Принятие решений является неотъемлемой частью компании, важным фактором, определяющим рост компании, компания имеет право контролировать результаты процесса посредством эффективного принятия решений, одно неверное решение может негативно повлиять на компанию.

Как тогда организация принимает решения?

Исполком конечно и их решение во многом определяется данными. Современный мир во многом зависит от данных для принятия эффективных решений и помощи компании в росте и получении конкурентных преимуществ, данные — это причина, по которой Netflix успешно генерирует миллиарды клиентов, Amazon ориентируется на своих потенциальных клиентов, определяет их покупательские привычки и рекомендует дополнительные продукты. .

Концепция больших данных создала потенциальные возможности и проблемы на развивающихся рынках. Было время, когда компании полностью полагались на статистиков и исследователей для изучения наборов данных, однако современный мир нашел эффективные инструменты обработки данных для экономии времени и производства. более эффективные результаты для получения высокодоходной доли.

Инструменты помогают инициировать операции с большими и сложными наборами данных и, следовательно, помогают компаниям использовать данные для принятия решений, консультирования и разработки политики.

Наука о данных — это пересечение навыков программирования, аналитических навыков и хорошего знания предметной области.

Алгоритмы играют важную роль в области науки о данных, поскольку они помогают аналитикам прийти к потенциальному решению структурированным образом, алгоритмы помогают классифицировать, классифицировать и сопоставлять наборы данных и минимизировать ошибку.

Это помогает делать точные прогнозы и, следовательно, информировать компанию о текущих и будущих тенденциях для эффективного стратегического планирования.

Основная цель компаний - удовлетворить потребности и требования своих клиентов всеми возможными способами, предприятия в современном мире используют бизнес-модель алгоритма для эффективного обслуживания клиентов.

Эпоха Интернета сделала данные доступными для пользователей, однако не все знают, как использовать данные, именно здесь алгоритмы и наука о данных играют важную роль, компании сначала формируют цель или проблему, которую необходимо решить. для получения прибыли они затем собирают алгоритмы проектирования данных, чтобы получить желаемые результаты.

У компаний, предоставляющих транспортные услуги, таких как Uber, есть алгоритмы, предназначенные для того, чтобы водитель и пассажир оставались на связи и упрощали отслеживание местоположения для водителей.

Они отслеживают путь клиента и знают его поисковые привычки и интересы, чтобы знать, что именно им нужно.

Область науки о данных не ограничивается только маркетинговыми кампаниями и удовлетворенностью клиентов, они используются в спортивной индустрии для отслеживания игроков и того, как они играют. Паттерны помогают решить, как игрок действует в данной ситуации, и помогают делать точные прогнозы.

Строительная индустрия строит цифровые здания, которые воспроизводят реальное здание, и, следовательно, им не нужно полагаться на человеческую визуализацию, вместо этого можно сделать более точные прогнозы с использованием модели-реплики и, следовательно, можно снизить риски.

Алгоритмы уменьшают количество ошибок, которые могли возникнуть из-за предубеждений человеческого познания, они обеспечивают структурный поток данных и обоснование для прогнозов.

Алгоритмы машинного обучения изменили производственный процесс, отрасли больше не требуют постоянного присутствия человека, вместо этого эффективный алгоритм может управлять всеми машинами.

В отрасли также используются алгоритмы оптимизации в управлении цепочками поставок, чтобы узнать оптимальную розничную цену, потребительский спрос и минимальное время, необходимое для доставки продукта покупателю, а также алгоритмы помогают им узнать оптимальный маршрут, тем самым экономя время и деньги. , и энергия. Управление цепочками поставок представляет собой комбинацию нескольких звеньев и узлов, поэтому, когда эффективный алгоритм применяется к узлу, это оказывает огромное влияние.

Однако полностью ли надежны алгоритмы?

С приходом пандемии все отрасли могут использовать преимущества алгоритмов, такие условия могут привести к менее точным прогнозам, даже алгоритмы иногда также могут привести к огромным потерям.

Алгоритмы подобны машине, которой пользователь дал указание выполнить определенное количество шагов и обработать предоставленные данные.

Поэтому полностью полагаться на алгоритм без должного анализа может привести к огромным убыткам для компании.

Например, Netflix провела конкурс на миллион долларов по разработке алгоритма, который мог бы определить, какие фильмы хотел бы конкретный пользователь, команды специалистов по данным объединили свои усилия и определили победителя. Но это было применимо к DVD — и когда зрители Netflix перешли на потоковое кино, их предпочтения изменились таким образом, что это не соответствовало предсказаниям алгоритма.

Алгоритм является полезным инструментом для более точных прогнозов, однако он также несет в себе риски, с которыми компаниям необходимо бороться, поэтому требуется надлежащий анализ алгоритма, компания должна учитывать все переменные, требуется широкое видение. справиться с проблемой и критическим

Анализ всей динамики, которая может помочь компании разработать идеальную стратегию с наименьшим риском.

Ошибки алгоритма не обязательно являются причиной неудач компании, скорее это плохая реализация и анализ, алгоритмы требуют хорошего менеджера, который может правильно проанализировать набор инструкций и может предсказать последствия алгоритма, менеджер несет ответственность за анализ того, что результаты, к которым приводит алгоритм, и какие последствия он может создать в меняющемся мире, поскольку условия не могут оставаться постоянными, следовательно, алгоритм должен быть гибким и должен быть реализован должным образом.

Алгоритмы надежны и точны, но не гуманны, поэтому требуется хорошее управление алгоритмами в соответствии с изменяющимися сценариями делового мира.

Данные — это новое масло для бесперебойной работы отраслей, и нам необходимо собирать правильные данные и создавать соответствующие алгоритмы для точного и точного принятия решений.