اطلاعات مشتریان، سفارش‌ها، درخواست‌های پشتیبانی، گزارش‌های فروش و داده‌های عملیاتی معمولاً بهترین نقطه شروع هستند.

به کاربردهای ثانویه فکر کنید

از خودتان بپرسید این داده‌ها غیر از هدف اولیه، در چه بخش دیگری می‌توانند مفید باشند؟

برای مثال، داده‌های فروش فقط برای ثبت درآمد نیستند؛ می‌توانند برای تحلیل رفتار مشتری، پیش‌بینی تقاضا و بهینه‌سازی خدمات نیز استفاده شوند.

موانع جریان داده را حذف کنید

تا زمانی که اطلاعات در سیستم‌های جداگانه باقی بمانند، استفاده مجدد از آن‌ها دشوار خواهد بود. ایجاد یک جریان داده منسجم و حذف سیلوهای اطلاعاتی، امکان بهره‌برداری بیشتر از داده‌ها را فراهم می‌کند.

به‌جای جمع‌آوری بیشتر، استفاده بهتر را هدف بگیرید

بسیاری از سازمان‌ها به دنبال داده‌های جدید هستند، در حالی که هنوز بخش زیادی از ظرفیت داده‌های فعلی خود را استفاده نکرده‌اند. گاهی ارزشمندترین فرصت‌ها در اطلاعاتی پنهان شده‌اند که همین امروز در اختیار سازمان قرار دارند.

جمع‌بندی

داده‌ها زمانی ارزش واقعی پیدا می‌کنند که فقط برای یک هدف مورد استفاده قرار نگیرند. سازمان‌هایی که می‌توانند از اطلاعات خود در بخش‌های مختلف کسب‌وکار بهره ببرند، معمولاً تصمیم‌های بهتری می‌گیرند، فرصت‌های بیشتری کشف می‌کنند و بازدهی بیشتری از سرمایه‌گذاری‌های خود به دست می‌آورند.

یکپارچه‌سازی، جریان داده و حذف موانع میان سیستم‌ها، زمینه‌ای را فراهم می‌کند که داده‌ها بارها و بارها برای خلق ارزش مورد استفاده قرار گیرند. در چنین شرایطی، داده دیگر یک خروجی جانبی نیست؛ به یکی از مهم‌ترین دارایی‌های سازمان تبدیل می‌شود.