Önceliklendirme Problemi

Yürütülecek en iyi analiz projeleri nasıl belirlenir?

Önceden yaptığınız analiz işiniz ticari değer göstermeye başladığında, kendinizi makul ölçüde üstlenebileceğinizden daha çok proje teklifiyle karşı karşıya bulabilirsiniz. Bu nedenle bir proje önceliklendirme sürecine ihtiyacınız olacaktır. Intel'in bunu nasıl yaptığını açıklayalım.

2011'de Intel’in BT departmanından küçük bir ekip, çip tasarımlarını test etmek için gereken bilgi işlem talebini doğru bir şekilde tahmin etmenin yollarını aramaya başladı.

Yoğun kaynak gerektiren belirli adımların ne zaman atılacağını ve her testin ne kadar bellek gerektireceğini bilmek, Intel'in bellek veya işlemci gücü yetersizliği yaşamadan daha çok eşzamanlı test planlayarak, büyük bilgi işlem sunucu şebekesini daha verimli kullanmasını sağlayabilirdi.

Bunun sonuçları çok büyük olacaktı: Elde edilen her yüzde 1'lik verimlilik Intel'in yılda 1 milyon dolar tasarruf etmesini sağlayacaktı. Beş kişilik ekip, altı ay boyunca test simülasyonlarından elde edilen verilere gelişmiş analiz teknikleri uyguladı ve yılda 10 milyon dolardan fazla değer sunabilecek tasarım süreci iyileştirmeleri yapmanın yolunu buldu.

Gelişmiş Analiz grubu olarak bilinen ekip, o zamandan bu yana proje talebi yağmuruna tutuldu. Grup büyüyerek yaklaşık 100 üyeye ulaşmış olsa dahi proje talepleri hala çok fazlaydı. Grup, önerilen projeleri önceliklendirmek için iş birimi desteğini ve işbirliğinin gücünü, yüksek nitelikli verilerin miktarını, potansiyel etkinin boyutunu ve kapsamını ve daha birçok etmeni analiz ediyor.

Bugün ise ekibin yürütmeye değer olduğunu düşündüğü projeler bir yıl sürebiliyor ve çip tasarım simülasyonu projesinden çok daha iyi sonuçlar verebiliyor.

Projelerden yüksek kazanç elde etme talebi, “bunun beklediğimiz değer büyüklüğü sırasına uygun olduğunu açıkça gösteriyor,” diyor Intel'in büyük veri analizi baş mühendisi Moty Fania.

Yine de ekip çalışması sırasında hala birçok keşif ve deney yapılıyor. “Verilere çoğu zaman bir hipotezi veya varsayımı düşünerek bakmaya başlıyorsunuz,” diyor. “Ancak bazen verilerde beklemediğiniz, farklı bir sinyal buluyorsunuz ve bu önemli bir etmen haline geliyor.”

Ancak bazen verilerde beklemediğiniz, farklı bir sinyal buluyorsunuz ve bu önemli bir etmen haline geliyor.

Moty Fania, Intel BT Büyük Veri Analizi Baş Mühendisi

2. Doğru problem. Analiz ekibinin yanıt aradığı sorunun iş için önemli olması gerekir. Bu probleme yanıt vermek, aynı zamanda herhangi bir çözümün kuruluşun mevcut iş süreçlerine, sistemlerine ve personel düzenlemelerine ne kadar uygun olduğunu anlamayı gerektirir.

Burada karşılaşılan problem, kuruluşun satışları arttırma şartı ile kusursuz bir paralelliğe sahipti. Üst düzey yöneticiler, gerekirse iş süreci değişiklikleri yapacaklarını taahhüt etti.

3. Veriler. Analiz ekibi, bir analiz projesini uygulanabilir ve yapmaya değer kılacak yeterli yüksek nitelikli verinin bulunup bulunmadığını belirlemelidir.

Ekip, şirket içi satış organizasyonuna ait ve yöneticilerin yüksek nitelikli bir veri kümesi bulunduğunu bildiği bir alanda pilot proje gerçekleştirdi. Bu verilerle yapılan başarılı testler, analiz projesinin umut vadettiğini gösterdi ve diğer alanlardaki veri niteliğini yükseltmeye yönelik bir çalışmanın gerekçelerini ortaya koydu.

4. Kaynaklar. Sponsor kuruluş ile çalışan analiz ekibi, projenin başarılı olması için hangi kişilerin, becerilerin, araçların ve işlemci gücünün gerekli olduğunu ve bunların mevcut olup olmadığını belirlemelidir.

Analiz grubunun uzaktan satış birimiyle birlikte çalışan bir ekibi vardı ve satış liderleri analiz ekibi için gerekli kişileri sağladı.

5. Zaman. Analiz ekibi, proje sonuçlarına istenen zaman çerçevesinde ulaşıp ulaşamayacağını değerlendirmelidir. Ticari değeri kuruluşa hızlı bir şekilde göstermek istersiniz.

Şirket içi satış örneğinde ise bir pilot proje, hızlı ve güçlü sonuçlar verdi. Böylece daha geniş bir veri kümesinde çalışmaya devam etmenin gerekçesi ortaya konulmuş oldu.

Çoğu zaman sohbet bir yerden başlar, daha sonra üzerinde değişiklikler yapılır ve sonunda farklı bir çözüm bulunur.

Chen Admati, Intel Gelişmiş Analiz Yöneticisi

Sonuçları Kayıt Altına Alın ve Bağlılığınızı Sürdürün

Admati, toplantılar sırasında satış yöneticileri ve analiz uzmanlarının bir plan tasarladığını belirtiyor. Bir makineli öğrenme algoritmasının, en iyi müşteri adaylarını belirlemelerine ve çip satış mesajlarını ilgili şirketlerin ihtiyaçlarına uygun olarak kullanmalarına yardımcı olacağını ve nihayetinde Intel'in kâr hanesine katkıda bulunacağını öngördüler.

Gelişmiş Analiz grubu, 10 bin bayiden oluşan bir havuzdan en iyi 1000 müşteri adayını belirleyen bir algoritma geliştirdi.

Bu algoritma aynı zamanda ekibin, her müşteri adayının ihtiyaçlarına göre kişiselleştirilen ve satış temsilcilerinin üzerinde tartışabilecekleri belirli konular geliştirmelerine yardımcı oldu. Bir müşteri adayı sunuculara yönelik çiplere oldukça açıkken, başka biri ağ oluşturma donanımlarına ihtiyaç duyabilir.

Çevrimiçi satış ekibi, öncelikli müşteriler listesi ve her arama için kişiselleştirilmiş konuşma konularıyla, 2014 satışlarını 76 milyon dolardan fazla arttırdı. (Intel’in finans departmanı, analiz projeleriyle ilişkilendirilen sonuçları izler ve doğrular; bu sayede hesap verebilirlik sağlanır ve gelecek projeler için yatırım getirisi (ROI) tahminlerinin doğruluğu arttırılır.)

Admati, proje teknik olarak tamamlanmış olsa da, Gelişmiş Analiz grubunun çevrimiçi satış ekibiyle düzenli olarak görüştüğünü belirtiyor.

“Çoğu zaman sohbet bir yerden başlar, daha sonra üzerinde değişiklikler yapılır ve sonunda farklı bir çözüm bulunur,” diyor Admati. “Desteklediğiniz iş birimini, kararların nasıl alındığını ve insanların nasıl etkilenmeye ihtiyacı olduğunu öğreniyorsunuz. Proje önceliklendirmeleriniz de buna göre değişiyor.”

Hemen Önceliklendirmeye Başlayın


Ufukta görünen projelerinizi değerlendirmek için önceliklendirme çerçevemizi indirin.

Haber Bülteni

En sevilen planlama kılavuzlarımızı ve görüşleri doğrudan e-postanıza gönderelim.

Şimdi kaydolun