هوش تصمیم گیری (DI) در حال تغییر روشی است که سازمان های مدرن بر اساس بینش های داده ای عمل می کنند.
هنگامی که سازمان شما DI را پیاده سازی کرد، می توانید سرمایه گذاری در هوش تجاری (BI) و/یا هوش مصنوعی (AI) را عملیاتی کنید، تصمیمات تجاری آگاهانه تری بگیرید و بدانید کدام نوع از تصمیمات تجاری احتمالاً بهترین تأثیر را دارند.
هنگامی که سازمان شما DI را پیاده سازی می کند، دقیقاً متوجه خواهید شد که چگونه تصمیمات در شرکت شما گرفته می شود، چگونه نتایج را ارزیابی کنید، و چگونه از این نتایج برای مدیریت و بهبود چارچوب تصمیم گیری خود استفاده کنید.
همچنین بینش نه تنها در مورد آنچه داده‌هایتان به شما می‌گویند، بلکه درباره سؤالاتی که می‌توانید برای یافتن پاسخ‌ها و تصمیم‌گیری‌هایی که آینده شرکت شما را تغییر می‌دهد بپرسید، به دست خواهید آورد.
تغییر جهت دادن تفکر سازمانی خود به سمت راه حل های هوشمند
به گفته گارتنر، تا سال 2023، بیش از 33 درصد از سازمان های بزرگ، تحلیلگرانی خواهند داشت که DI را تمرین می کنند. چگونه می تواند مال شما سازمان برای پیوستن به انقلاب؟
یک مکان خوب برای شروع، برقراری ارتباط با «چرا» است. شما نمی توانید از هر رهبر C-suite یا ذینفعان سازمانی متخصص در تکنیک های پیشرفته و غیر قطعی یا روش های پیچیده علم داده بسازید، اما می توانید به آنها کمک کنید تا ببینند چگونه داده های شما – همراه با یک مدل DI و هوش مصنوعی – به آنها کمک می کند تا به آنها برسند. در تصمیمات تاثیرگذارتر
در گذشته داده ها در اولویت اول بودند. ابزارها انتخاب شدند و پرس و جوها برای تناسب با داده های موجود ایجاد شدند.
اما در DI، راه حل مورد نظر اولویت اول را دارد. تصمیم گیرندگان ابتدا تعیین می کنند که به چه سوالاتی باید پاسخ داد. آنها به آنچه برای آینده شرکت می خواهند نگاه می کنند و شروع به پرسیدن سوالاتی می کنند که چگونه به آنجا خواهند رسید. آنها سپس کشف می کنند که چه داده هایی برای پشتیبانی از تصمیم مورد نیاز است و تأثیر آن بر سازمان را ارزیابی می کنند.
با DI، “داده‌ها به جای نقش پیشرو در تصمیم‌گیری مبتنی بر داده، نقش پشتیبانی را ایفا می‌کنند.” PCMag.comپم بیکر در آوریل 2021 نوشت.
با حفظ این تغییر در تفکر، یک چارچوب DI که شامل موارد زیر است ایجاد کنید تا بتوان از آن در سراسر سازمان استفاده کرد:
- راه حل های تحقیق. همانطور که گارتنر اشاره می کند، یک جزء مهم DI شامل کمک به رهبران داده و تجزیه و تحلیل «طراحی، ترکیب، مدل سازی، تراز کردن، اجرا، نظارت و تنظیم مدل ها و فرآیندهای تصمیم گیری» در زمینه نتایج و رفتار تجاری است.
- درس گرفتن از تصمیمات. بازخورد – هم به صورت خودکار و هم از طرف سهامداران – در مورد تأثیر مدل ها و راه حل ها جمع آوری کنید. از این داده ها برای یادگیری و بهبود نتایج تصمیم گیری استفاده کنید.
- درک چگونگی تصمیم گیری. آیا آنها در درجه اول نتایج محور خواهند بود، جایی که رهبران کسب و کار ابتدا نتایج را ارزیابی می کنند و سپس چگونه داده ها از آن نتایج پشتیبانی می کنند؟ یا اینکه آنها مبتنی بر داده و فرآیند خواهند بود، جایی که رهبران فناوری اطلاعات و افسران ارشد داده بهترین راه‌ها را برای استفاده از ابزارهای فناوری برای تجسم و یافتن بینش برای حمایت از تصمیم‌های داده در نظر می‌گیرند؟
پیاده سازی راه حل های هوشمند در روند کاری شما
در اینجا چند نمونه از نحوه اجرای یک چارچوب DI برای حمایت از تیم های مختلف در فرآیندهای تصمیم گیری سازمان ها آورده شده است:
- رضایت مشتری. با DI، می توانید الگوهایی را در احساسات مشتری با پردازش زبان طبیعی (NLP) و مدل سازی یادگیری ماشین (ML) شناسایی کنید. از این ابزارها برای پیش بینی دقیق تجربیات مثبت و منفی مشتری از قبل استفاده کنید تا بتوانید به موقع ریسک را برطرف کنید. DI مبتنی بر ML می تواند به پیش بینی مشتریان ناراضی، پیش بینی نیازهای آنها و ایجاد فرصت هایی برای تبدیل آن مشتریان به اعضای ارزشمند مادام العمر کمک کند.
- اسناد بازاریابی. DI به شما امکان می‌دهد بفهمید کدام کانال‌ها از طریق مدل‌سازی پیشگیرانه یادگیری ماشین علم داده (DSML) بیشتر کار می‌کنند. داده‌های تجزیه و تحلیل وب را با کمپین‌های CRM، فیس‌بوک، گوگل، داده‌های اجتماعی و برنامه‌ای ادغام کنید تا بفهمید کدام کانال بیشترین تبدیل‌ها را در سایت شما از طریق خط لوله داده‌های علمی که می‌توانید مدل‌سازی کرده و در تولید پیاده‌سازی کنید، داشته است.
- بهینه سازی لجستیک. سیستم هایی بسازید تا به طور فعال خطر رسیدن به موقع محموله را شناسایی کنید. علاوه بر این، می‌توانید از بینش‌های مدل برای ایجاد سیستم‌های بهینه‌سازی تجویزی برای ایجاد بهبود در سراسر زنجیره استفاده کنید.
- بهینه سازی موجودی. از پیش بینی تقاضا در سطح SKU برای انجام برنامه ریزی دقیق موجودی در سراسر زنجیره تامین استفاده کنید. برای انجام اصلاحات و اقدامات مناسب، قطعی های احتمالی و بیش از حد را از قبل شناسایی کنید.
- پیشگیری از تقلب. سیستم‌های تشخیص پیچیده تراکنش‌هایی را شناسایی می‌کنند که خطر ایجاد می‌کنند. برای تصحیح خطر تقلب پیش از موعد از سیستم های هشدار اولیه تجویز شده استفاده کنید.
سومین و آخرین پست وبلاگ این مجموعه در مورد راه حل های هوشمند را بخوانید تا در مورد اینکه چگونه می توانید DI را برای سازمان خود کارساز کنید، بیشتر بدانید.