اکنون بیش از هر زمان دیگری، تصمیمات تجاری دارای وزن زیادی هستند. آنها باید سریعتر، دقیق‌تر، خودکارتر و با هوش تجاری کلی شما هماهنگ باشند. این یک لیست دلهره آور از مسئولیت ها برای هر تصمیمی است که باید انجام شود.
برای اینکه بیشترین بهره را از داده های خود ببرید و اطمینان حاصل کنید که اقداماتی را انجام می دهید که به نفع کسب و کار شما باشد، باید فرآیندهای تصمیم گیری خود را تکامل دهید. وقتی روش‌های جدیدی را برای تعامل و عمل بر روی داده‌های مهم کسب‌وکار ترکیب می‌کنید، به سطح جدیدی از تصمیم‌گیری مبتنی بر داده می‌رسید. شما آنچه را که گارتنر هوش تصمیم می‌نامد را کشف می‌کنید که به تیم‌های شما امکان می‌دهد تا اقدامات قطعی را انجام دهند که منجر به نتایج بهینه کسب‌وکار می‌شود.
اقدام هوشمندانه روی داده های خود
هوش تصمیم‌گیری تکنیک‌های مختلف تصمیم‌گیری را با هوش مصنوعی (AI)، اتوماسیون، هوش تجاری (BI) و تصمیم‌گیرندگان رویایی ترکیب می‌کند تا تأثیر قابل‌توجهی را در سراسر سازمان شما ایجاد کند و به بازده بالاتری از داده‌ها و سرمایه‌گذاری‌های فناوری پیشرفته‌تان دست یابد، و شما را قادر می‌سازد تا عملی را جمع‌آوری کنید. اطلاعاتی که قدرت تصمیم گیری های مترقی را فراهم می کند.
یکی از مؤلفه‌های کلیدی هوش تصمیم‌گیری، برنامه‌های کاربردی تجاری هوشمند است – برنامه‌های کاربردی سفارشی در ابزار BI شما که کاربرانی که تجربه کدنویسی کمی دارند یا اصلاً تجربه ندارند، می‌توانند برای توسعه BI قوی‌تر بسازند. هنگامی که برنامه های هوشمند در بالای داده های شما قرار می گیرند، تجزیه و تحلیل های تعاملی هدفمندی دریافت می کنید که می تواند اقدامات را خودکار کند یا به کاربران در هر سطحی اجازه دهد تا روی داده هایی که می بینند اقدام کنند.
چنین برنامه هایی به شما این امکان را می دهند که زمینه بیشتری را در مورد تصمیمات تجاری به دست آورید، توانایی خود را برای استفاده از حجم وسیعی از داده ها برای بینش مقیاس بندی کنید و تأثیر تصمیمات را در سازمان خود بررسی کنید.
هوشمندی تصمیم‌گیری را می‌توان با یادگیری ماشین – یکی از اجزای هوش مصنوعی – و علم داده تسهیل کرد، زیرا آنها فناوری‌هایی هستند که می‌توانند سطحی از پیش‌بینی و پیش‌بینی را فراهم کنند که در غیر این صورت امکان‌پذیر نبود.
همانطور که شرکت شما تصمیمات هوشمندانه را پذیرفته است، شما سریعتر، آسان تر و مقرون به صرفه تر از قبل تصمیم خواهید گرفت.
نیاز به هوش برای تصمیم گیری
شاید مثال زیر از فرآیند تصمیم‌گیری آشنا به نظر برسد: شما داده‌ها را جمع‌آوری کردید، آنها را تجسم کردید، و بینش‌های مهمی را کشف کردید که بر کسب‌وکار شما تأثیر می‌گذارد، و سپس، از طریق داشبورد یا گزارش‌ها، سهامداران از این بینش‌ها برای تصمیم‌گیری استفاده کردند. انتخاب نهایی انجام می شود و روند دوباره از نو شروع می شود.
این یک فرآیند بسیار تکراری و خطی است. تصمیمات می توانند روزها، هفته ها یا ماه ها پس از جمع آوری داده های اولیه اتخاذ شوند. و پیش بینی نتایج عمدتاً بر اساس عملکرد و رفتار گذشته است.
فرآیندهای سنتی تصمیم‌گیری مانند مثالی که ارائه شد، در محیط کسب‌وکار امروز کمتر و کمتر مؤثر می‌شوند. پیچیدگی سازمان‌های مرتبط جهانی و اختلالات دیجیتال در تمام صنایع سطحی از غیرقابل پیش‌بینی را برای راه‌حل‌های آینده‌نگر معرفی کرده است. با توجه به رشد تصاعدی داده های موجود، مدل های سنتی ناپایدار می شوند.
در مقابل، هوشمندی تصمیم به سازمان شما اجازه می‌دهد تا فرآیندهای سنتی تصمیم‌گیری شما را اتخاذ کند و آنها را با فن‌آوری‌های مدرن – مانند هوش مصنوعی، ML، برنامه‌های کاربردی هوشمند، و پرسش‌های زبان طبیعی (NLQ) – ترکیب کند تا هیئت مدیره را برای مدیریت داده و کسب‌وکار تغییر دهد. تجزیه و تحلیل در پلتفرم های جامع پشتیبانی تصمیم گیری،” CIO.com مشارکت کننده ماریا کورولوف در مارس 2021 نوشت.
اکنون با هوش تصمیم گیری، می توانید بر اساس نتایجی بیش از نتایج قبلی تصمیم گیری کنید. شما می توانید از داده ها و ابزارهای خود برای تجزیه و تحلیل روابط ظریف بین داده ها استفاده کنید و سؤالاتی مانند “این تصمیم در سال آینده بر شرکت من چه تاثیری خواهد گذاشت؟”
با یکپارچه‌سازی هوش مصنوعی پیشرفته مانند NLQ، ابزارهای BI شما می‌توانند داده‌هایی را ارائه دهند که با سؤالات فعلی‌تان همسو می‌شوند—بنابراین حتی لازم نیست دقیقاً سؤالات تجاری مناسب را برای دریافت پاسخ‌های تأثیرگذار بپرسید.
در نتیجه، “فناوری تصمیم گیری هوشمند و افرادی که بهترین کار را انجام می دهند” PCMag.comپم بیکر در آوریل 2021 نوشت: «فناوری هایی مانند تجزیه و تحلیل و هوش مصنوعی به سرعت در حال یافتن اتصالات و الگوها در حجم وسیعی از داده ها هستند. هوش تصمیم‌گیری می‌تواند این اطلاعات را دریافت کند و به شما کمک کند تا عوامل غیرملموس‌تر انسانی، مانند هوش شهودی، خلاقیت، تجربه و توانایی پیمایش موفقیت‌آمیز تفاوت‌های ظریف را به کار بگیرید.
نمونه هایی از هوش در تصمیم گیری
بنابراین هوش تصمیم گیری فراتر از توصیفات نظری چگونه به نظر می رسد؟ چگونه می تواند بر کسب و کار شما تأثیر بگذارد؟ در اینجا چند نمونه آورده شده است:
- موتورهای پیشنهادی. این ابزارها از تجزیه و تحلیل استفاده می کنند تا پیش بینی کنند که مشتریان چه محصولات یا خدماتی را می خواهند یا چه فیلم یا برنامه تلویزیونی را در آینده تماشا کنند. این ابزارها به کاربر نهایی کمک می کند تا با زمینه تصمیم گیری کند. کسب و کار شما از ابزارهای خودکار با منطق انسانی سود می برد که مصرف محصول(های شما) را افزایش می دهد.
- بهینه سازی فروش. ابزارهای خودکار می توانند داده های احتمالی را تجزیه و تحلیل کنند و به اولویت بندی سرنخ ها کمک کنند. از هوش تصمیم گیری برای درک و تمرکز بر روی فعالیت های فروش با تاثیر بالا، شناسایی فرصت هایی که به احتمال زیاد بسته می شوند، استفاده کنید و حتی به نمایندگان اجازه دهید پیش بینی های فروش خود را در زمان واقعی به روز کنند. یا می توانید ببینید که کدام معاملات در خط لوله بیشتر در معرض خطر هستند، درآمد آینده را با استفاده از نرخ تبدیل تاریخی و زمان بسته شدن پیش بینی کنید و آن اطلاعات را به تیم های خط مقدم که به آن نیاز دارند ارائه دهید.
- قیمت گذاری. سیستم های خودکار می توانند قیمت ها را بر اساس آستانه داده ها تنظیم کنند. با حجم بالای تراکنش ها، شرکت ها می توانند چارچوب های تصمیم گیری متعددی را برای آزمایش، تکرار و اصلاح فرآیندهای تصمیم گیری و مدل های هوش مصنوعی اعمال کنند. از برنامه های هوشمند برای تجزیه سیلوهای داده و دریافت داده ها در سراسر سازمان استفاده کنید تا مطمئن شوید که به روزترین اطلاعات را دارید. این به ویژه برای تجارت های سنگین مانند خطوط هوایی و شرکت های داروسازی مفید است.
- مدیریت استعداد. از راه حل های هوشمند و برنامه های کاربردی هوشمند در طول فرآیند استخدام و ارزیابی کارکنان استفاده کنید. بخش‌های منابع انسانی می‌توانند از برنامه‌های هوشمند برای ردیابی کارمندان بالقوه از طریق درخواست، مصاحبه و فرآیند استخدام استفاده کنند. و آنها می توانند رضایت کارکنان فعلی را برای درک بهتر حفظ و پیش بینی نیازهای استخدامی آینده نظارت کنند.
- مدیریت فروشگاه های خرده فروشی. از برنامه‌های هوشمند برای جمع‌آوری اطلاعات بی‌درنگ درباره فروشگاه‌ها و عملکرد استفاده کنید تا تصمیمات هدفمندتری بگیرید که بر عملکرد تأثیر می‌گذارد. به عنوان مثال، با ردیابی عملکرد فروشگاه های فردی در رابطه با جمعیت شناسی مشتری و روندهای جغرافیایی، می توانید با چابکی بیشتری واکنش نشان دهید و تصمیمات و پیش بینی های دقیق تری بگیرید.
برای یادگیری نحوه ساخت چارچوب DI، دومین پست وبلاگ را در این مجموعه سه قسمتی در مورد راهکارهای هوشمند بررسی کنید.