استخدام البيانات لاتخاذ القرارات الاستراتيجية في عام 2024

لم تعد الكفاءة التشغيلية ترفًا - بل أصبحت ضرورة. تتجه الشركات إلى أداة قوية: التحليلات المتقدمة. هذا ليس متوسط تحليل جدول بياناتك الخاصة. نحن نتحدث عن تسخير قوة البيانات لتحسين العمليات والتنبؤ بالتحديات واتخاذ القرارات الإستراتيجية التي تدفع عملك إلى الأمام.

تتعمق هذه المقالة في العالم التحويلي للتحليلات المتقدمة في إدارة العمليات. سنستكشف كيف يمكن الاستفادة من البيانات لتبسيط سير العمل، واكتساب رؤى قيمة، وفي نهاية المطاف دفع عملية صنع القرار الاستراتيجي. بدءًا من التنبؤ بالاتجاهات المستقبلية ووصولاً إلى أتمتة المهام باستخدام تعلم الالة، ستكتشف كيف يمكن أن تصبح البيانات سلاحك السري لتحقيق التميز التشغيلي. لكن البيانات وحدها ليست كافية. سنناقش أيضًا أهمية تعزيز ثقافة تتمحور حول البيانات داخل مؤسستك، مما يضمن أن الجميع مجهزون لاستخدام هذا المورد القوي بفعالية.

تحسين الكفاءة

 كيف تعمل التحليلات المتقدمة على تحويل العمليات 

تغرق الشركات في المعلومات. ولكن ضمن هذا البحر من البيانات يوجد كنز مخفي: رؤى يمكن أن تُحدث ثورة في عملياتك وتدفعك نحو أعلى مستويات الكفاءة. هذا هو المكان الذي تأتي فيه التحليلات المتقدمة.

التحليلات المتقدمة هي أكثر من مجرد معالجة الأرقام. يتعلق الأمر باستخدام تقنيات متطورة مثل التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي (AI) لاستخراج الأنماط المخفية وفتح رؤى قابلة للتنفيذ من بياناتك التشغيلية.

وإليك كيف يمكن للتحليلات المتقدمة أن تحول العمليات وتتقدم لمستوى جديد من الكفاءة:

• تحديد الاختناقات: تخيل أنك قادر على تحديد اللحظات الدقيقة في سير العمل لديك والتي تسبب التأخير وتعرقل الإنتاجية. يمكن للتحليلات المتقدمة تحليل كميات هائلة من البيانات المتعلقة بخطوط الإنتاج ونشاط الموظف وتخصيص الموارد. يتيح لك ذلك تحديد الاختناقات - تلك المناطق التي تتحرك ببطء في عملياتك - ومعالجتها بشكل استراتيجي.
• الصيانة التنبؤية: تخيل أنك قادر على التنبؤ بأعطال المعدات قبل حدوثها. يمكن للتحليلات المتقدمة تحليل بيانات المستشعر والأداء التاريخي للمعدات لتحديد علامات الإنذار المبكر للأعطال المحتملة. ويتيح لك ذلك جدولة الصيانة الاستباقية، مما يمنع فترات التوقف المكلفة ويضمن التشغيل السلس.
• تحسين تخصيص الموارد: هل تستخدم مواردك - البشرية والمادية - إلى أقصى إمكاناتها؟ يمكن أن تساعدك التحليلات المتقدمة على فهم أنماط استخدام الموارد وتحديد المناطق التي تكون فيها الموارد أقل من اللازم أو مفرطة الاستخدام. يتيح لك ذلك تحسين تخصيص الموارد، مما يضمن توفر الأشخاص المناسبين والمواد المناسبة في المكان المناسب في الوقت المناسب.
• اتخاذ القرارات المبنية على البيانات: لقد ولت أيام اتخاذ القرارات الغريزية. تمكنك التحليلات المتقدمة من بناء قراراتك التشغيلية على بيانات ورؤى ملموسة. ويؤدي هذا إلى خيارات أكثر استنارة، وتحسين العملية، وفي نهاية المطاف، تعزيز كبير في الكفاءة التشغيلية.

مثال:

تذكر هذا المثال جيدا لأننا سنستخدمه عدة مرات:

لنفكر في شركة تصنيع تعاني من تأخيرات في الإنتاج. ومن خلال تنفيذ التحليلات المتقدمة، يمكنهم تحليل البيانات من خطوط الإنتاج الخاصة بهم، وتحديد الاختناقات (على سبيل المثال، عطل معين في الآلة)، والتنبؤ بأعطال المعدات في المستقبل. وهذا يسمح لهم بجدولة الصيانة الوقائية وتحسين سير العمل حول المشكلات المحتملة. النتائج؟ تقليل وقت التوقف عن العمل، وزيادة إنتاج الإنتاج، وتحسين كبير في الكفاءة العامة.

لم تعد التحليلات المتقدمة مفهومًا مستقبليًا، بل إنها ستغير قواعد اللعبة بالنسبة للشركات التي تسعى إلى التميز التشغيلي. ومن خلال تسخير قوة البيانات والاستفادة من الأدوات التحليلية المتقدمة، يمكنك فتح مستوى جديد من الكفاءة وتبسيط عملياتك والحصول على ميزة تنافسية كبيرة.

القرارات المبنية على البيانات:

اكتساب رؤى من بيانات العمليات 

في الماضي، كان يتم اتخاذ القرارات التشغيلية غالبًا بناءً على الخبرة أو الحدس أو حتى التخمين. ولكن في بيئة اليوم الغنية بالبيانات، هناك طريقة أكثر ذكاءً: اتخاذ القرارات القائمة على البيانات. يعمل هذا النهج على تعزيز الرؤى المستمدة من بيانات العمليات لاتخاذ خيارات مستنيرة تعمل على تحسين عملياتك ودفع أعمالك إلى الأمام.

وإليك كيف يمكن للقرارات المبنية على البيانات أن تحول عملياتك:

• كشف الاتجاهات المخفية: تخيل اكتشاف نمط مخفي في بيانات الإنتاج الخاصة بك يكشف عن وجود علاقة بين ظروف مناخية معينة وانخفاض جودة المنتج. يمكن للتحليلات المتقدمة أن تكشف عن هذه الاتجاهات المخفية داخل بياناتك التشغيلية، مما يوفر رؤى قيمة قد تمر دون أن يلاحظها أحد.
• قياس تأثير التغييرات: هل سبق لك أن تساءلت عما إذا كان التغيير المقترح لسير العمل الخاص بك سيؤدي بالفعل إلى تحسين الكفاءة؟ يتيح لك اتخاذ القرار المبني على البيانات إمكانية وضع نماذج للسيناريوهات والتنبؤ بالتأثير المحتمل للتغييرات قبل التنفيذ. يقلل هذا النهج المدعوم بالبيانات من المخاطر ويضمن اتخاذ الخيارات الأكثر فعالية.
• تحديد الأولويات بناءً على المقاييس: لا يتم وضع كافة المشكلات التشغيلية على قدم المساواة. تساعدك البيانات على تحديد أولويات المشكلات من خلال تسليط الضوء على المجالات ذات التأثير الأكثر أهمية على الكفاءة أو التكلفة أو رضا العملاء. وهذا يضمن أنك تركز جهودك على القضايا ذات العائد الأكبر المحتمل.
• قياس النجاح وتتبع التقدم: بدون البيانات، من الصعب تحديد ما إذا كانت التحسينات التشغيلية الخاصة بك تعمل بالفعل. يتيح لك اتخاذ القرار المبني على البيانات تتبع مؤشرات الأداء الرئيسية (KPIs) وقياس نجاح مبادراتك. توفر هذه البيانات تعليقات قيمة للتحسين المستمر.

استخلاص  رؤى قابلة للتنفيذ:

مجرد الحصول على البيانات لا يكفي. يجب أن تكون قادرًا على تحويلها إلى رؤى قابلة للتنفيذ. وهذا ينطوي:

• تحديد البيانات الصحيحة: ركز على البيانات المرتبطة مباشرة بأهدافك وتحدياتك التشغيلية.
• تصور البيانات: استخدم أدوات مثل المخططات والرسوم البيانية لتحويل البيانات الأولية إلى صور مرئية سهلة الفهم تكشف عن الاتجاهات والأنماط.
• سرد القصص باستخدام البيانات: لا تقم فقط بتقديم البيانات، بل قم بسرد قصة. قم بتوصيل النقاط الرئيسية من تحليل البيانات الخاصة بك وشرح أهميتها للتحسينات التشغيلية.

يعد اتخاذ القرار المبني على البيانات حجر الزاوية في التميز التشغيلي. من خلال فتح الرؤى المخفية داخل بيانات العمليات الخاصة بك، يمكنك اتخاذ خيارات مستنيرة وتحسين سير العمل لديك وتحقيق ميزة تنافسية كبيرة.

 التنبؤ بالمستقبل:

التحليلات التنبؤية في العمليات

تخيل أن لديك كرة بلورية لعملياتك! حسنًا، باستخدام التحليلات التنبؤية، يمكنك الحصول على شيء قريب جدًا. يستفيد هذا الفرع القوي من التحليلات المتقدمة من البيانات التاريخية والنمذجة الإحصائية والتعلم الآلي للتنبؤ بالاتجاهات والأحداث المستقبلية ضمن عملياتك.

وإليك كيف يمكن للتحليلات التنبؤية أن تحول عملياتك من خلال النظر إلى المستقبل:

• التنبؤ بالطلب: يتيح لك التنبؤ بطلب العملاء المستقبلي تحسين مستويات المخزون، وتجنب نفاد المخزون، والتأكد من حصولك على المنتجات المناسبة المتوفرة في الوقت المناسب. وهذا يترجم إلى عملاء أكثر سعادة وزيادة الإيرادات.
• الصيانة التنبؤية (لنعد للمثال الأول): ناقشنا سابقًا كيف يمكن للتحليلات المتقدمة تحديد العلامات المبكرة لفشل المعدات. تأخذ التحليلات التنبؤية هذه خطوة إلى الأمام من خلال التنبؤ بالإطار الزمني الدقيق للأعطال المحتملة. ويتيح لك ذلك جدولة الصيانة الوقائية بدقة متناهية، مما يقلل من وقت التوقف عن العمل ويزيد من وقت التشغيل إلى أقصى حد.
• إدارة المخاطر: تعتبر الإدارة الاستباقية للمخاطر أمرًا بالغ الأهمية لتحقيق النجاح التشغيلي. يمكن للتحليلات التنبؤية تحليل البيانات التاريخية حول حوادث السلامة، وأعطال المعدات، وغيرها من الاضطرابات المحتملة. من خلال تحديد الأنماط والتنبؤ بالمخاطر المستقبلية، يمكنك اتخاذ تدابير استباقية للتخفيف منها، وضمان عملية أكثر أمانًا وكفاءة.
• تحسين القوى العاملة: يمكن استخدام التحليلات التنبؤية للتنبؤ باحتياجات التوظيف المستقبلية بناءً على تقلبات الطلب المتوقعة. يتيح لك ذلك تحسين جدولة القوى العاملة، مما يضمن حصولك على العدد المناسب من الموظفين المتاحين لتلبية الطلب مع تجنب تكاليف العمالة غير الضرورية.

لمحة عن المستقبل:

تخيل متجر بيع بالتجزئة يستخدم التحليلات التنبؤية للتنبؤ بزيادة الطلب على منتج معين بناءً على بيانات المبيعات التاريخية واتجاهات وسائل التواصل الاجتماعي. ومن خلال هذه البصيرة، يمكنهم ضمان توفر المخزون الكافي، ومنع فقدان المبيعات وإبقاء العملاء سعداء.

تعد التحليلات التنبؤية بمثابة تغيير جذري لقواعد اللعبة بالنسبة للشركات التي تسعى إلى اكتساب ميزة تنافسية. من خلال التنبؤ بالاتجاهات والأحداث المستقبلية، يمكنك اتخاذ قرارات استباقية وتحسين عملياتك والتأكد من أن عملك مستعد لأي شيء ينتظرنا.

أتمتة سير العمل:

قوة تعلم الآلة في العمليات

لقد ولت أيام المهام اليدوية المملة التي تعيق عملياتك. أدخل التعلم الآلي (ML)، وهي تقنية قوية تُحدث ثورة في كيفية قيام الشركات بأتمتة سير العمل وتبسيط العمليات.

يمكن لخوارزميات تعلم الآلة أن تتعلم من كميات هائلة من البيانات التشغيلية، وتحدد الأنماط، وتتخذ قرارات ذكية، وتؤدي إلى أتمتة المهام التي كانت تعتبر في السابق مخصصة للبشر فقط. وإليك كيف يمكن لـ ML تعزيز عملياتك:

• أتمتة المهام المتكررة: تخيل التخلص من الحاجة إلى إدخال البيانات يدويًا، أو معالجة النماذج، أو جدولة المهام. يمكن لتعلم الآلة أتمتة هذه العمليات المتكررة التي تستغرق وقتًا طويلاً، مما يحرر موظفيك للتركيز على الأنشطة ذات القيمة الأعلى.
• تحسين الدقة والاتساق: الخطأ البشري أمر لا مفر منه. ومع ذلك، تتم برمجة خوارزميات تعلم الآلة من أجل الدقة والاتساق. من خلال أتمتة المهام مثل إدخال البيانات ومعالجة الطلبات، يمكنك تقليل الأخطاء بشكل كبير وضمان التشغيل السلس.
• اتخاذ القرار في الوقت الحقيقي: في بيئة اليوم سريعة الخطى، تعد القدرة على اتخاذ القرارات في الوقت الفعلي أمرًا بالغ الأهمية. يمكن لخوارزميات ML تحليل البيانات في الوقت الفعلي وإطلاق إجراءات تلقائية بناءً على معلمات محددة مسبقًا. وهذا يسمح بأوقات استجابة أسرع وتحسين الكفاءة التشغيلية.
• الصيانة التنبؤية (لنرجع للمثال الأول مرة ثالثة): لقد اكتشفنا كيف يمكن للتحليلات المتقدمة والتحليلات التنبؤية تحديد أعطال المعدات والتنبؤ بها. ML يأخذها خطوة إلى الأمام. من خلال التعلم المستمر من بيانات أجهزة الاستشعار والاتجاهات التاريخية، يمكن لخوارزميات تعلم الآلة أتمتة عملية إطلاق طلبات الصيانة، مما يضمن صيانة استباقية للمعدات دون تدخل بشري.

مثال:

لنأخذ على سبيل المثال شركة لوجستية تعاني من صعوبة توجيه وجدولة الشحنات يدويًا. ومن خلال تطبيق التعلم الآلي، يمكنهم أتمتة عملية تحليل بيانات حركة المرور في الوقت الفعلي، والظروف الجوية، وتوافر السائق. تقوم خوارزمية ML بعد ذلك بإنشاء مسارات وجداول زمنية محسنة، مما يضمن التسليم في الوقت المحدد ويقلل تكاليف النقل الإجمالية.

يعد ML أداة قوية لأتمتة سير العمل وتبسيط العمليات. ومن خلال الاستفادة من إمكاناته، يمكنك توفير وقت الموظف الثمين، وتحسين الدقة والاتساق، واتخاذ قرارات في الوقت الفعلي، وفي النهاية تحقيق تعزيز كبير في الكفاءة التشغيلية.

بناء ثقافة تتمحور حول البيانات:

مفتاح النجاح

لقد استكشفت الإمكانات الرائعة للتحليلات المتقدمة والتحليلات التنبؤية والتعلم الآلي في تحويل العمليات. لكن فعالية هذه الأدوات لا تقل عن فعالية البيئة التي تعمل فيها. وهنا يأتي دور الثقافة المرتكزة على البيانات.

الثقافة المرتكزة على البيانات هي بيئة تنظيمية يتم فيها تقييم البيانات والثقة بها واستخدامها بشكل فعال لإرشاد عملية صنع القرار على جميع المستويات. الأمر لا يتعلق فقط بجمع البيانات؛ يتعلق الأمر بتعزيز ثقافة تحتضن الرؤى المستندة إلى البيانات وتمكن الموظفين من الاستفادة منها من أجل التحسين المستمر.

هذا هو السبب وراء أهمية بناء ثقافة تتمحور حول البيانات لإطلاق الإمكانات الكاملة للتحليلات المتقدمة في العمليات:

• تمكين الموظفين: عندما يفهم الموظفون قوة البيانات ويتمكنون من الوصول إلى الأدوات اللازمة لتحليلها، يصبحون أكثر مشاركة وتمكينًا لتحديد المشكلات واقتراح الحلول المستندة إلى البيانات.
• تحسين التواصل والتعاون: تعزز الثقافة المرتكزة على البيانات لغة مشتركة حول البيانات. وهذا يسمح بتواصل وتعاون أفضل بين الأقسام، مما يؤدي إلى اتخاذ قرارات أكثر استنارة.
• زيادة المساءلة: عندما تكون البيانات متاحة بسهولة، يصبح الجميع مسؤولين عن الأداء بناءً على مقاييس قابلة للقياس. وتؤدي هذه الشفافية إلى التحسين المستمر والتركيز على تحقيق التميز التشغيلي.
• كسر احتكار المعلومات: يمكن أن تعمل البيانات كجسر بين الإدارات، حيث تكسر احتكار المعلومات وتعزز نهجًا أكثر تعاونًا لحل المشكلات.

فيما يلي بعض الخطوات الأساسية لتنمية ثقافة تتمحور حول البيانات داخل مؤسستك:

• تأييد القيادة: تحتاج القيادة التنفيذية إلى دعم أهمية اتخاذ القرارات المستندة إلى البيانات والاستثمار في الأدوات والتدريب اللازمين.
• مبادرات المعرفة بالبيانات: تثقيف الموظفين على جميع المستويات حول أساسيات البيانات وأدوات تحليل البيانات وكيفية تفسير البيانات بشكل فعال.
• الاستثمار في البنية التحتية للبيانات: تأكد من أن لديك البنية التحتية المناسبة للبيانات لجمع البيانات التشغيلية وتخزينها وتحليلها بشكل آمن وفعال.
• الاحتفال بقصص النجاح المستندة إلى البيانات: قم بتكريم ومكافأة الموظفين الذين نجحوا في الاستفادة من البيانات لتحسين العمليات.

يعد بناء ثقافة تتمحور حول البيانات رحلة مستمرة، ولكن المكافآت كبيرة. من خلال تعزيز بيئة يتم فيها تقييم البيانات واستخدامها بشكل فعال، يمكنك إطلاق العنان للإمكانات الكاملة للتحليلات المتقدمة، وتمكين موظفيك، وتحقيق التميز التشغيلي لشركتك.

خاتمة:

مستقبل العمليات يعتمد على البيانات

عالم العمليات على أعتاب ثورة البيانات. لم تعد التحليلات المتقدمة والقدرات التنبؤية وتعلم الآلة مفاهيم مستقبلية، بل إنها الأدوات التي تحتاجها الشركات لتتطور.

من خلال استغلال البيانات وتعزيز ثقافة تتمحور حول البيانات، يمكنك:

1. تحسين الكفاءة: تبسيط سير العمل، والقضاء على الاختناقات، وزيادة استخدام الموارد إلى أقصى حد.
2. اتخذ قرارات مبنية على البيانات: تجاوز التخمين وابني اختياراتك على رؤى ملموسة.
3. التنبؤ بالمستقبل: توقع الاتجاهات والتنبؤ بالتحديات وإدارة المخاطر بشكل استباقي.
4. أتمتة المهام: توفير وقت الموظف الثمين وضمان عمليات متسقة وخالية من الأخطاء.
5. تمكين القوى العاملة لديك: قم بتزويد موظفيك بالأدوات والمعرفة للاستفادة من البيانات من أجل التحسين المستمر.
6. الاختيار واضح: احتضان العمليات المستندة إلى البيانات وفتح الطريق لمستقبل أكثر كفاءة ومرونة ونجاحًا في نهاية المطاف لشركتك.