सफलता के लिए योजना: व्यावसायिक लक्ष्यों को प्राप्त करने के लिए प्रक्रिया मॉडल का उपयोग करना

टेकोपेडिया स्टाफ द्वारा, 2 अगस्त, 2017

Takeaway: होस्ट एरिक कावनघ ने हॉट टेक्नोलॉजीज के इस एपिसोड में IDERA के किम ब्रुशबर और थर्ड नेचर के मार्क मैडसेन के साथ प्रक्रिया मॉडल और डेटा मॉडलिंग पर चर्चा की।

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एरिक कवनघ: ठीक देवियों और सज्जनों। यह चार बजे पूर्वी समय है, बुधवार को एक बार फिर, यह हॉट टेक्नोलॉजीज का समय है। हां वास्तव में, मेरा नाम एरिक कवनघ है। मैं आज के वेब सेमिनार के लिए आपका मेजबान बनूंगा, जिसमें हमारे दो पसंदीदा लोग होंगे: IDERA के किम ब्रुशबर और थर्ड नेचर के मार्क मैडसेन। "व्यावसायिक लक्ष्यों को प्राप्त करने के लिए प्रक्रिया मॉडल का उपयोग करना।" हम व्यवसाय को अनुकूलित करने के बारे में बात करने जा रहे हैं और आप वास्तव में इन तकनीकों में से कुछ का उपयोग करके पहले समझ सकते हैं कि क्या हो रहा है और फिर जो आप कर रहे हैं उसे याद रखें और अतिरेक जैसी चीजों से बचें। संघर्षों जैसी चीजें, शायद आपकी आपूर्ति श्रृंखला या आपकी व्यावसायिक प्रक्रियाओं में, जहां कहीं भी वे हो सकते हैं, वही हम आज के बारे में बात करने जा रहे हैं। तो पहले, हम किम ब्रुशर से सुनने जा रहे हैं और फिर हम मार्क मैडसेन से सुनने जा रहे हैं। तब हमारे पास कुछ अच्छे बैक-एंड-फारवर्ड होंगे और अपने प्रश्न भेजने के लिए स्वतंत्र महसूस करेंगे। शरमाओ मत। अपने वेबकास्ट कंसोल के Q & A घटक या चैट विंडो द्वारा प्रश्न भेजें।

इसके साथ ही मैं किम के लिए यहां पहली स्लाइड को आगे बढ़ाने जा रहा हूं और इसे बंद कर दूंगा। किम, इसे ले जाओ।

किम ब्रुशर: हाय वहाँ। इसलिए मैं इस बारे में बात करके शुरू करने जा रहा हूं कि आप अपने लक्ष्यों को प्राप्त करने के लिए अपनी कुछ व्यावसायिक प्रक्रियाओं का उपयोग कैसे कर सकते हैं। मुझे लगा कि मैं स्लाइड को आगे बढ़ाता हूं - वहां हम जाते हैं, यह थोड़ा धीमा हो सकता है। एक व्यवसाय के सफल होने के लिए, यह ध्यान केंद्रित करने के लिए है कि कंपनी कैसे पैसा बनाती है, ग्राहकों को रखने और बाजार को खुश रखने, लागत को यथासंभव कम रखने और फिर गुणवत्ता वाले उत्पादों को वितरित करने और यह सुनिश्चित करने के लिए कि आपके द्वारा एकत्र की जाने वाली जानकारी विश्वसनीय है। यहां हमने अपने buzzwords का उपयोग किया है: राजस्व वृद्धि, ग्राहकों की संतुष्टि, कुशल संचालन, उत्पाद और डेटा गुणवत्ता। और एक व्यवसाय के लिए कुछ प्रमुख चुनौतियां जिनके बारे में हम आज चर्चा करने जा रहे हैं, उनमें आपके संगठन के भीतर साइलो शामिल हैं; उनके बारे में क्या अच्छा है, उनके बारे में क्या बुरा है क्योंकि सभी साइलो खराब नहीं हैं। आप अपनी प्रक्रिया से कैसे अतिरेक रखते हैं? आप अपने संचार में अंतराल को कम और समाप्त कैसे कर सकते हैं और आप अपने संचालन में अक्षमताओं को कैसे कम कर सकते हैं।

तो, पहली तरह का साइलो विभाग साइलो है। और साइलो मानसिकता तब बनाई जाती है जब विभाग कंपनी के भीतर अन्य विभागों के साथ जानकारी साझा नहीं करना चाहते हैं। और जबकि यह संवेदनशील जानकारी के मामले में अच्छा हो सकता है, जिसके बारे में बहुत कम लोगों को पता होना चाहिए - इतनी संवेदनशील विलय जानकारी या अधिग्रहण जानकारी या शायद बिक्री टीम इसके लिए कुछ करने में सक्षम होने के लिए तैयार नहीं है - उन मामलों में साइलो हो सकता है। वास्तव में अच्छा। लेकिन यह बुरा भी हो सकता है क्योंकि सूचना का प्रवाह संगठन में समूहों के बीच बाधा है और यह बहुत सारे मुद्दों का कारण बन सकता है जिनकी हम यहां चर्चा कर रहे हैं। आपके पास साइलो भी हो सकते हैं जो व्यावसायिक उद्देश्यों और प्रौद्योगिकी उद्देश्यों से विभाजित होते हैं। इसलिए घर का व्यावसायिक पक्ष बहुत समय आरओआई और केपीआई और उन चीजों को देखने में बिताता है जो वास्तव में व्यवसाय पर केंद्रित हैं, जहां प्रौद्योगिकी पर, वे वास्तव में यह देखना चाहते हैं कि मैं अपने उत्पादों को कैसे काम करने जा रहा हूं या मैं कैसे हूं मैं अपनी सेवाओं को बाजार में लाने जा रहा हूं? और इसलिए क्योंकि दो अलग-अलग समूहों के बीच बहुत अलग लक्ष्य हैं, आप एक प्राकृतिक साइलो रख सकते हैं जो उन दोनों के बीच में बनता है। और फिर बहुत बार साइलो को शब्दजाल से विभाजित किया जा सकता है। इसलिए जो शब्द आप अपनी रोजमर्रा की भाषा में उपयोग करते हैं, वह वास्तव में एक समूह या किसी अन्य के लिए भ्रामक हो सकता है, और यहां मैं सिर्फ मज़ेदार छोटे-छोटे buzzwords का एक गुच्छा रखता हूं जो किसी एक पक्ष या दीवार के दूसरे पक्ष के लिए प्रासंगिक हैं। और निश्चित रूप से यह स्पेक्ट्रम को कवर करना भी शुरू नहीं करता है, लेकिन बहुत बार, उन शब्दों से एक साइलो पैदा हो सकता है और लोगों के दो अलग-अलग समूहों को विभाजित करने का कारण बन सकता है क्योंकि जानकारी अनुवाद में खो जाती है। इसलिए आपके व्यवसाय के लिए अच्छे साइलो हैं और मैं उन कुछ मूल्यों को शामिल करने जा रहा हूं जो साइलो एक संगठन में ला सकते हैं।

इसलिए वे एक संरचना प्रदान कर सकते हैं जो कर्मचारियों को डर या व्याकुलता के बिना अपना काम करने की अनुमति देता है। इसलिए यदि आपके पास आपके लोग हैं जो आपके साइलो में हैं जिन्हें आपको दैनिक आधार पर बात करने और संबोधित करने की आवश्यकता है, तो यह आपको बिना किसी रुकावट के अधिक कुशलतापूर्वक और अधिक प्रभावी ढंग से अपना काम करने में सक्षम होने की अनुमति दे सकता है। यह व्यवसाय के विशिष्ट क्षेत्रों में विशेषज्ञता भी प्रदान करता है। इसलिए यदि आप वित्त पर वास्तव में सूक्ष्मता से ध्यान केंद्रित कर रहे हैं और आप अन्य लोगों से बात कर रहे हैं जो वित्त में हैं और आप जो सारा दिन कर रहे हैं वह वित्त के बारे में बोल रहा है, तो यह वास्तव में अच्छा साइलो बनाता है क्योंकि यह समूह उस विशेषज्ञता को सीखता है क्षेत्र और उन्हें यह जानने के लिए ज़िम्मेदार नहीं होना चाहिए कि बिक्री में क्या हो रहा है या विपणन में क्या चल रहा है या संचालन में क्या हो रहा है। यह लोगों को समान भाषा बोलने की अनुमति देकर संचार को गति देता है। तो उस शब्दजाल में वापस जा रहे हैं, बहुत बार कि शब्दजाल एक बहुत अच्छी बात हो सकती है क्योंकि यह लोगों को अधिक तेजी से और अधिक प्रभावी ढंग से संवाद करने में सक्षम होने की अनुमति देता है। यह साइलो के भीतर जवाबदेही और जिम्मेदारी भी रखता है। इसलिए आप जानते हैं कि आप अपने समूह और उन कार्यों के लिए क्या जवाबदेह हैं जिन्हें आपको वितरित करने की आवश्यकता है और जिस व्यक्ति को आपको रिपोर्ट करने की आवश्यकता है और यह आपको इसके बजाय अधिक जवाबदेही और अधिक जिम्मेदारी की अनुमति देता है - और निश्चित रूप से साइलो का एक दूसरा पक्ष है। जहां जिम्मेदारी मिल सकती है। लेकिन साइलो के भीतर, यह अधिक जवाबदेही और जिम्मेदारी पैदा कर सकता है। और फिर यह गर्व और स्वामित्व की भावना को भी बढ़ावा देता है। तो आप वास्तव में उस काम के बारे में अच्छा महसूस कर सकते हैं जिसे आपने दिन के अंत में पूरा किया था और जिन कार्यों को आपको करने की आवश्यकता थी और ये सभी साइलो के बारे में बहुत अच्छी बातें हैं।

लेकिन साइलो का एक खट्टा पक्ष है, और साइलो अक्षमता पैदा करते हैं, वे मनोबल कम करते हैं, वे उत्पादकता को कम करते हैं। और इसलिए क्योंकि यह सिलोस का अधिक नकारात्मक पक्ष है, मैं विभिन्न बुलेट बिंदुओं के माध्यम से जाने के लिए कुछ व्यावसायिक प्रक्रिया मॉडल का उपयोग करने जा रहा हूं और आपको यह दिखाने के लिए कि आप दिखाने के लिए IDERA बिजनेस आर्किटेक्ट उत्पाद का उपयोग करके साइलो के खट्टे पक्ष को कैसे दूर कर सकते हैं। इनमें से कुछ उदाहरण हैं।

तो पहला यह है कि यह अक्षमता और निरर्थक प्रक्रियाओं का निर्माण करता है। इसलिए इस उदाहरण में, मैं दिखा रहा हूं कि विपणन संगठन में कार्यों का एक सेट हो सकता है और बिक्री संगठन के कार्यों का एक अलग सेट है। और इस मामले में, यदि आप उन्हें मैप करते हैं, तो आपको पता चलेगा कि इन दोनों के पास लीड हासिल करने का एक काम है। और जब आपको यह पता चलता है, तो आप दो अलग-अलग समूहों के बीच एक क्रॉस-फंक्शनल बातचीत कर सकते हैं ताकि यह पता लगाया जा सके कि “क्या मेरी योग्यता एक लीड के रूप में आपकी योग्यता है? क्या हम वही कदम और वही व्यवहार कर रहे हैं? या क्या इसका मतलब दो अलग-अलग साइलो के बीच कुछ अलग है? ”और अगर आप एक ही काम कर रहे हैं, तो आप इसे सुव्यवस्थित करना शुरू कर सकते हैं और अलग-अलग समूहों को स्वतंत्र रूप से ज़िम्मेदारियाँ दे सकते हैं और व्यावसायिक प्रक्रियाएँ वास्तव में इस तरह के नक्शे से आपकी मदद कर सकती हैं और पहचानें कि आपको उन प्रकार के मुद्दे कहां मिले हैं।

इसके अलावा, जब आप कंपनियों का विलय कर रहे हैं या यदि आप समूहों का विलय कर रहे हैं, तो विलय प्रक्रिया, अच्छी तरह से, आप गुजर सकते हैं और विभिन्न विभिन्न व्यवहारों के लिए अपनी प्रक्रिया को परिभाषित कर सकते हैं। और इस उदाहरण में, कंपनी ए को कुछ व्यवहार मिला है, कंपनी बी में कुछ व्यवहार है और मर्ज प्रक्रिया ए और बी के तत्वों को लेती है, सर्वोत्तम प्रथाओं को ढूंढती है, और फिर एक नई प्रक्रिया बनाती है जो दोनों समूहों के लिए बहुत प्रभावी ढंग से काम करने वाली है। तो यह आपको अधिक कुशल, अधिक उत्पादक बनने और आपके व्यवसाय के लिए बेहतर प्रथाओं की पहचान करने में मदद करता है।

इसके अतिरिक्त, सिलोस का एक और खट्टा पक्ष यह है कि विभागों के बीच संचार में अंतराल हो सकता है, जो कि हम अभी के बारे में बात कर रहे थे, जहां सहयोग नहीं हो रहा है, लेकिन यह होना चाहिए। और इसलिए व्यावसायिक प्रक्रियाएं आपको उन प्रकार के अंतरालों की पहचान करने में मदद कर सकती हैं। इसलिए इस उदाहरण में, बिक्री की एक प्रक्रिया है, एक नया उत्पाद जारी किया जाता है और वे बाहर जाते हैं और वे इसे बेचते हैं। लेकिन वित्त में एक अतिरिक्त प्रक्रिया हो सकती है जहां उन्हें उत्पाद जारी करने और उत्पाद की कीमतों को अपडेट करने की आवश्यकता होती है। यदि बिक्री के बारे में नहीं पता है, तो वे अभी भी पुराने उत्पाद की कीमतों के साथ सौदेबाजी कर सकते हैं और जब बात उस बिंदु पर आती है जहां वित्त सौदे की समीक्षा करने और सौदे को मंजूरी देने के लिए शुरू हो रहा है, तो बहुत संघर्ष और बहुत कुछ बैक-पैनलिंग के लिए ग्राहक के पास वापस जाना होता है और इसे रीड करना होता है। और यदि आपने अपनी प्रक्रिया को बदल दिया है और आप इसे पहले ही जान चुके हैं, तो आप इसे पहले से जान सकते हैं और इसे इस तरह से फिट कर सकते हैं कि बिक्री को पता चल जाए "मुझे इंतजार करना होगा जब तक कि मैं नए ग्राहकों से बात करने से पहले उन उत्पाद मूल्य अपडेट प्राप्त नहीं कर लेता उत्पाद। "

इस उदाहरण में, बीपीएमएन 2 में एक वार्तालाप आरेख है जो आपको विभिन्न विभागों के बीच बातचीत करने और उनके बीच हैंडऑफ बिंदुओं की पहचान करने में सक्षम होने की अनुमति देता है। और यह अतिरेक को कम करने और विभागों के बीच अधिक जवाबदेही और जिम्मेदारी के लिए अनुमति देने के लिए बहुत सहायक है। तो आप कह सकते हैं, "ठीक है, इसलिए बिक्री प्रबंधन और बिक्री को सौदे को मंजूरी देने के लिए एक साथ काम करना होगा।" और वे दोनों अपने हैंडऑफ के टुकड़ों को बंद कर सकते हैं और जो निर्भर करता है। लेकिन वित्त विभाग को आवश्यक रूप से उस अनुमोदन में शामिल नहीं होना पड़ सकता है और वे जानते हैं कि इस आरेख के आधार पर यह निर्धारित किया गया है कि यहां कहा गया है कि विभिन्न विभागों में कौन जिम्मेदार है जिसे पूरा करने के लिए एक साथ काम करने की आवश्यकता है।

इसके अतिरिक्त, दुष्ट प्रक्रियाएं आ सकती हैं जो कंपनी को लाभ नहीं पहुंचाती हैं। इसलिए जब आप अपनी व्यावसायिक प्रक्रियाओं से गुज़र रहे होते हैं, तो आप यह पहचान सकते हैं कि कोई ऐसा काम कर रहा है जो आपको पसंद है, "मुझे वास्तव में समझ नहीं आ रहा है कि यह कैसे प्रभावी है या यह लक्ष्य कैसे पूरा कर रहा है।" उस के उदाहरण। तो इस मामले में, उत्पाद हो सकता है और वे एक नई रिलीज कर रहे हैं। वे जाते हैं, वे आवश्यकताओं को वितरित करते हैं, विकास टीम उन आवश्यकताओं पर काम करना शुरू कर देती है लेकिन उत्पाद टीम ग्राहकों से बात करना शुरू कर देती है तब हम वापस आते हैं और उन्हें संशोधित करने का निर्णय लेते हैं। और यह विकास टीम के लिए बहुत ही विघटनकारी होगा, क्योंकि उन वस्तुओं के निर्माण में प्रगति के बाद उन्हें वापस जाना होगा और आवश्यकताओं को संशोधित करना होगा। उत्पाद के लिए, वे ऐसा कुछ भी नहीं सोच सकते हैं। वे कुछ इस तरह हैं, "ओह, मुझे कुछ नए इनपुट मिले हैं और अब मुझे इन चीजों की आवश्यकता है।" और अगर वे विकास टीम से बात नहीं करते हैं, तो वे वास्तव में यह नहीं समझ पाएंगे कि कितना प्रभाव पड़ सकता है? बाद में गुंजाइश या उत्पाद की डिलीवरी। तो इस प्रकार के टुकड़ों को आरेखित करने से साइलो को टूटने में मदद मिल सकती है और आप यह समझने में सक्षम हो सकते हैं कि कौन से तत्व आपकी प्रक्रिया के लिए सहायक हैं और क्या हानिकारक प्रक्रियाएँ हैं।

परिसंपत्तियों और संसाधनों का दोहराव भी हो सकता है, और यह एक बड़ी बात है जब कंपनियां इसे सुव्यवस्थित करने की कोशिश कर रही हैं। इसलिए इस मामले में मैंने एक ग्रुपिंग आरेख बनाया है, जहाँ मैंने विभिन्न अनुप्रयोगों और रिपोर्टों की एक किस्म की पहचान की है, जिनका उत्पादन किया जाना है और जो अलग-अलग खिलाड़ी जुड़े हुए हैं। और जब आप इन सभी चीजों को बाहर रखना शुरू करते हैं, तो इस उदाहरण में मैंने संपादन टूल और कॉल ट्रैकिंग टूल का दोहराव दिया है और उनका उपयोग कौन कर रहा है। और इसलिए आप यह पता लगाना शुरू कर सकते हैं, क्योंकि बहुत बार स्वतंत्र साइलो अपनी टीम के लिए ये निर्णय लेंगे और वे इस तथ्य के बारे में जरूरी नहीं सोचते हैं कि समग्र रूप से व्यापक टीम भी उस लाइसेंसिंग समझौते का उपयोग कर सकती है और इसे बना सकती है। संगठन में उपयोग किए जा रहे सभी साधनों के लिए सस्ता और अधिक लागत प्रभावी। इसके अतिरिक्त, व्यावसायिक प्रक्रिया आरेखों की पहचान करने के लिए बहुत उपयोगी हो सकती है कि कौन किस सूचना के लिए जिम्मेदार है और कब। और इसलिए इस मामले में, मेरे पास डेटा स्टूअर्ड्स हैं जिन्होंने कहा है, "ठीक है, ये वे लोग हैं जो इन सभी डेटा के लिए ज़िम्मेदार हैं और यहाँ उन तालिकाओं के साथ हैं जो वे निपटने के लिए ज़िम्मेदार हैं।" और इस जानकारी को अन्य को न दें। लोग, यह वास्तव में उस क्षेत्र में महत्वपूर्ण है जहां चिकित्सा रिकॉर्ड या वित्तीय डेटा या उस तरह के तत्व जैसे संवेदनशील जानकारी है, जिसे सिर्फ कुछ लोगों को एकांत में रखने की आवश्यकता है। तो आप इसे पहचानने में मदद कर सकते हैं, जो तब अन्य संगठनों के लोगों को उस जानकारी तक नहीं पहुँच सकता है और इसे सुरक्षित कर सकता है और पता कर सकता है कि आपकी जानकारी कहाँ जा रही है।

इसके अतिरिक्त, चूंकि हम डेटा के बारे में थोड़ी सी बात कर रहे हैं, साइलो भी खराब डेटा गुणवत्ता और डेटा असंगतता पैदा कर सकते हैं। इसलिए इस मामले में, मैंने डेटा टीम को यह समझने में मदद करने के लिए एक व्यावसायिक प्रक्रिया का उपयोग किया है कि ग्राहक नया ग्राहक कब है, या आप ग्राहक को कब अपडेट कर रहे हैं। तो आप इन निर्णय बिंदुओं को देख सकते हैं और आरेखित कर सकते हैं और व्यावसायिक नियमों को समझने वाले व्यावसायिक पक्ष आसानी से तकनीकी पक्ष से बात कर सकते हैं जिन्हें इन नियमों को लागू करना है और जानते हैं कि कुछ व्यवहार कब होने हैं। इस उदाहरण में, यह डेटा डुप्लिकेट को निर्धारित करने के बारे में बात कर रहा है। इसलिए यदि आपके पास एक खुदरा ग्राहक है और आपके पास एक वेब ग्राहक है और आप उत्पाद बेच रहे हैं, तो आपके पास पूरी तरह से भिन्न प्रणालियां हो सकती हैं जो समान जानकारी को इकट्ठा करने की कोशिश कर रही हों। और अगर आप अपनी जानकारी को कम करने की कोशिश कर रहे हैं और पहचानें कि आपके ग्राहक वास्तव में कौन हैं, तो व्यावसायिक प्रक्रिया आरेख वास्तव में आपको नीचे कील लगाने में मदद कर सकते हैं और कह सकते हैं, "ओह, इस मामले में हम दोनों एक आदेश के साथ काम कर रहे हैं और इस मामले में हम दोनों वित्तीय रूप से काम कर रहे हैं, "और उस जानकारी को मैप करने में सक्षम हो ताकि यह बहुत स्पष्ट हो ताकि आपके डेटा में उन प्रकार के दोहराव न हों और आप अतिरेक को कम कर सकें और कमियों को कम कर सकें आपके डेटा की गुणवत्ता।

अच्छी व्यावसायिक प्रक्रियाएँ होने के अतिरिक्त लाभ यह हैं कि कर्मचारी शुरुआत में ही उन मुद्दों की पहचान कर सकते हैं जब परिवर्तनों को लागू करना आसान होता है। यह जटिल डेटा प्रक्रियाओं के लिए विशेष रूप से सच है, यदि आप डिज़ाइन को अग्रिम रूप से विश्लेषण कर सकते हैं और बातचीत में शामिल सभी टीमों को प्राप्त कर सकते हैं, तो प्रक्रियाएं बहुत चिकनी हो जाएंगी और लोग शुरुआत में बेहतर प्रतिक्रिया कर पाएंगे बनाम यदि आप पहले से ही इस प्रक्रिया में हैं। नए कर्मचारी अधिक तेजी से सवार होते हैं क्योंकि वे जा सकते हैं और वे इन व्यावसायिक प्रक्रियाओं की समीक्षा कर सकते हैं और उन कार्यों को समझ सकते हैं जिन्हें उन्हें पूरा करने की आवश्यकता है और जहां हैंडऑफ पॉइंट हैं और जिन्हें उन्हें विभिन्न विभिन्न चीजों के लिए बात करने की आवश्यकता है। और निर्णय क्रॉस-फंक्शनल टीमों में वास्तविक समय में किए जा सकते हैं। यदि आप दोनों इन व्यावसायिक प्रक्रिया आरेखों को एक साथ जोड़ रहे हैं, तो आप इन बिंदुओं को पा सकते हैं, जहां प्रक्रिया में एक रोड़ा है और इस पर चर्चा करने में सक्षम हैं और यह पता लगाने में सक्षम हैं कि आप दोनों के लिए सबसे अच्छी प्रक्रिया क्या है और सबसे अच्छे हैंडऑफ कहां हैं बिंदु और जो सबसे अच्छे लोग हैं जिन्हें प्रत्येक विभिन्न कार्यों को पूरा करना है जिन्हें पूरा करने की आवश्यकता है।

तो व्यापार की सफलता के लिए साइलो को तोड़ने और अपने लक्ष्यों को प्राप्त करने में सक्षम होने के लिए कुछ सुझाव: पहला तरीका यह है कि आप अपने ग्राहक, अपने उत्पादों या अपनी सेवाओं पर अपनी व्यावसायिक प्रक्रियाओं पर ध्यान केंद्रित करें - न कि व्यक्तिगत विभागों पर। इसलिए कई बार लोग अपने विभागों के भीतर, अपनी व्यक्तिगत चेकलिस्ट के साथ आना चाहेंगे। लेकिन अगर आप इसके बजाय व्यवसाय को समग्र रूप से देखते हैं और लक्ष्य को प्राप्त करने की कोशिश कर रहे हैं, तो आप यह देखना शुरू कर सकते हैं कि चीजें कहां गिरती हैं और कहती हैं, "क्या ये प्रक्रियाएं मुझे मेरे लक्ष्य तक पहुंचने में मदद करती हैं? या वे अतिरिक्त प्रक्रियाएं हैं या वे इस प्रक्रिया में बाधा हैं और लक्ष्य को प्राप्त कर रहे हैं? ”आपको उन स्थानों पर चर्चा करने में अधिक समय बिताना चाहिए जहां प्रक्रियाएं जुड़ती हैं। तो उस वार्तालाप आरेख की तरह जहां आपको बहुत सारे हैंडऑफ़ पॉइंट मिले हैं, आपको उस बारे में बात करने और यह सुनिश्चित करने में बहुत अधिक समय बिताने की ज़रूरत है कि जानकारी अलग-अलग साइलो में सही तरीके से बह रही है।

आप अपने कर्मचारियों को प्रक्रिया में दिखा कर, उन चीजों को एकजुट कर सकते हैं, जिनके लिए वे ज़िम्मेदार हैं और यह कंपनी के साथ समग्र रूप से कैसे संपर्क करता है। और यह लोगों को लक्ष्य के प्रति, बैठक के प्रति उद्देश्य की भावना का एक बहुत कुछ देता है। आप कर्मचारियों के साथ सहयोग भी कर सकते हैं ताकि उनके पास इस प्रक्रिया पर इनपुट हो जो उनकी भूमिका और नौकरी को प्रभावित करते हैं क्योंकि यदि प्रक्रिया को डिज़ाइन करते समय निर्णय सभी शीर्ष पर किए जाते हैं, तो जो व्यक्ति काम कर रहे हैं वे ऐसे चरणों को देखने जा रहे हैं जो छूट गए हैं और टुकड़े जो गायब हैं और उन लोगों पर चर्चा करने में सक्षम हैं। और यदि आप अपने सभी कर्मचारियों के साथ सहयोग कर रहे हैं, जब आप इन प्रक्रियाओं को आकर्षित कर रहे हैं, तो आप उन बाहरी लोगों का पता लगाना शुरू करते हैं और चाहे वे वास्तविक चीजें हों या नहीं, जो प्रक्रिया में होनी चाहिए या नहीं। और फिर सिलोस को तोड़ने के लिए एक और टिप बदलती जरूरतों और संगठन के लक्ष्यों को प्रतिबिंबित करने के लिए नियमित रूप से अपनी प्रक्रियाओं को अपडेट करना है क्योंकि लक्ष्य और प्रक्रियाएं बहुत तरल हैं और आपको बेहतर सर्वोत्तम अभ्यास मिल सकते हैं। आपको ऐसे नए तरीके मिल सकते हैं जो आप चीजों को करना चाहते हैं और इसलिए उस जानकारी को नियमित रूप से अपडेट करने में सक्षम होने से संगठन को वास्तव में मदद मिल सकती है। और उन क्रॉस-फंक्शनल टीमों के साथ ड्राइंग बोर्ड पर वापस जाने से वास्तव में साइलो को तोड़ने और आपकी टीम के बीच उस संचार को खोलने में मदद मिल सकती है। तो वह स्लाइड जो मैंने तैयार की थी।

एरिक कवनघ: ठीक है। मैं इसे अदम्य मार्क मैडसेन को सौंप दूं। आपके पास अब मंजिल है, इसे ले जाओ। और दोस्तों, शर्म मत करो, अपने सवाल पूछें। हमें यहां लाइन पर विशेषज्ञ मिले हैं। निशान, यह आप सब है।

मार्क मैडसेन: ठीक है, धन्यवाद एरिक। तो जो आपने अभी सुना, वह प्रक्रिया और प्रक्रिया मॉडलिंग के बारे में था और यह कैसे लागू होता है। और फिर मेरे दृष्टिकोण से, घर के एनालिटिक्स की ओर से आने वाले, मैंने व्यापार प्रक्रिया का उपयोग बहुत समझाया और समझने के तरीकों के रूप में किया है। अब, जब आप एनालिटिक्स के बारे में सोचते हैं, और विशेष रूप से अब जब हम बीआई के अलावा मशीन लर्निंग और अन्य चीजों के बारे में बात करते हैं, तो यह अभी भी बाजार के एक व्यापक स्वाथ द्वारा देखा जाता है, जिस तरह का, मैं गलत तरीके से मानता हूं। जो कि, आप सोने के खनिकों जैसे विश्लेषकों को बाहर भेजते हैं और वे डेटा में भाग लेते हैं और वे इधर-उधर ताकते हैं और वे सोने की कुछ डली पाते हैं और इन मूल्यवान चीजों को वापस संगठन में लाते हैं और फिर हर कोई खुशी से जीवन व्यतीत करता है। या कम से कम विश्लेषक करता है क्योंकि उनके पास छह-आंकड़ा वेतन है, क्योंकि यह वही है जो डेटा वैज्ञानिक सभी बना रहे हैं, सिद्धांत रूप में।

लेकिन वास्तविकता बहुत अलग है। वास्तविकता यह है कि यह बुनियादी ढांचा लेता है और यह काम करता है और यह लक्ष्यों और व्यवसाय की एक दिशा और समझ लेता है। और वे चीजें, उन्हें वास्तव में समझने की आवश्यकता है कि समस्याओं को कैसे हल किया जाए, समस्याओं के लिए मॉडल कैसे बनाया जाए और उन समस्याओं को कैसे हल किया जाए। और इसलिए यह विचार कि आप कुछ डेटा और कुछ प्रौद्योगिकी और कुछ स्मार्ट लोगों को संदर्भ को समझने के बिना एक समस्या पर फेंक सकते हैं, विशेष रूप से प्रक्रिया संदर्भ जिसके भीतर हम इसे लागू करने जा रहे हैं, काफी हद तक उसी तरह से एक मिथक है गोल्ड रश एक मिथक था और वास्तव में उन लोगों में से अधिकांश घर दिवालिया हो गए थे।

व्यापार के लिए विश्लेषिकी के इस अनुप्रयोग का एक और पहलू भी है, क्या यह विचार है कि यह ग्लास के नीचे सभी डेटा है, है ना? कि किसी तरह विश्लेषकों या एल्गोरिदम डेटा को सतह देंगे और किसी के सामने स्क्रीन पर फेंक देंगे। लेकिन समस्या यह है कि हमारे पास इतना डेटा है और आप एनालिटिक्स के साथ इतने अलग-अलग काम कर सकते हैं कि लोगों को अभिभूत करना आसान है। और फिर आपके पास अब एक माध्यमिक समस्या है जो "मेरे पास इतना डेटा है और मेरे पास बहुत सारी चीजें हैं, जिन पर मैं ध्यान देता हूं?" और मैं उन चीजों पर कैसे और क्यों ध्यान देता हूं? ”और यह वास्तव में पर्यावरण की समस्याओं का एक बहुत बड़ा मुद्दा है कि हम विशेषज्ञों को यह बताने के लिए पीछे पड़ रहे हैं कि कौन सी जानकारी किसके लिए प्रदर्शित की जाए और अभी तक स्वयं-सेवा डेटा एक्सेस और स्वयं-सेवा डैशबोर्ड होने से, आप विभिन्न विशेषज्ञों पर भरोसा करने में मदद करते हैं ताकि आपको पता चल सके कि लानत की चीजों में क्या है।

और अगर हम इस बारे में बात करते हैं कि भविष्य कहां जा रहा है, विशेष रूप से, बहुत अधिक उन्नत विश्लेषिकी लेकिन मशीन सीखने के दृष्टिकोण, व्यापार में एआई, यह सब सामान, अच्छी तरह से इसके आसपास बहुत प्रचार है। इसमें बहुत वास्तविकता है और इसका एक बड़ा हिस्सा एम्बेडेड है। वास्तव में, इस में आधुनिक पुनर्जागरण प्रक्रिया में इसे एम्बेड करने के माध्यम से आया था। इसलिए ऐसी प्रक्रियाएं जो स्वचालित या स्वचालित थीं, उदाहरण के लिए ई-कॉमर्स साइटों पर या समाचार साइटों पर या संगीत साइटों पर खुदरा में सिफारिश इंजन के मूल विचार एक कार्य के लिए एक सरल अनुप्रयोग या एल्गोरिथ्म है जो एक मानव-उन्मुख कार्य हुआ करता था। । आपको क्या लगता है कि लोग प्रश्न और व्यापारिक योजनाकार या उस व्यक्ति के साथ पसंद करने जा रहे हैं, जो यह पता लगा रहे हैं कि क्रॉस-सेल क्या होना चाहिए या एक अप-सेल पूर्व डेटा के आधार पर होना चाहिए, वे सतह और फिर पंच करेंगे एक प्रणाली में और फिर मार्केटिंग या मर्चेंडाइजिंग या कुछ ऑनलाइन आवेदन से निपटना होगा। और फिर यह एम्बेडेड हो गया। जैसा कि आप चीजों को करते हैं, मशीन देख रही है कि आप क्या कर रहे हैं और परिष्कृत कर रहे हैं और लगातार नए पेश कर रहे हैं, और यह एक एम्बेडेड विश्लेषणात्मक है। यह एक प्रक्रिया के अंदर वहाँ बैठता है। और अगर आप वास्तव में जानना चाहते हैं कि इस काम का भविष्य बहुत कुछ है, तो यह वहां है। यह अधिक परिष्कृत विश्लेषण करके लोगों की उतनी मदद नहीं करता है। यह व्यवसाय के बहुत व्यापक दायरे में दक्षता हासिल करने से है।

और इसलिए जब आप व्यापारिक बुद्धिमत्ता जैसी चीजों को देखते हैं, जो कि बहुत सारा डेटा और विश्लेषण बाजार से आया है, तो बीआई से पहले सांख्यिकीविदों ने बहुत सारे लोगों को आंकड़ों के बिना बहुत सी चीजें करने में सक्षम किया है, बिना कुछ और विशुद्ध रूप से डेटा पर ध्यान केंद्रित करना। समस्या यह थी कि डेटा पर पूरी तरह से ध्यान केंद्रित करके, इसने बहुत सारे संदर्भ छोड़ दिए। और इसलिए जो कुछ आप याद कर रहे हैं, वह सब डेटा कैसे है, ये सभी मेट्रिक्स कैसे संबंधित हैं। यदि आप सोचते हैं कि डैशबोर्ड पर क्या होता है, तो आपके पास कुछ बार चार्ट, शायद एक ग्राफ, संख्याओं की एक तालिका होगी। आपको व्यक्तिगत या सामूहिक रूप से मैट्रिक्स का एक गुच्छा दिखाई देगा और आप वास्तव में नहीं देखते हैं कि वे कैसे संबंधित हैं। तो कल्पना कीजिए कि आप किसी के लिए कुछ नया कर रहे हैं और आप अंदर जाते हैं, आप एक डैशबोर्ड को देख सकते हैं और आप संख्याओं में से किसी एक से सिर या पूंछ नहीं बनाएंगे क्योंकि संख्याएँ स्वयं आपको कुछ नहीं बताती हैं क्योंकि वे नहीं करते हैं संदर्भ है। तो यह लाल रंग में एक संख्या दिखा सकता है, लेकिन बस किसी अन्य लीवर को खींचकर इस दूसरे नंबर को बदलना बेहतर या बदतर बना सकता है। ये चीजें कैसे संबंधित हैं? यह संदर्भ व्यावसायिक खुफिया और डेटा वेयरहाउसिंग और डैशबोर्ड डिज़ाइन में खो जाता है क्योंकि आप डेटा को मॉडल करते हैं, प्रक्रिया नहीं। और यह मूलभूत पहलू यह है कि आप डेटा के चारों ओर दोहराव का निर्माण करते हैं और आप कच्चे डेटा से उत्पन्न होने वाले मीट्रिक पर ध्यान केंद्रित करते हुए अधिकांश प्रक्रिया को बाहर निकालकर करते हैं।

तो यह स्क्रीन हमें दिखाती है कि क्या है, अनिवार्य रूप से, लैब परीक्षण प्रक्रिया के बारे में एक डैशबोर्ड। अल्टोसॉफ्ट नामक एक एप्लिकेशन है जो इस तरह से बीआई करता है। और इसलिए आप जो देख रहे हैं, वह है कि आप इस प्रक्रिया को देख रहे हैं और डेटा अलग नहीं हुआ है, लेकिन फिर से एक साथ रखा गया है। जैसे कि पृथक्करण कृत्रिम था और यह इसलिए किया गया क्योंकि हमने डेटा को सार कर दिया, इसे डेटाबेस में भेज दिया और इसके शीर्ष पर इंटरफेस बनाया। इसलिए आपके पास आमतौर पर दो मैट्रिक्स हैं; आपके पास ऑर्डर किए गए परीक्षणों की संख्या जैसी चीजें हैं, जो इस प्रवाह पर पहला बॉक्स है, और अंतिम बॉक्स पूर्ण और दायर किए गए परीक्षणों की संख्या होगी। और इसलिए आपके पास ये दो मीट्रिक होंगे; आप उन्हें एक डैशबोर्ड पर रख देंगे और आप देख सकते हैं कि एक दूसरे को काफी पिछड़ रहा है। या हो सकता है कि आपके पास एक तीसरा मैट्रिक हो जो पुन: जमा हो।

इसलिए यदि आप अस्पताल में लैब टेस्ट करवा रहे हैं, तो बहुत सारे टेस्ट हैं। उनमें से कई जरूरी हैं क्योंकि वे सर्जरी से आगे आ रहे हैं या वे महत्वपूर्ण देखभाल इकाइयों या किसी अन्य चीज से बाहर आ रहे हैं। इसलिए आपके पास ऐसी प्रक्रियाएं हैं जहां डॉक्टर उन्हें आदेश देते हैं, वे एक प्रयोगशाला में जाते हैं, प्रयोगशाला में यह चिह्नित करने के लिए एक प्रक्रिया होती है कि वे प्राप्त कर रहे हैं, वे निर्धारित हैं, वे काम करने जा रहे हैं, वे चलने वाले हैं उपकरण। कभी-कभी अगर वे बहुत लंबे समय तक बैठते हैं, क्योंकि प्रयोगशाला का समर्थन किया जाता है, सभी उपकरणों पर कब्जा कर लिया जाता है, उन्हें फिर से तैयार करना पड़ता है। कभी-कभी परिणाम मान्य नहीं होते हैं। कभी-कभी रक्त के नमूने जैसी चीजें, वे 30 मिनट से अधिक नहीं बैठ सकते हैं या नमूनों में टूट-फूट होती है और फिर आपको दूसरी बार रक्त खींचना पड़ता है, जो कि आप वास्तव में लोगों के लिए नहीं करना चाहते हैं। । तो इसका मतलब है कि वहाँ वास्तव में प्राथमिकताओं में से कुछ के आधार पर उनकी प्राथमिकताओं के आधार पर अन्य परीक्षणों पर प्राथमिकताएं हैं। तो आपके पास प्रयोगशाला के अंदर अन्य चीजें चल रही हैं और यदि आप संभव हो तो उन पुनरावृत्ति समस्याओं से बचना चाहते हैं। लेकिन आप वास्तव में अलग-अलग चीजों के माध्यम से परीक्षणों के प्रवाह को नहीं देख सकते हैं क्योंकि बीआई ही आमतौर पर केवल एग्रीगेट मेट्रिक अर्थ में प्रवाह के बारे में है। और इसलिए यह इंटरफ़ेस आपको प्रक्रिया से जुड़ा डेटा दिखा रहा है ताकि आप देख सकें कि कितने में आते हैं, कितने प्राप्त हुए, कितने किसी एक समय में चल रहे हैं। मुझे लगता है कि यह एक लाइव डेमो नहीं है, इसलिए आप प्रक्रिया के विवरण और मैट्रिक्स के अंदर चल रहे ड्रिल को नहीं देख सकते हैं, जो कि बैचिंग या रिप्रोसेसिंग के साथ हो रहा है। लेकिन यह वही है जो आपको बहुत बेहतर दृश्य देता है और इसलिए एक व्यक्ति जो कम से कम एक प्रयोगशाला को समझता है वह इस पर गौर कर सकता है और देख सकता है कि एक स्क्रीन पर रेखांकन और मैट्रिक्स के एक गुच्छा के विपरीत क्या चल रहा है। और इसलिए इस प्रक्रिया में इंटरफ़ेस डिज़ाइन पक्ष पर बहुत मदद मिलती है, यह संदर्भ को छिपाता नहीं है।

अन्य क्षेत्रों में भी प्रक्रिया आती है। वास्तव में, जब आप BI और डेटा वेयरहाउसिंग के बारे में बात करते हैं, तो इससे पहले कि हम और अधिक उन्नत विश्लेषणों में शामिल हों, आप दो चीजों में से एक करने के बारे में बात कर रहे हैं: आप या तो विश्लेषण करने के बारे में बात कर रहे हैं कि एक प्रक्रिया के भीतर क्या हो रहा है और फिर उस पर कार्य कर रहे हैं, या आप इस प्रक्रिया का विश्लेषण कर रहे हैं और फिर इसे बदल रहे हैं। तो सूचना के संगठनात्मक उपयोग का मानक प्रकार स्थितियों की निगरानी करना है - यही आपके डैशबोर्ड करते हैं और आपकी शीर्ष 10 और नीचे की 20 रिपोर्टें हैं। वे सभी सरल निगरानी उपकरण हैं जो लोगों को यह देखने की अनुमति देते हैं कि उन्हें क्या देखने और विचलन देखने की आवश्यकता है। डैशबोर्ड पर ट्रैफ़िक लाइटिंग हो सकती है, नीचे 20 रिपोर्ट हो सकती है जो अनिवार्य रूप से एक विचलन रिपोर्ट है जो सबसे खराब प्रदर्शन कर रही है। और फिर आप उन चीजों का विश्लेषण करते हैं ताकि आप दूसरे डेटा को देखें, आप अन्य चीजों को देखें। हो सकता है कि आप विश्लेषण के आसपास बहुत अधिक विस्तार में जाएं और फिर आप कारणों को देखें। आपके पास पहले से ही इसके लिए एक आंत महसूस हो सकता है और सही कार्रवाई में छोड़ सकता है। एक सरल और अधिक अच्छी तरह से समझी जाने वाली प्रक्रियाओं के साथ अक्सर ऐसा होता है। आप एक समस्या देखते हैं, आप जानते हैं कि क्या हो रहा है, आप एक निर्णय लेते हैं और आप एक कार्रवाई करते हैं। आमतौर पर यह उस प्रोसेस लूप के भीतर होता है, आपके पास SAP होता है, इसमें ये चीजें होती हैं, आप इसे स्टोर में स्टॉक से बाहर देखते हैं ताकि आप पुनःपूर्ति के अगले दौर के लिए खरीद ऑर्डर बढ़ाएं और आपका काम हो जाए।

ऐसा कुछ विशेष नहीं है जो हुआ हो, लेकिन अन्य समय में, आपने पहले कोई समस्या नहीं देखी है इसलिए आपको उन कारणों का विश्लेषण करना होगा ताकि आपको वास्तव में खोदना पड़े। आमतौर पर उस बिंदु पर जहां आपको कारण का विश्लेषण करना शुरू होता है, आपको इस प्रक्रिया को समझने की आवश्यकता है क्योंकि यह एक ऐसी समस्या है जिसे आपने पहले नहीं देखा है, इसलिए यह सामान्य प्रक्रिया की सीमा से बाहर है, दिन-प्रतिदिन जो इसमें अंतर्निहित है हमारे ओएलटीपी सिस्टम और अब आपके पास कुछ ऐसा है जिसके लिए कुछ महत्वपूर्ण सोच की आवश्यकता है। इसके लिए अधिक संदर्भ की आवश्यकता है क्योंकि आपके पास समस्याओं का एक सेट है और संभावित कारणों का एक सेट है जिसे आपको बाहर निकालना है। आपको इसके बारे में तर्क करना होगा, नई जानकारी का विश्लेषण और इकट्ठा करना होगा और फिर प्रक्रिया को बदलना होगा। यह इसलिए हो रहा है क्योंकि हमने कुछ किया। हो सकता है कि हम अपने विपणन अभियानों को अपनी पुनःपूर्ति प्रक्रियाओं के साथ सिंक्रनाइज़ नहीं करते हैं इसलिए हम स्टॉक से बाहर चल रहे हैं। उम्मीद है कि खुदरा क्षेत्र में ऐसा नहीं हो रहा है, लेकिन जब हमने पहली बार बीआई और डेटा वेयरहाउसिंग की स्थापना की थी, तब बहुत सारे खुदरा विक्रेताओं के पास ये समस्याएं थीं।

अब, अक्सर कारण विश्लेषण में कुछ संख्याओं को नेत्रगोलक की तुलना में सांख्यिकी और अन्य अधिक कठिन विश्लेषण शामिल होते हैं, लेकिन फिर आप दूसरे भाग में आते हैं, जो कि आप एक प्रक्रिया को बदल रहे हैं। क्या आप सही जगह पर बदलाव कर रहे हैं? क्या आपको समझ में आया कि उन प्रक्रियाओं में बदलाव कहां करना है? क्या डेटा आपके अंतर्ज्ञान या आपके विश्लेषण को सहन करता है कि परिवर्तन के बाद क्या होने वाला है? क्या अन्य प्रक्रियाएं प्रभावित होती हैं? आपके डैशबोर्ड के अन्य कौन से नंबर हैं जिन पर आप ध्यान दे रहे हैं वे इससे प्रभावित होंगे? और आप शायद नया डेटा एकत्र करने जा रहे हैं जिसे आप निगरानी चक्र में फीड करने जा रहे हैं। इसलिए प्रक्रिया वास्तव में एक बड़े स्तर पर समझने में अंतर्निहित है क्योंकि आप कार्रवाई करते हैं और चीजें करते हैं। और बीआई दुनिया अक्सर रैखिक कार्यशीलता मानती है। वास्तव में, अधिकांश प्रबंधन स्कूल वास्तव में लोगों को यह सिखाने में बुरे हैं कि व्यवसाय के आसपास प्रदर्शन प्रबंधन और प्रदर्शन मेट्रिक्स का निर्माण कैसे किया जाए क्योंकि वे सीधे-सीधे विचार रखते हैं। और सीधी-रेखा के विचार सरल बीआई रिपोर्टिंग और एकल मीट्रिक प्रकार की रिपोर्टिंग द्वारा प्रबलित होते हैं जो आप खींचते हैं क्योंकि यह इस प्रक्रिया को नहीं समझता है कि चीजें अन्य चीजों को कैसे प्रभावित करती हैं।

तो आप प्रक्रिया मॉडल का उपयोग पूरी तरह से व्यावसायिक प्रक्रिया मॉडल के रूप में नहीं कर सकते हैं, लेकिन आप सिस्टम की गतिशीलता भी लागू कर सकते हैं। आप प्रक्रिया मॉडल लागू कर सकते हैं और उन्हें उसी तरह से समझने के लिए उपयोग कर सकते हैं कि मेट्रिक्स एक दूसरे से कैसे संबंधित हैं। तो इस आरेख की तरह एक सीधी-रेखा के दृश्य में - मैं माफी माँगता हूँ, मैं इस कागज़ के संदर्भ को रखना भूल गया था, यह 80 के दशक से पुराना है, यह सिर्फ सिस्टम की गतिशीलता के बारे में है और चीजों को कैसे और कैसे ग्रहण किया जाता है? वे वास्तव में हैं। इसलिए लाभप्रदता हमेशा यह मानती है कि यदि हम गुणवत्ता को लाभप्रदता से बेहतर बनाते हैं, तो हम किसी भी तरह बेहतर होंगे। या शायद यह खराब हो जाएगा क्योंकि गुणवत्ता को बेहतर बनाने के लिए आपको अधिक पैसा खर्च करना होगा और इससे लाभप्रदता कम हो जाएगी। तो उस तीर पर एक नकारात्मक हो सकता है। या कैसे नेतृत्व या कैसे संगठन या प्रक्रिया में विभिन्न साइलो के संरेखण बेहतर लाभप्रदता या कम लागत की ओर जाता है। हमेशा कारक होते हैं और विचार यह है कि बाईं ओर के किसी भी मीट्रिक को दाईं ओर स्थित मीट्रिक पर प्रभावित करेगा, और यह सभी रैखिक है।

दाईं ओर का चित्र बहुत बेहतर उदाहरण दिखाता है। यह दिखाता है कि वास्तव में यहां क्या हो रहा है, और वास्तव में क्या हो रहा है कि आप उत्पाद की गुणवत्ता को बदल सकते हैं, लेकिन उत्पाद की गुणवत्ता और लागत संरचना के बीच एक प्रतिक्रिया लूप है, जो लागत संरचना को बढ़ाता है जो लाभप्रदता को कम करता है, यहां तक ​​कि एक ही समय में भी वारंटी मरम्मत की लागत को भी कम करती है। और इसलिए इसके पीछे का गणित थोड़ा फ़िज़ूल है क्योंकि आप लागत कम करके कुछ तय कर सकते हैं, लेकिन आप उत्पाद की गुणवत्ता को कम कर देते हैं जिससे संतुष्टि कम हो जाती है जो बिक्री घट जाती है और इससे वारंटी लागत बढ़ जाती है।

या आप उलटा कर सकते हैं। और इसलिए आपको अधिक सावधानी से मॉडल करना होगा कि क्या होने वाला है क्योंकि आप इनमें से किसी एक चीज को बदलते हैं। और इसलिए बाईं ओर की चीजों के बारे में आपके मैट्रिक्स स्वयं में एक दूसरे को प्रभावित करने वाले हैं और आप उन चीजों को कैसे बदलते हैं, जो लीवर आप व्यवसाय में खींचते हैं या व्यवसाय प्रक्रिया या अभ्यास के लिए आपका समायोजन करते हैं, वे इन पर प्रभाव डालने वाले हैं। और इसलिए प्रक्रिया एक केंद्रीय भूमिका मानती है जहां बहुत लंबे समय के लिए हमने बहुत ही सरल चीजों का निर्माण किया।

और इसलिए अगली बात यह देखने के लिए है कि प्रक्रियाएं स्वयं कैसे सहभागिता करती हैं। यदि आप उस पहले आरेख को लेते हैं, तो मैं और आप कहते हैं, कुछ बदलें, आपको वास्तव में यह देखने की जरूरत है कि प्रक्रियाएं कैसे परस्पर क्रिया करती हैं क्योंकि यहां पर एक परिवर्तन से कुछ होता है और इसलिए इस आरेख से पहले की प्रस्तुति से पता चलता है कि विपणन में परिवर्तन और परिवर्तन कैसे होते हैं। विपणन में डेटा कि अंतराल, बिक्री में क्या हो रहा है कि कार्रवाई कर रहे हैं अंतराल, जिसका अर्थ है कि आपकी कार्रवाई किसी भी अच्छा करने के लिए बहुत जल्दी या बहुत देर हो सकती है और इसलिए यह समझने के लिए भुगतान करती है कि एक प्रक्रिया में प्रभाव दूसरी प्रक्रिया में कैसे प्रकट होता है क्योंकि सब कुछ है प्रक्रिया के माध्यम से तुरंत।

और इसलिए आपके पास तब व्यापार में बहुत जटिलता है और बहुत बार हमने उस पर कब्जा नहीं किया। हमने यह नहीं पाया कि जब हम सांख्यिकी परियोजनाओं पर काम कर रहे थे, मशीन लर्निंग प्रोजेक्ट्स पर, BI प्रोजेक्ट्स पर और इसलिए अब आप इंजेक्शन लगाने की बात करते हैं, कहते हैं, मशीन सीखना मार्केटिंग और सेल्स के लिए लीड स्कोरिंग प्रक्रिया में मदद करता है, जहाँ से आपको लीड हासिल करने में मदद मिलती है, जो यहां इन दो पीले बॉक्स को प्रभावित करता है। खैर जो लीड स्कोरिंग प्रक्रिया होती है वह कहीं न कहीं इन दोनों को प्रभावित करती है। और इसलिए यह इन दोनों प्रक्रियाओं में एक पुनर्गणना या परिवर्तन का कारण बनने जा रहा है। यदि आप इस विचार के साथ गए कि यह लीड स्कोरिंग एक विपणन समस्या है और हम एक डेटा वैज्ञानिक को काम पर रखने जा रहे हैं और वे हमारे लिए इस लीड स्कोरिंग एल्गोरिदम का निर्माण करने जा रहे हैं, तो यह इन चीजों को करने जा रहा है, यह जा रहा है बेहतर हमारे लीड को योग्य बनाता है और चीजों को प्राथमिकता देता है। यह बिक्री को कैसे प्रभावित करता है? क्या यह सही जगह पर लगाया गया है? शायद आपको यह देखने की जरूरत है कि उन प्रक्रियाओं में क्या हो रहा है क्योंकि उन्हें दोनों को बदलना होगा। यह विशुद्ध रूप से एक विपणन परियोजना नहीं है। और यह बहुत सारे एनालिटिक्स की बात है कि वास्तव में संदर्भ और प्रभाव बहुत उज्ज्वल हैं और गुंजाइश बढ़ जाती है, यह बड़ा और बहुत अधिक बालों वाला हो जाता है।

और आप कई अलग-अलग स्तरों पर समस्याओं को देख सकते हैं। इसलिए पहले तो आप इसे एक मार्केटिंग समस्या के संदर्भ में देखते हैं और फिर आप कहते हैं, "ओह, यह वास्तव में विपणन और बिक्री को प्रभावित करता है। लेकिन इस परियोजना में स्वयं आईटी प्रभाव हैं, इसलिए इसका एक आईटी कोण है जिसका तात्पर्य यह है कि हमें अन्य काम करने हैं और जिस तरह से यह एसएपी को संशोधित करने जा रहा है, जिसका अर्थ है कि हमें यह अन्य प्रक्रिया प्रभाव मिला है। "और इसलिए सीमाएं। जटिलता अलग-अलग होगी और विश्लेषण का स्तर भी होगा क्योंकि प्रक्रिया केवल विशुद्ध रूप से नहीं है, "इस प्रक्रिया को देखें" या "उन दो प्रक्रियाओं को कैसे देखें, इस पर गौर करें।" यदि आप एक कार्यकारी हैं और आप बहुत उच्च क्रम सामरिक बना रहे हैं। या रणनीतिक फैसले, आपको और भी बड़ी तस्वीरें देखने की जरूरत है। तो यह एक मूल्य श्रृंखला आरेख है, यह मेरे पसंदीदा में से एक है, लेकिन यह खेत-से-खुदरा पनीर बनाने की प्रक्रिया के लिए है। तो आप जानते हैं कि आप बहुत दूर बाएं हाथ के खेतों को देखते हैं और बहुत ही दाहिने हाथ की तरफ आप खुदरा विक्रेताओं को देखते हैं और बीच में आपके पास परिवहन है जो भौतिक वस्तुओं, मूल रूप से दूध और मक्खन को स्थानांतरित करता है, डेयरी उत्पादों को विभिन्न कारखानों में ले जाता है जो प्रसंस्करण संयंत्रों के लिए ले जाता है जो वितरकों और पोस्ट-प्रोसेसिंग और पैकेजिंग पौधों और इन सभी अलग-अलग चीजों के लिए आगे बढ़ता है। और यह अनिवार्य रूप से एक आपूर्ति श्रृंखला है जो उत्पादन से खपत तक जाती है।

और जो आप ऊपर लाल और हरे रंग में देख रहे हैं, वह वास्तव में कंपनियों के बीच की प्रक्रिया का डेटा पक्ष है, क्योंकि यह एक कंपनी के लिए नहीं बल्कि एक उद्योग के लिए एक मूल्य श्रृंखला है, हालांकि यह वास्तव में एक कंपनी के लिए था। आप अपने आप को कुछ इस तरह से डालते हैं और इसे मैप करते हैं और बहुत से अलग-अलग मूल्य श्रृंखला और मूल्य प्रणाली, मूल्य मैपिंग चीजें हैं जो पोर्टर में वापस जाती हैं, मुझे लगता है, सत्तर के दशक / अस्सी के दशक के अंत में। लेकिन विचार यह है कि यहां प्रक्रिया है और वे लाल चीजें हैं जो सभी जानकारी एक कंपनी से बहती हैं या आपूर्ति श्रृंखला में एक ऑपरेशन से दूसरे में सेट होती हैं। और इसका मतलब यह है कि एक संगठन में एक प्रक्रिया दूसरे संगठन में एक अन्य प्रक्रिया के साथ बातचीत कर रही है। और इसलिए प्रक्रिया का प्रवाह और डेटा प्रवाह, दोनों महत्वपूर्ण हैं और दोनों को दस्तावेज के संदर्भ में दिखाई देना चाहिए कि क्या हो रहा है और समझ रहा है कि इसके बारे में क्या हो रहा है और तर्क है, क्योंकि तब आप साथ आ सकते हैं और कह सकते हैं, "ठीक है, क्या होगा अगर मैंने AI को लागू किया है यहाँ पर मेरी प्रक्रिया और मैंने बदल दिया कि कैसे मैंने इस विनाशकारी प्रबंधन को इस तथ्य को कम करने के लिए किया था कि पारगमन या प्रतीक्षा क्षेत्रों और वितरण सुविधाओं में, मेरे पास उत्पाद खराब हैं। ”और इसलिए मैं रसद और आपूर्ति श्रृंखला समायोजन करता हूं लेकिन यह न केवल प्रभावित करता है।, लेकिन अपस्ट्रीम और डाउनस्ट्रीम सप्लायर्स। यह मेरी प्रक्रियाओं को प्रभावित करता है और इसमें सूचना प्रवाह होता है जो प्रभावित होने वाला होता है और इसलिए यह प्रक्रिया आपको यह सोचने में मदद करती है कि यह कैसे काम करने वाला है और आप किस पर प्रभाव डालने जा रहे हैं और आपको किससे निपटने की आवश्यकता है। और इसलिए यह एक विश्लेषक या द्वि व्यक्ति या डेटा वैज्ञानिक के लिए सही मायने में लागू नहीं होता है, लेकिन यह उन प्रबंधकों पर भी लागू होता है जिन्हें इस सामान का उपयोग करना है।

एक और अधिक ठोस उदाहरण के रूप में, मैं अभी मार्केटिंग पर एक बहुत ही सीधी बात को यहां फेंकने जा रहा हूं क्योंकि मुझे लगता है कि बहुत सारे लोगों के पास ऑनलाइन मार्केटिंग की मूल बातें काफी सहज समझ है। मुझे लगता है कि हर किसी ने किसी न किसी समय पर अनिवार्य रूप से फ़नल डायग्राम देखा है, जहां पर लोगों का एक दर्शक समूह है। विपणन विशुद्ध रूप से विज्ञापन के बारे में नहीं है। यह बहुत सी चीजों के बारे में है, लेकिन इसकी शुरुआत में ही यह शब्द निकल गया। अपने उत्पाद या सेवाओं से लोगों को अवगत कराएं। संभावनाओं को उत्पन्न करने के लिए उस ऑडियंस का विज्ञापन करें और इसलिए ऑडियंस तरह-तरह की संभावनाओं को कम कर देते हैं, जो लोग आपके उत्पाद में दिलचस्पी ले सकते हैं। और जब उत्पाद चश्मा पर्याप्त योग्य होते हैं, तो वे अवसर बन जाते हैं। वे बिक्री के अवसर बन जाते हैं। तो इस वेबकास्ट पर आप में से हर एक एक ऐसे लोगों के लिए एक संभावित विपणन अवसर है जो इस वेबकास्ट के लिए भुगतान कर रहे हैं क्योंकि वास्तव में वे उन लोगों को खोजने की कोशिश कर रहे हैं जो योग्य लीड हैं। इसलिए वे उम्मीद कर रहे हैं कि ये बिक्री के अवसर लीड में बदल जाएंगे - वास्तविक लोग जो उत्पाद या सेवा में रुचि रखते हैं, जो इस चीज को चाहते हैं, जो इसे चाहते हैं, और निश्चित रूप से अगर आप कुछ खरीदते हैं या दान करते हैं या जो कुछ भी है वह करते हैं आप कर रहे हैं - यह समान रूप से लागू होता है कि धन जुटाने के लिए मुनाफा नहीं। मैं ग्राहक बन सकता हूं, दाता बन सकता हूं। और फिर, आप जानते हैं, उम्मीद है, विपणन के लिए आशा की उम्मीद है कि आप प्रस्तावक बन गए हैं, है ना? तो हमेशा प्रोमोटर स्कोर मेट्रिक्स जैसी चीजें होती हैं जो आप वर्ड-ऑफ-माउथ मार्केटिंग के बारे में बना सकते हैं और ग्राहकों को इसके बारे में अन्य लोगों को बताने के लिए वर्ड ऑफ़ द माउथ छोड़ते हैं, जो औपचारिक मार्केटिंग चैनलों के माध्यम से दर्शकों तक नहीं पहुंचता है और अधिक बनाता है संभावनाओं, अवसरों, ग्राहकों का नेतृत्व और इसलिए चक्र चला जाता है।

तो यह एक बुनियादी कीप है, हर कोई देखता है कि यदि आप किसी भी प्रकार का काम कर रहे हैं, तो आप जानते हैं, वेब एनालिटिक्स काम करते हैं जो आप रूपांतरण चार्ट जैसी चीजें देखते हैं, है ना? यह एक क्लासिक बीआई बात है, आप एक रूपांतरण दर देखते हैं जो कि केवल एक चरण से अगले यहां तक ​​संक्रमण है। तो बड़े जन दर्शक जिन्हें आप वास्तव में नहीं जानते हैं क्योंकि आप केवल संभावनाओं को कंबल देते हैं, उम्मीद है कि लोग आपको जानते होंगे कि शायद आपको दो अवसरों के बारे में कुछ पता हो, जो संभावनाएं लोगों, कंपनियों, जिन्हें आप जानते हैं, जिनके बारे में आप एक और सीमा पार करते हैं। और इसलिए आपके पास अलग-अलग अभियान होंगे। लोगों को बैनर विज्ञापनों पर क्लिक करने और लोगों को इस वेबकास्ट में शामिल होने के लिए प्राप्त करें। लोगों को कुछ करने के लिए प्राप्त करें और उनमें से प्रत्येक के पास रूपांतरण दर है - इसलिए आपके द्वारा पहुंचने वाले लोगों की संख्या और उन लोगों की संख्या जो वास्तव में आपके द्वारा वांछित कार्रवाई करते हैं। इसलिए रूपांतरण की बहुत सारी दरें आमतौर पर ऑनलाइन, उद्योग के आधार पर एक और पांच प्रतिशत के बीच संतुलन बनाएंगी और आप जिस तरह की चीज कर रहे हैं, उसके आधार पर। तो आपके पास मैट्रिक्स का एक गुच्छा होगा।

इस मामले में मैं विशिष्ट प्रकार की विश्लेषणात्मक चीजों को दिखा रहा हूं, जहां वे पृष्ठों के साथ गए थे या उछाल दर क्या थी। लेकिन यह एक विलक्षण मीट्रिक है और लोग उन चीजों को देखते हैं और उनमें से चीजों को मापते हैं, लेकिन वे वास्तव में बहुत उपयोगी नहीं हैं। क्या होता है कि एक से पांच प्रतिशत - और ऑनलाइन विज्ञापन के मामले में - यह भाग्यशाली होने पर एक से दो प्रतिशत है। यह वास्तविक संदर्भ है, है ना? यह हर कोई है जो उस चीज़ के लिए उस बिंदु पर परिवर्तित नहीं हुआ और सबसे नीचे की छोटी रेखा जो आपको इस चार्ट की तुलना में बहुत अधिक यथार्थवादी तस्वीर देती है। लेकिन, वास्तव में मैंने आपको उस फ़नल डायग्राम के साथ जो दिखाया, वह कुछ इस तरह दिखना चाहिए, है ना? शेष दर, वे लोग होंगे जो बिक्री वेबसाइटों या मोबाइल साइटों पर दिखाई देते हैं और तुरंत छोड़ देते हैं, है ना? वे वास्तव में रुचि नहीं थे। फिर ऐसे लोग हैं जो थोड़े से इधर-उधर अटके रहते हैं और फिर ऐसे लोग हैं जो थोड़ा और अधिक के लिए अटक जाते हैं, शायद क्लिक करते हैं, शायद पंजीकृत होते हैं, शायद कुछ करते हैं। यह वास्तव में खुदरा विश्लेषण से है; मैं वह कर रहा था जहाँ आपके पास शॉपिंग कार्ट की दरें हैं, इसलिए परित्यक्त दर, एक फ़ॉर्म भर दिया और छोड़ दिया, पैसे दान करना शुरू कर दिया और छोड़ दिया, एक याचिका पर हस्ताक्षर करना शुरू किया और छोड़ दिया, एक शॉपिंग कार्ट में कुछ डाल दिया और छोड़ दिया। आपको वास्तव में इन सभी चीजों की रेखांकन करना चाहिए, लेकिन आप जानते हैं कि आप यहाँ क्या देख रहे हैं, आप इनमें से प्रत्येक चीज़ के लिए एक मीट्रिक देख रहे हैं। और उनमें से प्रत्येक मीट्रिक, अगर मैं फ़नल में वापस जाता हूं, तो एक बिंदु से दूसरे बिंदु पर संक्रमण होता है।

ये वास्तव में प्रक्रिया-संरेखित मीट्रिक हैं। और यदि आप निश्चित रूप से, चीजों को थोड़ा और अधिक जटिल बनाना चाहते हैं, तो आप पाएंगे कि वास्तव में कई चैनल हैं, है ना? क्योंकि विपणन संचार माध्यमों का बहुत जटिल प्रकार है। पुराना सामान है, रेडियो, टीवी, प्रिंट, और प्रिंट सिर्फ पत्रिकाओं और समाचार पत्रों में नहीं है, यह आपके मेलबॉक्स में प्राप्त परिपत्र हैं, यह उन छोटे कष्टप्रद कार्ड हैं जो पत्रिकाओं में जाते हैं या वे आपके मेल में चिपक जाते हैं। वे कार्ड और उड़ने वाले हैं और सामान जो वे आपको सड़क पर सौंपते हैं। और फिर बेशक मोबाइल चैनल है जो अनिवार्य रूप से एक और ऑनलाइन चैनल है, लेकिन यह सूक्ष्म रूप से अलग है। खेल वास्तव में एक विपणन चैनल है। सिनेमा, मीडिया वास्तव में विपणन चैनल हैं। जब भी आप किसी फिल्म के दृश्य के अंदर एक ब्रांड का नाम देखते हैं, किसी को उसके लिए भुगतान किया जाता है। और फिर मैंने सिर्फ यहां ऑनलाइन तोड़ दिया, आपके पास आपकी वेबसाइट, ईमेल मार्केटिंग है जो अभी भी बहुत लोकप्रिय है, इंटरैक्टिव वॉयस रिस्पॉन्स सिस्टम - जब आप ग्राहक सहायता को कॉल करते हैं, तो कष्टप्रद टचटोन सिस्टम। कई अलग-अलग सामाजिक नेटवर्क।

इसलिए इनमें से प्रत्येक सामाजिक वस्तु की तरह कई अन्य चीजों के लिए टूट जाता है। आपको फेसबुक और ट्विटर और इंस्टाग्राम और 100 अन्य चीजें मिली हैं। और इसलिए इनमें से हर एक की अपनी मार्केटिंग प्रक्रिया है, चुनने का अपना तरीका, कैसे खर्च करना है, आप क्या खर्च कर रहे हैं, आप क्या करने जा रहे हैं, आप उस बारे में कैसे और कैसे जा रहे हैं आप मापने जा रहे हैं। हर एक की एक प्रक्रिया होती है। इसलिए फेसबुक मार्केटिंग ट्विटर मार्केटिंग से अलग है, इंस्टाग्राम मार्केटिंग मार्केटिंग से अलग है। जिसका मतलब है कि उनमें से हर एक समान होगा - शायद एक जैसे लेकिन थोड़ा अलग - अलग चीजें और शायद अलग-अलग लोग उनके साथ काम कर रहे हैं। इसलिए हर एक की एक प्रक्रिया होती है। इसलिए इन मैट्रिक्स के नीचे की प्रक्रियाओं की मात्रा वास्तव में बहुत गहरी है और वे एक-दूसरे को प्रभावित करते हैं। एक काम करके आप अन्य चीजों को प्रभावित करते हैं और यह प्रक्रिया प्रक्रिया आरेखों में देखने के लिए बहुत ही उपयोगी और अच्छा है।

फ़नल की अवधारणा के अन्य लोग स्वयं बहुत संकीर्ण हैं क्योंकि यह आमतौर पर उस समय बंद हो जाता है जब लोग ग्राहक बन जाते हैं। आमतौर पर जब विपणन कहता है, "हमारी नौकरी समाप्त हो जाती है।" बहुत कम लोगों को पता है कि विपणन का असली काम बिक्री के लिए ग्राहकों को उत्पन्न करना है। और इसलिए इसे अंत बिंदु के माध्यम से सभी तरह से मापा जाना चाहिए। और एक बार ग्राहक के अधिग्रहण के बाद, मार्केटिंग का दूसरा हिस्सा जिसे मार्केटिंग से बाहर के लोग आमतौर पर नहीं जानते हैं, वह यह है कि यह सिर्फ अधिग्रहण नहीं है, यह ग्राहक जीवन चक्र का प्रबंधन है। लेकिन यह आमतौर पर एक अलग साइलो है। जैसा कि किम पहले की बात कर रहे थे, हमारे पास साइलो और कस्टमर केयर और वारंटी सपोर्ट है और ये सभी अन्य चीजें आमतौर पर अलग-अलग विभागों या अलग-अलग विभागों में मार्केटिंग के भीतर चलती हैं। लेकिन आपको उनके पार देखने की जरूरत है। आपको उस प्रक्रिया को देखने की ज़रूरत है जो चीजों को अंदर और बाहर खिलाती है। और पांच से 10 साल पहले का गर्म विषय - कहो, लेकिन यह आज भी है - ग्राहक 360 और उपयोगकर्ता अनुभव और ग्राहक अनुभव प्रबंधन के बारे में है। अच्छी तरह से ग्राहक समर्थन के माध्यम से अधिग्रहण से कई टचपॉइंट्स के माध्यम से संगठन का अनुभव करते हैं और इसलिए आपको विपणन पक्ष और बिक्री पक्ष पर शानदार अनुभव हो सकता है और भयानक सेवा हो सकती है और कभी वापस नहीं आती है। या आपको एक भयानक बिक्री का अनुभव हो सकता है, उत्पाद न खरीदें लेकिन यह तय करें कि इसका अंत यह है कि सेवा कितनी अच्छी है। और इसलिए यह उस संदर्भ में प्रक्रिया के दृश्य को विस्तारित करता है जिसके भीतर आप मैट्रिक्स देखते हैं।

और इसलिए व्यापार के दृष्टिकोण के पार, सभी विभागों में क्षैतिज, समग्र रूप से समझने की प्रक्रिया शुद्ध रूप से नहीं है। और बीआई या डेटा वेयरहाउसिंग या डेटा साइंस चिकित्सकों के रूप में चुनौतियों में से एक, यह है कि डेटा उन सिलोस के कारण सभी कटा हुआ है। मार्केटिंग ऑटोमेशन सिस्टम सामने के छोर को संभालता है; ऑनलाइन मार्केटिंग सिस्टम है; SAP या Oracle OLTP सिस्टम के बॉल्स में अनुवाद करने के बाद बिक्री स्वचालन प्रणाली मध्य भागों से निपटती है। फिर यह अलग-अलग चीजें हैं, और निश्चित रूप से कॉल सेंटर बिज़ को अक्सर इनमें से किसी भी टुकड़े से अलग किया जाता है और फिर आपको इसे वापस एक साथ सिलाई करने की आवश्यकता होती है, और इसलिए प्रक्रिया आरेख आपको यह समझने में मदद करते हैं कि सभी सिस्टम एक दूसरे से कैसे संबंधित हैं, जो भी मदद करता है आप बीआई डेटा या हाउसिंग डेटा साइंस चिकित्सकों के रूप में यह पता लगाते हैं कि डेटा कहां और कैसे और क्यों जाता है। इसलिए मैं व्यक्तिगत रूप से इन विश्लेषिकी परियोजनाओं के अंदर कई अलग-अलग स्थानों में प्रक्रिया आरेखों का उपयोग करता हूं क्योंकि वे आपको डेटा आवश्यकताओं के साथ-साथ मैप करने और समझने में मदद करते हैं। जैसा कि हमने पहले देखा, ऐसी जगहें हैं जहाँ प्रक्रिया मॉडल डेटा के उपयोग को दृश्यमान बनाते हैं। वे बिक्री और विपणन डेटा का उपयोग करते हैं और जो डेटा का मालिक है और जहां डेटा भूमि दिखाई देती है और जहां वे ओवरलैप हैं। प्रक्रिया आरेखों में लोगों और विभागों के स्थान के कारण आपको यह समझने में भी मदद मिलती है कि कौन क्या काम कर रहा है और इसलिए उस डेटा का वास्तविक प्रक्रिया स्वामी कौन है। इसलिए आप देख सकते हैं कि कौन वित्तीय डेटा का मालिक है, कौन स्वास्थ्य डेटा का मालिक है, कौन इन चीजों के लिए जिम्मेदार है। और कभी-कभी यह उपयोगी होता है जब आप मेट्रिक्स को देखते हैं और दो प्रक्रियाओं के बीच एक अंतर होता है और उन दो प्रक्रियाओं के बीच एक डेटा ट्रांसफर होता है और इसके प्रत्येक पक्ष पर एक व्यक्ति होता है जो संभवत: अपस्ट्रीम या डाउनस्ट्रीम डेटा के लिए जिम्मेदार होता है और आपको इसे खोजने की आवश्यकता होती है उन्हें। या आप प्रक्रिया के नक्शे पर जा सकते हैं और इन चीजों को देख सकते हैं।

तो प्रक्रिया मॉडल इसे दृश्यमान बनाने में मदद कर सकता है और इसलिए आप अपनी परियोजनाओं में इन चीजों का लाभ उठा सकते हैं। और आप जानते हैं, जैसा कि हम आगे देखते हैं, मैंने बीआई और एनालिटिक्स और यहां तक ​​कि कुछ डेटा विज्ञान के बारे में जो कुछ भी बात की थी, सतही स्तर पर चीजों के पहलुओं, वे सभी मूल प्रक्रिया और मैट्रिक्स का विश्लेषण करने के बारे में हैं । लेकिन दूसरी चीज़ जो आप कर सकते हैं, एक तरफ एनालिटिक्स को प्रक्रियाओं में एम्बेड करना या प्रक्रियाओं का विश्लेषण करना और उन्हें बदलना, सिमुलेशन का निर्माण कर रहा है। सिमुलेटर के निर्माण का पुराना तरीका, जिस तरह से हम इसे बहुत समय पहले करते थे, वह आपको स्मार्ट, गणित-वाई, लोग हैं, उन्होंने ऐसे मॉडल बनाए जो सिस्टम का अनुकरण करेंगे, आमतौर पर उस प्रणाली के भीतर की प्रक्रियाओं को समझकर। लेकिन ऐसा करने का एक और तरीका है, जो कि उस समझ को लेना है और फिर उसमें डेटा फीड करना है। आपने एक सिम्युलेटर बनाया है, यह कहता है कि यह इस तरह से काम करता है, आपके पास इस डेटा के सभी हैं। आपको उस सिमुलेशन में उस डेटा को मैप करने में सक्षम होना चाहिए और यह देखना चाहिए कि क्या आपका सिमुलेशन बकवास है या यदि यह अच्छा है। और इसलिए आप प्रक्रिया या इंटरैक्शन प्रक्रिया के सिमुलेशन का निर्माण शुरू कर सकते हैं, जो कि करना बहुत कठिन काम है।

ब्लैक बॉक्स के प्रकार में डेटा का विश्लेषण और फीडिंग करके - आपके द्वारा बनाए जा सकने वाले ब्लैक बॉक्स और व्हाइट बॉक्स सिमुलेशन मॉडल हैं, जिससे आप सिमुलेशन को मान्य कर सकते हैं - आप सिमुलेशन का निर्माण करने के लिए डेटा का उपयोग कर सकते हैं; आप अधिक दिलचस्प चीजें कर सकते हैं और यह वास्तव में एक बड़ा हिस्सा है जहां भविष्य जा रहा है। वह और ऐसा कुछ जो एक अच्छे दशक के आसपास रहा है या जो कि निर्णय स्वचालन है - जो कि बहुत ही नियमित चीजें लेने के लिए है जो लोग करते हैं जो कि रटे हैं, कि आप बस समय बिताते हैं, आप जानते हैं, के लिए बटन दबाने - और शुरू करना निर्णय स्वचालन करें, और कुछ स्कूल इसे "जटिल घटना प्रसंस्करण" कहते हैं, लेकिन आप जानते हैं कि आइटम निर्णय लेने और विश्लेषण को प्रक्रिया में इंजेक्ट करने का एक और कोण है, जिसका अर्थ है कि आपको उन प्रक्रियाओं को आरेखित करने की आवश्यकता है कि कैसे और कहाँ अभ्यास लागू किया जा सकता है। ।

और फिर अंत में, हमने लगभग कभी भी उस प्रक्रिया के बारे में मॉडलिंग नहीं की है जो हम करते हैं, जो जानकारी का उपयोग करके निर्णय लेता है। और यह उन क्षेत्रों में से एक है जो निर्णय स्वचालन और सीईपी वास्तव में थोड़ा सा करते हैं। लेकिन मैंने निर्णय लेने के आस-पास अनुसंधान के संदर्भ में इसे थोड़ा सा खुद किया है और वह यह है कि एक ऐसी प्रक्रिया क्या है जिससे मनुष्य किसी विशेष चीज के बारे में निर्णय लेता है? तो यह मर्चेंडाइजिंग हो सकता है, यह मार्केटिंग हो सकता है, यह लॉजिस्टिक्स में कुछ हो सकता है, लेकिन एक मानव निर्णय ले रहा है और यदि आप निर्णय लेते हैं और वे बनाते हैं, तो आपको डेटा और मीट्रिक की बेहतर समझ है उनके लिए। और इसलिए आप उस निर्णय प्रक्रिया मॉडल का उपयोग वास्तविक डैशबोर्ड के निर्माण के लिए एक वास्तविक तंत्र के रूप में कर सकते हैं ताकि यह सुनिश्चित करने के लिए कि उस कार्य को करने के लिए या उस व्यक्ति को बेहतर निर्णय लेने में सक्षम बनाने के लिए कौन से विश्लेषणात्मक कार्यों को लागू किया जा सके। और इसलिए यह उन चीजों में से एक है जो अभी भी बाहर की तरह तलाशे जा रहे हैं।

और इसलिए इसके साथ मैं यहां समाप्त करने जा रहा हूं ताकि हमारे पास प्रश्नों के लिए समय हो।

एरिक कवनघ: हाँ, यह वास्तव में बहुत अच्छा सामान था और किम, मुझे आपके और मार्क के बीच कहना है, मुझे लगता है कि आप दोनों ने स्थितियों और परिदृश्यों की काफी प्रभावशाली सरणी रखी है जहाँ प्रक्रिया मॉडलिंग वास्तव में लाभांश का भुगतान करेगी। । मुझे लगता है कि मैं आपको इसे बाहर फेंक दूंगा, किम, पहले। आपको इसकी सराहना करने के लिए व्यवसाय कैसे मिलता है और यह महसूस करने के लिए कि कितना समय बचाया जा सकता है, पैसा बचाया जा सकता है, लाभ बढ़ाया जा सकता है और इसके अलावा वास्तव में उन प्रक्रियाओं को आरेखों के एक सेट तक विचलित करने और फिर उनका विश्लेषण करने पर ध्यान केंद्रित किया जा सकता है?

किम ब्रुशबर: हाँ, मुझे लगता है कि पहली चीज जो आपको करनी है वह है कि संगठन में एक चैंपियन की पहचान करें जो अपनी प्रक्रियाओं को मैप करना चाहते हैं। और एक बार - और है कि संगठन में एक महत्वपूर्ण हितधारक हो। और फिर प्रक्रियाओं का निर्माण शुरू करने के लिए एक छोटे समूह की पहचान करें और फिर से ध्यान केंद्रित करें कि व्यावसायिक लक्ष्य क्या है और व्यवसाय क्या पूरा करने की कोशिश कर रहा है, न कि केवल एक विभाग के भीतर क्या हो रहा है। और उस एक लक्ष्य को ले लें और इसे चैंपियन के भीतर मैप करें और चैंपियन को ले जाएं और फिर इस प्रक्रिया से प्राप्त होने वाले पुरस्कारों को दिखाएं और इसके बाद संगठन के अन्य हिस्सों को जाने और उन प्रक्रियाओं का निर्माण शुरू करने के लिए जब तक आप कर सकते हैं पूरे संगठन का निर्माण करें क्योंकि अधिकांश लोग सिर्फ एक परामर्शी को नहीं ला सकते हैं कि वे अपनी सभी प्रक्रियाओं को एक ही बार में आरेखित करेंगे। इसलिए उन्हें इसे काटने के आकार के टुकड़ों में बदलना होगा और सबसे रणनीतिक स्थानों को देखने या उन स्थानों पर चुनना होगा जहां आप सबसे अधिक प्रक्रिया के मुद्दों के अस्तित्व की उम्मीद करते हैं। और क्रिसमस की रोशनी को अनसुना करना शुरू करें और देखें कि यह कैसे एक साथ आती है।

एरिक कवनघ: हाँ, यह वास्तव में एक महान रूपक है - क्रिसमस की रोशनी को खोलना, क्योंकि इसके नीचे, आप बहुत अधिक जटिलता और बहुत सारे वर्कआर्ड ढूंढने जा रहे हैं। वास्तव में, मुझे लगता है कि जहां बहुत सारी समस्याएं आम तौर पर समाप्त हो जाती हैं, वे या तो विलय के माध्यम से होती हैं - जैसा कि आपने पहले सुझाव दिया था - या बस ऐसे वर्कअराउंड हैं जो वर्षों की अवधि में प्रक्रिया में पके हुए हैं कि किसी ने कभी भी समय नहीं लिया, सही ?

किम ब्रुशर: सही है, या किसी ने अभी कुछ करना शुरू किया है और पहली बार में इस पर चर्चा नहीं की गई थी।

एरिक Kavanagh: सही है, यह दिलचस्प है। यहाँ एक है- और यह एक अच्छा है। मुझे लगता है कि यदि आप इस पर टिप्पणी करना चाहते हैं, तो मैं आपको, मार्क और फिर किम पर फेंक दूंगा। उपस्थित लोगों में से एक लिखता है, "बदलते-बदलते और बढ़ते ओमनी-चैनल के माहौल को देखते हुए, एट्रिब्यूशन कैसे सबसे अच्छा प्रबंधित या आवंटित किया जाता है?" मुझे लगता है कि यह एक सतत प्रश्न है, लेकिन मार्क, आपको क्या लगता है?

मार्क मैडसेन: हाँ। विपणन में संपूर्ण विशेषता समस्या बहुत बड़ी है। अगर आपको पता नहीं है कि क्या है, तो बस कुछ कहना है - ऑनलाइन उदाहरण की तरह, अगर आप अमेजन पर जाते हैं और आप एक किताब खरीदते हैं, तो यह कहना है। खैर, आप वहाँ कैसे पहुंचे? क्या यह खोज इंजन अनुकूलन था जो आपको उस स्थान पर उस पुस्तक की रैंकिंग प्राप्त करके उस स्थान पर ले गया ताकि वह इसे खरीदने के लिए उस विशेष स्थान पर गया? क्या यह एक ऑनलाइन विज्ञापन था, क्या यह एक सोशल मीडिया अभियान था? और आप जानते हैं कि समस्या यह है कि एट्रिब्यूशन मॉडलिंग का विचार यह है कि इस प्रकार का मुख्य कारण है, लेकिन स्पष्ट रूप से कई चीजें हैं। हो सकता है कि आपने पुस्तक को बुक स्टैंड पर देखा और आपने इसके लिए एक बैनर विज्ञापन देखा और फिर आपने बाद में इसे खोजने का फैसला किया क्योंकि आप पढ़ने के लिए कुछ ढूंढ रहे थे और फिर वह वहाँ से चला गया।

और फिर सवाल यह है कि, "आप विभिन्न अभियानों के दौरान मीडिया को उस बिक्री और ग्राहक के खर्च या मूल्य का मूल्यांकन कैसे करते हैं?" और यह एक बहुत जटिल काम है और आपको इसे करने की आवश्यकता है क्योंकि जाहिर है कि आप अपने सबसे प्रभावी बजट के लिए प्रयास कर रहे हैं अभियान। लेकिन यह भी क्योंकि कई बार एक संबद्ध शुल्क या कुछ या क्लिक-थ्रू जैसी लागत होती है जो इसके लिए आपसे वसूला जाता है। और फिर आपको तय करना होगा कि किसे भुगतान किया जाए। क्या Google को भुगतान किया जाता है, क्या इन लोगों को भुगतान मिलता है, क्या उन लोगों को भुगतान किया जाता है? क्योंकि विशिष्ट एट्रिब्यूशन योजनाएं "पहले आदमी को भुगतान की जाती हैं।"

और इसलिए मुझे लगता है कि लब्बोलुआब यह है कि यह एक बहुत जटिल समस्या है और यह सांख्यिकीय विश्लेषण समस्या का एक बहुभिन्नरूपी प्रकार है जिसका कोई स्पष्ट उत्तर नहीं है। और इसका मतलब है कि, आप जानते हैं, आपको मेट्रिक्स को ट्रैक करने और यह देखने की आवश्यकता है कि आप क्या चिढ़ाने की कोशिश कर सकते हैं और संयोजन विश्लेषण और अन्य अजीब चीजें जैसी चीजें हैं जो लोकप्रिय हुआ करती थीं जो उन प्रकार के उद्देश्यों के लिए फिर से लोकप्रिय हो सकती हैं। लेकिन बदले में इसका मतलब है कि आपको प्रक्रिया मेट्रिक्स को समझना होगा, कम से कम "मेरे पास पांच अलग-अलग प्रकार के विपणन अभियान हैं, मुझे यह जानना होगा कि उस अभियान के इनपुट क्या हैं, मुझे पता है कि मेरे पास कितना पैसा है ' मी मेट्रिक्स को प्रोसेस करने के लिए खर्च करना, जैसे मैंने कितने ईमेल या कितने विज्ञापन दिखाए? ”और इस समय या लिंक या ट्रैकर के अनुरूप मेट्रिक्स इस चीज पर हुए, यह लेनदेन हुआ। ताकि आप उस तस्वीर का निर्माण शुरू कर सकें - और फिर से इसका एक और अच्छा उदाहरण है जहां कम से कम बुनियादी प्रक्रिया की बातचीत का मानचित्रण आपको इसके बारे में तर्क करने में मदद कर सकता है। नीचे पंक्ति, मुझे नहीं लगता कि अटेंशन के लिए कोई स्पष्ट जवाब है, हालांकि।

एरिक Kavanagh: हाँ, मुझे लगता है कि तुम बिल्कुल सही हो। और आप कभी नहीं जाने वाले हैं, यह मुझे लगता है। आप कम से कम मुख्य के लिए जान सकते हैं, आपके पास एक अच्छा विचार हो सकता है जहां से अधिकांश चीजें आई थीं, लेकिन यह मानने के लिए कि आप यह सब जान सकते हैं या कभी भी यह सब जान सकते हैं, मुझे लगता है कि शुरुआत में सिर्फ एक गलती है।

मार्क मैडसेन: मुझे लगता है कि हाइजेनबर्ग ने पहले ही इस बारे में लिखा था।

एरिक Kavanagh: वह क्या है?

मार्क मैडसेन: द हाइजेनबर्ग अनिश्चितता सिद्धांत इस पर शासन करता है।

एरिक Kavanagh: यह अच्छा है, यह एक अच्छा है। मुझे यह आप पर फेंक दें, किम, क्योंकि जैसा कि मैं यह देख रहा हूं और मैं इस प्रस्तुति को सुन रहा हूं, जो आपने इन विभिन्न परिदृश्यों के साथ मैप किया था और फिर मार्क ने क्या किया, आप जानते हैं कि पॉप क्या है मेरे दिमाग में यह डिजिटल परिवर्तन की पूरी अवधारणा है जिसके बारे में हर कोई बात करता रहता है। और मेरे लिए, इस तरह की चर्चा के लिए यह बहुत अच्छा है, क्योंकि यदि आप उबेर जैसे प्रमुख नवाचारों के संदर्भ में नए विजेताओं को देखते हैं, भले ही उनके सांस्कृतिक मुद्दों के बावजूद, और एयरबीएनबी और इन अन्य कंपनियों में से कुछ, जो उन्होंने डिस्टिल किया था इस स्तर तक की प्रमुख प्रक्रियाएँ, आरेख स्तर तक, और वे बाज़ार में इन गंभीर सेवाओं की सेवा के लिए बुलेटप्रूफ बुनियादी ढांचे के निर्माण पर वास्तव में ध्यान केंद्रित करते हैं। और उन्होंने ऐसा बड़े पैमाने पर किया, है ना? खैर डिजिटल परिवर्तन सभी के बारे में है, जो भी हो, एनालिटिक्स की मशीन लर्निंग की क्लाउड कंप्यूटिंग की नई शक्ति का लाभ उठा सकता है। इसलिए मेरे लिए, जो कोई भी डिजिटल परिवर्तन के बारे में बात कर रहा है, उसे प्रक्रिया मॉडलिंग करने की आवश्यकता है। तुम क्या सोचते हो?

किम Brushaber: हाँ, और मुझे लगता है कि एक और शब्द जो अक्सर अभी के बारे में तैर रहा है "प्रक्रिया स्वचालन" है, जिसे आपको पहली बार अपनी व्यावसायिक प्रक्रियाओं का निर्माण करने और समझने की ज़रूरत है कि आप उन्हें स्वचालित करने के लिए शुरू करने से पहले क्या कर सकते हैं। और तब आप अपनी योजनाओं को गति में डाल सकते हैं। लेकिन जब आप डिजिटल परिवर्तन युग के साथ काम कर रहे होते हैं, तो आप जानते हैं कि आपको यह देखने की जरूरत है कि मैं कौन सी जानकारी इकट्ठा कर रहा हूं और वास्तव में आपके संगठन में उस जानकारी के बारे में क्या जानकारी महत्वपूर्ण है। क्योंकि आप जानते हैं, मार्क ने जिस स्लाइड को साझा किया है, जहां आपने सभी अलग-अलग सूचनाओं के साथ सभी अलग-अलग टीवी स्क्रीन प्राप्त किए हैं, हमारे पास अब इतना डेटा इकट्ठा करने की क्षमता है कि आपको वास्तव में एक संगठन के रूप में परिभाषित करने और बोर्ड पर पहुंचने की आवश्यकता है सभी, सभी प्रमुख हितधारकों, और व्यावसायिक प्रक्रियाओं के माध्यम से कहते हैं, "यह महत्वपूर्ण जानकारी है और ये महत्वपूर्ण कदम हैं, " और यह भी समझने में सक्षम हैं कि आपके धुरी बिंदु कहां हैं। तो, आप जानते हैं, “यह एक ऐसी प्रक्रिया है जो वास्तव में हमारे लिए अच्छा काम नहीं कर रही है। आइए एक बारीक-बारीक डिटेल में जाएं और यह पता करें कि हम उस अलग तरीके से कैसे कर सकते हैं, '' और अलग-अलग टच पॉइंट्स पर बात करें और बातचीत में उनके इनपुट भी देखें।

एरिक कवनघ: हाँ, यह वास्तव में एक अच्छा बिंदु है और मुझे लगा कि इस स्लाइड ने भी निर्भरता के महत्व को बताने का एक अच्छा काम किया है। आप जानते हैं, जब भी आप इन घटकों में से किसी एक को बदलते हैं, तो आप उन सभी को बदल देते हैं, और अपने सिर को चारों ओर लपेटने की कोशिश कर रहे हैं कि यह कैसे व्यापार प्रक्रियाओं को प्रभावित कर सकता है कुछ समय और प्रयास। लेकिन फिर, यह उस तरह की बात है जहां अगर आप किसी भी तरह के डिजिटल परिवर्तन में संलग्न होने की बात कर रहे हैं, तो आपको यह महसूस करने की आवश्यकता है कि प्रक्रियाओं को कहां-कहां ढहाया जा सकता है, जहां उन्हें मिटाया जा सकता है। मुझे लगता है कि आम तौर पर सफल कार्यान्वयन के अनसुने नायकों में से एक है, जब आपको लगता है कि आपको समग्र योजना को फिर से तैयार करने पर एक्स, वाई या जेड प्रक्रियाओं की आवश्यकता नहीं है।

किम, मुझे लगता है कि मैं आपको वापस फेंक दूंगा। जब यह सामान बहुत अच्छी तरह से हो जाता है तो आपको कुछ महत्वपूर्ण सफलता के कारक क्या मिलते हैं? उन सफलता की कहानियों की कुछ विशेषताएं क्या हैं?

किम Brushaber: मुझे लगता है, मेरा मतलब है, जाहिर है कि सहयोग आवश्यक है और इसलिए मैंने स्लाइड डेक पर ध्यान केंद्रित करने का फैसला किया है, जो कि मुझे साइलो पर इतना मिला है, क्योंकि विभिन्न संगठनों के बीच सहयोग करना और यह पता लगाना कि वे अतिरेक कहां हैं, यह बहुत बड़ा है अपनी प्रक्रियाओं को सुव्यवस्थित करने और बनाने के तरीके और इन वार्तालापों के बारे में, "ठीक है, इसलिए यह वह तरीका है जो मैं इसे कर रहा हूं, " विलय की स्लाइड के साथ, जब आप कई अलग-अलग विभागों से बात कर रहे हैं या आप उन कंपनियों से बात कर रहे हैं जो एक साथ आ रही हैं और वास्तव में सर्वोत्तम प्रथाओं का पता लगा रही हैं। और उन चरणों के साथ संरेखण में सभी को लेने और प्राप्त करने के लिए सबसे अच्छा कदम क्या हैं, यह निश्चित रूप से उस जानकारी को पूरी तरह से चिकना बना देता है।

एरिक Kavanagh: हाँ और मुझे खुशी है कि आप "सहयोग" शब्द में भी फेंक दिया। मार्क, मैं सिर्फ टिप्पणी के लिए इसे आपके ऊपर फेंकूंगा। उदाहरण के लिए, Google डॉक्स जैसी सरल सामग्री के साथ सहयोग व्यवसाय की नई दुनिया का एक ऐसा गेम-बदलने वाला घटक है। ईमेल द्वारा पांच अलग-अलग लोगों के माध्यम से एक दस्तावेज़ को पारित करने के बजाय, आप उन सभी पांच लोगों को दस्तावेज़ को वास्तविक समय में देख सकते हैं और समायोजन कर सकते हैं और देख सकते हैं कि एक दूसरे पर क्या टिप्पणी है। यह एक बड़ी बात है; यह प्रक्रिया में एक बड़ा बदलाव है। और उसी घटक को लागू किया जा सकता है, निश्चित रूप से, बिजनेस इंटेलिजेंस के लिए, मॉडलिंग को संसाधित करने के लिए, वास्तव में इनमें से कोई भी अनुशासन जो हम व्यवसाय को अनुकूलित करने के लिए उपयोग करते हैं। सहयोग सबसे पहले होना चाहिए और किसी भी समय यह समझ में आता है, है ना?

मार्क मैडसेन: हाँ, मुझे ऐसा लगता है। मेरा मतलब है, लोन डिसीजन बनाने वाले का यह आइडिया कुछ इस तरह है, आप जानते हैं कि अकेला एनालिस्ट जो जादुई तरीके से अपना विश्लेषण करने के लिए वहां से निकल जाता है और उस नेगेटिव गोल्ड को पलट देता है। और उनके डेस्क पर बैठा अकेला निर्णय लेने वाला एक पुराने स्कूल की तरह है, 1990 के दशक का यह दृश्य कि लोग और संगठन कैसे निर्णय लेते हैं, आप जानते हैं? आप एक डेस्क के पीछे बैठते हैं और आप इस चीज को देखते हैं और फिर आप एक निर्णय लेते हैं, लेकिन यह सब अब प्रक्रिया और अनुप्रयोगों में कैद है। वास्तविक निर्णय आम तौर पर विभागों में या अन्य लोगों के साथ किए जाते हैं, और इसके लिए व्यापक समझ और संचार की आवश्यकता होती है। अन्यथा, आप सिर्फ अपनी ऊँची एड़ी के जूते में खुदाई करते हैं और हर कोई लड़ता है और कोई भी कुछ भी नहीं करना चाहता है, यही कारण है कि मैं अब और कई कंपनियों में काम नहीं करता हूं।

एरिक कवनघ: ठीक है, आप जानते हैं, यह एक बहुत अच्छी बात है और किम, मुझे वास्तव में खुशी है कि आपने अनुवाद में खोई जा रही चीजों की इस अवधारणा को लाया। मुझे अक्सर लगता है कि लोग किसी भी चर्चा, कहीं भी संदर्भ के महत्व के बारे में पर्याप्त सराहना नहीं करते हैं। संदर्भ लोगों को यह समझने में मदद करने के संदर्भ में इतना महत्वपूर्ण है कि मुद्दों की चर्चा की जा रही है और जो भी निर्णय बिंदु हैं। और अगर आप प्रक्रिया मॉडलिंग का उपयोग एक तंत्र के रूप में कर सकते हैं, तो फिर से आसवित करने के लिए कि क्या अपेक्षाकृत जटिल बालों वाले जीवों को अपेक्षाकृत सरल किया जा सकता है - और अगर यह बिल्कुल सुरुचिपूर्ण नहीं है - चित्र, तो मेरे लिए यह बहुत उपयोगी है: ए) संचार करना जो आवश्यक है, लेकिन बी ) उन चीज़ों की अनदेखी नहीं करना चाहिए जो महत्वपूर्ण हैं लेकिन बातचीत में खो सकती हैं, और सी) अंत में कुछ ऐसा है जो स्पष्ट रूप से, स्पष्ट रूप से बातचीत में शब्दों को क्रिस्टलीकृत करने से कठिनाई होती है। तुम क्या सोचते हो?

किम ब्रुशबर: यह वास्तव में दिलचस्प है कि आप इस शब्द "वार्तालाप" को जारी रखते हैं और मैंने उस स्लाइड को शामिल किया जो वार्तालाप आरेख पर थी जहां कई अलग-अलग पूल थे जो एक-दूसरे से बात कर रहे थे और एक-दूसरे के साथ बातचीत कर रहे थे। इसीलिए BPMN संगठन ने उस आरेख को बनाने का निर्णय लिया, क्योंकि वे समझते थे कि विभिन्न विभागों के बीच होने वाली बातचीत जटिल है और सभी टुकड़ों को दिखाने में सक्षम होने के लिए एक तरीका होने की आवश्यकता है जो एक प्रक्रिया में शामिल थे और सभी अलग-अलग खिलाड़ी और सभी अलग-अलग पहलू ताकि कोई भी गेंद न गिरे और हर कोई जानता हो कि जिम्मेदारियों की रूपरेखा कहां है। इसलिए जब आप बात कर रहे थे तो व्यावसायिक प्रक्रिया में, आप जानते हैं, संदर्भ की सही समझ होने के कारण, व्यवसाय प्रक्रिया आरेख वास्तव में बहुत अच्छे हैं क्योंकि वे दृश्य हैं और चित्र 1, 000 शब्दों के लायक हैं, और जब आप इन चीजों को बहुत ही दृश्य संदर्भ में देख सकते हैं, यह लोगों को एक बेहतर समझने में सक्षम होने की अनुमति देता है, कहते हैं, अगर आपने लिखा था कि आपकी प्रक्रिया एक पैराग्राफ प्रारूप में थी और आपने उन्हें लिखा था, तो आप जानते हैं, शारीरिक रूप से या भले ही आपने उन्हें गोलियों के साथ गिना हो। सचित्र प्रतिनिधित्व आपको उस संदर्भ को इकट्ठा करने में सक्षम बनाता है और यह समझने की तुलना में बहुत तेजी से होता है कि क्या आप जानते हैं कि आप इसे पढ़ने या समझने की कोशिश कर रहे हैं।

एरिक Kavanagh: ठीक है, तुम भी एक बिंदु, सही करने के लिए चीजों को वर्गीकृत कर सकते हैं? जहां लोग चीजों को व्यक्तिगत रूप से नहीं लेंगे और आपके पास बहुत अधिक उद्देश्यपूर्ण दृष्टिकोण होगा फिर व्यवसाय वास्तव में क्या कर रहा है और निश्चित रूप से अधिक जटिल प्रक्रियाओं के लिए, मुझे लगता है कि इससे व्यापार और आईटी दर्शकों दोनों को बेहतर समझने में मदद मिलेगी कि क्या बड़ा है चित्र है, क्योंकि दिन के अंत में बड़ी तस्वीर व्यवसाय है और व्यवसाय को सफल होने के लिए इच्छुक है, चलो इसका सामना करते हैं, यह काफी समय है। इसलिए मुझे लगता है कि समय सही है, और यह हमेशा से रहा है, लेकिन यह इन दिनों और भी अधिक लगता है क्योंकि हम कुछ प्रक्रियाओं को अनुकूलित या यहां तक ​​कि मिट जाते हैं। उदाहरण के लिए, क्लाउड पर जा रहे हैं, बस अपनी सेवा के एक पूरे घटक को क्लाउड या किसी साथी या जो भी मामला हो, को ऑफलोड कर सकते हैं। लेकिन व्यापार के प्रतिरूपण, स्पष्ट आरेखीय मॉडल को फिर से डिजाइन करने और चीजों के शीर्ष पर रहने के लिए एक बहुत ही उपयोगी चीज है, है ना?

किम Brushaber: हाँ और ईआर स्टूडियो उत्पादों, हम भी खोज और छानने की क्षमताओं का एक बहुत कुछ है। इसलिए यदि आप जाना चाहते हैं और यह निर्दिष्ट करना चाहते हैं कि कुछ क्लाउड व्यवहार था, तो आप इसे ठीक से ट्यून कर सकते हैं और यह देखने के लिए एक खोज कर सकते हैं कि वे कौन से टुकड़े हैं जो क्लाउड में इंटरैक्ट कर रहे हैं, जब आप अपनी सभी प्रक्रियाओं को आरेखित कर लेते हैं। या, उदाहरण के लिए, मान लें कि आप मार्केटिंग देख रहे हैं और आप सिर्फ मार्केटिंग करना चाहते हैं - और मेरा निश्चित रूप से मार्केटिंग से मतलब नहीं है - यह सिर्फ पहला है जो दिमाग में आया है कि अधिकांश संगठन । लेकिन, आप जानते हैं, जाने के लिए और कहने में सक्षम हो, “ठीक है, इसलिए मैं अपने विपणन विभाग को बदलने के बारे में सोच रहा हूं। ये सभी व्यवहार हैं, "और इसलिए आप सभी प्रक्रियाओं को देख सकते हैं और कह सकते हैं, " ठीक है, मैं इन युक्तियों को रखने जा रहा हूं, जिनका उपयोग हम इस तरह से क्लाउड में करने के लिए करते हैं और ऐसा करते हैं और इनको प्रभावित करने वाले हैं टुकड़े और वह इन लोगों को प्रभावित करने जा रहा है। ”और अगर आपके पास उस प्रक्रिया को आरेखित किया गया है, तो आप बहुत ही नेत्रहीन देख सकते हैं - यह एक विशाल पहेली को देखने जैसा है, है ना? आपको इन सभी अलग-अलग पहेली टुकड़े मिल गए हैं, जो सभी एक साथ खेलते हैं और आप यह पता लगा सकते हैं, "ठीक है, क्या मुझे एक टुकड़े में फिट होने के लिए हर चीज के लिए इन पहेली टुकड़ों को पुनर्व्यवस्थित करने की आवश्यकता है?"

एरिक Kavanagh: हाँ और आप जानते हैं कि मैं आपसे एक आखिरी सवाल पूछूंगा। और दोस्तों, मैं आज की प्रस्तुति से स्लाइड्स का लिंक पोस्ट करने वाला हूं; यह देखने के लिए अपनी चैट विंडो देखें। लेकिन, निश्चित रूप से, सिस्टम जानकारी के माध्यम से मॉडलिंग और डेटा मॉडलिंग की शर्तों को सिस्टम के माध्यम से जा रहा है, यह महत्वपूर्ण रूप से महत्वपूर्ण है क्योंकि सिस्टम या तो काम करते हैं या वे नहीं करते हैं, जहां व्यापार यह थोड़ा और ढीला-ढाला हो सकता है। आपके पास वर्कअराउंड हो सकता है - प्रक्रिया के अंत में या प्रक्रिया की शुरुआत या बीच में कहीं भी पुराने दिनों में मान लें - आपके पास वर्कअराउंड हो सकता है कि किसी को बस एक दिन पता चला जब कुछ टूट गया जिसके बारे में कोई नहीं जानता था। अच्छी तरह से डेटा के साथ, आपको यकीन है कि पता चल जाएगा क्योंकि डेटा उस क्षेत्र में दिखाई नहीं देता जहां इसकी आवश्यकता होती है और लेनदेन नहीं होता है। लेकिन क्या आप देख रहे हैं कि A) हम एक अधिक डिजिटल अर्थव्यवस्था की ओर जा रहे हैं, लेकिन B) हमारे पास ये सभी अलग-अलग विलय और चीजें हो रही हैं। क्या आप देखते हैं कि कंपनियां व्यवसाय प्रक्रिया मॉडलिंग के साथ-साथ डेटा मॉडलिंग के मूल्य की अधिक सराहना करने लगी हैं? उस तरह से किया जाता है? क्योंकि मैं निश्चित रूप से डेटा मॉडलिंग के लिए जानता हूं, डेटा मॉडलर्स वर्षों और वर्षों से इसके बारे में बहुत भावुक रहे हैं। क्या इन दिनों व्यवसाय मिलता है? क्या हम उस जगह के करीब पहुंच रहे हैं जहां आवश्यक सामान की सराहना हो रही है?

किम Brushaber: ठीक है, मेरा मतलब है, यह वही है जो हम IDERA पर पूरा करने की कोशिश कर रहे हैं। हमारे पास ईआर स्टूडियो सूट है जिसमें डेटा मॉडलिंग सूट और बिजनेस आर्किटेक्ट सूट दोनों शामिल हैं, इसलिए मुझे इतनी अच्छी तरह से कतार लगाने के लिए धन्यवाद।

एरिक Kavanagh: वहाँ तुम जाओ।

किम ब्रुशर: लेकिन हम करते हैं- जाहिर है कि डेटा मॉडलिंग का टुकड़ा सूचना वास्तुकला, समाधान वास्तुकला, संगठन के भीतर डेटा के लिए जिम्मेदार किसी के लिए भी आवश्यक है। और जिस तरह से हमने अपने उत्पाद का निर्माण किया है वह व्यवसाय और डेटा को हमारे उद्यम टीम जोड़ सूट का उपयोग करते हुए हाथ से काम करने की तरह की अनुमति देता है ताकि आप उन सभी वस्तुओं को धक्का दे सकें जो व्यापार प्रक्रिया और उपलब्ध वस्तुओं के लिए हैं डेटा प्रक्रिया एक साथ और उन दो दुनियाओं को एक साथ लाने में सक्षम हो। और निश्चित रूप से मेरे पास उस पर विवरण में जाने के लिए पर्याप्त समय नहीं है, लेकिन किसी का भी आईडीएआरए पर जाने और देखने के लिए स्वागत है और देखें कि हम ऐसा कैसे करते हैं।

लेकिन सवाल यह है कि डेटा की दुनिया जटिल होती जा रही है। भंडारण सस्ता और सस्ता और सस्ता हो गया है और इसलिए इसका मतलब है कि हम अधिक से अधिक डेटा प्राप्त करने जा रहे हैं और यही वह जगह है जहां मार्क जैसी वस्तुओं पर चर्चा हो रही थी, "ठीक है, इसलिए अब मेरे पास डेटा है, मैं कैसे विश्लेषण करूं यह? मैं इसे कैसे समझूं? मैं इसे कैसे लागू कर सकता हूं और मैं इसे अपने व्यवसाय के लिए कैसे उपयोग कर सकता हूं? "और इसलिए व्यापार प्रक्रिया पर उस जानकारी को ओवरले करने में सक्षम है और कहते हैं, आप जानते हैं, " मुझे एक विनिर्माण निर्णय पर निर्णय लेने की आवश्यकता है और मुझे जानने की आवश्यकता है सर्दियों में बर्फ के कारण मेरे ट्रक कितनी बार देरी से चल रहे हैं? क्या मुझे कोस्टा रिका में एक व्यवसाय खोलने की आवश्यकता है जो उत्तर की ओर से शिपिंग करने के बजाय वहां से चीजों को जहाज करने में सक्षम हो? ”और उन सभी पहलुओं को देखने में सक्षम होने के नाते, लेकिन आप यह भी नहीं जानते हैं कि आपको देखने की जरूरत है उन पहलुओं पर जब तक आप उस प्रक्रिया को पूरा करने के लिए कुछ शुरू नहीं कर सकते, और इस मामले में यह एक परिवहन प्रक्रिया है, लेकिन हर व्यवसाय की प्रक्रिया में जटिलताएं होती हैं कि वे एक व्यवसाय प्रक्रिया मॉडल में नीचे फेंक सकते हैं और यह समझना शुरू कर सकते हैं कि वे टुकड़े कहाँ स्थानांतरित हो सकते हैं ।

एरिक कवनघ: मुझे यह पसंद है। मैं विशेष रूप से कोस्टा रिका में एक व्यवसाय खोलने के बारे में हिस्सा पसंद करता हूं।

किम ब्रुशर: क्यों नहीं?

एरिक Kavanagh: यदि आप एक पीआर आदमी या वहाँ नीचे एक मध्यस्थ की जरूरत है, मुझे पता है। मैंने चैट विंडो में स्लाइड्स का लिंक पोस्ट किया है, इसलिए उस चैट विंडो को देखें। बेशक, अगर आपने यह नहीं देखा या आप इसे अपने सहयोगियों के साथ साझा करना चाहते हैं, तो हम बाद में देखने के लिए इन सभी वेबकास्ट को संग्रहीत करते हैं। और आप किम को वहीं ईमेल कर सकते हैं, उसे स्क्रीन पर उसका पता मिल गया है। बेझिझक उसे सीधे ईमेल भेजें।

और इसके साथ ही हम आपको विदाई देने जा रहे हैं। शानदार प्रस्तुति के लिए धन्यवाद; यह बहुत अच्छा रहा। हम अगली बार आप लोगों को पकड़ेंगे। ख्याल रखना। अलविदा।