Rakamlardan daha fazlasını elde edin
Veriler, yeni ürün ve hizmetler geliştirmek için giderek daha önemli hale geliyor. Orta ölçekli işletmeler daha verimli üretim yapabilir ve müşterilere daha kişisel bir şekilde hitap edebilir.
Moritz von Soden ilk başta gözlerine inanamadı: Geliştirme ekibinin sunduğu, mini sensörlerle donatılmış yeni dişli milinden, birkaç dakika içinde Bluetooth aracılığıyla veriler cep telefonuna aktarıldı. Bu veriler, milin yükleri ve titreşimleri hakkında bilgi veriyordu. Bornemann Gewindetechnik şirketinin patronu, akıllı dişliinden akan rakamlardan memnuniyetle şöyle diyor: “Bu, dişliyi röntgenle görmek gibi bir şey. Hangi yağlayıcı kullanıldığı bile anlaşılabiliyor.”
Bornemann müşterileri, özellikle kaldırma platformları veya taşıma cihazları üreticileri, artık ürünlerinin durumunu 24 saat boyunca izleyebiliyor. Böylece hasarlar erken tespit edilebiliyor, bakım aralıkları optimize edilebiliyor ve arızalar önlenebiliyor. Aşağı Saksonya’daki vida üreticisi, bu yenilikle tamamen yeni bir iş alanı açıyor: “Ölçülen tüm verilerin analizi sayesinde, gelecekte müşterilerimize millerimizin yanı sıra ek bilgi de sunabileceğiz” diyor von Soden. “Bir danışmanlık bölümü kurmak da düşünülebilir.”
Giderek daha fazla sayıda küçük ve orta ölçekli işletme, ürün ve hizmetler geliştirmek ve yeni iş alanları açmak için iş zekası (BI), büyük veri, analitik ve yapay zeka (AI) gibi teknolojileri kullanıyor. BI öncelikle geçmiş ve güncel verileri işlemek ve sunmak için kullanılırken, analitik geleceğe odaklanıyor. Veri madenciliği veya makine öğrenimi gibi teknolojilerle gelecekteki sonuçların olasılığı belirlenir. Böylece sağlam tahminler yapılabilir. “Gelişmeleri önceden tahmin ederek, başarılı bir sonuç için gerekli olabilecek değişiklikleri erken aşamada başlatmak mümkün” diyor Steerer İnsan Kaynakları Danışmanlığı şirketinin yöneticisi Christoph Oelrich.
Yapay zeka, orta ölçekli şirketlerin satın alma, üretim ve lojistik departmanlarına da girmiştir. Geçmişte nonwoven kumaş üretim tesisleri deneme yanılma yöntemiyle manuel olarak ayarlanırken, bugün makinelerin ve çevrenin durumu hakkında veri toplanmakta, mevcut nonwoven kumaş kalitesi optik olarak ölçülmekte ve bu bilgilerle yapay sinir ağları eğitilmektedir. Bir algoritma ayar parametrelerini simüle ediyor ve hangi parametrelerle istenen kalitenin en düşük maliyetle üretilebileceğini gösteriyor. Başka bir işletmede ise bir kamera sistemi, makinelerin vidaları ve dübelleri doğru bir şekilde birleştirip birleştirmediğini algılıyor. Doğru birleştirilmedikleri takdirde, personel saniyeler içinde uyarılıyor. Ürün kalitesi artıyor, şikayet sayısı azalıyor.
Bir başka örnek: Hessen eyaletindeki bir kozmetik üreticisi, birkaç haftadır potansiyel müşterilerinin web sitesinde ve sosyal ağlarda nasıl davrandıklarını, hangi bilgilere tıkladıklarını, hangi soruları sorduklarını ve hangi renkleri tercih ettiklerini ayrıntılı olarak kaydediyor. “Anonimleştirilmiş ancak kişiselleştirilmiş verilerle şirket, müşteriler hakkında net bir fikir edinebilir, davranışlarının nedenlerini anlayabilir ve onlara gerçek zamanlı olarak uygun ürünler ve içerikler önerebilir,” diyor Wunder.ai start-up’ının kurucusu ve ticaret, telekomünikasyon ve finans şirketlerinde BI ve AI uzmanı Rupert Steffner. “Sistemimizde, insan beynindeki duygusal faktörleri ve karar verme süreçlerini de mümkün olduğunca yansıtmaya çalışıyoruz.”
İş analistleri, veri mühendisleri ve veri bilimcileri iş piyasasında çok rağbet görüyor. Henüz kampüsteyken bilgisayar mühendisliği, fizik ve matematik bölümlerinden mezun olacak öğrenciler işe alınıyor. “Bazı şirketler, en yetenekli öğrencileri erken aşamada bulmak için üniversitelerle işbirliği yapıyor” diyor headhunter Oelrich. Mezunlar, 60.000 avro ve üzeri yıllık maaşlarla cezbediliyor, doktora derecesi olanlar ise 70.000 avronun üzerinde maaş alabiliyor: “Beş yıllık deneyime sahip bir veri bilimcisi ortalama 90.000 avro kazanıyor.” Eğilim: artıyor. “Ancak birçok yüksek potansiyelli aday için, iş modelinin heyecan verici ve geleceğe yönelik olması ve en yeni araçlarla çalışıp çalışamayacakları belirleyici faktörler.”
Çoğu zaman büyük şirketler zeki beyinleri kapmak için yarışır, küçük şirketler ise maaş ve kariyer fırsatları konusunda nadiren rekabet edebilir. “Ayrıca, genellikle dijital projelerin uygulanmasında pratik deneyime sahip bir yöneticiye sahip değiller,” diye şikayet ediyor Oelrich. Bu nedenle, birçok orta ölçekli şirket gerektiğinde günlük ücreti 800 ila 1.200 avro arasında değişen serbest çalışanlara başvuruyor. Ayrıca, yapay zeka, görsel analitik, veri bilimi veya nesnelerin interneti için programlar ve danışmanlık hizmetleri sunan yazılım şirketlerinin hizmetlerini de kullanıyorlar – veri kullanımına dayalı komple iş süreçleri için de.
Orta ölçekli işletmelerin artan ilgisi
Dünya pazar lideri SAS’tır. ABD şirketinin Almanya şubesi, orta ölçekli işletmelerin şimdiye kadar özellikle büyük şirketlere özgü olan çözümlere olan ilgisinin arttığını kaydetmektedir. SAS’ın Almanya, İsviçre ve Avusturya’dan sorumlu Annette Green, “Koronavirüs, birçok işletmeye dijitalleşme konusunda eksikliklerini acı bir şekilde göstermiştir” diyor. Bu nedenle, birçok karar verici kendi şirketinin zayıflıklarını tam olarak bilmiyor. Bunun nedeni genellikle yetersiz veri yönetimi. Kriz sırasında, verileri kullanmak için metodik, kavramsal, organizasyonel ve teknik süreçlere sahip olmayan şirketler, halihazırda büyük veri, analitik veya yapay zekaya yatırım yapan şirketlere göre daha hızlı sarsıldı: “Bu şirketler, gelecekte de beklenmedik olaylara karşı kendilerini koruyacak ve yeni ürün ve hizmetler geliştirmelerini sağlayacak bir dayanıklılığa sahip.”
Analitik ve yapay zeka sayesinde, müşterilere daha iyi hitap edilebilir ve kişiye özel teklifler sunulabilir. Green, “Bunlar, müşteri ve bugüne kadar kullandığı hizmetler hakkında mevcut olan tüm bilgilere dayanır ve kişisel temasların kısıtlı olduğu dönemlerde bile güven ve memnuniyet yaratır” diye özetliyor. Bu da yeni gelir modelleri yaratıyor. “Kullanılan teknolojik çözümler otomatik olarak çalışmalı, esnek ve özellikle ölçeklenebilir olmalıdır.” Bu, makine öğrenimi gibi yeni analitik modeller kullanıldığında da yararlıdır, “çünkü bu, belirli bir süre boyunca daha fazla hesaplama gücü gerektirir ve bu güç, ihtiyaca göre artırılabilir veya azaltılabilir.”
Bornemann’ın patronu von Soden, akıllı dişlerin gelecekte şirketi için temel bir ürün olacağına inanıyor. Şimdiden çevrimiçi pazarlama için veri topluyor ve analiz ediyor: “Başarılı bir şekilde.”