Инструмент для анализа тенденций в наборе специалиста по анализу данных

Аналитика принятия решений — относительно новая дисциплина, которая в последнее время привлекает все больше внимания отрасли, особенно в связи с тем, что пандемия COVID-19 и цифровые потрясения продолжают усложнять как бизнес-проблемы, так и процессы принятия решений.

В связи с быстро растущей необходимостью оцифровки и получения конкурентоспособной стоимости с помощью новых технологий, таких как искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (МО), интеллектуальные решения становятся решением, которое может объединить поддержка принятия решений, управление принятием решений и сложные системные приложения.

Организации пытаются удержаться на плаву в море данных, а интеллектуальные решения играют роль недостающего звена между данными и улучшенным принятием решений. Такие области, как финансовые услуги, здравоохранение и цепочки поставок, сегодня остро нуждаются в надежном принятии решений, а интеллектуальные решения могут позволить им максимально использовать свои данные и оптимизировать потенциал ИИ.

Что такое интеллектуальное принятие решений?

Gartner прогнозирует, что более 33 процента крупных организаций будут иметь аналитиков кто будет практиковать интеллектуальное принятие решений к 2023 году. Эта дисциплина предлагает структуру, помогающую специалистам по данным и аналитике разрабатывать, моделировать, согласовывать, внедрять, отслеживать и изменять модели и процессы принятия решений, связанные с результатами и эффективностью бизнеса.

Интеллектуальное принятие решений применяет науку о данных в рамках бизнес-задачи достигается путем учета поведения заинтересованных сторон для влияния на принятие и принятие решений. Часто это слияние бизнес-аналитики, науки о данных, управления и моделирования решений.

Некоторые другие определяющие характеристики интеллекта принятия решений включают в себя:

• Основной принцип заключается в том, что решения зависят от нашего представления о том, как действия приводят к результатам.
• Включает в себя различные методы принятия решений, такие как подходы на основе правил к МО и ИИ
• Его можно использовать в качестве решения бизнес-задач в различных отраслях.
• Помогает сократить время и усилия, связанные с созданием, разработкой и развертыванием сложной бизнес-логики.
• Помогает в разрешении противоречий между практика принятия решений и сложный характер обстоятельств в котором эти решения происходят

Почему Decision Intelligence сейчас на пике популярности

Одним из главных приоритетов для современных организаций является превращение в компанию, использующую аналитику и искусственный интеллект, чтобы соответствовать меняющимся требованиям клиентов, добиваться успеха среди новых цифровых конкурентов, а также стать более устойчивой и восприимчивой к изменениям.

Новые технологии могут расширить возможности организации принимать решения на основе данных в режиме реального времени, что является критически важной возможностью в многочисленных сценариях и ресурсоемких отраслях. Но достижение Добиться успеха в эксплуатации ИИ нелегко. Интеллектуальные решения помогают решать бизнес-задачи вместо алгоритмов машинного обучения, что помогает ускорить внедрение ИИ или МО для поддержки качественного и надежного принятия решений.

Текущие модели принятия решений часто непредсказуемы из-за невозможности определить потенциальные уязвимости, связанные с поведением модели в бизнес-среде. Модели принятия решений можно усилить, связав принятие решений и процессы с алгоритмами машинного обучения.

Компании, использующие ИИ для улучшения процесса принятия ежедневных операционных решений, должны иметь возможность доверять результатам ИИ, а интеллектуальные решения также могут устранить предвзятость, сохраняя при этом ценность человеческой интуиции, знаний и суждений.

Приложения и варианты использования

Хотя принятие все еще находится на ранних стадияхплатформы для принятия решений используются организациями для автоматизации и ускорения процесса принятия решений в различных отраслях и вариантах использования.

• Финансовые услуги: Обработка заявок на кредиты, ипотеку и автокредиты на основе дохода клиента, кредитного рейтинга и других данных.
• Розничная торговля: оптимизация запасов и выполнения заказов, управление складом в соответствии с прогнозом спроса.
• Логистика: в режиме реального времени оптимизация грузовых перевозок сократить излишние транспортные расходы и затраты.

Некоторые эксперты полагают, что интеллект принятия решений — это следующий этап в эволюции ИИ. Двигаясь в будущее, организации могут быть затронуты принятием решений с помощью интеллектуальных решений несколькими способами. Более надежная вычислительная мощность означает, что системы ИИ могут предоставить наиболее прибыльные варианты, позволяющие руководителям бизнеса принимать быстрые, точные и надежные решения. Кроме того, агенты ИИ могут автономно принимать решения, используя возможности и характеристики менеджера отдела. В ответ на спрос Simplilearn объединилась с Wharton Online для разработки программы ИИ для принятия решений.

Ускорьте свою карьеру в области искусственного интеллекта и машинного обучения с помощью курсов по искусственному интеллекту и машинному обучению в Университете Пердью, совместно с IBM.

Максимизируйте принятие решений

Аналитика решений играет ключевую роль в достижении бизнесом большего с меньшими затратами, а специалисты по обработке данных могут помочь организациям достичь этой цели за счет максимального использования данных, аналитики и новых технологий для принятия более обоснованных решений.

Специалистам по данным нужны все доступные инструменты в их арсенале, чтобы задавать правильные вопросы о своих данных. Аналитика решений может помочь специалистам в создании значимых, действенных бизнес-идей и рекомендаций.

Более подробную информацию об этой развивающейся новой дисциплине и других ресурсах по науке о данных, аналитике и искусственному интеллекту можно найти на сайте Simplilearn.