Învățând din Date: De Ce Contează Aceste Trei Stiluri

Școala pragmatică de tipul „avem nevoie de o analiză cost-beneficiu” sau „am nevoie de o justificare financiară a investiției” a definit beneficiul de afaceri al BI ca și abilitatea sa, în principal, de a „grăbi și îmbunătăți procesul de luare a deciziilor.”

Odată cu apariția soluțiilor BI de tip self-service, prima parte a acestei aspirații a fost cu succes atinsă. Oamenii obțin rapid date relevante pentru luarea deciziilor. Cu toate acestea, al doilea efect – procese decizionale îmbunătățite – a înregistrat un rezultat mai puțin sigur (și, totodată, mult mai greu de modelat într-un calcul ROI decât agilitatea).

În ce constă cu adevărat diferența atunci când vine vorba de rezultatele proceselor decizionale?

Răspunsul este simplu: în învățare. Prin explorarea datelor și prin a-și pune și răspunde la întrebarea socratică (De ce?), oamenii sunt capabili să învețe și să obțină perspective cu privire la organizarea și situația lor, în cele din urmă îmbunătățindu-și procesul decizional. Aș argumenta că beneficiile reale ale BI sunt în mare parte derivate din asistarea învățării instituționale. Acest lucru este adesea neglijat; Eu întâlnesc foarte rar formulată în Cererile de Informații întrebarea „Cum va promova învățarea acest software de BI?”.

În schimb, învățarea instituțională este construită pe învățarea individuală. Drept urmare, pentru a obține beneficii maxime din datele disponibile, pentru cei mai mulți factori decizionali, soluțiile de BI trebuie să se alinieze mai bine modului în care oamenii învață, mult mai complet decat până acum. Pentru a face acest lucru, în următorii câțiva ani, BI va începe să susțină o gamă mai completă de stiluri umane de învățare. Reprezentarea vizuală a datelor a fost dominantă în 2015, dar nu toți oamenii care au nevoie să utilizeze date sunt înzestrați cu abilități vizuale similare. Oamenii folosesc un amestec individual de resurse senzoriale pentru a învăța, deseori definite ca trei stiluri de învățare: auditiv / citire, vizual sau kinestezic.

În viitorul apropiat, inteligența în afaceri va utiliza mai multe forme de livrare a informațiilor pentru a angrena toate cele trei stiluri de învățare. De exemplu, cei care învață mai ușor bazându-se pe simțul auditiv vor putea beneficia de rapoarte generate automat în formă scrisă sau orală care să descrie forma datelor selectate sau conținutul unui grafic. (Qlik lucrează deja la asta împreună cu partenerul Narrative Science). Deținând o tehnologie precum Amazon Echo, atunci „transmiterea orală” a acestor rapoarte poate reprezenta o opțiune convingătoare pentru persoanele care învață cel mai bine folosindu-se de auz.

În viitor, feedback-ul haptic (reacția tactilă) și poate chiar imprimarea 3D vor juca un rol în crearea unor rezultate tangibile pentru cei care învață bazându-se pe simțul kinestezic (tactil) și asimilează cel mai bine informațiile atunci când realmente pot atinge un lucru. Cu toate aceste, se pare că lucrurile nu trebuie să fie atât de complexe. Propria noastră experiență și cercetare pe sisteme cu interfață multi-touch a relevat că oamenii păstrează și acordă o importanță mai mare datelor dacă le ating, chiar dacă ceea ce ating este de fapt o bucată de sticlă rece (pentru mai multe detalii, vezi Atingerea este Încredere). De aceea proiectarea produselor software de BI special destinate experienței pentru touch screen (ecran tactil) presupune mult mai mult decât trecerea pe dispozitive mobile.

În cele din urmă, pentru cei care învață mai ușor cu ajutorul simțului vizual, opțiunile vor fi multiple atât în ceea ce privesc noile forme vizuale cât și dispozitivele folosite pentru redarea imaginilor / graficelor. Aceasta ar putea însemna posibilitatea de a beneficia de avantajul ecranelor foarte mari, dotate cu cea mai mare rezoluție posibilă pentru a permite redarea seturilor masive de date și, probabil, experiențelor virtuale sau realității augmentate care permit analiștilor să lucreze și să exploreze spații vaste de date. La Qonnections, echipa de Inovare & Design a făcut o demonstrație a unei aplicații Qlik Sense care rulează pe o pereche de ochelari Oculus Rift de Realitate Virtuală și experimentăm ochelarii Google Cardboard și minunatele HoloLens de la Microsoft.

Una peste alta, mai multă susținere pentru o serie de tipuri de învățare este absolut necesară dacă se dorește ca Inteligența în Afaceri să ofere factorilor decizionali cât se poate de multă valoare din posibilitățile dezvăluite de datele pe care le au la dispoziție. Un avertisment, totuși: furnizarea de informații în mai multe forme este utilă numai în cazul în care oamenii înțeleg ceva din aceste date – respectiv, dacă știu cum să le citească, dacă dețin cunoștințe în domeniu.

Poate că, la fel ca în cazul cursurilor de instruire de astăzi în domeniul „Codului de Conduită”, organizațiile ar trebui să impună cursuri de inițiere în citirea și analizarea datelor. La urma urmei, angajații care dețin astfel de competențe reprezintă un avantaj competitiv. Pe măsură ce folosirea și analizarea datelor devine mai răspândită, vom asista la o mai mare cerere în acest sens, ceea ce nu poate duce decât la luarea unor decizii mai repede și mai bine cu BI, atunci când acoperă o gamă completă de stiluri de învățare.