Cyfrowe dane na wagę biznesu

Sprawny dostęp to pieniądz

Równie ważny jest sam system zarządzania firmowymi zasobami informacji. Chodzi o właściwe oznaczanie, klasyfikowanie, katalogowanie czy tagowanie poszczególnych składników informacyjnego zbioru. To bardzo ważny, newralgiczny wręcz, chociaż często niestety lekceważony zarówno przez użytkowników, jak i dostawców narzędzi informatycznych, element systemu zarządzania informacją w przedsiębiorstwie. To on decyduje o tym, czy do konkretnego odbiorcy trafią rzeczywiście potrzebne mu informacje, takie jakich faktycznie oczekuje. To on przesądza o tym, czy do innej, zintegrowanej aplikacji przekazywane będą dokładnie te dane, o które chodzi.

Problemy z dotarciem do właściwej informacji mogą czasami wręcz zaburzyć sprawne funkcjonowanie firmy. Zbyt długi czas poświęcony na poszukiwanie, to w konsekwencji również wymierne straty biznesowe. Konkretne korzyści można osiągnąć już chociażby poprzez uporządkowane, zorganizowane zarządzanie samą korespondencją przychodzącą do firmy. W niektórych przypadkach mogą to być tysiące dokumentów i wiadomości e-mail, do tego jeszcze w różnych formatach, rodzajach, typach. Z danych firmy Iron Mountain wynika, że optymalizacja zarządzania korespondencją przychodzącą może pozwolić na ograniczenie kosztów operacyjnych w tym obszarze nawet do 25 proc.

Korzyści bywają odczuwalne również w innych obszarach, na przykład poprzez uwolnienie mocy przerobowych pracowników, którzy mogą zająć się innymi zadaniami. Automatyzacja obsługi przychodzącej korespondencji powoduje, że dokumenty czy mejle kierowane są od razu do właściwego pracownika zajmującego się daną sprawą. Żeby to faktycznie sprawnie działało, do kategoryzacji zasobów firmowej poczty trzeba również użyć nowoczesnych technik klasyfikowania w miejsce „ręcznego” tagowania. Dzisiaj na rynku dostępne są już rozwiązania wykorzystujące w procesach katalogowania systemy sztucznej inteligencji, bazujące na uczeniu maszynowym.

Narzędzia z dziedziny generatywnej sztucznej inteligencji, takie jak ChatGPT i podobne, też są już coraz częściej wykorzystywane do wyszukiwania potrzebnych informacji i automatycznego kreowania gotowych treści. Przedsiębiorstwa korzystają z nich przy tworzeniu ofert marketingowych, opisów produktów na stronę internetową, odpowiadaniu na korespondencję, sporządzaniu zestawień i raportów czy sprawozdań. Jednak stosowanie tych rozwiązań wciąż jeszcze wymaga nadzoru ze strony człowieka. Poza tym osiągane przy ich pomocy efekty są tym lepsze, im do bardziej uporządkowanych i o wysokiej jakości zasobów informacyjnych narzędzia sztucznej inteligencji mają dostęp.

Synteza dla zarządu

W przedsiębiorstwach szczególną rolę pełni informacja zarządcza. Służy ona przede wszystkim do podejmowania decyzji – zarówno tych krótkoterminowych, jak i strategicznych. Żeby dobrze spełniała swoją rolę, musi być jednak odpowiednio przygotowana dla potrzeb użytkowników, jakimi są menedżerowie czy członkowie zarządu. Powinna być w dużym stopniu przetworzona, zagregowana, zsyntetyzowana. W ramach tego procesu konieczne jest poddanie dostępnych danych analizie, której wynik pozwoli na wypracowanie wniosków służących podjęciu decyzji.

Narzędzia analityczne stanowią dzisiaj jeden z kluczowych elementów systemu zarządzania informacją. Mogą mieć różny charakter w zależności od skali działania przedsiębiorstwa, jego strategii rynkowych, czy potrzeb informacyjnych poszczególnych członków kadry zarządzającej. Nie musi to być od razu zaawansowane, specjalistyczne oprogramowanie analityczne klasy business intelligence. W wielu przypadkach wystarczy Excel. Wprawni użytkownicy, szczególnie z działów finansowo-księgowych czy marketingowych, potrafią za pomocą tego narzędzia uzyskać wiele interesujących zestawień i raportów niezbędnych w procesach decyzyjnych.

Rolą integratora jest więc rozpoznanie faktycznych potrzeb informacyjnych poszczególnych grup pracowników klienta oraz zaproponowanie odpowiedniego dla jego celów analitycznych narzędzia. Ważne, by zapewniało ono decydentom dostęp do tzw. jednego, wspólnego dla wszystkich obrazu prawdy. W tym celu potrzebna jest odpowiednia integracja danych z różnych aplikacji. Samo fizyczne, techniczne połączenie tych systemów i umożliwienie przesyłania między nimi informacji nie wystarczy do zapewnienia jednolitego oglądu sytuacji. Potrzebne jest też właściwe przygotowanie danych poddawanych integracji.

Aby operacja ta powiodła się, konieczne jest stworzenie zaplanowanego, ustandaryzowanego procesu wymiany informacji między systemami. Do tego niezbędna jest ustalona i realizowana przez wszystkich klasyfikacja danych. Obecnie w coraz większym zakresie możliwe jest jej wspieranie przez algorytmy sztucznej inteligencji. Jej główne zasady muszą być jednak określone przez człowieka, jak również zapewnione procedury weryfikacji jej poprawnego funkcjonowania.