Organizacje przeznaczają ogromne kwoty na sztuczną inteligencję, technologie chmurowe i inne innowacje, ale samo zwiększanie wydatków nie gwarantuje zwrotu. Skuteczne podejmowanie decyzji wymaga inteligencji finansowej — umiejętności przekształcania rozbieżnych danych w jasne, dające się zastosować wnioski. Bez tego krytyczne praktyki, takie jak FinOps, zarządzanie finansami IT (ITFM) i strategiczne zarządzanie portfelem (SPM) nie będą w stanie osiągnąć prawdziwej optymalizacji kosztów.
Problem silosów danych
Głównym problemem jest izolacja danych. Działy finansowe widzą koszty w systemach ERP, zespoły IT śledzą wydajność w narzędziach monitorujących, a działy biznesowe mierzą wyniki w systemach CRM. Żadne z nich nie zapewnia jednolitego poglądu potrzebnego do dostosowania priorytetów operacyjnych, organizacyjnych i finansowych. Skutkuje to stratą czasu na zestawianie niespójnych danych, błędnymi prognozami i ostatecznie milionowymi unikniętymi kosztami. Ogólne narzędzia BI i rozwiązania własne zawodzą, ponieważ nie potrafią szczegółowo powiązać kosztów ze źródłami.
To rozłączenie to nie tylko niedogodność, ale rosnące ryzyko. W miarę przyspieszania wydatków na technologię organizacje muszą ocenić konkurencyjne priorytety w zakresie aplikacji, infrastruktury, usług w chmurze i inwestycji w ludzi. Bez wglądu w wzorce użytkowania i redundancję świadome kompromisy stają się niemożliwe.
Od liczb statycznych do praktycznych spostrzeżeń
Inteligencja finansowa wypełnia te luki, agregując, normalizując i wzbogacając dane z całej firmy. Dzięki temu liderzy mogą:
- Dostosuj wskaźniki finansowe, operacyjne i biznesowe : Połącz wydatki na chmurę z wpływem na biznes, wydatki na infrastrukturę z wydajnością aplikacji, a inwestycje w ludzi z jakością usług.
- Odkryj ukryte wzorce : Mapuj wykorzystanie modeli AI na ROI, aby określić, które inicjatywy przynoszą rzeczywistą wartość.
- Umożliwienie skoordynowanego podejmowania decyzji : Przełamanie barier między działami i umożliwienie liderom działania w oparciu o wspólne zrozumienie kosztów technologii.
Duzi dostawcy usług chmurowych oferują optymalizację kosztów chmury w ramach własnych platform, a specjalistyczne narzędzia, takie jak ERP, dostarczają wskaźników dla określonych obszarów. Jednak żaden z nich nie zapewnia całościowego kontekstu finansowego potrzebnego do prawdziwego zarządzania kosztami technologii.
Podejście Apptio: warstwa inteligencji finansowej
Rozwiązania Apptio do zarządzania technologią (TBM) zapewniają inteligencję finansową, łącząc dane finansowe, operacyjne i biznesowe. Ich warstwa inteligencji finansowej automatyzuje gromadzenie danych, korelację, wykrywanie anomalii i wzbogacanie.
Kluczowa zaleta: specjalistyczne doświadczenie. Sztuczna inteligencja Apptio została specjalnie przeszkolona w zakresie zasad FinOps, ITFM i SPM, co pozwala jej odpowiadać na pytania, które te zespoły faktycznie muszą rozwiązać. Prowadzi to do szybszych i mądrzejszych decyzji przy wykorzystaniu gotowych modeli kosztowych i struktur zarządzania.
Dlaczego inteligencja finansowa ma teraz znaczenie
W dobie szybkich innowacji maksymalizacja budżetów technologicznych jest sprawą najwyższej wagi. Inteligencja finansowa nie jest już opcjonalna – jest niezbędna do zarządzania inwestycjami z dokładnością opartą na danych. Optymalizując zasoby, które wspierają przepływy pracy oparte na sztucznej inteligencji, liderzy mogą zapewnić każdemu interesariuszowi pewność podejmowania świadomych decyzji. Organizacje, które traktują tę funkcję priorytetowo, będą najlepiej przygotowane do prosperowania w erze sztucznej inteligencji.
Aby dowiedzieć się więcej o tym, jak Apptio zmienia zarządzanie wydatkami na technologię, [link do Apptio].
