لماذا يجب على كل شركة Fintech التفكير في البيانات من البداية (Zandra Moore)

تعتبر التكنولوجيا المالية قطاعًا مربحًا في الوقت الحالي ، ومن المتوقع أن يكون كذلك
إلى 31.5 تريليون دولار بحلول عام 2026. لا عجب أن الشركات الناشئة تريد المشاركة في هذا الحدث. ومع ذلك ، فهي أيضًا واحدة من أصعب المجالات التي يمكنك الدخول فيها.

اللوائح التي لا نهاية لها ، والأسواق التنافسية ، والتقنيات الجديدة المحفوفة بالمخاطر ، والتحديات الاقتصادية ليست سوى بعض الأشياء التي يمكن أن تعرقل حتى أفضل أفكار التكنولوجيا المالية عن مسارها.

لكن أحد التحديات الرئيسية التي يمكن أن تكون في كثير من الأحيان فكرة لاحقة هي بيانات ذكاء الأعمال الخاصة بك. ومع ذلك ، لكي تنتقل شركة fintech بنجاح من مرحلة بدء التشغيل إلى مرحلة التوسع ، فإنها تحتاج إلى ضمان تحليلات البيانات و BI في مكانها الصحيح. 

في حين أنه قد لا يكون لديك الكثير من البيانات في بداية رحلة التكنولوجيا المالية الخاصة بك ، إذا كنت ناجحًا (وآمل أن تكون كذلك) ، صدقني ، سيكون لديك الكثير من الأشياء. 

اسمحوا لي أن أوضح سبب اعتقادي بشغف أن الرؤساء التنفيذيين والمدراء التنفيذيين لشركات التكنولوجيا المالية يجب أن يفكروا في البيانات منذ البداية.

ستندهش (وستسعد بشكل لا يصدق) بمدى السرعة التي يمكن أن تنمو بها أعداد المستخدمين لديك

من التجربة ، ستندهش من السرعة التي تنمو بها أعداد المستخدمين على النظام الأساسي الخاص بك. ومع كل مستخدم جديد يأتي المزيد والمزيد من البيانات.

المزيد من المستخدمين = المزيد من البيانات = زيادة الطلب على الوصول إلى البيانات. 

باختصار ، مع استمرار نمو قاعدة المستخدمين لديك ، يزداد الطلب على الوصول إلى المعلومات في الوقت المناسب في شكل القصص المصورة المرئية والتقارير التفاعلية والتحليلات. سيبدأ هذا في الضغط على فرق إدارة وتطوير المنتجات و
سيؤدي في النهاية إلى زيادة الأعمال المتراكمة. 

المفتاح إذن هو التأكد من أن النظام الأساسي الخاص بك وفريقك جاهزان.

إذن ، ما هي أفضل طريقة للاستعداد لموجة المد والجزر هذه؟ أفضل طريقة هي التأكد من أنك تفكر في البيانات من البداية.

لماذا البيانات وذكاء الأعمال هو المفتاح منذ البداية

لا يوجد أي استخفاف بالقيمة التي يمكن أن تجلبها البيانات لعملك وعملائك. يمكن أن تكون البيانات المقدمة للمستخدمين في الوقت المناسب والتركيز الصحيح قوية للغاية. 

باختصار ، إذا بدأت مبكرًا - فسوف تتعلم بسرعة.

• سيتعلم فريق التطوير و DevOps أفضل السبل لتصميم مكدس البيانات الخاص بك لدعم الاستفسارات التحليلية ، سواء كان ذلك في الوقت الفعلي مقابل تطبيقك أو عبر بحيرة بيانات مخصصة أو مستودع. 

• سيبدأ فريق إدارة المنتج في رؤية (ونأمل أن يسمع) كيف تساعد التحليلات عملاءك. سيكتشفون أيها يعمل ، وأيها يحتاج إلى تحسين ، وكيف سيبدأ أيضًا في الحصول على مزيد من التعليقات حول العملاء المحتملين الآخرين
  المتطلبات. 

• وسيبدأ فريق نجاح العملاء في رؤية اتجاهات نجاح العملاء في الاتجاه الصحيح.

كملاحظة جانبية مثيرة للاهتمام ، لا تحتاج إلى تسليم كل شيء من اليوم الأول. يمكنك البدء بلوحة عمل مرئية جيدة الإعداد (اسم فاخر للوحة القيادة!) تركز على دور المستخدم وتأمينها على أذونات البيانات الخاصة به. 

حتى "الرقم الكبير" أو "مخطط الاتجاه" في وضع جيد والمضمن في سير العمل الصحيح يمكن أن يوفر قيمة ضخمة.

باختصار ، فإن الجانب الإيجابي للتفكير في بياناتك منذ البداية هائل. كلما جمعت المزيد من البيانات ، زادت قدرتك على التحليل ، مما يحسن منتجاتك وخدماتك ويجذب المزيد من العملاء ويعمق أولئك الذين لديك بالفعل. 

إذن كيف تفكر الشركات في البيانات منذ البداية؟

التحليلات المضمنة كعامل تمكين رئيسي

برزت التحليلات المضمنة كواحدة من أقوى عوامل التمكين الرئيسية وأكثرها حداثة لتعطيل الطريقة التي تستفيد بها مؤسسات التكنولوجيا المالية من البيانات الضخمة التي يتم إنتاجها على أساس يومي. 

من خلال استخدام التحليلات المضمنة ، يمكن لشركات التكنولوجيا المالية ربط قواعد بيانات متعددة عند المصدر وعرض بيانات في الوقت الفعلي داخل تطبيقها. بهذه الطريقة ، لم يعد المستخدمون بحاجة إلى التبديل إلى تطبيق آخر - مثل لوحة المعلومات أو أداة BI نفسها - للبحث
في البيانات. بدلاً من ذلك ، تربط واجهات برمجة التطبيقات التحليلات المضمنة بالتطبيق المضيف.

بشكل أساسي ، يوفر لهم هذا حل ذكاء الأعمال بالخدمة الذاتية ، مما يؤدي إلى تحويل الجزء الأكبر من وقت الفريق بعيدًا عن إنتاج التقارير وإدارة البيانات - إلى التحليلات المعقدة.

ومن خلال التضمين في مكدس البيانات الحالي ، باستخدام علامتك التجارية ، فإنه لا ينقل البيانات من المصدر أبدًا لضمان الحفاظ على الأمان والحوكمة. 

يتجاوز هذا أدوات التنبيه البسيطة: فالأنظمة ذات التحليلات المضمنة تسمح للمستخدمين برؤية المرئيات والتنقل إلى البيانات الحية. تسمح لك بعض الأدوات أيضًا بتضمين الرسوم البيانية والبيانات التي يمكن تحديثها تلقائيًا وتخصيصها
قم بتضمين التعليقات التوضيحية الخاصة بك وجدولتها حتى اللحظة - مما يمنح المستخدمين غير التقنيين القدرة على التعامل مع البيانات. 

إنه يمنح مئات الأشخاص إمكانية الوصول إلى البيانات ، مقابل خمسة أو ستة محللين في الشركة يقومون بعد ذلك بإعداد تقارير لبقية الأعمال. 

لف

وصلت صناعة التكنولوجيا المالية إلى مستويات عالية منذ ظهور التطبيقات الديناميكية والخدمات عبر الإنترنت. كانت التقنيات التخريبية هي حاجة الساعة وهنا بالضبط ظهر ذكاء الأعمال وتحليلات البيانات في الصورة.

بدأت الشركات التي تدرك أهمية ذكاء الأعمال بالفعل في تسخير فوائدها. على سبيل المثال ، شعبية أمازون ونموها وإيراداتها هي نتائج لتجربة المستخدم التي توفرها للمستهلكين - من الواضح أن نراها تأخذ في الاعتبار
تكامل BI منذ فترة طويلة.

ستساعدك الاستفادة من البيانات وذكاء الأعمال من البداية على البقاء في صدارة منحنى النمو وبالتالي تسريع أرباحك النهائية.