Automatizácia s AI / RPA
Šetríme váš čas a znižujeme náklady
DÁTOVÁ INTELIGENCIA
Dátová inteligencia začína dôveryhodným základom, nie dashboardom
Prepájame dátovú stratégiu, kvalitu, kmenové dáta, integrácie, platformu, BI a analytiku do jedného riešenia. Vytvárame základ, na ktorom možno rozvíjať reporting, predikcie a zmysluplné využitie AI.
Najprv spoločné definície a dôveryhodné dáta. Potom reporting, automatizácia a AI.
Objavte ďalšie riešenia
-
-
Digitalizácia procesov
Zrýchlime vaše procesy a eliminujeme chyby -
Dátová inteligencia
Premeníme vaše rozhodnutia na konkurenčnú výhodu
Typové situácie
Keď nový report nevyrieši príčinu
Mnohé dátové problémy sa prejavia v reportingu, ale vznikajú oveľa skôr – pri evidencii, definíciách, vlastníctve, prenose a spracovaní dát.
-
01
Existuje viac verzií tej istej evidencie
Údaje sú rozdelené medzi Excel súbory a informačné systémy. Vznikajú duplicity, nejednotné štruktúry a manuálne prepisovanie, pri ktorom sa stráca aktuálnosť aj dohľadateľnosť.
-
02
Na rovnakú otázku prichádzajú rôzne odpovede
Oddelenia používajú rozdielne definície metrík, časové rezy alebo zdrojové údaje. Manažment preto musí najprv vysvetľovať rozdiely a až potom rozhodovať.
-
03
Kvalita a vlastníctvo dát sa riešia ad hoc
Nie je jasné, kto zodpovedá za význam, správnosť a životný cyklus dát. Chyby sa opravujú až v reporte alebo po zlyhaní nadväzujúceho procesu.
-
04
BI je závislé od jednotlivcov
Reporty a dátové transformácie pozná iba úzka skupina ľudí. Zmenu je ťažké bezpečne realizovať, riešenie sa nedá riadene rozšíriť a používateľom chýbajú spoločné definície.
-
05
Firma chce forecasting alebo AI, ale dáta nie sú pripravené
Dáta nemajú dostatočnú kvalitu, históriu, štruktúru, kontext alebo jasné vlastníctvo. Model by preto pracoval s neistým základom a jeho výstupy by sa ťažko overovali.
Dátové vrstvy
Dátová inteligencia od základu po pokročilé využitie
Jednotlivé vrstvy môžeme riešiť ako samostatné zadania. Ich návrh však musí vytvárať súvislú cestu od zdrojových dát po rozhodnutie a ďalšiu automatizáciu.
-
01
1. Dátová stratégia, governance a architektúra
Najprv určíme rozhodnutia, ktoré majú dáta podporovať, a dátové domény s najvyššou prioritou. Nastavíme praktické vlastníctvo, spoločné definície, prístupové práva, dohľadateľnosť pôvodu a životný cyklus dát.
Cieľová architektúra prepája zdrojové systémy, integrácie, ukladanie, spracovanie a spôsob spotreby dát. Konkrétna platforma vrátane Microsoft Fabric sa posudzuje podľa prostredia klienta, požadovaného rozsahu, bezpečnosti, prevádzky a ekonomiky.
Governance nastavujeme primerane reálnemu spôsobu fungovania firmy – ako systém rozhodnutí a zodpovedností, nie ako samostatný regulačný produkt.
-
02
2. Kvalita, kmenové dáta a integrácia
Štandardizujeme dátové štruktúry a povinné polia, nastavujeme čistenie, deduplikáciu, validačné pravidlá a spôsob riešenia chýb.
Kmenové a referenčné dáta prepájame so spoločnými definíciami a vlastníctvom. Pri integráciách riešime nielen prenos, ale aj validáciu, interoperabilitu, dohľadateľnosť zmien a reakciu na zlyhanie.
Pripravenosť na AI posudzujeme podľa kvality, štruktúry, metadát, významu, histórie a vlastníctva dát – nie podľa toho, či sa údaje nachádzajú v jednom súbore alebo úložisku.
-
03
3. BI a manažérske rozhodovanie
Vytvárame spoločné definície metrík, dátový a sémantický model a reporting prispôsobený konkrétnym rozhodovacím potrebám.
Riadené BI poskytuje kontrolovaný základ pre manažérsky reporting a zároveň umožňuje bezpečný self-service tam, kde je vhodný. Používatelia môžu pracovať s dátami bez toho, aby vznikali nové a navzájom neporovnateľné verzie pravdy.
Microsoft Power BI môže byť vhodnou analytickou a prezentačnou vrstvou podľa prostredia klienta. Dashboard je však spôsob použitia dát, nie náhrada ich kvality, významu a vlastníctva.
-
04
4. Predikcie a analytické agentské nadstavby
Na pripravenom dátovom základe možno rozvíjať forecasting, predikčné modely a vysvetliteľnú AI. Vhodnosť riešenia závisí od kvality a histórie dát, rozhodovacieho kontextu a možnosti overovať výsledky.
BI a AI agenti môžu bezpečne pracovať s definovanými dátami, metrikami a oprávneniami. Návrh musí zahŕňať kontrolu kvality odpovedí, dohľadateľnosť zdrojov, vysvetliteľnosť a jasné ľudské rozhodovacie práva.
Agentská nadstavba nenahrádza dátový model, governance ani odborný úsudok. Rozširuje spôsob, akým používatelia pristupujú k pripraveným a riadeným dátam.
Postup
Od dátového problému po používané riešenie
-
01
1. Pochopiť a rozhodnúť
Pomenujeme rozhodovaciu alebo procesnú potrebu, zdroje dát, vlastníkov, obmedzenia a kritériá úspechu. Overíme kvalitu a pripravenosť vstupov a určíme realizovateľný rozsah.
Ak je potrebná samostatná diagnostika, dohodneme ju ako platený výstup s odporúčaným ďalším postupom.
-
02
2. Navrhnúť
Pripravíme cieľovú architektúru, dátový model, integrácie, pravidlá kvality, bezpečnostné a prístupové požiadavky, používateľské scenáre a kritériá akceptácie.
-
03
3. Implementovať a integrovať
Podľa rozsahu realizujeme dátovú platformu alebo aplikáciu, dátové toky, validačné mechanizmy, kmenové evidencie, analytické modely a BI výstupy. Zabezpečíme integráciu a koordináciu závislostí so zdrojovými systémami.
-
04
4. Overiť, odovzdať a rozvíjať
Riešenie overíme podľa dohodnutých kritérií, pripravíme dokumentáciu, prevádzkové vlastníctvo a spôsob monitorovania dátovej kvality. Po nasadení možno nad pripraveným základom riadene rozvíjať ďalšie reporty, predikcie alebo AI prípady použitia.
Roly a zodpovednosti
Rola beWAY sa prispôsobuje rozsahu zadania
-
01
Architekt a partner klienta
Môžeme pripraviť dátovú stratégiu, cieľovú architektúru, funkčné zadanie, integračný rámec, pravidlá kvality a akceptačné kritériá. Podľa potreby podporíme výber technológie alebo ďalších dodávateľov a dohliadneme na kvalitu realizácie.
-
02
Hlavný dodávateľ dohodnutého dátového celku
Pri vhodne ohraničenom zadaní môžeme prevziať zodpovednosť za návrh, integráciu, implementáciu, QA, akceptáciu a odovzdanie dátovej platformy alebo aplikácie.
Do tímu podľa potreby zapájame špecializované kapacity. Voči klientovi zostávajú roly, zodpovednosti, hranice dodávky a akceptačné kritériá transparentné.
Očakávaný výsledok
Výsledok nie je iba nový report
Podľa východiskovej situácie a dohodnutého rozsahu môže byť výsledkom:
- jednotnejšia evidencia namiesto viacerých oddelených súborov,
- spoločné definície dát a manažérskych metrík,
- lepšia dohľadateľnosť pôvodu, zmien a zodpovednosti,
- opakovateľný a menej manuálny reporting,
- riadený prístup k dátam pre rôzne skupiny používateľov,
- kvalitnejší základ pre forecasting, analytiku a budúce využitie AI.
Konkrétne prínosy, ich základnú líniu, vlastníkov a spôsob merania dohodneme podľa zadania. Nevznikajú automaticky samotným nasadením platformy alebo dashboardu.
Súvisiace riešenia
Súvisiace riešenia
-
01
AI a inteligentná automatizácia
Ak chcete nad pripravenými dátami rozvíjať AI agentov, počítačové videnie alebo inú inteligentnú automatizáciu, pomôžeme vybrať vhodný prípad použitia a pripraviť cestu do produkcie.
-
02
Digitalizácia a optimalizácia procesov a ERP transformácia
Ak dátový problém súvisí so zmenou procesov, ERP alebo vlastníctva evidencie, prepojíme dátový návrh s cieľovým fungovaním a transformačným programom.
Úvodný rozhovor
Nemusíte mať hotové zadanie
Stručne nám opíšte, čo potrebujete rozhodnúť, zmeniť alebo stabilizovať. Dopyt osobne posúdime a ozveme sa do dvoch pracovných dní. Ak bude dávať zmysel pokračovať, dohodneme približne 30-minútový online rozhovor, aby sme pochopili vašu situáciu a spoločne určili vhodný ďalší krok.
Úvodný rozhovor slúži na overenie zhody a ďalšieho postupu. Ak situácia vyžaduje odbornú transformačnú diagnostiku, navrhneme ju ako samostatný platený výstup.