Инструмент тенденций в наборе специалиста по данным

Аналитика принятия решений — это относительно новая дисциплина, которая в последнее время привлекает все больше внимания в отрасли, особенно в связи с тем, что пандемия COVID-19 и цифровая революция продолжают усугублять сложность как бизнес-проблем, так и процессов принятия решений.

В связи с быстро растущей необходимостью оцифровки и получения конкурентной выгоды от новых технологий, таких как искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (МО), аналитика принятия решений становится решением, которое может объединить поддержка принятия решений, управление принятием решений и сложные системные приложения.

Организации пытаются остаться на плаву в море данных, а аналитика решений выступает в качестве недостающего звена между данными и более совершенным процессом принятия решений. Такие области, как финансовые услуги, здравоохранение и цепочки поставок, сегодня остро нуждаются в надежном принятии решений, а аналитика решений может позволить им максимально эффективно использовать свои данные и оптимизировать потенциал искусственного интеллекта.

Что такое интеллект принятия решений?

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

Интеллектуальные решения применяет науку о данных в рамках бизнес-задачи достигается за счет учета поведения заинтересованных сторон, которое влияет на принятие и принятие решений. Зачастую это сочетание бизнес-аналитики, науки о данных, управления и моделирования решений.

Некоторые другие определяющие характеристики интеллекта для 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 основанные на правилах подходы к машинному обучению и искусственному интеллекту.
• Его можно использовать в качестве решения бизнес-задач во многих различных отраслях.
• Помогает сократить время и усилия, связанные с созданием, разработкой и развертыванием сложной бизнес-логики.
• Помогает устранить противоречия между практика принятия решений и сложный характер обстоятельств где эти решения принимаются

Почему интеллект принятия решений сейчас на пике популярности

Один из главных приоритетов сегодняшних организаций — стать компанией, основанной на аналитике и искусственном интеллекте, чтобы удовлетворять меняющиеся требования клиентов, добиваться успеха среди новых цифровых конкурентов, а также становиться более устойчивыми и оперативно реагировать на изменения.

Новые технологии могут расширить возможности организации принимать решения на основе данных в режиме реального времени, что является критически важной возможностью во многих сценариях и ресурсоемких отраслях. Но достижение Успех в эксплуатации ИИ – непростая задача. Аналитика принятия решений помогает удовлетворить потребности бизнеса вместо алгоритмов ML, что помогает ускорить внедрение искусственного интеллекта или машинного обучения для поддержки качественного и надежного принятия решений.

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

Компании, использующие ИИ для улучшения повседневного принятия операционных решений, должны иметь возможность доверять результатам ИИ, а аналитика решений также может устранить предвзятость, сохраняя при этом ценность человеческой интуиции, знаний и суждений.

Приложения и варианты использования

Хотя принятие все еще находится на ранней стадииПлатформы анализа решений используются организациями для автоматизации и ускорения принятия решений в различных отраслях и сценариях использования.

• Финансовые услуги: обработка заявок на кредит, ипотеку и автокредит на основе дохода клиента, кредитного рейтинга и других данных.
• Розничная торговля: оптимизация запасов и выполнения заказов и управление складом согласно прогнозу спроса.
• Логистика: В режиме реального времени оптимизация грузовиков и грузовых перевозок сократить лишние транспортные расходы и расходы.

Некоторые эксперты полагают, что интеллект для принятия решений – это следующий этап в эволюции ИИ. Двигаясь в будущее, на организации может повлиять информация о решениях несколькими способами. Более мощные вычислительные мощности означают, что системы искусственного интеллекта могут предоставить наиболее выгодные возможности, позволяющие руководителям бизнеса принимать быстрые, точные и надежные решения. Кроме того, агенты ИИ могут автономно принимать решения, используя возможности и характеристики руководителя отдела. В ответ на спрос Simplilearn заключила партнерское соглашение с Wharton Online для разработки программы искусственного интеллекта для принятия решений.

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

Максимизируйте процесс принятия решений

Аналитика принятия решений является ключом к тому, чтобы помочь бизнесу добиться большего с меньшими затратами, а ученые, работающие с данными, могут помочь организациям достичь этой цели за счет максимального использования данных и аналитики, а также новых технологий для более эффективного принятия решений.

Ученые, работающие с данными, нуждаются в каждом инструменте, доступном в их арсенале, чтобы помочь им задавать правильные вопросы о своих данных. Аналитика принятия решений может помочь специалистам-практикам получить значимые и действенные бизнес-идеи и рекомендации.

Для получения дополнительной информации об этой растущей новой дисциплине и других ресурсах по науке о данных, аналитике и искусственному интеллекту посетите Simplilearn.