Որոշումների հետախուզություն. Օպտիմալացնել որոշումների կայացման գործընթացը

• Հեղինակ:
• Հեղինակ անունը

  Quantumrun Հեռատեսություն
• Նոյեմբերի 29, 2022

Insight ամփոփում

Արագ թվայնացվող աշխարհում ընկերությունները օգտագործում են որոշումների հետախուզական տեխնոլոգիաները՝ բարելավելու իրենց որոշումների կայացումը՝ օգտագործելով AI-ն՝ տվյալները գործունակ պատկերացումների վերածելու համար: Այս փոփոխությունը վերաբերում է ոչ միայն տեխնոլոգիային. այն նաև վերափոխում է աշխատանքի դերերը AI կառավարման և էթիկական օգտագործման ուղղությամբ՝ միաժամանակ մեծացնելով մտահոգությունները տվյալների անվտանգության և օգտատերերի հասանելիության վերաբերյալ: Այս տեխնոլոգիաների էվոլյուցիան արտացոլում է տարբեր ոլորտներում տվյալների վրա հիմնված ռազմավարությունների ավելի լայն միտում, որը ներկայացնում է նոր մարտահրավերներ և հնարավորություններ:

Որոշման հետախուզական համատեքստ

Ողջ ոլորտներում ընկերությունները ինտեգրում են ավելի թվային գործիքներ իրենց գործունեության մեջ և անընդհատ մեծ քանակությամբ տվյալներ են հավաքում: Այնուամենայնիվ, նման ներդրումներն արժեն միայն այն դեպքում, եթե դրանք գործնական արդյունքներ են բերում: Որոշ ձեռնարկություններ, օրինակ, կարող են արագ և արդյունավետ որոշումներ կայացնել՝ օգտագործելով որոշումների հետախուզական տեխնոլոգիաները, որոնք օգտագործում են արհեստական ​​ինտելեկտը (AI)՝ այս տվյալներից պատկերացում կազմելու և ավելի տեղեկացված որոշումներ կայացնելու համար:

Որոշումների հետախուզությունը համատեղում է AI-ն բիզնեսի վերլուծության հետ՝ օգնելու կազմակերպություններին ավելի լավ որոշումներ կայացնել: Որոշումների հետախուզական ծրագրերն ու հարթակները թույլ են տալիս բիզնեսին ավելի տեղեկացված որոշումներ կայացնել՝ հիմնվելով տվյալների վրա, այլ ոչ թե ինտուիցիայի վրա: Համապատասխանաբար, որոշումների հետախուզության հիմնական առավելություններից մեկն այն է, որ այն ունի տվյալներից պատկերացում կազմելու գործընթացը պարզեցնելու ներուժը, ինչը բիզնեսների համար հեշտացնում է վերլուծությունը: Բացի այդ, որոշումների հետախուզական արտադրանքները կարող են օգնել մեղմել տվյալների հմտությունների բացը` տրամադրելով պատկերացումներ, որոնք չեն պահանջում աշխատողների բարձր աստիճանի ուսուցում վերլուծության կամ տվյալների մեջ:

2021 թվականի Gartner-ի հարցումը ցույց է տվել, որ հարցվածների 65 տոկոսը կարծում է, որ իրենց որոշումներն ավելի բարդ են, քան 2019 թվականին, մինչդեռ 53 տոկոսն ասել է, որ ավելի մեծ ճնշում կա՝ արդարացնելու կամ բացատրելու իրենց ընտրությունը: Արդյունքում, բազմաթիվ բազմազգ ընկերություններ առաջնահերթություն են տվել որոշումների հետախուզության ինտեգրմանը: 2019-ին Google-ը վարձեց տվյալների գլխավոր մասնագետ Կասսի Կոզիրկովին, որը կօգնի միավորել տվյալների վրա հիմնված AI գործիքները վարքագծային գիտության հետ: Այլ ընկերություններ, ինչպիսիք են IBM, Cisco, SAP և RBS, նույնպես սկսել են ուսումնասիրել որոշումների հետախուզական տեխնոլոգիաները:

Խանգարող ազդեցություն

Ամենահայտնի ուղիներից մեկը, որով որոշումների հետախուզությունը կարող է օգնել ձեռնարկություններին ավելի լավ որոշումներ կայացնել, այն տվյալների վերաբերյալ պատկերացումներ տալն է, որոնք այլապես անհասանելի կլինեն: Ծրագրավորումը թույլ է տալիս տվյալների վերլուծություն, որը մի քանի չափով գերազանցում է մարդու սահմանափակումները: 

Այնուամենայնիվ, Delloite-ի 2022 թվականի զեկույցում ասվում է, որ հաշվետվողականությունը հիմնարար հատկանիշ է, որն աջակցում է ձեռնարկության մարդկային կողմից որոշումների կայացմանը: Ընդգծելով, որ թեև որոշումների հետախուզությունը արժեքավոր է, կազմակերպության նպատակը պետք է լինի լինել խորաթափանց կազմակերպություն (IDO): Delloite-ը նշեց, որ IDO-ն կենտրոնանում է հավաքված տեղեկատվության զգալու, վերլուծության և գործողությունների վրա: 

Բացի այդ, որոշումների հետախուզական տեխնոլոգիան կարող է օգնել բիզնեսին ժողովրդավարացնել վերլուծությունները: ՏՏ խոշոր կամ բարդ բաժիններ չունեցող ընկերությունները կարող են համագործակցել տեխնոլոգիական ընկերությունների և ստարտափների հետ՝ քաղելու որոշումների հետախուզության օգուտները: Օրինակ՝ 2020 թվականին խմիչքների արտադրության բազմազգ Molson Coors-ը համագործակցեց որոշումների հետախուզական Peak ընկերության հետ՝ իր հսկայական և բարդ բիզնես գործառնությունների վերաբերյալ պատկերացում կազմելու և սպասարկման ոլորտները շարունակաբար բարելավելու համար:

Որոշումների հետախուզության հետևանքները

Որոշումների հետախուզության ավելի լայն հետևանքները կարող են ներառել. 

• Ավելի շատ համագործակցություն ձեռնարկությունների և որոշումների հետախուզական ընկերությունների միջև՝ որոշումների հետախուզական տեխնոլոգիաները ինտեգրելու իրենց համապատասխան բիզնես գործառնություններին:
• Որոշումների հետախուզության փորձագետների պահանջարկի աճ:
• Կազմակերպությունների համար կիբերհարձակումների նկատմամբ խոցելիության բարձրացում: Օրինակ՝ կիբերհանցագործները հավաքում են ընկերությունների որոշումների հետախուզական տվյալներ կամ շահարկում են նման հարթակներն այնպես, որ ընկերություններին ուղղորդում են ձեռնարկել անբարենպաստ բիզնես գործողություններ:
• Ընկերությունների կողմից տվյալների պահպանման ենթակառուցվածքում ներդրումներ կատարելու անհրաժեշտության աճ, որպեսզի AI տեխնոլոգիաները կարողանան մուտք գործել տվյալների մեծ հավաքածուներ վերլուծության համար:
• Ավելի շատ AI տեխնոլոգիաներ, որոնք կենտրոնանում են UI-ի և UX-ի վրա, որպեսզի տեխնոլոգիական առաջադեմ գիտելիքներ չունեցող օգտվողները կարողանան հասկանալ և օգտագործել AI տեխնոլոգիաները:
• Ընդլայնված շեշտը AI-ի էթիկական զարգացման վրա՝ խթանելով հանրային վստահության բարձրացումը և կառավարությունների կողմից ավելի խիստ կարգավորող շրջանակները:
• Զբաղվածության ձևերի փոփոխություն՝ ավելի շատ դերերով՝ կենտրոնանալով AI-ի վերահսկողության և էթիկական օգտագործման վրա՝ նվազեցնելով ավանդական տվյալների մշակման աշխատանքների պահանջարկը:

Հարցեր, որոնք պետք է հաշվի առնել

• Ուրիշ ինչպե՞ս կարող է որոշումների հետախուզությունն ավելի արդյունավետ լինել, քան մարդկային որոշումների կայացման գործընթացը: Կամ որո՞նք են որոշումների հետախուզության օգտագործման այլ մտահոգությունները:
• Որոշումների հետախուզական տեխնոլոգիաները կստեղծե՞ն ավելի զգալի թվային բաժանում խոշոր և փոքր ընկերությունների միջև: