لوحات المعلومات الجميلة ليست كالقرارات الأفضل.

وهم المعرفة

الرسوم البيانية تُظهر ما حدث. لكنها لا تقرر ما ينبغي فعله تاليًا.

أدوات ذكاء الأعمال قوية بصريًا. فهي تنظّم البيانات في لوحات معلومات ورسوم بيانية ومرشّحات وتقارير تساعد الفرق على فهم لقطة من الأعمال.

قد تكون تلك اللقطة مفيدة، لكنها قد تخلق أيضًا وهم المعرفة. فلوحة معلومات أنيقة قد تجعل عملًا فوضويًا يبدو مفهومًا. ورسمٌ بياني جميل قد يجعل مجموعة بيانات جزئية تبدو كاملة. وخطّ اتجاهٍ قد يبدو كأنه قرار، بينما هو في الحقيقة مجرد وصف.

لا تزال معظم سير عمل BI تترك الجزء الصعب للمستخدم: تفسير الرسم البياني، وتحديد العوامل المُحرِّكة، وتقرير أي السيناريوهات يهمّ، وقياس الجانب السلبي، وتوجيه الموافقة، وتنفيذ الخطة.

الرؤية ليست كالحُكم السليم.

حيث تبلغ BI حدودها

صُمِّمت لوحات المعلومات لإعداد التقارير. والقرارات الحرجة تحتاج إلى استدلال.

أدوات BI التقليدية بارعة في عرض المقاييس. وهي أقل فاعلية حين تحتاج الفرق إلى اختبار الفرضيات، أو مقارنة الخيارات، أو إجراء سيناريوهات "ماذا لو"، أو قياس عدم اليقين، أو الحفاظ على الاستدلال الكامن خلف القرار.

عمليًا، يعتمد كثير من سير عمل لوحات المعلومات على عروض مُرشَّحة أو مُجمَّعة أو مُعيَّنة أو محدودة للأعمال. فالفرق كثيرًا ما تعمل بمستخلصات أو جداول مُعَدّة أو عروض تفاعلية مصممة لتبقى سريعة بما يكفي لمحلل بشري. وهذا يعني أن البيانات أمام المستخدم قد تكون أصلًا تمثيلًا محدودًا للأعمال.

المشكلة الأكبر ليست حجم البيانات وحده. بل أن البشر لا يستطيعون استيعاب إلا قدرًا محدودًا من المعلومات. وحتى حين تكون لوحة المعلومات دقيقة، يظل عبء التحليل واقعًا على من يقرؤها.

ما بعد لوحات المعلومات

القرارات تتطلب أكثر من الرسوم البيانية.

القرار التجاري الحرِج ليس مشكلة تصوّر بصري. إنه مشكلة عدم يقين، ومشكلة تنفيذ، ومشكلة حوكمة.

منهج AeroGenie

من اللقطة إلى المحاكاة إلى القرار.

يبدأ AeroGenie من المكان نفسه الذي تبدأ منه أدوات BI: البيانات. لكنه لا يتوقف عند لوحة المعلومات.

فهو يستوعب الأدلة ذات الصلة، ويقرأ الأنظمة المتصلة، ويحدّد القرار الجاري اتخاذه، ويبني الفرضيات، ويُجري المحاكاة، ويقارن الخيارات، ويقيس عدم اليقين، ويُنتج خطة قرار محكومة.

ويمكن أن تتضمن تلك الخطة المسار الموصى به، والخيارات البديلة، والقيمة المتوقعة، ودرجات المخاطر، والعوامل المُحرِّكة الرئيسية، والفرضيات، والموافقات المطلوبة، والإجراءات اللازمة للتنفيذ.

التنبؤ وML

التنبؤ الأساسي لا يكفي للقرارات عالية المخاطر.

تتضمن كثير من أدوات BI ميزات للتنبؤ أو كشف الشذوذ أو ميزات مدعومة بـ ML. هذه القدرات مفيدة، لكنها عادةً ليست كمحرك قرارات محكوم.

كثيرًا ما تُسقِط التنبؤات مقياسًا إلى الأمام. وتستطيع نماذج ML المساعدة على التنبؤ بنتيجة ضيقة حين تتوفر بيانات كافية ذات صلة. لكن القرار التجاري يتطلب عادةً أكثر من ذلك: أي إجراء يُتَّخذ، ومدى حساسية النتيجة للفرضيات، وما الذي قد يسوء، وما هي الحدود، وما ينبغي أن يحدث بعد الموافقة على القرار.

يستطيع AeroGenie استخدام ML حين يُضيف قيمة، لكنه لا يعتمد على نموذج مُدرَّب واحد. فالمحاكاة قادرة على اختبار الفرضيات مباشرة، واختبار الفرضيات المدفوعة بـ ML تحت الضغط، وإثراء مُخرَجات النموذج بنطاقات احتمالية، ومساعدة الفرق على فهم حدود القرار.

تنفيذ القرار

لا ينتهي القرار حين يُفهَم الرسم البياني.

بعد أن يقرر الفريق، يظل هناك عمل يجب إنجازه: الموافقات والاتصالات وتغييرات الأنظمة ومهام المتابعة والمراقبة وجمع الأدلة.

تتوقف أدوات BI عادةً قبل تلك النقطة. أما AeroGenie فمصمَّم للمضيّ قُدُمًا إلى التنفيذ. فهو يستطيع توجيه القرارات إلى الأشخاص المناسبين، وإنشاء المهام، وتنسيق الوكلاء، ومراقبة المُحفِّزات، والحفاظ على أثر القرار.

وهذا يعني أن AeroGenie يستطيع دعم القرارات بمطالبة، حيث يطلب المستخدم المساعدة، والقرارات بتحفيز، حيث يبدأ سير العمل تلقائيًا بحدث أو عتبة أو تنبيه أو إشارة من النظام.

على سبيل المثال، إذا تغيّر مقياس تسعير، أو ظهر قيد في سلسلة إمداد، أو تجاوز التدفق النقدي عتبة معينة، أو أبلغت أداة أمنية عن اختراق، يستطيع AeroGenie استيعاب الحدث، وتحليل البيانات الأساسية، وإجراء السيناريوهات، والتوصية بالخطوات التالية أو تنفيذها، والاحتفاظ بسجل قابل لإعادة التشغيل لما حدث.

الفرق العملي

تُطلِع BI المحلل. ويدعم AeroGenie صاحب القرار.