В условиях экспоненциального роста корпоративных данных пришло время задуматься об обновлении традиционного планирования ресурсов предприятия (ERP) в виде подключения интеллектуального принятия решений (DI, decision intelligence), пишет на портале Information Age Том Оливер, менеджер по продуктам ИИ-компании Faculty.

Для компаний, стремящихся создать единую систему, из которой можно управлять всем, ERP уже давно стало ответом. Являясь естественным развитием процессов управления бизнес-ресурсами, ERP-системы стали библией электронных документов, объединяя данные и ресурсы таким образом, чтобы предприятия могли отслеживать, управлять и планировать свои дальнейшие действия надежно и многократно в масштабах предприятия.

В основе ERP лежит желание лучше автоматизировать операции для повышения эффективности. Для некоторых ERP представляет собой хорошо отлаженную машину, в которой собраны все бизнес-процессы и источники данных для обеспечения наилучшего выполнения операционных решений.

Поскольку мы вступаем в эпоху, которая предоставляет нам больше данных, чем когда-либо прежде, ERP-системы нуждаются в давно назревшем обновлении, чтобы помочь предприятиям предпринимать наилучшие действия. Важно помнить, что эти огромные объемы данных также связаны с различными контекстами — у вас редко есть одинаково точная информация о ваших клиентах в разных регионах — и предприятиям все чаще приходится учитывать беспорядочность и непредсказуемость современного мира. Именно здесь на помощь приходит DI — технология, которая может и должна заменить традиционные ERP как центральный элемент технологического стека предприятия.

Эволюция ландшафта принятия решений

В большинстве своем аналитика и отчетность на базе ERP работают исходя из предположения, что предприятия примерно знают, что означают данные из ERP и как их можно использовать. С момента своего появления в 1960-х ERP-мышление неуклонно продвигалось по операциям, постепенно стандартизируя процессы и унифицируя проведение транзакций для процессов, которые они обслуживают.

Но сегодня этого уже мало. Сегодня растет новая проблема в виде больших и неуправляемых данных, усугубляемая экспоненциальным ростом их объема и доступности. Объем доступных данных увеличивается монументальными темпами: сейчас их производится в 50 раз больше, чем в 2010 г. Мы вступили в эпоху, когда ERP-системам приходится играть в догонялки.

Одна из проблем, вызванных этим массивом новых данных, заключается в том, что они не связаны между собой и разрознены. Существующие ERP-системы обычно интерпретируют и используют данные, которые они сами создают, что приводит к представлению информации по отделам вместо целостного представления, позволяющего анализировать всю организацию. Аналогичным образом, при огромном количестве предлагаемых данных предприятиям трудно понять, на каких данных следует сосредоточиться. Мы знаем, что принятие решений на основе всей этой массы данных не работает, иначе все эти дополнительные данные должны были бы привести к значительному улучшению организационных показателей. Стали ли компании в 50 раз продуктивнее по сравнению с 2010-м? Очевидно, что нет. Поэтому нам нужно в первую очередь сосредоточиться на решении, а значит выяснить, какие данные будут наиболее полезны.

Бизнес-процессы, которые когда-то в значительной степени управлялись с помощью ERP, уже не так эффективны и оптимизированы, как раньше. С учетом огромных объемов данных, которые теперь доступны, и с учетом все более неспокойной обстановки, в которой сейчас работают предприятия, необходимы изменения. ERP не могут предложить более высокий уровень принятия решений, и для принятия лучших решений требуется большее понимание данных.

Интеллектуальное принятие решений

DI использует ИИ для объединения различных методов принятия решений — наряду с современным стеком данных — для моделирования, выполнения и точной настройки бизнес-решений. Называемое интеллектуальным слоем, оно не стремится заменить традиционные ERP-системы, а дополняет их, располагаясь рядом с существующей внутренней инфраструктурой. Одним словом, инструменты DI добавляют новый смысловой слой, помогая бизнес-руководителям использовать различные контексты, операционные ландшафты и специфические знания для принятия лучших решений.

Помимо того, что DI дополняет ERP, оно также помогает человеку принимать решения. Сосредоточившись на ответах на вопросы о том, что происходит, почему и что можно с этим сделать, система DI делает прогнозы, побуждая бизнес-руководителей выйти за рамки данных и перейти к более глубокому, контекстуальному пониманию. Она помогает людям получать более глубокие инсайты и принимать более точные, оптимизированные решения, наблюдая, понимая и действуя на основе данных.

Это контрастирует с традиционными ERP, которые, как правило, оперируют только «тем, что у них есть», оставляя человеку попытки разобраться в происходящем, используя свои умозаключения (и чаще всего много, много приборных панелей). Но в условиях роста сложности и масштаба, вызванного большим количеством «новых» данных, выявление закономерностей и прогнозирование в рамках парадигмы ERP практически невозможно. С другой стороны, DI добавляет новый смысловой уровень в данные, открывая инсайты, недоступное ни ERP, ни человеческому восприятию.

Конвергенция ERP и DI

Поскольку глобальные проблемы нарастают и условия ведения бизнеса становятся все более непредсказуемыми, традиционные ERP-системы не могут адекватно реагировать на каждую возникающую задачу — или интерпретировать все разрозненные источники данных — для принятия положительных решений с необходимой скоростью и точностью. В результате организациям требуется новый подход к принятию решений, внедряя процессы, которые выходят за рамки возможностей традиционной ERP и дополняя их интеллектуальным принятием решений.