تصمیم گیری مبتنی بر داده با یادگیری ماشینی

تا به حال، تصمیمات تجاری بر اساس واقعیت ها و ارقام گرفته شده است و روند داده های تاریخی را به آینده تعمیم می دهد. همانطور که عصر فناوری اطلاعات به جلو می رود، فرصت های بیشتری برای شما وجود دارد که از قدرت آن استفاده کنید. فناوری جدید، مبتنی بر یادگیری ماشین و هوش مصنوعی، فراتر از حمایت از فرآیند تصمیم‌گیری است تا جایی که بیشتر تصمیم‌گیری‌ها مستقل و مستقل هستند.

ارزش تجاری یادگیری ماشین

فناوری اطلاعات، به طور کلی، یک نیروی محرکه عظیم بهره وری و عملکرد سازمانی است که توانایی جمع آوری و پردازش آسان اطلاعات را فراهم می کند. شرکت هایی که در تحول دیجیتال سرمایه گذاری می کنند ارزش خود را در هر زمینه ای افزایش می دهند. در حالی که برخی از آنها به راحتی قابل شناسایی هستند مانند صرفه جویی در زمان و هزینه، مناطق خاصی وجود دارد که به راحتی قابل شناسایی نیست، مانند سرعت و چابکی .. اینها به راحتی قابل اندازه گیری نیستند، اما به عنوان حیاتی شناخته می شوند، زیرا تصمیم گیری کند عاملی است که سازمان را فلج می کند و به رقبا اجازه می دهد تا سهم بازار را به دست آورند. همچنین سرعت تصمیم‌گیری نباید به قیمت کاهش کیفیت افزایش یابد. اجرای خوب ایده های بد ارزش افزوده ای ندارد و در نهایت منجر به شکست می شود. اطمینان از اینکه فرآیند تصمیم‌گیری شما از نظر زمانی کارآمد و ساختار خوبی دارد، می‌تواند با استفاده از فناوری‌های پیشرفته مانند یادگیری ماشینی انجام شود .

برنامه های یادگیری ماشینی برای کارکرد نیاز به مقادیر زیادی داده و بینش مناسب دارند. آنها از این داده ها برای ساخت مدل های خود استفاده می کنند. با توجه به مقدار و نوع داده‌های شما، می‌توانیم بین 4 نوع تجزیه و تحلیل تفاوت قائل شویم که انواع مختلفی از بینش را ارائه می‌دهد.

1. تجزیه و تحلیل توصیفی

ساده ترین شکل تجزیه و تحلیل که فقط از داده های گذشته برای توصیف اتفاقات و زمان استفاده می کند. هدف از این تجزیه و تحلیل، تجزیه کلان داده ها به بخش های منطقی است. از آمار توصیفی داده‌های موجود استفاده می‌کند تا قابل درک‌تر و مناسب‌تر برای ارائه به ذینفعان باشد.

2. تجزیه و تحلیل تشخیصی

با نگاهی عمیق تر به داده های تاریخی، علت وقوع اتفاقی را توضیح می دهد . این به شما کمک می کند تا بفهمید چرا و چگونه برخی عوامل بر نتیجه تأثیر گذاشته اند. بیشترین استفاده از الگوریتم های آموزشی در این نوع تحلیل ها برای طبقه بندی و رگرسیون است. اگرچه بینش عملی ارائه نمی دهد، اما درک عمیق تری از روابط علی ارائه می دهد.

3. تجزیه و تحلیل پیش بینی

این نوع برای پیش بینی آنچه ممکن است با محاسبه احتمال وقوع رویدادها اتفاق بیفتد استفاده می شود. تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده برای ارائه پیش‌بینی‌های دقیق به الگوریتم‌های یادگیری ماشین و آمار متکی است. گاهی اوقات، حتی می تواند از پیش بینی های پیچیده در فروش و بازاریابی پشتیبانی کند.

4. تجزیه و تحلیل تجویزی

این پیشرفته ترین تجزیه و تحلیل است زیرا یک دوره عمل مبتنی بر تجزیه و تحلیل پیش بینی را توصیه می کند. همچنین به هر دو صورت کار می کند – توصیه اقدام خاص برای یک نتیجه مطلوب، و پیش بینی یک نتیجه بر اساس اقدام انجام شده. شناخته شده ترین کار از این نوع بهینه سازی موتورهای توصیه می باشد.

اتوماسیون فرآیندهای کسب و کار

شرکت های داده گرا درگیر جمع آوری و ذخیره اطلاعات و استفاده از آن برای بهبود فرآیندهای تجاری هستند . بسته به مقدار داده، یک شرکت می تواند نوع تجزیه و تحلیلی را که تولید می کند ارتقا دهد، اما همچنین می تواند فرآیندهای تصمیم گیری خاصی را خودکار کند.

بیایید نمونه ای از این اتوماسیون را در بخش نوآوری خود بیاوریم. مناسب ترین نقطه شروع برای اتوماسیون استفاده از یک نرم افزار مدیریت نوآوری است که داده های مربوط به فعالیت های نوآورانه شما را ذخیره می کند. برای استفاده مؤثر از این داده ها و تجزیه و تحلیل روندهای معمول در فرآیندهای تصمیم گیری، به یک چارچوب یادگیری ماشین نیاز دارید. به عنوان مثال، مرکز نوآوری ایران(هوش نوآوری)  دارای یک فرآیند تأیید خودکار است که از ایجاد تنگناها جلوگیری می کند . گاهی اوقات تصمیم گیرندگان بیش از حد در فرآیند تأیید دخیل هستند و گاهی اوقات افراد مسئول بیش از حد با کار پر می شوند. به هر طریقی، تصمیم گیری به تعویق می افتد و بهترین راه برای جلوگیری از این امر، خودکارسازی است.تصمیمات با ساختار مناسب هنگامی که پروژه نوآوری باید بیشتر به سمت توسعه سوق داده شود، ابزارهای یادگیری ماشین می توانند به تصمیم گیرندگان اطلاع دهند که پاسخ های معمول آنها در گذشته برای آن موقعیت خاص چه بوده است.

تصمیم گیری توسط یادگیری ماشین پشتیبانی می شود

نمونه دیگری از استفاده از ابزارهای یادگیری ماشین درمرکز نوآوری ایران(هوش نوآوری)  گزارش امتیاز است . می خواهید بدانید کدام ایده بهترین امتیازها را دارد؟ با کدام معیار؟ کدام یک دارای بیشترین پتانسیل است؟ هر بار که در مورد ایده بزرگ بعدی خود فکر دومی می کنید، باید از این گزارش استفاده کنید. این اطلاعات دقیق بر اساس معیارها و شاخص های مختلف تنظیم شده مطابق با استراتژی کلی شرکت ارائه می دهد. نمودار عنکبوتی بسیار جذاب، به طرز شگفت انگیزی شفاف است و پاسخ به سوالات شما با یک کلیک فاصله دارد.

هنجار گرفتن تصمیمات مبتنی بر داده در تجارت شما به معنای ایجاد فرهنگی است که نه تنها همکاری و شفافیت را تشویق می کند، بلکه الزام می کند . ایمن سازی جریان آزاد اطلاعات از طریق سازمان به شما این امکان را می دهد که تصمیمات آگاهانه بگیرید و از آنها سود ببرید. نه تنها سرمایه گذاری در فناوری، بلکه استفاده واقعی از آن متغیر کلیدی برای توضیح افزایش عملکرد است.