작성자 : Techopedia Staff, 2017 년 8 월 2 일
테이크 아웃 : 호스트 Eric Kavanagh는 이번 Hot Technologies 에피소드에서 IDERA의 Kim Brushaber 및 Third Nature의 Mark Madsen과 프로세스 모델 및 데이터 모델링에 대해 논의합니다.
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에릭 카바나 흐 : 괜찮아요 신사 숙녀 여러분. 수요일에 다시 한 번은 4시 동부 표준시로, Hot Technologies의 시간입니다. 네, 사실 저는 Eric Kavanagh입니다. 비즈니스에서 가장 좋아하는 두 사람인 IDERA의 Kim Brushaber와 Third Nature의 Mark Madsen을 소개하는 오늘 웹 세미나의 호스트가 되겠습니다. “프로세스 모델을 사용하여 비즈니스 목표 달성”비즈니스 최적화 및 이러한 기술 중 일부를 실제로 사용하여 먼저 발생하는 상황을 이해 한 다음 수행중인 작업을 리모델링하고 중복과 같은 일을 피하는 방법에 대해 이야기하겠습니다. 갈등, 공급망 또는 비즈니스 프로세스 등 어디에서든, 그것이 오늘날 우리가 이야기 할 내용입니다. 먼저 Kim Brushaber의 의견을 듣고 Mark Madsen의 의견을들을 것입니다. 그런 다음 우리는 앞뒤로 좋은 시간을 보내고 질문을 자유롭게 보내십시오. 부끄러워하지 마십시오. 웹 캐스트 콘솔의 Q & A 구성 요소 또는 채팅 창에서 질문을 보내십시오.
그것으로 나는 Kim을 위해 첫 번째 슬라이드를 여기로 밀고 나갈 것입니다. 킴, 가져가
Kim Brushaber : 안녕하세요. 먼저 비즈니스 프로세스 중 일부를 사용하여 목표를 달성하는 방법에 대해 이야기하겠습니다. 나는 슬라이드를 진행했다고 생각했다 – 우리가 간다, 그것은 조금 느 렸을지도 모른다. 따라서 비즈니스가 성공하기 위해서는 회사가 돈을 벌고, 고객을 유지하고, 시장을 행복하게 유지하고, 가능한 한 낮은 비용을 유지 한 다음, 양질의 제품을 제공하고 수집 한 정보가 신뢰할 수있는 방법에 중점을 두어야합니다. 우리는 여기서 매출 성장, 고객 만족, 효율적인 운영, 제품 및 데이터 품질이라는 전문 용어를 사용했습니다. 오늘 논의 할 비즈니스의 주요 과제 중 하나는 조직 내의 사일로입니다. 모든 사일로가 나쁜 것은 아니기 때문에 그들에 대해 좋은 점, 그들에 대해 나쁜 점이 있습니다. 프로세스에서 중복성을 어떻게 방지합니까? 커뮤니케이션의 차이를 줄이고 제거 할 수있는 방법과 운영의 비 효율성을 줄일 수있는 방법
따라서 첫 번째 사일로 유형은 부서 사일로입니다. 또한 부서가 회사 내의 다른 부서와 정보를 공유하지 않으려는 경우 사일로 사고 방식이 만들어집니다. 민감한 합병 정보 나 인수 정보 또는 영업 팀이 무언가를 수행 할 수없는 정보 등 소수의 사람들이 알아야 할 민감한 정보의 경우에는 이것이 유용 할 수 있습니다. 정말 좋다. 그러나 정보 흐름이 조직의 그룹간에 방해가되기 때문에 나빠질 수 있으며 여기서 논의 할 많은 문제가 발생할 수 있습니다. 비즈니스 목표와 기술 목표로 나누어 진 사일로를 가질 수도 있습니다. 따라서 집안의 비즈니스 측면은 ROI 및 KPI 및 비즈니스에 실제로 초점을 둔 것들, 기술에있어서 제품이 어떻게 작동하는지 또는 어떻게 작동 하는지를보고 싶어하는 데 많은 시간을 소비합니다. 서비스를 시장에 출시 할 예정입니까? 따라서 서로 다른 두 그룹간에 목표가 매우 다르기 때문에 두 그룹간에 자연 사일로를 만들 수 있습니다. 그리고 많은 시간을 사일로로 나눌 수 있습니다. 따라서 일상 언어로 사용하는 단어는 한 그룹 또는 다른 그룹과 혼동 될 수 있습니다. 여기서는 벽의 한쪽 또는 다른 쪽과 관련된 재미있는 재미있는 유행어를 많이 넣습니다. 물론 이것은 스펙트럼을 다루기 시작하지는 않지만, 그 단어는 종종 사일로가 만들어지고 번역에서 정보가 손실되기 때문에 두 그룹의 사람들이 분리되게 할 수 있습니다. 따라서 비즈니스에 적합한 사일로가 있으며 사일로가 조직에 가져올 수있는 몇 가지 가치를 다룰 것입니다.
따라서 직원들이 두려움이나 방해없이 업무를 수행 할 수있는 구조를 제공 할 수 있습니다. 따라서 사일로에있는 사람들이 매일 대화하고 해결해야하는 사람들이 있으면 많은 중단없이보다 효율적이고 효과적으로 업무를 수행 할 수 있습니다. 또한 비즈니스의 특정 영역에서 전문 지식을 제공합니다. 만약 당신이 정말로 재정에 초점을 맞추고 있고 금융에있는 다른 사람들과 이야기하고 있고 당신이 하루 종일하고있는 모든 일이 금융에 관해 말하고 있다면, 그것은 그 그룹이 전문 지식을 배우기 때문에 정말 좋은 사일로를 만듭니다. 영업 영역에서 어떤 일이 일어나고 있는지, 마케팅에서 무슨 일이 일어나고 있는지, 또는 어떤 일이 일어나고 있는지 알 필요가 없습니다. 또한 사람들이 같은 언어를 말할 수 있도록하여 커뮤니케이션 속도를 높입니다. 따라서 그 전문 용어로 돌아 가면, 그 전문 용어는 사람들이보다 신속하고 효과적으로 의사 소통 할 수 있기 때문에 정말 좋은 것입니다. 또한 사일로 내에서 책임과 책임을 유지합니다. 따라서 그룹 내에서 무엇을 책임지고 무엇을 제공해야하는지, 보고해야하는 사람과보고해야하는 사람을 알고 있으며보다 사소한 책임과 책임을 가질 수 있습니다. 책임이 모호해질 수있는 그러나 사일로 자체에서 더 많은 책임과 책임을 만들 수 있습니다. 그리고 그것은 또한 자부심과 소유권의 감각을 키 웁니다. 따라서 하루가 끝났을 때 달성 한 작업과 제공해야 할 작업에 대해 정말 기분이 좋으며 사일로에 대해서는 정말 좋은 것입니다.
그러나 사일로에는 신맛이 있으며 사일로는 비 효율성을 유발하고 사기를 낮추며 생산성을 떨어 뜨립니다. 이것이 사일로의 부정적인 측면이기 때문에 비즈니스 프로세스 모델을 사용하여 다양한 글 머리 기호를 살펴보고 IDERA Business Architect 제품을 사용하여 사일로의 신맛을 극복 할 수있는 방법을 설명하겠습니다. 이러한 예 중 일부.
첫 번째는 비효율 성과 중복 프로세스를 만드는 것입니다. 따라서이 예에서는 마케팅 조직에 일련의 작업이 있고 영업 조직에 다른 작업 세트가 있음을 보여줍니다. 이 경우, 지도를 작성하면 두 사람 모두 리드를 검증 할 임무가 있음을 알게됩니다. 그리고 그 사실을 알게되면 두 그룹간에 서로 기능적으로 대화를 할 수 있습니다.“내 자격있는 리드는 자격있는 리드와 같은가요? 우리는 같은 단계와 같은 행동을 취하고 있습니까? 아니면 두 사일로간에 다른 의미가 있는가?”그리고 같은 일을하고 있다면이를 능률화하고 다른 그룹에 독립적으로 책임을지게 할 수 있으며 비즈니스 프로세스는 실제로 이러한 사물을 설명하는 데 도움이됩니다. 이런 종류의 문제가있는 곳을 식별하십시오.
또한 회사를 합병 할 때 또는 그룹을 합병 할 경우 합병 프로세스를 잘 수행하여 다양한 행동에 대한 프로세스를 정의 할 수 있습니다. 그리고이 예에서 회사 A는 몇 가지 행동을 취하고 회사 B는 몇 가지 행동을 취하며 병합 프로세스는 A와 B의 요소를 취하고 모범 사례를 찾은 다음 두 그룹 모두에 대해 매우 효과적으로 작동하는 새로운 프로세스를 만듭니다. 따라서 비즈니스 효율성을 높이고 생산성을 높이고 모범 사례를 파악하는 데 도움이됩니다.
또한, 사일로의 또 다른 불쾌한 측면은 부서 간 통신에 차이가있을 수 있다는 것입니다. 부서간에 논의한 내용 인 공동 작업이 발생하지 않지만 발생해야하는 위치입니다. 따라서 비즈니스 프로세스는 이러한 종류의 격차를 식별하는 데 도움이됩니다. 따라서이 예에서 판매에는 프로세스가 있고 새로운 제품이 출시되어 나가서 판매합니다. 그러나 재무에는 제품이 출시 될 때 제품 가격을 업데이트하고 업데이트해야하는 추가 프로세스가있을 수 있습니다. 판매가 그것에 대해 알지 못한다면 여전히 구식 제품 가격과 거래를 맺을 수 있으며 금융이 거래를 검토하고 거래를 승인하기 시작한 시점에서 많은 갈등과 많은 고객에게 돌아가서 다시 조정해야합니다. 그리고 프로세스를 진행하고 다이어그램을 작성했다면, 이를 미리 알고 판매에 알릴 수있을 것입니다.“새로운 고객과 이야기하기 전에 제품 가격 업데이트를받을 때까지 기다려야합니다. 생성물."
이 예에서 BPMN2에는 다양한 부서간에 대화하고 이들 간의 핸드 오프 지점을 식별 할 수있는 대화 다이어그램이 있습니다. 또한 중복성을 줄이고 부서 간 책임과 책임을 강화하는 데 매우 유용합니다. "좋아요. 그래서 영업 관리와 영업은 거래를 승인하기 위해 협력해야합니다."그리고 그들은 둘 다 그들의 핸드 오프 조각과 그에 의존하는 것을 해결할 수 있습니다. 그러나 재무 부서는 반드시 해당 승인에 관여 할 필요는 없으며, 이 다이어그램을 바탕으로이를 달성하기 위해 함께 협력해야하는 여러 부서의 책임자가 여기에 나와 있음을 알고 있습니다.
또한 회사에 이익이되지 않는 불량 프로세스가 발생할 수 있습니다. 따라서 비즈니스 프로세스를 진행할 때 누군가가 자신이하고있는 것과 같은 일을하고 있음을 확인할 수 있습니다. "그 방법이 효과가 있거나 그 목표를 달성하는 방법을 실제로 이해하지 못합니다." 그 예. 따라서이 경우 제품이 작동하고 새 릴리스를 수행 중일 수 있습니다. 그들은 요구 사항을 전달하고, 개발 팀은 해당 요구 사항에 대한 작업을 시작하지만 제품 팀이 고객과 대화를 시작한 후 다시 돌아와서 수정하기로 결정합니다. 그리고 이것은 개발팀이 이미 아이템을 제작하는 과정에서 요구 사항을 다시 수정하고 수정해야하는 매우 파괴적인 일입니다. 제품의 경우, 그런 것만 생각하지 않을 수도 있습니다. 그들은“아, 새로운 정보를 얻었고 이제는 이런 것들이 필요합니다.”라고 말합니다. 그리고 개발팀과 이야기하지 않으면 실제로 어떤 영향을 줄지 이해하지 못할 것입니다. 나중에 제품의 범위 또는 배송. 따라서 이러한 종류의 조각을 다이어그램으로 정리하면 사일로가 분해되어 프로세스에 도움이되는 요소와 유해한 프로세스가 무엇인지 이해할 수 있습니다.
자산과 자원의 중복도있을 수 있으며 이는 회사가 간소화하려고 할 때 큰 일입니다. 따라서이 경우에는 다양한 응용 프로그램 및 보고서와 관련 플레이어를 식별 한 그룹화 다이어그램을 작성했습니다. 그리고이 모든 것을 설명하기 시작할 때이 예제에서는 편집 도구와 통화 추적 도구의 복제본과 그 도구를 사용하는 사람을 설명했습니다. 따라서 독립적 인 사일로가 팀을 위해 이러한 결정을 내릴 때가 많으며, 더 넓은 팀이 전체적으로 해당 라이센스 계약을 사용하여이를 결정할 수 있다는 사실을 반드시 생각할 필요는 없기 때문에 파악하기 시작할 수 있습니다. 조직에서 사용되는 모든 도구에 대해 저렴하고 비용 효과적입니다. 또한 비즈니스 프로세스 다이어그램은 누가 언제 어떤 정보를 담당하는지 식별하는 데 매우 유용 할 수 있습니다. 이 경우, 저는“이 데이터는 모든 책임을 맡은 사람들이며 여기에 그들이 처리해야 할 테이블이 있습니다.”라고 말한 데이터 관리자가 있습니다. 그리고이 정보를 다른 사람에게주지 마십시오. 사람들에게 이것은 의료 기록이나 재무 데이터와 같은 민감한 정보 나 그와 같은 요소가 몇 사람에게만 격리되어야하는 영역에서 실제로 중요합니다. 따라서이를 식별하면 다른 조직의 사람들이 해당 정보에 액세스 할 수없고 정보를 보호하고 정보가 어디로 가고 있는지 알 수 있습니다.
또한 데이터에 대해 조금 이야기하기 때문에 Silo는 데이터 품질이 떨어지고 데이터 불일치가 발생할 수 있습니다. 따라서이 경우 비즈니스 프로세스를 사용하여 데이터 팀이 고객이 새로운 고객인지 또는 고객을 언제 업데이트 하는지를 이해할 수있었습니다. 따라서 이러한 의사 결정 지점을 살펴보고 다이어그램을 작성할 수 있으며 비즈니스 규칙을 이해하는 비즈니스 측은 이러한 규칙을 구현해야하는 기술 부서와 쉽게 대화하고 특정 행동이 언제 발생해야하는지 알 수 있습니다. 이 예에서는 데이터 복제 결정에 대해 이야기합니다. 따라서 소매 고객이 있고 웹 고객이 있고 제품을 판매하는 경우 동일한 정보를 수집하려고하는 완전히 다른 시스템이있을 수 있습니다. 정보를 중복 제거하고 고객이 실제로 누구인지 파악하려는 경우 비즈니스 프로세스 다이어그램을 사용하면 문제를 해결하고 다음과 같이 말할 수 있습니다.“오, 이 경우에는 주문과이 경우를 모두 다루고 있습니다. 우리는 모두 재무를 다루고 있습니다.”데이터에 이러한 종류의 중복이 없어 중복성을 줄이고 결함을 줄이고 더 많은 정보를 얻을 수 있도록 정보를보다 명확하게 매핑 할 수 있습니다. 데이터 품질.
따라서 우수한 비즈니스 프로세스를 통해 얻을 수있는 추가 이점은 변경 사항을보다 쉽게 구현할 수있을 때 직원이 처음에 문제를 식별 할 수 있다는 것입니다. 복잡한 데이터 프로세스의 경우 특히 그렇습니다. 설계에 대한 분석을 사전에 수행하고 모든 팀을 대화에 참여 시키면 프로세스가 훨씬 원활하게 진행되고 사람들은 처음에 더 잘 반응 할 수 있습니다. 이미 진행중인 경우 신입 사원은 갈 수 있기 때문에 더 빨리 온 보딩되며, 이러한 비즈니스 프로세스를 검토하고 수행해야하는 작업과 핸드 오프 지점 및 다양한 다른 목적에 대해 이야기해야하는 사람을 이해할 수 있습니다. 또한 부서 간 팀간에 실시간으로 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 이 비즈니스 프로세스 다이어그램을 함께 작성하는 경우 프로세스에 걸림돌이있는 부분을 찾아서 토론하고 두 사람에게 가장 적합한 프로세스와 가장 좋은 핸드 오프가 무엇인지 파악할 수 있습니다. 달성해야 할 서로 다른 작업을 수행하는 데 가장 적합한 사람들과 포인트.
따라서 비즈니스 성공을 위해 사일로를 분해하고 목표를 달성 할 수있는 몇 가지 팁 : 첫 번째 방법은 개별 부서가 아닌 고객, 제품 또는 서비스에 비즈니스 프로세스를 집중시키는 것입니다. 따라서 많은 사람들이 부서 내에서 개인 체크리스트를 제시하기를 원할 것입니다. 그러나 대신 비즈니스 전체와 비즈니스가 달성하려는 목표를 살펴보면 문제가 발생하는 위치를 파악하고“이러한 프로세스가 내 목표를 달성하는 데 도움이됩니까? 아니면 추가 프로세스입니까, 아니면 프로세스에 방해가되어 목표를 달성하고 있습니까?”프로세스가 연결된 장소에 대해 더 많은 시간을 투자해야합니다. 따라서 핸드 오프 지점이 많은 대화 다이어그램 에서처럼 그것에 대해 이야기하고 다른 사일로에 정보가 올바르게 전달되도록하는 데 더 많은 시간을 할애해야합니다.
프로세스, 담당 업무 및 회사 전체와의 상호 작용 방식을 보여줌으로써 직원을 통일 할 수 있습니다. 그리고 그것은 사람들에게 회의와 목표를 향한 더 많은 목적을 부여합니다. 프로세스를 설계 할 때 모든 결정이 최상위에 내려지면 작업을 수행하는 개인이 누락 된 단계를 볼 수 있기 때문에 직원과 협력하여 역할과 직무에 영향을 미치는 프로세스에 대한 정보를 얻을 수 있습니다. 누락 된 부분을 토론 할 수 있습니다. 그리고 이러한 프로세스를 도출 할 때 모든 직원과 협력하는 경우 해당 이상치와 프로세스에 있어야하는 실제 여부를 파악하기 시작합니다. 그런 다음 사일로를 분해하기위한 또 다른 팁은 변화하는 요구와 조직의 목표를 반영하도록 프로세스를 정기적으로 업데이트하여 목표와 프로세스가 매우 유동적이고 더 나은 모범 사례를 찾을 수 있기 때문입니다. 업무를 수행하려는 새로운 방법을 찾을 수 있으므로 해당 정보를 정기적으로 업데이트하면 조직에 실제로 도움이 될 수 있습니다. 교차 기능 팀과 함께 드로잉 보드로 돌아 가면 사일로를 허물고 팀 간의 의사 소통을 여는 데 실제로 도움이 될 수 있습니다. 이것이 제가 준비한 슬라이드입니다.
에릭 카바나 흐 : 좋습니다. 불굴의 마크 매드슨에게 전하겠습니다. 이제 바닥이 있습니다. 부끄러워하지 말고 질문하십시오. 여기에 전문가들이 있습니다. 마크, 그게 다야
Mark Madsen : 알겠습니다. Eric. 지금 막들은 것은 프로세스 및 프로세스 모델링과 그 적용 방법에 관한 것입니다. 그런 다음 집안의 분석 측면에서 볼 때 저는 비즈니스 프로세스를 설명하고 이해하는 방법으로 많이 사용했습니다. 이제 분석에 대해 생각할 때, 특히 머신 러닝과 BI 외에 다른 것들에 대해 이야기 할 때 여전히 시장의 넓은 영역에 의해 잘못보고 있습니다. 즉, 당신은 금 광부와 같은 분석가를 파견하고 데이터로 돌진하고 주위를 찌르고 그들은 금 덩어리를 발견하고 귀중한 것들을 조직으로 가져오고 모든 사람들이 행복하게 살아갑니다. 또는 적어도 분석가들은 6 개의 그림으로 된 급여를 가지고 있기 때문에 이론상 데이터 과학자들이 만드는 것입니다.
그러나 현실은 많이 다릅니다. 실제로는 인프라가 필요하고 업무가 필요하며 비즈니스의 목표와 방향과 이해가 필요합니다. 그리고 그것들은 문제에 접근하는 방법, 문제를 모델링하는 방법 및 문제를 해결하는 방법을 실제로 이해해야합니다. 따라서 컨텍스트, 특히 우리가 적용 할 프로세스 컨텍스트를 이해하지 않고도 일부 데이터와 기술 및 일부 똑똑한 사람들을 문제에 빠뜨릴 수 있다는 아이디어는 대부분 같은 방식으로 신화입니다. 골드 러쉬의 신화는 신화였으며 실제로 대부분의 사람들은 파산했습니다.
비즈니스에 적용되는이 분석 응용 프로그램의 또 다른 측면이 있습니다.이 아이디어는 모든 데이터가 유리하다는 것입니까? 어쨌든 분석가 또는 알고리즘은 데이터를 표시하고 누군가 앞에서 화면에 표시합니다. 그러나 문제는 데이터가 너무 많아서 사람들이 압도하기 쉬운 분석을 통해 다양한 작업을 수행 할 수 있다는 것입니다. 그리고 나서 여러분은 이차적 인 문제를 겪고 있습니다.“나는 많은 데이터가 있고 많은 것들이 있는데, 어떤 것에주의를 기울여야합니까? 그리고 어떻게 그리고 왜 그런 것들에주의를 기울여야합니까?”그리고 그것은 실제로 우리에게 전문가들이 어떤 정보를 누구에게나 표시 할 것을 요구하도록 요구하는 시점으로 돌아가는 환경에서 많은 문제의 핵심입니다. 셀프 서비스 데이터 액세스 및 셀프 서비스 대시 보드를 사용하면 여러 전문가의 도움을 받아 문제의 원인을 파악할 수 있습니다.
그리고 미래가 어디로 가고 있는지, 특히 고급 학습은 많이 있지만 기계 학습 방식, 비즈니스 인공 지능, 이 모든 것들에 대해 이야기한다면, 그 주변에는 많은 과대 광고가 있습니다. 현실에는 많은 것이 있으며 그 중 많은 부분이 포함되어 있습니다. 사실, 현대 르네상스는 그것을 프로세스에 포함시키는 것을 통해 이루어졌습니다. 예를 들어 전자 상거래 사이트 또는 뉴스 사이트 또는 음악 사이트에서 소매점에있는 추천 엔진의 기본 아이디어와 같은 자동화 또는 자동화 프로세스를 수행하는 것은 인간 중심의 작업이었던 작업에 대한 간단한 응용 프로그램 또는 알고리즘입니다. . 사람들이 질문과 상품 기획자 또는 교차 판매가 무엇인지 또는 상향 판매가 무엇인지 파악하려는 사람은 이전 데이터를 기반으로 무엇을 좋아하는지 생각합니까? 시스템에 넣은 다음 마케팅이나 머천다이징 또는 일부 온라인 응용 프로그램으로 처리합니다. 그런 다음 임베디드되었습니다. 당신이 일을 할 때, 기계는 당신이하고있는 것을보고 정제하고 지속적으로 새로운 것을 제시하고 있으며, 그것은 내장 된 분석입니다. 프로세스 내부에 있습니다. 그리고이 작품의 많은 미래가 어디로 가고 있는지 정말로 알고 싶다면 거기에 있습니다. 보다 정교한 분석을 수행하여 사람들을 돕지는 않습니다. 그것은 훨씬 더 광범위한 비즈니스 영역에서 효율성을 얻는 것입니다.
따라서 많은 데이터 및 분석 시장에서 비롯된 비즈니스 인텔리전스와 같은 것을 볼 때 BI가 실제로 많은 사람들이 통계없이, 다른 것없이 많은 일을 할 수있게하기 전에 통계학자가있었습니다. 순전히 데이터에 중점을 둡니다. 문제는 데이터에 순전히 초점을 맞추면 많은 맥락이 빠져 있다는 것입니다. 따라서 누락 된 결과는 모든 데이터와 이러한 측정 항목의 관계입니다. 대시 보드에서 어떤 일이 발생하는지 생각하면 막대 차트, 그래프, 숫자 표가 있습니다. 개별적으로 또는 집합 적으로 많은 메트릭을 볼 수 있으며 실제로는 어떤 관계인지 알 수 없습니다. 그래서 당신이 무언가를 처음 접하고 들어가서 대시 보드를 볼 수 있고 숫자 자체가 말하지 않기 때문에 아무 것도 말하지 않기 때문에 숫자에서 머리 나 꼬리를 만들지 않을 것입니다. 맥락이 있습니다. 따라서 숫자가 빨간색으로 표시 될 수 있지만 다른 레버를 당겨서 다른 숫자를 변경하면 더 좋거나 나빠질 수 있습니다. 이 것들과 어떤 관련이 있습니까? 프로세스가 아닌 데이터를 모델링하기 때문에 비즈니스 인텔리전스 및 데이터웨어 하우징 및 대시 보드 디자인에서 상황이 사라집니다. 그리고 이것이 기본적인 측면은 데이터를 중심으로 반복성을 구축하는 것이며, 원시 데이터에서 생성 된 메트릭에 중점을 두어 대부분의 프로세스를 짜내는 것입니다.
따라서이 화면은 실험실 테스트 프로세스에 대한 대시 보드가 무엇인지 보여줍니다. 이런 식으로 BI를 수행하는 Altosoft라는 응용 프로그램이 있습니다. 그리고 당신이 보는 것은 프로세스와 데이터가 분리되지 않고 다시 합쳐지는 것을 볼 수 있습니다. 그 분리는 인위적인 것처럼 데이터를 추상화하고 데이터베이스에 삽입하고 그 위에 인터페이스를 구축했기 때문에 수행되었습니다. 따라서 일반적으로 두 가지 메트릭이 있습니다. 이 흐름의 첫 번째 상자 인 주문한 테스트 수와 같은 항목이 있으며 마지막 상자는 완료 및 제출 된 테스트 수입니다. 따라서이 두 가지 메트릭이 있습니다. 그것들을 대시 보드에 올려 놓으면 한 쪽이 다른쪽에 크게 뒤쳐져 있음을 알 수 있습니다. 또는 재 처리 된 세 번째 메트릭이있을 수 있습니다.
따라서 병원에서 실험실 테스트를 수행하는 경우 많은 테스트가 있습니다. 그들 중 많은 사람들은 수술보다 앞서 나가거나 중요한 치료실이나 다른 것에서 나오기 때문에 시급합니다. 따라서 의사가 주문한 프로세스가 실험실에 들어가고 실험실에 접수, 예약, 완료 예정, 완료 예정 표시 등이 있습니다. 장비. 때로는 실험실이 백업되어 너무 오래 앉아 있으면 모든 장비가 사용되므로 재 처리해야합니다. 때로는 결과가 유효하지 않습니다. 때로는 혈액 샘플과 같은 것, 30 분 이상 앉아 있거나 샘플에 고장이있는 경우 두 번째로 혈액을 가져와야합니다. 이것은 사람들에게 실제로하고 싶지 않은 것입니다. . 따라서 일부 실험실 테스트는 부패 가능성에 따라 다른 실험실 테스트보다 우선 순위가 높습니다. 따라서 실험실 내부에 다른 것들이 있으며 가능한 경우 재 처리 문제를 피하고 싶습니다. 그러나 BI 자체는 일반적으로 집계 메트릭 의미의 흐름에 불과하기 때문에 여러 가지를 통한 테스트 흐름을 실제로 볼 수는 없습니다. 그리고이 인터페이스는 프로세스에 첨부 된 데이터를 보여 주므로 한 번에 몇 명이 들어 왔는지, 몇 명이 받았는지, 몇 명이 진행되는지 확인할 수 있습니다. 라이브 데모가 아니기 때문에 프로세스 세부 사항 및 내부에서 진행되는 메트릭, 배치 또는 재 처리로 발생하는 상황을 자세히 볼 수는 없습니다. 그러나 이것은 당신에게 훨씬 더 나은 시야를 제공하기 때문에 적어도 실험실을 이해하는 사람은 단일 화면에서 많은 그래프와 메트릭스와 반대로 이것을보고 진행 상황을 볼 수 있습니다. 따라서 프로세스는 인터페이스 디자인 측면에서 많은 도움을 주며 컨텍스트를 숨기지 않습니다.
프로세스는 다른 영역에서도 발생합니다. 실제로 BI 및 데이터웨어 하우징에 대해 이야기 할 때 고급 분석에 들어가기 전에 두 가지 중 하나를 수행하는 것에 대해 이야기하고 있습니다. 프로세스 내에서 발생하는 일을 분석 한 다음 그에 따라 행동하는 것, 또는 프로세스를 분석 한 다음 변경합니다. 따라서 조직에서 정보를 표준 적으로 사용하는 것은 상황을 모니터링하는 것입니다. 즉, 대시 보드가 수행하는 작업과 상위 10 개 및 하위 20 개 보고서입니다. 이들은 모두 사람들이보고, 편차를 찾을 수있는 간단한 모니터링 도구입니다. 대시 보드에 교통 신호등이있을 수 있으며, 하단 20 개의 보고서가있을 수 있으며 이는 본질적으로 최악의 성능을 나타내는 편차 보고서입니다. 그런 다음 그 데이터를 분석하여 다른 데이터를보고 다른 것을 봅니다. 어쩌면 분석에 대해 더 자세히 살펴보고 원인을 살펴볼 수 있습니다. 당신은 이미 이것에 대한 직감을 가지고 행동으로 건너 뛸 수 있습니다. 종종 더 간단하고 이해하기 쉬운 프로세스를 통해 정확한 결과를 얻을 수 있습니다. 당신은 문제를보고, 무슨 일이 일어나고 있는지 알고, 결정을 내리고 행동을 취합니다. 일반적으로 맨 아래의 프로세스 루프 내에 있습니다. SAP가 있습니다. 이러한 것들이 있습니다. 상점에 재고가없는 것이므로 다음 보충 라운드의 구매 주문을 늘리면 완료됩니다.
특별한 일은 없었지만 다른 경우에는 전에 문제를 보지 않았으므로 원인을 분석해야하므로 실제로 진행중인 일을 파헤쳐 야합니다. 일반적으로 원인을 분석해야하는 시점에서 프로세스는 이전에 보지 못했던 문제이기 때문에 프로세스를 이해해야합니다. 따라서 프로세스에 포함 된 일상 프로세스의 범위를 벗어납니다. 우리의 OLTP 시스템은 이제 비판적인 사고가 필요합니다. 문제 세트와 제거해야 할 가능한 원인 세트가 있기 때문에 더 많은 컨텍스트가 필요합니다. 이에 대해 추론하고 새로운 정보를 분석 및 수집 한 다음 프로세스를 변경해야합니다. 우리가 무언가를했기 때문에 이런 일이 일어나고 있습니다. 마케팅 캠페인을 보충 프로세스와 동기화하지 않아서 재고가 부족할 수 있습니다. 소매점에서는 이런 일이 일어나지 않았지만, BI와 데이터웨어 하우징을 처음 도입했을 때 많은 소매점에서 이러한 문제가 발생했습니다.
이제, 인과 분석에는 종종 몇 가지 안구 통계보다 통계 및 기타 어려운 분석이 포함되지만 두 번째 부분은 프로세스를 변경하는 것입니다. 올바른 장소에서 변경하고 있습니까? 해당 프로세스를 변경할 위치를 알고 있습니까? 데이터가 그 변화 이후에 일어날 일에 대한 직관이나 분석을 제공합니까? 다른 프로세스에는 어떤 영향이 있습니까? 주의를 기울이고있는 대시 보드의 다른 숫자가 이것의 영향을 받습니까? 그리고 아마도 모니터링주기에 공급할 새로운 데이터를 수집 할 것입니다. 따라서 프로세스는 실제로 조치를 취하고 수행 할 때 더 큰 수준의 이해에 내재되어 있습니다. 그리고 BI 세계는 종종 선형 인과 관계를 가정합니다. 실제로, 대부분의 관리 학교는 사람들에게 일관된 관점을 취하기 때문에 비즈니스에 대한 성과 관리 및 성과 지표를 구축하는 방법을 가르치는 데 실제로 나쁩니다. 또한 간단한 BI보고 및 단일 메트릭 종류의보고를 통해 일직선보기가 강화됩니다. 이는 일이 다른 것에 영향을 미치는 방식을 이해하지 못하기 때문에 발생합니다.
따라서 프로세스 모델을 비즈니스 프로세스 모델로 사용할 수는 없지만 시스템 역학을 적용 할 수도 있습니다. 프로세스 모델을 적용하고 동일한 방식으로 사용하여 메트릭이 서로 관련되는 방식을 이해할 수 있습니다. 그래서이 다이어그램과 같은 직선적 인 관점에서 – 사과합니다.이 논문의 출처를 인용하는 것을 잊었습니다. 80 년대의 오래된 논문입니다. 시스템 역학에 관한 것입니다. 그들은 정말로 있습니다. 따라서 수익성은 항상 수익성보다 품질을 높이면 어떻게 든 향상 될 것이라고 가정합니다. 또는 품질을 향상 시키려면 더 많은 비용을 지출해야하므로 수익성이 떨어질 수 있습니다. 화살표에 음수가있을 수 있습니다. 또는 조직이나 프로세스에서 여러 사일로를 조정하여 어떻게 수익성을 높이거나 비용을 낮추는 방법. 항상 요인이 있으며 아이디어는 왼쪽의 측정 항목 중 하나가 오른쪽의 측정 항목에 영향을 미치며 모두 선형이라는 것입니다.
오른쪽의 다이어그램은 훨씬 더 나은 예를 보여줍니다. 여기에서 실제로 일어나고있는 일과 실제로 일어나고있는 것은 제품 품질을 변경할 수 있지만 제품 품질과 비용 구조 사이에 피드백 루프가있어 비용 구조를 높이는 동시에 비용 구조를 높여서 수익성을 낮 춥니 다. 또한 보증 수리 비용이 절감됩니다. 따라서 비용을 줄임으로써 무언가를 고칠 수 있기 때문에이 문제에 대한 계산이 약간 흐려 지지만 제품 품질이 떨어지면 만족도가 떨어지고 판매가 감소하고 보증 비용이 증가합니다.
아니면 반대로 할 수도 있습니다. 따라서 이러한 것들 중 하나를 변경하면 어떤 일이 일어날 지 신중하게 모델링해야합니다. 따라서 왼쪽에있는 지표가 서로 영향을 미치고 비즈니스를 이끌어가는 수단 또는 비즈니스 프로세스 또는 실무에 대한 조정 인 이러한 것들을 어떻게 바꾸는가에 영향을 미칩니다. 그래서 프로세스는 매우 오랫동안 우리가 매우 간단한 것을 구축 한 중심적인 역할을 담당합니다.
그리고 다음은 프로세스 자체가 어떻게 상호 작용하는지 살펴 보는 것입니다. 내가 가지고있는 이전 다이어그램과 무언가를 바꾸는 경우, 여기에서 변화가 저기에 무언가로 이어 지므로 마케팅과 변화의 변화에 대한 이전 프레젠테이션의이 다이어그램에서 프로세스가 상호 작용하는 방식을 살펴 봐야합니다. 지연되는 마케팅의 데이터, 판매에서 진행되는 작업은 지연되는 작업입니다. 즉, 작업이 너무 일찍 또는 너무 늦어서 좋은 일을하기가 어려울 수 있으므로 모든 프로세스가 항상 프로세스를 통해 즉시.
그리고 당신이 가진 것은 비즈니스에서 많은 복잡성이며 종종 우리는 그것을 포착하지 못했습니다. 통계 프로젝트, 머신 러닝 프로젝트, BI 프로젝트에서 작업 할 때 마케팅 및 영업을위한 리드 스코어링 프로세스에 머신 러닝을 도입하여 리드를 검증하는 방법에 대해 이야기했습니다. 이 두 개의 노란색 상자에 영향을줍니다. 어딘가에서 발생하는 리드 스코어링 프로세스는이 두 가지 모두에 영향을 미칩니다. 따라서이 두 프로세스에서 재 보정 또는 변경이 발생합니다. 이 리드 스코어링이 마케팅 문제이고 우리가 데이터 과학자를 고용 할 것이며 우리를 위해이 리드 스코어링 알고리즘을 구축 할 것이라는 아이디어로이 작업을 수행했다면, 이 작업을 수행 할 것입니다. 우리의 리드를 더 잘 검증하고 우선 순위를 정하십시오. 이것이 판매에 어떤 영향을 미칩니 까? 올바른 장소에 적용됩니까? 두 프로세스가 모두 변경되어야하므로 이러한 프로세스에서 진행되는 작업을 확인해야 할 수도 있습니다. 순전히 마케팅 프로젝트가 아닙니다. 그리고 그것은 많은 분석의 요점입니다. 사실 상황과 영향이 훨씬 더 밝고 범위가 커질수록 점점 더 커집니다.
그리고 다양한 수준에서 문제를 볼 수 있습니다. 처음에는 마케팅 문제의 맥락에서 문제를보고“아, 실제로 마케팅과 영업에 영향을 미칩니다. 그러나이 프로젝트 자체에는 IT에 영향을 미치므로 IT에 대한 각도가 있습니다. 이는 우리가 다른 일을해야한다는 것을 의미하며 이것이 SAP를 수정하는 방식으로 다른 프로세스에도 영향을 미칩니다.” 프로세스가 순전히“이 프로세스를 보자”또는“두 프로세스가 상호 작용하는 방식을 보자”가 아니기 때문에 복잡성도 다양하고 분석 수준도 달라질 수 있습니다. 경영진이면서 더 높은 수준의 전술을 만드는 경우 전략적 결정을 위해서는 더 큰 그림을 볼 필요가 있습니다. 이것은 가치 사슬 다이어그램입니다. 제가 가장 좋아하는 것 중 하나이지만, 농장에서 소매로 만드는 치즈 제조 과정입니다. 가장 왼쪽에는 농장이 있고 오른쪽에는 소매점이 있고 그 사이에는 물리적 제품, 기본적으로 우유 및 버터를 옮기는 운송 수단이 있으며 유제품을 다양한 공장으로 옮기는 운송 수단이 있습니다. 유통 업체 및 후 처리 및 포장 공장으로 이동하는 가공 공장으로 이동하고 이러한 모든 다른 것들. 그것은 본질적으로 생산에서 소비로가는 공급망입니다.
위의 빨간색과 초록색으로 표시되는 것은 실제로 회사 간 프로세스 체인의 데이터 측면입니다. 이는 실제로 한 회사가 아니라 한 회사가 아니라 산업에 대한 가치 체인이기 때문입니다. 당신은 이런 식으로 자신을 넣고 이것을 매핑하고 많은 다른 가치 사슬과 가치 시스템, 포터로 돌아가는 가치 매핑, 70 년대 후반 / 80 년대 초반이 있습니다. 그러나 아이디어는 여기에 프로세스가 있으며 그 붉은 것은 모든 회사 또는 공급망의 한 작업 세트에서 다른 회사로의 모든 정보 흐름입니다. 이는 한 조직의 한 프로세스가 다른 조직의 다른 프로세스와 상호 작용하고 있음을 의미합니다. 따라서 프로세스 흐름과 데이터 흐름은 모두 중요하며, 발생하는 일을 문서화하고 발생하는 일과 추론을 이해하는 관점에서 볼 수 있어야합니다.“그렇습니다. AI를 적용하면 어떻게 될까요? 운송 과정이나 대기 지역 및 유통 시설에서 제품이 나빠진다는 사실을 줄이기 위해 부패하기 쉬운 관리 방식을 변경했습니다.”따라서 물류 및 공급망 조정을 수행하지만 나에게만 영향을 미치지 않습니다. 업스트림 및 다운 스트림 공급 업체. 이 프로세스는 내 프로세스에 영향을 미치며 영향을받는 정보 흐름이 있으므로 프로세스가 어떻게 작동하고 누가 영향을 미치고 누구에게 대처해야하는지 생각하는 데 도움이됩니다. 따라서 분석 가나 BI 담당자 또는 데이터 과학자에게 실제로 적용되는 것이 아니라이 자료를 사용해야하는 관리자에게도 적용됩니다.
좀 더 구체적인 예로, 마케팅에 대한 간단한 설명을하겠습니다. 많은 사람들이 온라인 마케팅의 기본 사항을 상당히 직관적으로 파악하고 있기 때문입니다. 나는 언젠가 모든 사람들이 아마도 거기에 사람들의 청중이있는 의무적 인 깔때기 다이어그램을 보았을 것이라고 생각합니다. 마케팅은 순전히 광고에 관한 것이 아닙니다. 그것은 많은 것들에 관한 것이지만, 그것의 시작 부분에서, 단어를 얻습니다. 사람들에게 귀하의 제품이나 서비스를 알리십시오. 잠재 고객을 광고하여 잠재 고객을 생성하면 잠재 고객이 잠재 고객, 제품에 관심이있는 사용자를 좁 힙니다. 그리고 제품 사양이 충분히 검증되면 기회가됩니다. 그들은 영업 기회가됩니다. 따라서이 웹 캐스트의 모든 사용자는 실제로이 웹 캐스트에 비용을 지불하는 사람들에게 잠재적 인 마케팅 기회가 될 수 있습니다. 왜냐하면 그들은 실제로 자격을 갖춘 리드를 찾는 사람들을 찾고 있기 때문입니다. 그래서 그들은 이러한 판매 기회가 리드가 될 수 있기를 바라고 있습니다. – 제품이나 서비스에 관심이있는 사람, 제품을 갖고 싶어하는 사람, 물론 물건을 사거나 기부하거나하는 일을한다면 당신이하고있는 – 이것은 비영리 기금 모금에도 동일하게 적용됩니다. 나는 고객, 기증자가 될 수 있습니다. 그렇다면 마케팅에 대한 희망의 희망은 당신이 지지자가되는 것입니다. 따라서 입소문 마케팅에 대해 구축 할 수있는 발기인 점수 측정 항목과 고객이 입소문을 떠나 다른 사람에게 정보를 제공하는 방법에 대해 항상 공식적인 마케팅 채널을 통해 청중에게 다가가는 방법 잠재 고객, 기회, 리드 고객 및주기가 진행됩니다.
이것이 기본 유입 경로입니다. 모든 사람들이 웹 분석 작업을 수행하면 전환 차트와 같은 것을 볼 수 있습니다. 이것은 고전적인 BI 일입니다. 전환율은 단순히 한 단계에서 다음 단계로 전환되는 것입니다. 광고 잠재 고객을 모방하기 때문에 실제로 알지 못하는 대규모 청중은, 아마 당신이 알고있는 사람들은 식별 된 두 가지 기회, 잠재 고객, 당신이 알고있는 회사, 그리고 다른 경계를 넘는 기업에 대해 알고있을 것입니다. 따라서 다른 캠페인이 있습니다. 사람들이 배너 광고를 클릭하도록하고 사람들이이 웹 캐스트에 참석하도록하십시오. 사람들이 무언가를하도록 유도하고 각 사람들은 전환율을 가지게됩니다. 따라서 연락하는 사람들의 수와 실제로 원하는 행동을 취하는 사람들의 수입니다. 따라서 일반적으로 온라인에서 많은 전환율은 업계와 귀하가하는 일의 종류에 따라 1 ~ 5 % 사이에서 균형을 이룰 것입니다. 따라서 많은 측정 항목이 있습니다.
이 경우 페이지가 방문한 위치 또는 이탈률이 무엇인지와 같은 일반적인 종류의 분석 항목을 보여줍니다. 그러나 이것은 단일 메트릭이며 사람들은 그것들을보고 그것들로부터 물건을 측정하지만 실제로 그렇게 유용하지는 않습니다. 결과는 1 ~ 5 % (많은 온라인 광고 측면에서)입니다. 운이 좋으면 약 1 ~ 2 %입니다. 이것이 실제 상황입니까? 그 시점에 대해 그 시점에서 변환하지 않은 사람과 하단의 작은 선 이이 차트보다 훨씬 사실적인 그림을 제공합니다. 하지만 실제로 유입 경로 다이어그램에서 보여 드린 내용은 다음과 같아야합니다. 판매율 웹 사이트 나 모바일 사이트에 나타나고 바로 떠날 사람들은 어느 정도입니까? 그들은 실제로 관심이 없었습니다. 그런 다음 조금 붙어있는 사람들이 있고, 클릭하거나 등록하고 무언가를 한 사람이 조금 더 붙어있는 사람들이 있습니다. 이것은 실제로 소매 분석에서 비롯된 것입니다. 나는 당신이 쇼핑 카트 요금을 가지고있는 곳에서 일하고 있었기 때문에 버려진 요금은 양식을 작성하고 떠났고 돈을 기부하기 시작했고, 청원서에 서명하기 시작했고, 쇼핑 카트에 물건을 넣고 떠났습니다. 당신은 정말로이 모든 것들을 그래프로 그려야하지만, 당신이보고있는 것을 알고 있고, 당신은 각각의 것들에 대한 메트릭을보고 있습니다. 깔때기로 돌아 가면 각 측정 항목이 한 지점에서 다른 지점으로 전환됩니다.
이들은 실제로 프로세스 정렬 메트릭입니다. 물론 좀 더 복잡하게 만들고 싶다면 실제로 많은 채널이 있다는 것을 알게 될 것입니다. 마케팅은 매우 복잡한 커뮤니케이션 채널이기 때문입니다. 오래된 것들, 라디오, TV, 인쇄물 및 인쇄물은 잡지와 신문뿐만 아니라 우편함에 들어있는 원형입니다. 잡지에 들어가거나 우편물에 들어가는 성가신 카드입니다. 그것들은 거리에서 당신을 건네주는 카드와 전단지 및 물건입니다. 물론 본질적으로 다른 온라인 채널 인 모바일 채널이 있지만 미묘하게 다릅니다. 게임은 실제로 마케팅 채널입니다. 영화, 미디어는 실제로 마케팅 채널입니다. 영화 장면에서 브랜드 이름을 볼 때마다 누군가가 지불합니다. 그리고 난 그냥 여기 온라인을 끊었습니다. 여러분의 웹 사이트, 여전히 매우 인기있는 대화식 음성 응답 시스템 인 이메일 마케팅이 있습니다 – 고객 지원 센터에 전화를 걸면 얻을 수없는 성가신 터치 톤 시스템입니다. 많은 다른 소셜 네트워크.
그래서 이것들 각각은 사회적인 것들과 같은 다른 많은 것들로 나뉩니다. 당신은 페이스 북과 트위터와 인스 타 그램과 다른 100 가지가 있습니다. 그리고 이들 각각에는 자체 마케팅 프로세스, 참여 방법, 지출 방법, 지출 대상, 수행 대상, 수행 방식 및 방법에 대한 고유 한 방법이 있습니다. 측정 할 것입니다. 각각에는 프로세스가 있습니다. 따라서 Facebook 마케팅은 Twitter 마케팅과 다릅니다. Instagram 마케팅과 Instagram 마케팅이 다릅니다. 즉, 각각은 비슷하지만 약간 다를 수 있으며 사물을 다루는 사람들이 비슷할 것입니다. 따라서 각 프로세스에는 프로세스가 있습니다. 따라서 이러한 지표 아래의 프로세스 양은 실제로 매우 깊으며 서로 영향을 미칩니다. 한 가지 일을함으로써 다른 일에 영향을 미치며 상호 작용은 프로세스 다이어그램에서 매우 유용하고보기 좋습니다.
깔때기 개념의 다른 것 자체는 너무 좁기 때문에 사람들이 고객이되는 시점에서 잘립니다. 마케팅에서“우리의 직업은 끝났습니다.”라고 말합니다. 마케팅의 진정한 직업은 고객을 판매하는 것이라고 생각합니다. 따라서 종점까지 측정해야합니다. 그리고 일단 고객이 인수되면 마케팅 이외의 사람들이 일반적으로 알지 못하는 마케팅의 다른 부분은 단순한 획득이 아니라 고객 라이프 사이클의 관리라는 것입니다. 그러나 그것은 일반적으로 다른 사일로입니다. Kim이 앞서 이야기했듯이 우리는 사일로 및 고객 관리 및 보증 지원을 제공하며 이러한 다른 모든 작업은 일반적으로 자체 사일로의 마케팅 부서 내 다른 부서 또는 다른 부서에서 실행됩니다. 그러나 당신은 그들을 가로 질러 볼 필요가 있습니다. 물건을주고받는 과정을보아야합니다. 그리고 5 년에서 10 년 전인 지금도 여전히 뜨거운 주제는 고객 360과 사용자 경험 및 고객 경험 관리에 관한 것입니다. 고객은 인수에서 지원을 통해 많은 접점을 통해 조직을 경험하므로 마케팅 및 판매 측면에서 훌륭한 경험을하고 끔찍한 서비스를 제공하며 다시는 돌아올 수 없습니다. 또는 당신은 끔찍한 판매 경험을 가질 수 있습니다, 제품을 사지 말고 서비스가 아무리 훌륭하더라도 그것이 끝이라고 결정하십시오. 따라서 메트릭을 보는 컨텍스트에서 프로세스보기를 확장합니다.
따라서 수평, 부서, 비즈니스 라인 전반에 걸쳐 프로세스를 이해하는 것이 순전히 내부에있는 것은 아닙니다. 물론 BI 또는 데이터웨어 하우징 또는 데이터 과학 전문가로서의 과제 중 하나는 이러한 사일로 때문에 데이터가 모두 잘려져 있다는 것입니다. 마케팅 자동화 시스템은 프론트 엔드를 처리합니다. 온라인 마케팅 시스템이 있습니다. 영업 자동화 시스템은 SAP 또는 Oracle OLTP 시스템의 창으로 변환 된 중간 부분을 처리합니다. 콜센터 비즈는 종종 다른 부분들과 분리 된 다음 다시 연결해야하기 때문에 프로세스 다이어그램은 모든 시스템이 서로 어떻게 관련되어 있는지 이해하는 데 도움이됩니다. 당신은 BI 데이터 또는 주택 데이터 과학 실무자로서 당신은 어떤 데이터가 어디에서 어떻게, 왜되는지 알아냅니다. 따라서 개인적으로 이러한 분석 프로젝트의 여러 곳에서 프로세스 다이어그램을 사용합니다. 데이터 다이어그램은 작업뿐만 아니라 데이터 요구 사항을 매핑하고 이해하는 데 도움이되기 때문입니다. 앞에서 보았 듯이 프로세스 모델이 데이터를 볼 수있는 곳이 있습니다. 영업 및 마케팅 데이터를 사용하며 누가 어떤 데이터와 해당 데이터가 표시되는 위치 및 중복되는 위치를 소유합니다. 또한 프로세스 다이어그램에서 사람과 부서의 위치, 누가 어떤 작업을 수행하고 있는지, 따라서 해당 데이터의 실제 프로세스 소유자가 누구인지 이해하는 데 도움이됩니다. 따라서 재무 데이터를 소유 한 사람, 건강 데이터를 소유 한 사람, 이러한 일을 담당하는 사람을 볼 수 있습니다. 때로는 메트릭을 볼 때 두 프로세스간에 차이가 있고 두 프로세스간에 데이터 전송이 있고 업스트림 또는 다운 스트림 데이터를 담당하는 담당자가 있고이를 찾아야 할 때 유용합니다. 그들. 또는 프로세스 맵으로 가서 이것들을 볼 수 있습니다.
따라서 프로세스 모델은이를 가시화하는 데 도움이되므로 프로젝트에서 이러한 것을 활용할 수 있습니다. 우리가 기대하는 바에 따르면 BI와 분석, 심지어 데이터 과학, 피상적 인 수준의 측면에 관한 많은 이야기는 기본 프로세스와 메트릭스 분석에 관한 것입니다. . 그러나 분석을 프로세스에 포함 시키거나 프로세스를 분석하고 변경하는 것 외에 수행 할 수있는 다른 작업은 시뮬레이션을 구축하는 것입니다. 오래 전부터 시뮬레이터를 구축했던 옛날 방식은 현명하고 수학적인 사람들이 있었으며 일반적으로 시스템 내에서 프로세스를 이해함으로써 시스템을 시뮬레이션하는 모델을 만들었습니다. 그러나 그것을 수행하는 또 다른 방법이 있습니다.이 방법 중 일부를 이해하고 데이터를 제공하는 것입니다. 시뮬레이터를 만들었습니다.이 방법으로 작동한다고하면이 모든 데이터가 있습니다. 해당 데이터를 해당 시뮬레이션에 매핑하고 시뮬레이션이 불량인지 또는 좋은지 확인할 수 있어야합니다. 따라서 프로세스 또는 상호 작용 프로세스의 시뮬레이션을 구축하기 시작할 수 있습니다. 이는 매우 어려운 일입니다.
블랙 박스 및 화이트 박스 시뮬레이션 모델이 있으며, 이를 통해 시뮬레이션을 검증하고 검증 할 수 있습니다. 데이터를 사용하여 시뮬레이션을 구성 할 수 있습니다. 더 흥미로운 일을 할 수 있으며 미래가가는 곳의 큰 부분입니다. 그와 10 년 정도 지속되어 온 의사 결정 자동화 자체 – 사람들이하는 일상적인 일을 수행하고 시간을 보내고 버튼을 누르기 만하면됩니다. 의사 결정 자동화를 수행하고 일부 학교에서는이를 "복잡한 이벤트 처리"라고 부릅니다. 그러나 이것이 항목 의사 결정 및 분석을 프로세스에 주입하는 또 다른 각도라는 것을 알고 있습니다. 즉, 해당 프로세스를 다이어그램으로 작성하여 해당 실습이 적용되는 방법과 위치를 파악해야합니다. .
그리고 마지막으로 프로세스 모델링을 우리가하는 일로 바꾸지 않았습니다. 정보를 사용하여 결정을 내리는 것입니다. 이것이 의사 결정 자동화와 CEP가 실제로 수행하는 영역 중 하나입니다. 그러나 저는 의사 결정에 관한 연구 측면에서 저 자신을 조금 해냈습니다. 즉, 인간이 특정 일에 대한 결정을 내리기 위해 어떤 과정을 거쳐야합니까? 따라서 상품화, 마케팅, 물류의 일부일 수 있지만 사람이 결정을 내리고 결정을 내리고 결정을 내리면 필요한 데이터와 메트릭을 더 잘 이해할 수 있습니다. 그들을 위해. 따라서 의사 결정 프로세스 모델을 사용하여 분석 기능을 적용하거나 더 나은 의사 결정을 내릴 수 있도록 분석 기능을 적용 할 수있는 더 나은 대시 보드를 구성하기위한 실제 메커니즘으로 해당 의사 결정 프로세스 모델을 사용할 수 있습니다. 그리고 그것은 여전히 탐구해야 할 것들 중 하나입니다.
그래서 저는 여기서 끝낼 것이므로 질문 할 시간이 있습니다.
에릭 카바나 흐 : 예, 정말 정말 좋은 일이었고 김씨는 여러분과 마크 사이에 프로세스 모델링이 실제로 배당금을 지불 할 상황과 시나리오를 상당히 인상적으로 배열했다고 생각합니다. . 킴, 먼저 버리겠다고 생각합니다. 비즈니스가이를 이해하고 어떻게 시간을 절약하고, 돈을 절약 할 수 있는지, 이익을 높일 수 있는지, 프로세스를 일련의 다이어그램으로 추출한 다음 분석함으로써 초점을 맞추는 방법을 어떻게 알 수 있습니까?
Kim Brushaber : 네, 가장 먼저해야 할 일은 조직에서 프로세스를 매핑하려는 챔피언을 식별하는 것입니다. 그리고 일단 – 그리고 그것이 조직의 핵심 이해 관계자가 되십시오. 그런 다음 소규모 그룹을 식별하여 프로세스를 구축하고 부서 내에서 진행되는 일이 아니라 비즈니스 목표와 비즈니스가 달성하려는 목표에 다시 집중하십시오. 그리고 그 목표 하나를 가져와 챔피언 내에서지도를 작성하고 챔피언에게 가져간 다음 프로세스에서 얻은 보상을 보여 주면 조직의 다른 부분에서 진행할 수있을 때까지 프로세스를 구축 할 수 있습니다. 대부분의 사람들이 컨설팅을 가져올 수 없기 때문에 모든 프로세스를 한 번에 모두 설명하기 때문에 전체 조직을 구축하십시오. 따라서 그들은 한 입 크기의 청크에서해야하며 가장 전략적인 장소 또는 가장 많은 프로세스 문제가 존재할 것으로 예상되는 장소를 선택해야합니다. 그리고 크리스마스 조명을 풀기 시작하고 그것이 어떻게 연결되는지보십시오.
Eric Kavanagh : 네, 그것은 실제로 큰 은유입니다. 크리스마스 조명을 끄십시오. 그 아래에서 많은 복잡성과 해결 방법을 찾을 수 있기 때문입니다. 실제로 많은 문제가 일반적으로 발생하거나 합병을 통해 발생했거나 이전에 제안한 바와 같이 오랜 기간 동안 프로세스를 시작한 사람은 아무도 풀지 못하는 데 시간이 걸리지 않았다고 생각합니다. ?
Kim Brushaber : 그렇습니다. 또는 누군가가 무언가를하기 시작했고 처음에는 논의되지 않았습니다.
Eric Kavanagh : 맞습니다. 흥미 롭습니다. 여기에 – 그리고 이것은 좋은 것입니다. 당신이 그것에 대해 의견을 남기고 싶다면 이것을 Mark, Kim에게 넘겨 줄 것입니다. 참석자 중 한 명은“지속적으로 변화하고 성장하는 옴니 채널 환경을 제공하면 기여가 어떻게 가장 잘 관리되거나 할당됩니까?”라고 말합니다. 이것이 계속되는 질문이라고 생각하지만 Mark는 어떻게 생각하십니까?
마크 매드슨 : 예. 마케팅의 전체 속성 문제는 엄청납니다. 저작자 표시가 무엇인지 모르는 경우 온라인 예를 들어 아마존에 가서 책을 구입하는 경우와 같이 무언가를 판매하는 것입니다. 글쎄, 어떻게 거기에 도착 했습니까? 검색 엔진 최적화가 특정 지점에서 해당 도서의 순위를 가져 와서 해당 장소로 갔기 때문에 특정 장소로 가서 책을 구입 했습니까? 온라인 광고였습니까? 소셜 미디어 캠페인 이었습니까? 그리고 여러분은 문제가 속성 모델링이라는 아이디어가 이런 종류의 주요 원인이 있지만 분명히 여러 가지가 있다는 것입니다. 어쩌면 책꽂이에서 책을보고 배너 광고를 보았을 때 읽을 내용을 찾고 있었기 때문에 나중에 검색하기로 결정했습니다.
그리고 문제는 "다양한 캠페인에서 미디어가 어떻게 소비하거나 그 판매 및 고객의 가치를 분배합니까?"라는 것입니다. 그리고 그것은 매우 복잡한 작업이므로 분명히 가장 효과적인 예산을 세우려고하기 때문에해야합니다. 캠페인. 그러나 많은 경우 제휴 비용이나 이와 관련된 비용이 발생하기 때문에 비용이 많이 들기 때문입니다. 그리고 누가 돈을 받을지 결정해야합니다. 구글은 돈을 받나요, 이 사람들은 돈을 받나요, 그 사람들은 돈을 받나요? 일반적인 기여 체계는 "첫 번째 사람이 돈을받습니다".
따라서 결론은 그것이 엄청나게 복잡한 문제이고 명확한 대답이없는 다변량의 통계 분석 문제라는 것입니다. 즉, 측정 항목을 추적하고 애타게 시도 할 수있는 항목을 확인해야하며 이러한 유형의 목적에 대해 다시 인기를 얻을 수 있었던 공동 분석 및 기타 이상한 것들과 같은 것들이 있습니다. 하지만 결국에는 최소한“5 가지 유형의 마케팅 캠페인이 있습니다. 해당 캠페인에 대한 입력이 무엇인지, 얼마나 많은 돈을 알고 있는지 알아야합니다. m 얼마나 많은 이메일이나 얼마나 많은 광고를 보여 주 었는가와 같은 측정 항목을 처리하는 데 소비 하는가?”그리고이 문제에 대한 타이밍이나 링크 또는 추적자에 해당하는 결과 측정 항목이 발생했습니다. 그래서 당신은 그 그림을 구축하기 시작할 수 있습니다. 그리고 다시 이것은 최소한 기본 프로세스 상호 작용을 매핑하는 것이 당신이 그것에 대해 추론하는 데 도움이 될 수있는 또 다른 좋은 예입니다. 결론적으로, 나는 귀속에 대한 명확한 대답이 없다고 생각합니다.
에릭 카바나 흐 : 네, 당신이 옳다고 생각합니다. 그리고 당신은 결코 알지 못할 것입니다. 당신은 적어도 메인에 대해 알 수 있습니다. 대부분의 것들이 어디에서 왔는지 좋은 아이디어를 가질 수 있지만, 당신이 모든 것을 알거나 모든 것을 알 수 있다고 가정하기 위해, 나는 처음부터 실수라고 생각합니다.
Mark Madsen : Heisenberg는 이미 이것에 대해 썼습니다.
에릭 카바나 흐 : 저게 뭐죠?
Mark Madsen : Heisenberg의 불확실성 원칙이 그것을 지배합니다.
에릭 카바나 흐 : 좋아요, 좋습니다. 이걸 보시고 킴, 제가 이것을보고 저는이 프리젠 테이션을 듣고 있습니다. 여러분이이 여러 가지 시나리오와 매핑 한 것 그리고 Mark가 한 일을 알고 있습니다. 제 생각에는 모든 사람들이 계속 이야기하고있는이 디지털 혁신의 전체 개념입니다. 저에게는 문화 토론과 에어 비앤비, 그리고 다른 회사들에 관계없이 우버와 같은 주요 혁신의 관점에서 새로운 수상자를 보면 그들이 성공한 것이기 때문에 이런 종류의 토론을위한 훌륭한 앙트레입니다. 핵심 프로세스를이 수준, 다이어그램 수준으로 낮추고 시장에서 이러한 심각한 서비스를 제공하기 위해 방탄 인프라를 구축하는 데 실제로 중점을 두었습니다. 그리고 그들은 대규모로 그렇게 했습니까? 디지털 혁신은 클라우드 컴퓨팅, 머신 러닝, 분석 등의 새로운 기능을 활용하는 것입니다. 디지털 변환에 대해 이야기하는 사람은 프로세스 모델링을 수행해야합니다. 어떻게 생각해?
Kim Brushaber : 예. 지금 당장 자주 떠오르는 또 다른 용어는 "프로세스 자동화"입니다. 비즈니스 프로세스를 구축하고 자동화하기 전에 먼저 프로세스를 이해해야합니다. 그런 다음 계획을 이행 할 수 있습니다. 그러나 디지털 혁신 시대를 다룰 때는 절대 내가 수집하고있는 정보가 무엇인지보고 조직 내에서 그 정보가 무엇인지에 대해 실제로 합의해야한다는 것을 알아야합니다. Mark가 공유 한 슬라이드와 같이 다양한 정보가 포함 된 다양한 TV 화면을 모두 보유하고 있으므로 조직으로 정의하고 참여해야 할만큼 많은 데이터를 수집 할 수 있습니다. 모든 사람, 모든 주요 이해 관계자, 비즈니스 프로세스를 통해 "이것은 중요한 정보이며 중요한 단계입니다"라고 말하며 피벗 포인트의 위치를 이해할 수도 있습니다. “이것은 실제로 우리에게 잘 작동하지 않는 프로세스입니다. 세부 사항을 자세히 살펴보고이를 다르게 수행 할 수있는 방법을 알아 보겠습니다.”라고 말하면서 서로 다른 터치 포인트와 대화하고 대화에서 입력 내용을 확인하십시오.
Eric Kavanagh : 네, 정말 좋은 지적입니다. 저는이 슬라이드가 의존성의 중요성을 알리는 좋은 일이라고 생각했습니다. 이러한 구성 요소 중 하나를 변경할 때마다 모든 구성 요소를 변경하고 비즈니스 프로세스에 영향을 줄 수있는 방법을 솔직하게 정리하려면 시간과 노력이 필요합니다. 그러나 다시 말하지만, 어떤 종류의 디지털 변환에 대해 이야기하고 있다면 프로세스가 축소 될 수있는 위치와 제거 할 수있는 위치를 알아야합니다. 필자는 일반적으로 성공적인 구현의 불성실 한 영웅 중 하나라고 생각합니다. 전체 계획을 다시 작성하면 더 이상 X, Y 또는 Z 프로세스가 필요하지 않다는 것을 알게 될 것입니다.
킴, 나는 당신에게 그것을 다시 던져 것 같아요. 이 일이 잘 진행될 때 어떤 주요 성공 요인이 있습니까? 성공 사례의 특징은 무엇입니까?
Kim Brushaber : 저는 분명히 협업이 필수적이라고 생각합니다. 그래서 여러 조직간에 협업하고 중복이 어디에 있는지 파악하기 때문에 내가 사일로에 많이 넣은 슬라이드 데크에 집중하기로 결정했습니다. 여러 부서와 대화 할 때 합병 슬라이드를 사용하는 것과 같이 프로세스를 능률화하고 프로세스를보다 간결하게하고 이러한 대화를 나누는 방법 당신은 함께 모여서 모범 사례를 알아내는 회사와 이야기하고 있습니다. 그리고 취해야 할 최선의 단계를 설계하고 모든 단계를 해당 단계에 맞게 조정하면 모든 정보가 훨씬 매끄럽게 진행됩니다.
에릭 카바나 : 네, “협업”이라는 단어를 던져서 다행입니다. 마크, 난 그냥 당신을 의견을 던져 것입니다. 공동 작업은 예를 들어 Google 문서와 같은 간단한 도구를 사용하더라도 새로운 비즈니스 환경에서 게임을 변화시키는 요소입니다. 한 명의 문서를 5 명의 다른 사람에게 전자 메일로 전달하는 대신, 5 명의 모든 사람이 실시간으로 문서를보고 조정하고 서로 의견을 밝힐 수 있습니다. 그것은 큰 문제입니다. 그것은 프로세스의 주요 변화입니다. 물론 동일한 구성 요소를 비즈니스 인텔리전스, 프로세스 모델링, 실제로 비즈니스 최적화에 사용하는 이러한 모든 분야에 적용 할 수 있습니다. 협업이 가장 중요 할 때마다 가장 먼저 이루어져야합니다.
Mark Madsen : 예, 그렇게 생각합니다. 고독한 의사 결정자에 대한이 아이디어는 마치 분석을하기 위해 마법으로 나가는 고독한 분석가가 부정적인 금을 만들어내는 것과 같습니다. 자신의 책상에 앉아있는 고독한 의사 결정자는 사람과 조직이 어떻게 의사 결정을하는 지에 대한 1990 년대의 구식 견해입니다. 책상 뒤에 앉아서이 일을보고 결정을 내리지 만 이제는 프로세스와 응용 프로그램에서 모두 캡처됩니다. 실제 결정은 일반적으로 부서 또는 다른 사람들과 함께 이루어지며, 진행 상황에 대한 광범위한 이해와 커뮤니케이션이 필요합니다. 그렇지 않으면, 당신은 단지 당신의 발 뒤꿈치를 파고 모두가 싸우고 아무도 아무것도 소유하고 싶지 않기 때문에 더 이상 많은 회사에서 일하지 않습니다.
에릭 카바나 흐 : 글쎄, 그건 정말 좋은 지적입니다. 그리고 김, 번역에서 잃어버린 것들에 대한이 개념을 생각해 낸 것이 정말 기쁩니다. 나는 종종 사람들이 어느 토론에서나 문맥의 중요성을 거의 인식하지 못한다고 생각합니다. 논의되는 문제의 범위와 의사 결정 지점이 무엇인지 사람들이 이해하도록 돕는 데있어서 맥락은 매우 중요합니다. 그리고 프로세스 모델링을 메커니즘으로 사용할 수 있다면, 상당히 복잡한 유기체가 될 수있는 것을 비교적 단순하고 우아하지 않은 다이어그램으로 다시 증류시켜 나에게 매우 유용합니다 : A) 필수적인 것은 전달하지만 B는 ) 비판적이지만 대화에서 길을 잃을 수있는 것들을 간과하지 않으며, C) 대화의 단어들이 솔직히 어려워지는 것을 시각적으로 수정합니다. 어떻게 생각해?
Kim Brushaber : “대화”라는 용어를 계속 사용한다는 것은 정말 흥미 롭습니다. 저는 대화 다이어그램에있는 슬라이드를 포함하여 서로 대화하고 서로 상호 작용하는 여러 다른 풀이있었습니다. 그렇기 때문에 BPMN 조직은 다른 부서간에 발생하는 대화가 복잡하고 프로세스와 관련된 모든 부분을 보여줄 수있는 방법이 필요하다는 것을 이해했기 때문에 다이어그램을 작성하기로 결정했습니다. 다른 선수와 모든 다른 측면으로 인해 공을 떨어 뜨리지 않았고 모든 사람들이 책임이 요약 된 곳을 알았습니다. 비즈니스 프로세스에서 이야기 할 때 올바른 맥락 감각을 가짐으로써 비즈니스 프로세스 다이어그램은 시각적이고 그림의 가치는 1, 000 단어의 가치가 있기 때문에 매우 시각적 인 상황에서 이러한 것들을 볼 수있을 때, 즉, 프로세스를 단락 형식으로 작성하고 물리적으로 또는 글 머리 기호로 번호를 매겼더라도 프로세스를 작성한 경우보다 사람들이 훨씬 더 잘 이해할 수 있습니다. 그림 표현을 사용하면 해당 컨텍스트를 읽고 이해하려고하는 것보다 훨씬 빠르게 해당 컨텍스트와 이해를 수집 할 수 있습니다.
에릭 카바나 흐 : 글쎄, 당신은 또한 지점을 개인화 할 수도 있습니다. 사람들이 개인적으로 업무를 수행하지 않고 비즈니스가 실제로 수행하는 작업과 더 복잡한 프로세스에 대해 훨씬 객관적인 견해를 갖는 경우 비즈니스 및 IT 청중 모두가 큰 것을 이해하는 데 도움이 될 것이라고 생각합니다 하루가 끝날 무렵에 큰 그림이 사업이고 비즈니스가 성공하기를 원하기 때문에, 그것을 직면합시다. 그것은 상당히 소란스러운 시간입니다. 그렇기 때문에 시간이 옳고 항상 그렇다고 생각합니다. 그러나 요즘에는 특정 프로세스가 최적화되거나 근절되는 것을 볼 때 훨씬 더 많은 것 같습니다. 예를 들어, 클라우드로 이동하여 서비스 오퍼링의 전체 구성 요소를 클라우드 또는 일부 파트너 또는 사례에 관계없이 오프로드합니다. 그러나 비인간적이고 명확한 비즈니스 다이어그램이있는 모델을 재 설계하고 일을 처리하는 데 매우 유용한 것입니다.
Kim Brushaber : 예. ER Studio 제품에는 검색 및 필터링 기능도 많이 있습니다. 따라서 클라우드 행동이라는 것을 지정하고 싶었다면 모든 프로세스를 다이어그램 화 한 후에 클라우드에서 상호 작용하는 부분이 무엇인지 찾기 위해 미세 조정하고 검색 할 수 있습니다. 예를 들어, 마케팅을보고 있고 마케팅을 세밀하게 조정하고 싶다고 가정 해 봅시다. 마케팅을 선택하려는 것은 아닙니다. 대부분의 조직에서 가장 먼저 생각한 것은 . 그러나“알겠습니다. 마케팅 부서를 바꿀 생각입니다. 이것들은 모든 행동입니다.”그래서 당신은 모든 과정을보고 말할 수 있습니다.“좋아요. 우리가 클라우드에서 이런 식으로 행동하는 데 사용하는 전술을 넣어서 이것에 영향을 줄 것입니다. 조각과 그것이 그 사람들에게 영향을 줄 것입니다.”그리고 만약 당신이 그 과정을 도표로 나타내었다면, 당신은 매우 시각적으로 볼 수 있습니다 – 그것은 거대한 퍼즐을 보는 것과 같습니다. 서로 다른 퍼즐 조각을 모두 가지고 있으며, "좋아요, 모든 것을 한 조각에 맞추려면 퍼즐 조각을 다시 정렬해야합니까?"
에릭 카바나 : 네, 마지막 질문 하나만 드리겠습니다. 여러분, 오늘 발표에서 슬라이드로 연결되는 링크를 게시하려고합니다. 채팅 창을보고 확인하십시오. 그러나 물론 시스템을 통과하는 데이터 정보에 대한 프로세스 모델링 및 데이터 모델링 용어는 시스템이 작동하거나 작동하지 않기 때문에 매우 중요합니다. 프로세스가 끝나거나 프로세스가 시작될 때 또는 그 사이의 어느 곳에서나 해결할 수있는 해결 방법이있을 수 있습니다. 누군가 알 수없는 문제가 발생했을 때 누군가 언젠가 알아 낸 해결 방법을 사용할 수 있습니다. 데이터를 사용하면 필요한 필드에 데이터가 표시되지 않고 거래가 완료되지 않으므로 확실하게 알 수 있습니다. 그러나 A) 우리는보다 디지털 경제를 향해 가고 있지만 B) 우리는이 모든 다른 합병과 일이 일어나고 있습니다. 기업이 데이터 모델링뿐만 아니라 비즈니스 프로세스 모델링의 가치를 높이 평가하기 시작했음을 알고 있습니까? 그런 종류의 인계? 데이터 모델링에 대해 확실히 알고 있기 때문에 데이터 모델러는 수년 동안 그것에 대해 매우 열정적이었습니다. 요즘은 사업을합니까? 우리는 물건이하는 일에 대해 필요한 인식이있는 곳에 더 가까이 다가 가고 있습니까?
Kim Brushaber : 음, 그것이 바로 우리가 IDERA에서 달성하려는 것입니다. ER Studio Suite에는 데이터 모델링 제품군과 비즈니스 아키텍트 제품군이 모두 포함되어 있습니다.
에릭 카바나 흐 : 거기 있습니다.
Kim Brushaber : 그러나 데이터 모델링은 정보 아키텍처, 솔루션 아키텍처, 조직 내 데이터를 담당하는 모든 사람에게 반드시 필요합니다. 또한 제품을 구축 한 방식으로 엔터프라이즈 팀 추가 제품군을 사용하여 비즈니스 및 데이터를 일종의 실제 작업 방식으로 처리 할 수 있으므로 비즈니스 프로세스 및 사용 가능한 모든 개체를 푸시 할 수 있습니다. 데이터 프로세스를 통합하고이 두 세계를 하나로 모을 수 있습니다. 그리고 저는 그것에 대해 자세히 설명 할 시간이 충분하지 않지만 누구나 IDERA를보고 우리가 어떻게 하는지를 볼 수 있습니다.
그러나 문제는 데이터의 세계가 계속 복잡해질 것입니다. 스토리지는 저렴하고 저렴하며 저렴 해 졌으므로 점점 더 많은 데이터를 수집 할 예정이며 Mark와 같은 항목에서 논의하고있는 곳입니다.“그래 이제 데이터를 확보했습니다. 분석 방법은 무엇입니까? 그것? 어떻게 이해합니까? 정보를 외삽하고 비즈니스에 어떻게 사용합니까?”그리고 그 정보를 비즈니스 프로세스에 오버레이하고“제조 결정에 대한 결정을 내려야하며 알고 있어야합니다. 겨울철 눈 때문에 트럭이 몇 번이나 지연됩니까? 북쪽에서 물건을 배송하는 대신 배송 할 수 있도록 Costa Rica에 사업을 개설해야합니까?”그리고 모든 측면을 볼 수는 있지만 살펴볼 필요가 있다는 것도 알지 못합니다. 이러한 측면에서 프로세스를 매핑하기 위해 일부를 시작할 수있을 때까지, 이 경우에는 운송 프로세스이지만 모든 비즈니스에는 프로세스에 복잡성이있어 비즈니스 프로세스 모델에서 버리고 해당 부분이 어디로 이동할 수 있는지 이해하기 시작합니다. .
Eric Kavanagh : 좋아합니다. 코스타리카에서 사업을 시작하는 부분이 특히 마음에 듭니다.
Kim Brushaber : 왜 안되죠 ?
Eric Kavanagh : PR 담당자 나 사회자가 필요하면 알려주세요. 대화 창에 슬라이드 링크를 게시 했으므로 대화 창을 확인하십시오. 물론, 당신이 그것을 보지 못하거나 이것을 동료와 공유하고 싶다면 나중에 볼 수 있도록 모든 웹 캐스트를 보관합니다. 킴에게 이메일을 보내면 화면에 주소가 있습니다. 그녀에게 직접 이메일을 보내 주시기 바랍니다.
그리고 우리는 당신에게 작별 인사를 할 것입니다. 환상적인 프리젠 테이션에 감사드립니다. 이것은 대단했다. 다음에 연락 드리겠습니다. 조심해 안녕.
