چرا به هوش تصمیم گیری نیاز دارید؟

امروزه  بیش از هر زمان دیگری، تصمیم گیری تجاری ارزش زیادی پیدا کرده است. این تصمیم گیری‌ها باید سریع‌تر و به صورت دقیق‌تر، خودکارتر اتخاذ شوند و از کل هوش تجاری شما آگاه باشند. هوش تصمیم گیری لیستی از مسئولیت های  مهم و دلهره‌آوریست، که برای هر تصمیم گیری 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 تصمیم گیری خود را تکامل دهید. وقتی روش‌های جدید را برای تعامل با داده‌های مهم کسب و کارتان ترکیب می‌کنید؛ به سطح جدیدی از تصمیم گیری داده محور دست پیدا می‌کنید. متوجه می‌شوید که چیزی که گارتنر آن را هوش تصمیم گیری 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 تصمیم گیری انواع روش‌ها و تکنیک‌های تصمیم گیری را با هوش مصنوعی (AI)، اتوماسیون؛ هوش تجاری (BI) و تصمیم گیرندگان آینده‌نگر ترکیب می‌کند تا تأثیر معناداری روی سازمان شما داشته باشد و به بازدهی بالاتری از داده‌ها و فناوری‌های پیشرفته شما دست پیدا کند. سرمایه گذاری؛ به شما این فرصت را می‌دهد تا اطلاعات عملی را جمع آوری کنید که به تصمیم گیری‌های بهتری که منجر به پیشرفت می‌شود کمک کند.

یکی از مؤلفه‌های مهم هوش تصمیم گیری؛ 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 تصمیم گیری‌ها را در سازمان خود بررسی کنید.

همچنین می‌توان با استفاده از ماشین لرنینگ (یکی از مؤلفه‌های هوش مصنوعی) و علم داده ، هوش تصمیم گیری را ساده‌تر کرد، چون این‌ها فناوری‌هایی هستند که می‌توانند سطحی از پیش بینی را امکان‌پذیر کنند،  غیر این تسهیل کردن امکان‌پذیر نمی‌باشد.

همان‌طور که شرکت شما هوش تصمیم گیری را اتخاذ می‌کند، تصمیماتی سریع‌تر، ساده‌تر و مقرون به صرف‌تر از قبل را اتخاذ خواهید کرد.

نیاز به هوش تصمیم گیری

شاید مثال فرایند تصمیم گیری که در ادامه توضیح خواهیم داد برای شما آشنا به نظر برسد:

شما داده‌ها را جمع آوری کرده‌اید؛ آنها را تجسم سازی 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 تصمیم گیری 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 جمع آوری شدند اتخاذ شوند و پیش بینی نتایج بر اساس عملکرد و رفتار گذشته است.

فرایندهای سنتی تصمیم گیری 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 پیش بینی بدون تصمیم گیری‌های 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 تصمیم گیری به سازمان شما اجازه می‌دهد تا فرایندهای سنتی تصمیم گیری‌تان 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 تصمیم گیری 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 تصمیم گیری 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 تصمیم گیری

بنابراین، هوش تصمیم گیری 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 پیش بینی 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 تصمیم گیری بهتری داشته باشند. کسب و کار شما از ابزارهای خودکار با منطق انسانی سود می‌برد و در نهایت مصرف محصول شما را افزایش می‌دهد.

بهینه سازی فروش:

ابزارهای خودکار می‌توانند داده‌های مشتریان بالقوه را تجزیه و تحلیل کنند و به اولویت بندی سرنخ‌های فروش کمک کنند. از هوش تصمیم گیری 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 پیش بینی 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 پیش بینی کنید و این اطلاعات را به تیم‌هایی که در بخش‌های دیگر به آن نیاز دارند برسانید.

قیمت گذاری:

سیستم‌های خودکار می‌توانند قیمت‌ها را بر اساس حد آستانه داده‌ها تنظیم کنند. با حجم زیاد تراکنش‌ها، شرکت‌ها و سازمان‌ها می‌توانند چارچوب‌های تصمیم گیری متعددی را برای آزمایش تکرار و اصلاح فرایندهای تصمیم گیری 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 به ویژه برای کسب و کارهایی مانند خطوط هوایی و شرکت‌های داروسازی مفید است.

مدیریت استعداد:

در طول فرایند استخدام و ارزیابی کارمندان از هوش تصمیم گیری 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 پیش بینی نیازهای استخدامی آینده داشته باشند.

مدیریت فروشگاه‌های خرده فروشی:

برای جمع آوری اطلاعات فوری درباره فروشگاه‌های خرده فروشی استفاده کنید تا تصمیمات هدفمندتری را اتخاذ کنید که بر عملکرد تأثیر می‌گذارد. به‌عنوان‌مثال با ردیابی عملکرد فروشگاه‌های منفرد در ارتباط با جمعیت شناسی مشتری و ترندهای جغرافیایی، می‌تواند با سرعت بیشتری واکنش نشان دهید و تصمیمات و پیش بینی‌های دقیق‌تری داشته باشید.