امروزه بیش از هر زمان دیگری، تصمیم‌گیری تجاری ارزش زیادی پیدا کرده است. این تصمیم‌گیری‌ها باید سریع‌تر و به صورت دقیق‌تر، خودکارتر اتخاذ شوند و از کل هوش تجاری شما آگاه باشند. هوش تصمیم‌گیری لیستی از مسئولیت‌های مهم و دلهره‌آوری است، که برای هر تصمیم‌گیری باید به آن‌ها عمل کنید.
برای اینکه از داده‌های خود بیش‌ترین استفاده را ببرید و اطمینان داشته باشید که اقداماتی که انجام می‌دهید به نفع تجارتتان است، باید فرایندهای تصمیم‌گیری خود را تکمیل کنید. وقتی روش‌های جدید را برای تعامل با داده‌های مهم کسب و کارتان ترکیب می‌کنید؛ به سطح جدیدی از تصمیم‌گیری داده‌محور دست پیدا می‌کنید. متوجه می‌شوید که چیزی که گارتنر آن را هوش تصمیم‌گیری می‌نامد، تیم‌های شما را قادر می‌سازد تا اقدامات قطعی را انجام دهند که به نوبه خود باعث ایجاد نتایج تجاری بهینه می‌شود.
اتخاذ اقدامات هوشمندانه روی داده‌هایتان
هوش تصمیم‌گیری انواع روش‌ها و تکنیک‌های تصمیم‌گیری را با هوش مصنوعی(AI)، اتوماسیون، هوش تجاری(BI) و تصمیم‌گیرندگان آینده‌نگر ترکیب می‌کند تا تأثیر معناداری روی سازمان شما داشته باشد و به بازدهی بالاتری از داده‌ها و فناوری‌های پیشرفته شما دست پیدا کند. سرمایه‌گذاری به شما این فرصت را می‌دهد تا اطلاعات عملی را جمع‌آوری کنید که به تصمیم‌گیری‌های بهتری که منجر به پیشرفت می‌شود کمک کند.
یکی از مؤلفه‌های مهم هوش تصمیم‌گیری؛ پلتفروم هوش تجاری است(برنامه‌های سفارشی در ابزار هوش تجاری شما که به کاربران کم تجربه کمک می‌کنند تا بدون کد نویسی بتوانند توسعه هوش تجاری قوی‌تری ایجاد کنند). هنگامی که برنامه‌های هوشمند روی داده‌های شما قرار می‌گیرند؛ تجزیه و تحلیل‌های تعاملی و هدفمندی را دریافت می‌کنید که می‌تواند اقدامات را به طور خودکار انجام دهد یا به کاربران در هر سطحی اجازه دهد تا روی داده‌هایی که مشاهده می‌کنند اقداماتی انجام دهند.
چنین برنامه‌هایی به شما امکان می‌دهند تا زمینه بیشتری را در مورد تصمیم‌های تجاری به دست آورید؛ توانایی خود را برای استفاده از حجم عظیمی از داده‌ها برای بینش مقیاس بندی کنید و تأثیرات تصمیم‌گیری‌ها را در سازمان خود بررسی کنید.
همچنین می‌توان با استفاده از ماشین لرنینگ(یکی از مؤلفه‌های هوش مصنوعی) و علم داده، هوش تصمیم‌گیری را ساده‌تر کرد، چون این‌ها فناوری‌هایی هستند که می‌توانند سطحی از پیش‌بینی را امکان‌پذیر کنند، غیر این تسهیل کردن امکان‌پذیر نمی‌باشد.
همان‌طور که شرکت شما هوش تصمیم‌گیری را اتخاذ می‌کند، تصمیماتی سریع‌تر، ساده‌تر و مقرون به صرف‌تر از قبل را اتخاذ خواهید کرد.
نیاز به هوش تصمیم‌گیری
شاید مثال فرایند تصمیم‌گیری که در ادامه توضیح خواهیم داد برای شما آشنا به نظر برسد:
شما داده‌ها را جمع‌آوری کرده‌اید؛ آن‌ها را تجسم‌سازی کرده‌اید و بینش‌های مهم را پیدا کرده‌اید که روی کسب و کار شما تأثیر می‌گذارند و بعد از طریق داشبورد با گزارش‌ها، سهام‌داران از این بینش‌ها برای تصمیم‌گیری استفاده می‌کنند. انتخاب نهایی انجام می‌شود و این فرایند دوباره از اول شروع می‌شود.
این یک فرایند خطی و تکراری است. تصمیمات می‌توانند روزها، هفته‌ها یا ماه‌ها بعد از اینکه داده‌های اولیه جمع‌آوری شدند اتخاذ شوند و پیش‌بینی نتایج بر اساس عملکرد و رفتار گذشته است.
فرایندهای سنتی تصمیم‌گیری مانند مثالی که در بالا ارائه شد؛ در یک محیط کسب و کار مدرن کارآمدتر می‌شوند. پیچیدگی سازمان‌های جهانی و اختلال دیجیتال در تمام صنایع، سطحی از غیر قابل پیش‌بینی بدون تصمیم‌گیری‌های آینده‌نگر را معرفی می‌کنند. با توجه به افزایش تصاعدی داده‌های فعلی؛ مدل‌های سنتی ناپایدار می‌شوند.
ماریا کورولوا، یکی از حامیان CIO.com در مارس 2021 نوشت: هوش تصمیم‌گیری به سازمان شما اجازه می‌دهد تا فرایندهای سنتی تصمیم‌گیری‌تان را بپذیرد و آن‌ها را با فناوری‌های پیشرفته(مانند هوش مصنوعی، ML، برنامه‌های هوشمند و کویری‌های زبان طبیعی(NLG)) ترکیب کند تا داشبوردهای داده‌ها و تجزیه و تحلیل‌های تجاری را به پلتفرم‌های پشتیبانی تصمیم‌گیری جامع‌تر تبدیل کند.
حالا با هوش تصمیم‌گیری می‌توانید بر اساس چیزی بیش از عملکرد گذشته تصمیم بگیرید. می‌توانید از داده‌ها و ابزارهای خود برای تجزیه و تحلیل روابط داده‌های ظریف استفاده کنید و سؤالاتی مانند این که “این تصمیم در سال آینده چگونه بر شرکت من تأثیر می‌گذارد؟” را بپرسید.
با ادغام هوش مصنوعی پیشرفته مانند NLQ، ابزارهای هوش تجاری شما می‌توانند داده‌هایی را پیشنهاد کنند که با سؤالات فعلی‌تان همسو هستند(بنابراین حتی دقیقاً نیازی به پرسیدن سؤالات تجاری مناسب برای دریافت پاسخ‌های تأثیرگذار ندارید).
Pam Baker از PCMag.com در آوریل 2021 نوشت، در نتیجه، “فناوری هوش تصمیم‌گیری و کاربران هر کدام بهترین کاری را که باید انجام دهند را انجام می‌دهند. “هوش تصمیم‌گیری می‌تواند از این اطلاعات استفاده کند و به شما کمک کند عوامل غیرملموس‌تر انسانی(مانند هوش شهودی، خلاقیت، تجربه و توانایی پیمایش موفقیت‌آمیز در میان تفاوت‌های ظریف) را به کار بگیرید.
نمونه‌هایی از هوش تصمیم‌گیری
بنابراین، هوش تصمیم‌گیری خارج از توصیفات تئوری، چگونه به نظر می‌رسد؟ چگونه می‌تواند بر کسب و کار شما تأثیر بگذارد؟ در ادامه چند مثال آورده شده است:
موتورهای پیشنهاد کننده:
این ابزارها از تجزیه و تحلیل استفاده می‌کنند تا پیش‌بینی کنند که مشتریان چه محصولات و خدماتی را می‌خواهند یا چه فیلم یا برنامه تلویزیونی را در آینده مشاهده می‌کنند. این ابزارها به کاربر نهایی کمک می‌کنند تا تصمیم‌گیری بهتری داشته باشند. کسب و کار شما از ابزارهای خودکار با منطق انسانی سود می‌برد و در نهایت مصرف محصول شما را افزایش می‌دهد.
بهینه‌سازی فروش:
ابزارهای خودکار می‌توانند داده‌های مشتریان بالقوه را تجزیه و تحلیل کنند و به اولویت‌بندی سرنخ‌های فروش کمک کنند. از هوش تصمیم‌گیری برای درک و تمرکز روی فعالیت‌های فروش با تأثیر بالا، شناسایی فرصت‌هایی که احتمالاً محدود هستند استفاده کنید و حتی به نمایندگان فروش اجازه دهید پیش‌بینی فروش خود را به صورت بلادرنگ و فوری به‌روزرسانی کنند. یا می‌توانید بررسی کنید که کدام معاملات در خط تولید بیشتر در معرض خطر هستند، درآمد آینده را با استفاده از سابقه نرخ تبدیل و زمان خاتمه پیش‌بینی کنید و این اطلاعات را به تیم‌هایی که در بخش‌های دیگر به آن نیاز دارند برسانید.
قیمت‌گذاری:
سیستم‌های خودکار می‌توانند قیمت‌ها را بر اساس حد آستانه داده‌ها تنظیم کنند. با حجم زیاد تراکنش‌ها، شرکت‌ها و سازمان‌ها می‌توانند چارچوب‌های تصمیم‌گیری متعددی را برای آزمایش تکرار و اصلاح فرایندهای تصمیم‌گیری و مدل‌های هوش مصنوعی اعمال کنند. از برنامه‌های هوشمند برای تجزیه و تحلیل انبار داده‌ها و دریافت داده‌ها در سراسر سازمان استفاده کنید تا اطمینان حاصل کنید که به‌روزترین اطلاعات را در اختیار دارید. این امر به‌ویژه برای کسب و کارهایی مانند خطوط هوایی و شرکت‌های داروسازی مفید است.
مدیریت استعداد:
در طول فرایند استخدام و ارزیابی کارمندان از هوش تصمیم‌گیری و برنامه‌های هوشمند استفاده کنید. بخش‌های منابع انسانی می‌توانند از برنامه‌های هوشمند برای ردیابی کارمندان بالقوه(از طریق درخواست، مصاحبه و فرایند استخدام) استفاده کنند و آن‌ها می‌توانند رضایت کارکنان فعلی را نظارت کنند تا درک بهتری برای حفظ و پیش‌بینی نیازهای استخدامی آینده داشته باشند.
مدیریت فروشگاه‌های خرده‌فروشی:
برای جمع‌آوری اطلاعات فوری درباره فروشگاه‌های خرده‌فروشی استفاده کنید تا تصمیمات هدفمندتری را اتخاذ کنید که بر عملکرد تأثیر می‌گذارد. به‌عنوان مثال با ردیابی عملکرد فروشگاه‌های منفرد در ارتباط با جمعیت شناسی مشتری و ترندهای جغرافیایی، می‌تواند با سرعت بیشتری واکنش نشان دهید و تصمیمات و پیش‌بینی‌های دقیق‌تری داشته باشید.
