A análise de dados está ausente da sua transformação digital?

Quase todas as grandes empresas já estão em processo de transformação digital, mas algumas não estão alcançando os resultados transformadores esperados para seus lucros. À medida que as respostas chegavam para Digital.aiPesquisa do Relatório de Progresso da Transformação Digital da [nome da empresa]Descobrimos que 54% dos entrevistados relataram que sua transformação digital teve um impacto negativo em seus resultados financeiros, e 49% relataram não ter visto os resultados esperados.

Existem muitos fatores que podem impedir uma organização de alcançar o sucesso almejado, mas a falta de disponibilidade e visibilidade dos dados pode ser o principal deles. O monitoramento de dados permite que as organizações visualizem diretamente o desempenho de seus processos internos, bem como os resultados externos de seu trabalho. A análise de dados pode transformar esses dados para gerar insights profundos, revelando fragilidades e gargalos, além de apontar oportunidades. Fundamentalmente, os dados na transformação digital também podem ser usados ​​para descobrir e quantificar riscos, permitindo uma gestão de riscos eficaz e uma resposta rápida. Em suma, os sinais dos dados orientam as organizações e as ajudam a mensurar o progresso em direção às suas prioridades mais importantes.

Apesar do valor que os dados podem gerar, um Relatório Forrester O estudo constatou que “menos de 50% das empresas tomam decisões com base em informações quantitativas, em vez de intuição, experiência ou opinião”. O mesmo relatório revelou que 85% dos entrevistados afirmam desejar aumentar a quantidade de dados disponíveis para a tomada de decisões, mas 91% relatam grandes desafios para alcançar esse objetivo.

A implementação de um sistema abrangente de análise de dados, capaz de importar dados automaticamente de todos os principais sistemas de registro, oferece a solução que essas organizações precisam para avançar de forma mais significativa em direção a seus objetivos de transformação digital.

Os principais benefícios da análise de dados incluem a capacidade de:

• Aumente a eficiência
• Agilidade acelerada
• Reduza riscos: Acelerar o uso da análise de dados para aumentar a eficiência.

Muitas organizações percebem que suas equipes não estão se movendo na velocidade que poderiam e que diversos fatores estão prejudicando seu desempenho. No entanto, frequentemente, os líderes de TI não possuem os dados necessários para quantificar quais KPIs estão com desempenho abaixo do esperado, muito menos os dados para revelar as causas subjacentes mais prováveis.

Com a importação automatizada de todos os principais sistemas de registro, um plataforma de análise como Digital.ai'S É capaz de revelar informações necessárias para orientar mudanças críticas nos processos.

Os dados de desempenho em todo o pipeline de ponta a ponta revelam quais equipes (ou fornecedores) estão com desempenho abaixo do esperado. Também podem revelar gargalos no processo de entrega de valor. O baixo desempenho revela oportunidades para novos processos, tecnologias ou treinamentos. No geral, o monitoramento de KPIs de desempenho permite que as organizações responsabilizem mais as equipes usando medidas objetivas e transparentes, fornecendo-lhes as ferramentas necessárias para aumentar o desempenho de forma abrangente.

Monitore métricas como a soma de todo o trabalho não planejado em todos os processos pode fornecer às equipes informações para eliminar fontes de ineficiência e buscar um ambiente menos estressante. DevOps ambiente. Os dados operacionais podem ser usados ​​para descrever Quais problemas de TI têm o maior impacto?Identificar os principais problemas melhora o MTTR (Tempo Médio para Reparo) e pode levar a uma resolução de incidentes mais eficiente, minimizando o tempo de inatividade e outros impactos no serviço. Por exemplo, se uma das principais fontes de chamados e atrasos estiver relacionada a solicitações persistentes de alteração de banco de dados, a equipe de operações pode desenvolver um processo simplificado com permissões que reflitam melhor as funções da equipe e aprovações automatizadas para níveis de permissão específicos.

A utilização de dados com aprendizado de máquina (ML) e inteligência artificial (IA) pode permitir que as organizações monitorem as principais fontes de tempo de inatividade não planejado e trabalho não planejado. mecanismo de análise de causa raizPor exemplo, a Numerify é capaz de revelar as verdadeiras causas dos incidentes para eliminá-las de vez. Como exemplo desse tipo de capacidade, um cliente do setor varejista estava tendo problemas com seu sistema de PDV em várias regiões; a Numerify (agora Digital.ai A equipe de análise ajudou a organização a determinar uma causa específica, permitindo que seus líderes de operações implementassem um novo artigo na base de conhecimento, instruindo as equipes globalmente sobre como solucionar o problema.

Acelerar a agilidade por meio de insights orientados por dados.

Os objetivos da transformação ágil podem ser frequentemente facilitados pelo uso de otimizações proativas de processos e maior automação. Gargalos decorrentes de transferências de responsabilidade entre equipes ou transições de um fluxo de trabalho para outro são comuns, assim como aprovações de mudanças demoradas.

Ao aproveitar a análise de dados na transformação digital, as organizações podem alinhar as equipes usando uma visão única dos KPIs prioritários. Com essa fonte única de informações, as equipes de ponta a ponta podem se concentrar em melhorias no fluxo de valor para alcançar resultados específicos, e não apenas atingir determinadas metas de desempenho. Os dados de experiência relatados pelos clientes podem fechar o ciclo de feedback para os desenvolvedores, por exemplo, permitindo que as equipes vejam quais versões não apenas atenderam às metas de velocidade do sprint, mas também resultaram em maior satisfação do usuário.

O feedback baseado em dados, como este, pode ser usado para melhorar a experiência dos funcionários e a colaboração entre as equipes de forma geral. O uso de dados agrega certeza, clareza e responsabilidade. Quando as equipes recebem feedback interno, elas têm a garantia de que não estão sendo influenciadas por vieses, e as solicitações de mudança de processo podem ser respaldadas por dados que demonstram os resultados esperados.

Forneça uma fonte de dados compartilhada também permite que as equipes monitorem proativamente seu próprio desempenho. Elas podem até mesmo aproveitar a inteligência de negócios de autoatendimento, proveniente de painéis e ferramentas de análise, para analisar os resultados do próprio trabalho e obter respostas para perguntas urgentes. Por exemplo, uma equipe de planejamento de sprint pode classificar as alterações por área de funcionalidade e, em seguida, por defeitos não detectados, para mostrar quais áreas de funcionalidade tendem a apresentar mais problemas, informando-as sobre quais histórias de usuário em seu portfólio teriam o maior impacto positivo na experiência do produto.

Quantifique e reduza riscos com tecnologias de IA/ML baseadas em dados.

Os mecanismos de análise de IA/ML podem riscos dos fatores de mudança do modelo Identificar práticas ou itens de configuração (CIs) que tendem a gerar mais vulnerabilidades, problemas e incidentes. Ao longo do tempo, os dados históricos revelam as alterações com lançamento previsto que têm o maior potencial para causar um incidente relacionado. Essas informações contextuais podem ser usadas para direcionar aprovações automatizadas do Conselho Consultivo de Mudanças (CAB) para alterações identificadas como de baixo risco. Para riscos de nível médio e alto, os dados fornecem contexto para revisões manuais e permite que a revisão se concentre em fatores de risco especificamente identificados..

Mecanismos de análise baseados em IA/ML permitem que organizações em plena transformação digital documentem com precisão o desempenho de seus produtos, considerando métricas importantes como defeitos não detectados ou tempo de inatividade não planejado. Essas informações, por sua vez, orientam melhorias direcionadas às práticas de desenvolvimento e operações.
Compreender os fatores que impulsionam o risco de mudança também permite que as organizações identifiquem e corrijam rapidamente violações de SLA, ameaças à segurança ou situações em que a implementação de uma mudança leva a defeitos de desempenho significativos. Os dados sobre os fatores que impulsionam o risco de mudança, portanto, fecham o ciclo de feedback sobre os riscos operacionais, orientando o planejamento ágil de funcionalidades, a gestão do portfólio de produtos e as práticas de desenvolvimento como um todo.

Recorra à análise de dados para alcançar seus objetivos de transformação digital.

A falta de uma fonte única de verdade e de feedback contínuo de dados é um dos principais pontos fracos nas iniciativas de transformação digital de muitas organizações. Sem dados, os resultados podem ser praticamente aleatórios. Ou pior, intuições equivocadas podem levar a organização a seguir um caminho oposto ao progresso.

Com a análise de dados na transformação digital, a empresa pode avaliar o progresso de iniciativas importantes e obter insights necessários para acelerar esse progresso. Dessa forma, a tomada de decisões baseada em dados pode se tornar parte da cultura organizacional em todos os níveis.

Nas palavras de Douglas Laney, analista e vice-presidente da Gartner: “A capacidade de uma empresa competir na economia digital emergente exigirá decisões mais rápidas e com visão de futuro. Os líderes de dados e análises precisam se inserir no planejamento estratégico corporativo para garantir que as competências em dados e análises sejam incorporadas aos planos empresariais de mais alto nível voltados para o público.” 

A capacidade de visualizar os processos e monitorar o desempenho de ponta a ponta é fundamental para que uma iniciativa de transformação digital funcione a pleno vapor. Muitas organizações conseguem descrever vagamente os problemas que enfrentam durante sua jornada de transformação digital, mas não conseguem quantificá-los. Relatórios isolados, gerados por aplicativos individuais e criando uma visão fragmentada de cada sistema, não compensam essa falta de visibilidade dos dados. 

Um sistema de análise de dados para toda a organização, como Digital.ai Análises estatísticas É necessário. Esses sistemas são capazes de importar dados das ferramentas e plataformas que as equipes usam diariamente, eliminando pontos cegos. Eles também agregam os dados para criar métricas universalmente aplicáveis ​​que descrevem o resultado final de fluxos de valor específicos. Recursos de autoatendimento para consulta/classificação e detalhamento, além de painéis informativos, permitem que os funcionários de todos os níveis façam suas próprias perguntas, obtenham seus próprios insights e se tornem proativos — impulsionando cada equipe em direção a melhorias direcionadas.

Graças a essas capacidades, a análise de dados pode ter um enorme impacto transformador, desde o topo da organização até os níveis mais baixos e vice-versa. Pode muito bem ser o ingrediente que faltava para que sua receita de transformação digital resulte no desfecho que sua organização sempre almejou.

Saiba mais sobre o poder transformador da análise de dados para impulsionar o progresso da sua transformação digital em nosso webinar recente: “Como alcançar operações de TI resilientes e de alta velocidade por meio de análises baseadas em IA."