Quản lý dữ liệu cho phép quy trình kinh doanh hiệu quả hơn. Phần lớn các tổ chức hiện đại đều nhận thức được giá trị của dữ liệu. Điều này thường có nghĩa là phụ thuộc vào các báo cáo do nền tảng phần mềm bên thứ ba tạo ra mà họ sử dụng hàng ngày cho các doanh nghiệp nhỏ. Điều quan trọng là phải kết hợp dữ liệu này thành một nguồn được tiêu chuẩn hóa duy nhất tại một thời điểm nào đó. Quản lý dữ liệu là một quy trình kinh doanh cần thiết để tổ chức và bảo mật thông tin có giá trị này một cách hợp lý.
Quy trình kinh doanh là gì và tại sao quản lý dữ liệu lại quan trọng?
Một phương pháp mô tả cách thu thập và xử lý dữ liệu trong công ty chính là nội dung quản lý dữ liệu. Với nhu cầu quản trị xung quanh phong trào nhà phát triển công dân, đây là một chủ đề ngày càng nhận được nhiều sự quan tâm.
Tính nhất quán, độ tin cậy và bảo mật của dữ liệu đều được đảm bảo bằng chương trình quản lý dữ liệu hiệu quả. Thông thường, chương trình có một ủy ban quản trị và một nhóm quản lý dữ liệu. Trong một tổ chức, các nhóm này cộng tác để thiết lập, tạo, áp dụng và thực thi các quy trình dữ liệu.
Gartner định nghĩa quản lý dữ liệu là:
“Quản lý dữ liệu (DM) bao gồm các thực tiễn, kỹ thuật kiến trúc và công cụ để đạt được quyền truy cập và phân phối dữ liệu nhất quán trên nhiều lĩnh vực chủ đề dữ liệu và loại cấu trúc dữ liệu trong doanh nghiệp, nhằm đáp ứng yêu cầu tiêu thụ dữ liệu của tất cả các ứng dụng và quy trình kinh doanh.”
Phân tích dữ liệu có thể cải thiện quy trình kinh doanh như thế nào?
Việc tích hợp các quy trình kinh doanh với dữ liệu không phải là một ý tưởng mới. Liên quan đến nhiều chủ đề nóng hiện nay trong quản lý dữ liệu, nó dường như đang chứng kiến sự tái sinh, tương tự như nhiều thành phần kiến trúc cơ bản khác.
Hiểu rằng tất cả khách hàng của bạn sẽ coi trọng việc kết nối với các ưu tiên kinh doanh và quy trình kinh doanh hỗ trợ họ là điều quan trọng khi giao dịch với nhiều khách hàng khác nhau trong các ngành khác nhau với các dự án quản lý dữ liệu khá đa dạng đang được thực hiện. Dưới đây là một số trường hợp trong đó quy trình kinh doanh được sử dụng trong nhiều trường hợp khác nhau:
- Phân tích dữ liệu lớn
- Người quản lý dữ liệu
- Quản trị dữ liệu
- Chất lượng dữ liệu
Người quản lý dữ liệu
Nguyên tắc quản lý dữ liệu tổng thể (MDM) nhằm mục đích cung cấp “phiên bản duy nhất của sự thật” cho các thành phần kinh doanh chính như khách hàng, sản phẩm, nhà cung cấp, v.v. “Phiên bản duy nhất của sự thật” là sự tổng hợp của nhiều quan điểm trên một thực tế, giống như câu chuyện nổi tiếng về người mù và con voi. Nếu bạn chưa quen với câu chuyện ngụ ngôn truyền thống về người mù và con voi, thì đó là câu chuyện về một nhóm người mù chạm vào một con voi để cảm nhận về nó.
Mỗi người đàn ông có một ý tưởng riêng về ý nghĩa của một con voi dựa trên những gì anh ta chạm vào: vòi, ngà, đuôi và da. “Phiên bản duy nhất của sự thật” là tập hợp tất cả những trải nghiệm của họ, nhưng mỗi trải nghiệm đều đúng theo cách riêng của nó. Một tình huống có thể so sánh được trình bày bởi quản lý dữ liệu tổng thể.
Hãy xem xét một miền dữ liệu chính điển hình như Product. Mặc dù nhiều nhóm người dùng trong doanh nghiệp có quyền truy cập vào chế độ xem toàn diện về “Sản phẩm” với tập hợp siêu thuộc tính, nhưng mỗi nhóm người dùng đều hiểu thông tin “Sản phẩm” chứa gì và cách sử dụng thông tin đó.
Mỗi tổ chức chuỗi cung ứng có thể xem, thêm, sửa đổi và/hoặc xóa một số thành phần dữ liệu nhất định tạo nên ý tưởng về “Sản phẩm”. Việc xác định các nhóm bên liên quan này và làm việc với họ để hiểu cách sử dụng cũng như yêu cầu của họ xung quanh miền dữ liệu liên quan là rất quan trọng cho sự thành công của MDM.
Quản trị dữ liệu
Mô hình quy trình có cấu trúc có thể hữu ích khi quản lý dữ liệu trong miền quản trị dữ liệu, đặc biệt liên quan đến con người và quy trình. Tìm hiểu cách thức và ai sử dụng dữ liệu trong suốt quá trình kinh doanh có thể hỗ trợ thiết lập quyền quản lý và quyền sở hữu dữ liệu chính xác. Nó có thể hỗ trợ giải quyết tranh chấp nếu có vấn đề về quyền sở hữu.
Chất lượng dữ liệu
Tương tự như vậy, quy trình kinh doanh rất quan trọng trong lĩnh vực chất lượng dữ liệu. Dữ liệu có thể được làm sạch, xác minh và nâng cao theo nhiều cách khác nhau, đồng thời có sẵn nhiều công cụ và kỹ thuật để hỗ trợ chất lượng dữ liệu theo những cách này. Tuy nhiên, các chiến lược chất lượng dữ liệu sẽ không hiệu quả nếu được sử dụng trong chân không mà không xem xét cách sử dụng các quy trình kinh doanh.
Ví dụ về một cái hồ bị ô nhiễm các chất độc hại là một ví dụ tương tự thường được sử dụng để giải thích tình trạng này. Các nhà sinh học có thể cố gắng làm sạch nước hồ, nhưng nỗ lực của họ sẽ vô ích nếu họ không xem xét các dòng suối cung cấp chất độc cho hồ. Hồ nước sạch sẽ một lần nữa làm ô nhiễm nguồn nước ô nhiễm từ các con suối.
Phân tích dữ liệu lớn
Thông tin phong phú từ phân tích dữ liệu lớn có thể được cung cấp cho nhiều nguồn khác nhau, nâng cao các nguồn dữ liệu truyền thống như kho dữ liệu. Để tạo ra “bức tranh 360 độ về người tiêu dùng”, có thể sử dụng dữ liệu khách hàng như phân tích cảm tính trên mạng xã hội, xu hướng mua hàng, phân tích lượng khách hàng đến, v.v. Nhưng nếu việc phân tích này được thực hiện trong chân không thì nó sẽ không hữu ích lắm. Ví dụ: nếu chúng ta có dữ liệu về cảm xúc của khách hàng, điều quan trọng là phải hiểu khách hàng ở đâu trong vòng đời của sản phẩm khi cảm xúc này được truyền tải.
Có phải họ vừa mua sản phẩm, bắt đầu khiếu nại dịch vụ, trả lại hàng, v.v.? Để hiểu đầy đủ trải nghiệm của họ, điều cần thiết là phải liên kết cảm xúc của họ với vị trí của họ trong vòng đời mua hàng.
Mọi thứ bạn nên biết về dịch vụ dữ liệu lớn
Bản đồ hành trình khách hàng thường xuyên được phát triển để hiểu rõ hơn về vòng đời của khách hàng và cách dữ liệu được thay đổi ở mỗi giai đoạn. Khi phân tích dữ liệu lớn được kết nối với quy trình kinh doanh, giá trị của chúng sẽ tăng lên.
Làm thế nào dữ liệu lớn có thể được sử dụng để hiểu hoặc tối ưu hóa quy trình kinh doanh?
Trong một thời gian, “Dữ liệu lớn” đã tạo được tiếng vang trong các ngành công nghiệp. Mọi nhà điều hành đều đang áp dụng các kế hoạch mới vào thực tế để hưởng lợi từ dữ liệu lớn. Sự thật mà nói, ý tưởng về dữ liệu lớn luôn thay đổi và tiếp tục là động lực thúc đẩy một số thay đổi kỹ thuật số, bao gồm trí tuệ nhân tạo (AI), khoa học dữ liệu và internet vạn vật (IoT). Nhưng chính xác thì thế giới kinh doanh có thể hưởng lợi như thế nào từ dữ liệu lớn? Dưới đây là một số hình ảnh minh họa mà chúng tôi muốn cung cấp để động viên nhân viên của bạn thực hiện các nhiệm vụ sắp tới.
Quản lý khách hàng
Một ngành sử dụng rộng rãi dữ liệu lớn là xử lý khách hàng đúng cách. Nhiều mô hình dữ liệu đã được tạo ra để đánh giá dữ liệu khách hàng một cách thành công. Các kết quả phân tích được sắp xếp hợp lý một cách hiệu quả để cải thiện các lựa chọn của công ty. Các ứng dụng để phân tích dữ liệu bao gồm:
- Xây dựng chiến lược giá hiệu quả
- Đánh giá chất lượng dịch vụ và sự hài lòng của khách hàng
- Đánh giá sự thành công của các chiến lược liên quan đến khách hàng
- Cải tiến quản lý chuỗi cung ứng và tối đa hóa giá trị khách hàng
- Có được khách hàng mới và duy trì khách hàng hiện tại
- Thực hiện phân tích dự đoán chính xác
- Xác nhận dữ liệu khách hàng
- Cung cấp và dự đoán chính xác phân loại và hành vi của người tiêu dùng
Quản lý chất thải
Một phần đáng kể nguồn lực kinh doanh đang bị lãng phí. Các doanh nghiệp có thể cải thiện hiệu quả quy trình quản lý chất thải của mình bằng cách quản lý dữ liệu phù hợp. Độ chính xác mà phân tích dữ liệu lớn cung cấp cho hoạt động kinh doanh thông minh là lợi thế chính của nó. Độ chính xác này giúp các công ty đưa ra quyết định sáng suốt về quản lý rác. Đo lường là trung tâm, giúp việc xác định các hoạt động kinh doanh tạo ra nhiều chất thải nhất trở nên đơn giản hơn. Vì vậy, nếu bạn muốn sử dụng dữ liệu lớn để quản lý chất thải, lời khuyên sau đây sẽ giúp bạn tận dụng tối đa dữ liệu đó:
- Chọn dữ liệu mà công ty bạn muốn thu thập
- Thực hiện các phép đo vào nhiều thời điểm khác nhau trong suốt quá trình đã chọn
- Sử dụng các chuyên gia và phần mềm chuyên dụng để kiểm tra thực tế và hậu quả.
- Thực hiện những thay đổi cần thiết để giảm thiểu chất thải.
Phương pháp sản xuất
Phân tích dữ liệu lớn được sử dụng để cải thiện độ chính xác và hiệu quả của các phương pháp công nghiệp. Nhiều công ty sản xuất hiện đại đang sử dụng Internet vạn vật công nghiệp (IIoT), vốn đã được hỗ trợ bởi công nghệ phân tích dữ liệu và cảm biến. Đúng như dự đoán, các nhà sản xuất có quy trình yêu cầu tập dữ liệu lớn đang dẫn đầu cuộc đua áp dụng.
AI trong thị trường sản xuất sẽ tăng thêm 14 tỷ đô la trong năm tới 5 năm
Chẳng hạn, chip máy tính thường trải qua hơn 15.000 thử nghiệm trước khi được phát hành. Các mô hình dữ liệu dự đoán đang được sử dụng, giúp giảm số lượng thử nghiệm cần thiết và tiết kiệm hàng triệu đô la chi phí sản xuất. Các công ty sản xuất nhỏ cũng đang tổ chức lại hoạt động của mình bằng cách sử dụng phân tích dữ liệu. Trong ngành sản xuất, dữ liệu lớn có thể được áp dụng cho:
- Tùy chỉnh sản phẩm
- Đánh giá chất lượng linh kiện, nguyên vật liệu
- Dự báo, thử nghiệm và mô phỏng sản phẩm mới
- Tăng hiệu quả sử dụng năng lượng
- Đánh giá hiệu quả hoạt động của nhà cung cấp
- Quản lý chuỗi rủi ro trong cung ứng
- Xác định vị trí sai sót và giám sát thuộc tính sản phẩm
Phát triển một sản phẩm
Bất kỳ sự phát triển của sản phẩm nào trước đây đều liên quan đến việc thu thập và phân tích dữ liệu sâu rộng. Nó chủ yếu giải thích tại sao việc sử dụng dữ liệu lớn để chuẩn bị sản phẩm lại mang lại lợi ích thương mại đáng kể. Trước khi phát hành bất kỳ sản phẩm nào ra thị trường, các nhà phát triển phải thu thập và phân tích thông tin về đối thủ cạnh tranh, trải nghiệm của khách hàng, giá cả và thông số kỹ thuật của sản phẩm. Trả lời các câu hỏi trên có thể rất quan trọng khi phát triển một sản phẩm mới:
- Xu hướng nào đang thống trị thị trường?
- Những ưu đãi và giá cả nào đang được các đối thủ đưa ra?
- Sản phẩm của đối thủ có những lợi ích và hạn chế gì?
- Chúng tôi đang cố gắng giải quyết vấn đề gì với sản phẩm của mình?
- Hàng hóa hoặc dịch vụ nào có thể làm khách hàng ngạc nhiên?
Cần có thêm quá trình phân tích dữ liệu quan trọng để giải quyết đầy đủ các vấn đề nêu trên. Quản lý dữ liệu cung cấp cách tiếp cận chính xác và toàn diện hơn để phát triển sản phẩm so với các phương pháp truyền thống. Chiến lược này đảm bảo rằng mọi sản phẩm được tạo ra đều phù hợp để đáp ứng yêu cầu của thị trường.
Khảo sát khách hàng, trang web gây quỹ cộng đồng và nhà sản xuất, blog tiếp thị, đánh giá sản phẩm trực tuyến, hiệp hội sản phẩm, danh mục nhà bán lẻ, nền tảng truyền thông xã hội và các nguồn khác đều có thể được tận dụng để trích xuất dữ liệu bằng phân tích dữ liệu. Ví dụ: khi khám phá các xu hướng mới nhất, bạn cũng có thể sử dụng các công cụ tự động hóa thị trường mà chúng tôi đã liệt kê 13 công cụ tự động hóa tiếp thị có thể giúp bạn tăng doanh số bán hàng
Tìm kiếm tài năng mới
Một trong những bộ phận quan trọng của một công ty là bộ phận nhân sự (HR). Phân tích dữ liệu lớn có thể được sử dụng trong nhân sự để quản lý và tuyển dụng nhân tài một cách chính xác và kỹ lưỡng. Ví dụ, các mô hình dữ liệu dự đoán có thể giúp đánh giá hiệu suất của người lao động. Trước đây, chúng ta cũng đã thảo luận về tầm quan trọng của tác động của AI đối với việc tuyển dụng. Tuy nhiên, hầu hết các công ty vẫn đưa ra những lựa chọn này dựa trên thông tin không đầy đủ, khiến họ phải trả giá đắt theo thời gian. Dữ liệu lớn có thể được sử dụng để tạo ra các chiến lược quản lý nhân sự hiệu quả hơn cho các loại dữ liệu sau:
- Sự chậm trễ trong sản xuất và giao hàng
- Sự vắng mặt của người lao động
- Dữ liệu về đào tạo, sản xuất công việc, tỷ lệ lỗi của nhân viên và hồ sơ
- Khối lượng công việc của nhân viên và trình độ biên chế
- Khuyến khích nhân viên và đánh giá hiệu suất
- Đánh giá doanh thu trên mỗi nhân viên
- Dữ liệu sáu sigma
Ứng dụng Dữ liệu lớn trong quản lý nhân tài mang lại nhiều lợi ích, bao gồm hỗ trợ quản lý xác định các vấn đề về năng suất và định vị các cá nhân có nhu cầu và giá trị phù hợp. Ngoài ra, nó thúc đẩy sự sáng tạo, hỗ trợ dự đoán quản lý và hỗ trợ hiểu được các kỹ năng và yêu cầu của nhiều người khác nhau.
Ai chịu trách nhiệm quản lý dữ liệu?
Bộ phận CNTT thường triển khai hệ thống quản lý dữ liệu. Thông thường, CDO hoặc trưởng dự án sẽ chịu trách nhiệm về việc này.
Tuy nhiên, một doanh nghiệp có tùy chọn thuê ngoài việc thực hiện quản lý dữ liệu. Điều này được khuyên dùng cho các doanh nghiệp thiếu Giám đốc dữ liệu (CDO) toàn thời gian với các kỹ năng cần thiết hoặc đội ngũ CNTT thiếu thời gian hoặc nguồn lực để vận hành hệ thống.
Các công ty muốn triển khai nhanh chóng hệ thống quản lý dữ liệu của mình hoặc có dữ liệu hoặc yêu cầu phức tạp khiến việc triển khai trở nên khó khăn có thể xem xét thuê ngoài quản lý dữ liệu.
Là những gì 3 các loại phân tích quy trình kinh doanh?
Theo Mark Von Rosing, tác giả cuốn sách có tựa đề “Cẩm nang quy trình doanh nghiệp hoàn chỉnh: Nội dung kiến thức từ mô hình hóa quy trình đến BPM,” các quy trình kinh doanh nên được tổ chức thành ba phần nhỏ:
- Giai đoạn vận hành
- Quá trình hỗ trợ
- Quy trình quản lý
Quy trình hoạt động kinh doanh
Việc tự hỏi bản thân “doanh nghiệp của bạn sẽ tạo ra thu nhập như thế nào” sẽ giúp bạn xác định các quy trình hoạt động của mình. Quy trình vận hành là các thủ tục và nhiệm vụ trực tiếp góp phần tạo ra đầu ra từ đầu vào.
Những hạng mục như lao động, thiết bị chưa qua chế biến và tiền là những ví dụ về đầu vào. Sản phẩm hoặc dịch vụ hoàn thiện và mức độ hài lòng của khách hàng là những ví dụ về kết quả đầu ra.
Nói chung, nếu quy trình của bạn phù hợp với một trong các danh mục được liệt kê bên dưới, bạn có thể phân loại quy trình đó là đang hoạt động.
- Quá trình phát triển hoặc sản xuất hàng hóa hoặc dịch vụ hoàn thiện
- Việc quảng bá hàng hóa hoặc dịch vụ nói trên
- Ngay cả sau khi bán hàng, sự hỗ trợ và chăm sóc khách hàng mà bạn cung cấp
Hãy xem xét tình huống trong đó bạn là người bán rau trong khu phố, người phục vụ rau tươi cho khu phố của bạn. Tất cả các nhiệm vụ liên quan—mua trái cây từ nhà cung cấp, đóng hộp và phân phối cho khách hàng của bạn—thể hiện các quy trình hoạt động.
Điều quan trọng cần nhớ là cũng có thể có các quy trình phụ, chẳng hạn như lưu trữ. Mặc dù có vẻ không giống nhưng đây là một quy trình vận hành vì nó được kết nối với sản phẩm cuối cùng của bạn.
Một trong những ưu tiên chiến lược hàng đầu của bạn là đảm bảo rằng các quy trình hoạt động của bạn được tích hợp hiệu quả nhất có thể.
Hỗ trợ quy trình kinh doanh
Chúng tạo nên các bánh răng của phòng máy. Các quy trình hỗ trợ là những hạng mục hoạt động âm thầm ở chế độ nền để đảm bảo con tàu có thể tiếp tục ra khơi. Điều này chỉ ra rằng họ không tự duy trì mà tồn tại để hỗ trợ đội ngũ nhân viên nội bộ trong toàn tổ chức. Họ thêm giá trị, nhưng không phải bằng tiền.
Ví dụ, bộ phận tính lương có thể không phải lúc nào cũng mang lại doanh thu, nhưng nếu không có họ, nhân viên của bạn sẽ không được trả lương. Điều này cũng đúng đối với người dọn dẹp nhà cửa hoặc rửa bát; ngay cả khi họ không kiếm được nhiều tiền từ công việc của mình, bạn chắc chắn sẽ nhận thấy nếu không có họ.
Đây là một trong hai hoặc cả hai, các quy trình cần thiết và có ý nghĩa chiến lược cho phép thực hiện hiệu quả các quy trình vận hành.
Quy trình quản lý doanh nghiệp
Sự phối hợp của các thủ tục nói trên xảy ra ở đây. Điều này đòi hỏi phải lập kế hoạch, giám sát và giám sát chung.
Điều này đòi hỏi, cùng với các trách nhiệm quản lý khác, phải đảm bảo rằng nhóm đang hoàn thành các mục tiêu của mình, rằng nơi làm việc an toàn và tuân thủ, đồng thời các khiếu nại của nhân viên được giải quyết. Nó cũng đòi hỏi phải phát hiện ra những rủi ro hoặc triển vọng có thể xảy ra cho công ty của bạn, chẳng hạn như tài năng của một trong những nhân viên của bạn có thể được hưởng lợi từ việc đào tạo hoặc một khách hàng mới tiềm năng có thể giúp công ty của bạn có được một thỏa thuận tốt.
Ban quản lý tồn tại để tối đa hóa tiềm năng thu nhập và điều chỉnh công ty khi cần thiết, mặc dù, giống như các hoạt động hỗ trợ, nó không phải lúc nào cũng mang lại tiền trực tiếp.
Khả năng phục hồi của một công ty chủ yếu là chức năng của các quy trình quản lý hiệu quả.
Công cụ quản lý quy trình kinh doanh
Công cụ quản lý quy trình kinh doanh (BPM) là một chương trình phần mềm hỗ trợ bạn với tư cách là người quản lý trong tất cả các giai đoạn của quản lý quy trình kinh doanh bằng cách hỗ trợ bạn thiết kế, lập mô hình, thực thi, giám sát và tối ưu hóa các quy trình kinh doanh.
Bất kể tính hiệu quả của quy trình hiện tại của bạn như thế nào, vẫn luôn có chỗ để cải thiện. Bạn có thể đặt mục tiêu tiết kiệm chi phí tổng thể hoặc lượng thời gian cần thiết để phát triển một tài sản nhất định. Bạn có thể cải thiện quy trình kinh doanh hiện tại bằng cách sử dụng các chiến lược như tiêu chuẩn hóa quy trình hoặc tự động hóa.
AI và thị giác máy tính đang trở thành công cụ chính cho nền tảng mua sắm rồi đi
Một trong những phương pháp tốt nhất để tăng năng suất là thông qua tự động hóa quy trình kinh doanh. Cho phép nền tảng tự động hóa của bạn xử lý các tác vụ lặp đi lặp lại thay vì thực hiện chúng theo cách thủ công.
Các phương pháp quản lý quy trình kinh doanh tốt nhất phải được thiết lập như một phần của quá trình tiêu chuẩn hóa quy trình. Việc thiết lập các giai đoạn xác định sẽ giảm thiểu tỷ lệ thất bại đồng thời cắt giảm chi phí và thời gian dành cho các quy trình lặp lại thay vì thực hiện chúng một cách ngẫu nhiên.
Lợi ích của việc sử dụng công cụ BPM
Câu hỏi vẫn là, tại sao BẠN nên sử dụng công cụ quản lý quy trình kinh doanh (BPM) để tối ưu hóa quy trình kinh doanh của mình? Trong phần sau đây, chúng tôi tóm tắt những lợi ích phổ biến nhất:
- Tiết kiệm thời gian: Thời gian là nguồn lực có hạn trong mọi khía cạnh của doanh nghiệp, cho dù bạn cần xây dựng sản phẩm mới hay đáp ứng các yêu cầu đã được thực hiện của khách hàng. Bạn có thể tự động hóa các quy trình và giải phóng tài nguyên bằng các công nghệ BPM chính xác.
- Nó làm giảm chi phí: Bạn sẽ tự động tiết kiệm tiền nếu nhân viên của bạn có thể hoàn thành công việc nhanh hơn. Hãy sử dụng càng nhiều công cụ này càng tốt để tận dụng tối đa việc tự động hóa quản lý quy trình kinh doanh.
- Mang lại kết quả đầu ra tốt hơn và chất lượng cao hơn: Hệ thống quản lý quy trình làm việc và BPM là câu trả lời nếu bạn muốn cải thiện chất lượng và tính nhất quán trên tất cả các kết quả đầu ra của công ty mình.
- Giảm tỷ lệ thất bại: Tỷ lệ thất bại của bạn sẽ giảm xuống thông qua các hoạt động được tự động hóa và tiêu chuẩn hóa, cải thiện lợi nhuận của công ty bạn. Ưu điểm của giải pháp BPM tốt nhất có thể được sử dụng để mang lại lợi ích cho tất cả các doanh nghiệp. Các công cụ quản lý quy trình kinh doanh hàng đầu sẽ được xem xét trong phần sau. Những giải pháp này có thể giúp bạn cắt giảm chi phí và thời gian đồng thời cải thiện chất lượng đầu ra.
Phần kết luận
Quy trình kinh doanh cung cấp bối cảnh quan trọng về cách sử dụng dữ liệu trong công ty, điều này rất cần thiết vì dữ liệu chỉ có giá trị khi được trình bày đúng cách. Các mô hình quy trình kinh doanh cung cấp cái nhìn sâu sắc về cách thức và ai sử dụng thông tin, điều này ảnh hưởng trực tiếp đến phân tích dữ liệu lớn, quản lý dữ liệu lớn, quản lý dữ liệu chính và các dự án quản lý dữ liệu khác.
Điều quan trọng là nó hỗ trợ trong việc xác định các ưu tiên của công ty. Ưu tiên dữ liệu quan trọng trong kinh doanh là một bước quan trọng trong bất kỳ nguyên tắc quản lý dữ liệu nào vì rất khó để quản lý chặt chẽ tất cả thông tin trong một tổ chức. Quy trình kinh doanh tạo ra nền tảng cho việc thiết lập các ưu tiên.
Ví dụ: thông tin này có hỗ trợ chu trình bán hàng tạo doanh thu không? Toàn bộ tổ chức có sử dụng dữ liệu này trong nhiều quy trình khác nhau không? Kiến thức này có đóng góp cho chuỗi cung ứng hiệu quả hơn không? Nếu bạn có thể trả lời “có” cho những câu hỏi như thế này, bạn có thể tìm ra thông tin quan trọng làm nền tảng cho sự thành công trong kinh doanh.
AI là chìa khóa để trở thành một doanh nghiệp cạnh tranh
Sử dụng các mô hình quy trình để hiểu đầy đủ hơn cách sử dụng dữ liệu trong môi trường công ty, nơi phân tích chi phí-lợi ích luôn là yếu tố thúc đẩy giúp nắm bắt lợi ích và thúc đẩy hiệu quả giúp cắt giảm chi phí. Chúng tôi khuyên bạn nên cân nhắc việc kết hợp các mô hình quy trình kinh doanh vào dự án sắp tới của mình.
