داده‌ها کلید باز کردن پتانسیل واقعی کسب‌وکار در محیط سریع و دیجیتالی امروزی است. با این حال، تحقیقات نشان می‌دهد که سازمان‌ها هنوز برای استفاده مؤثر از داده‌ها برای منافع تجاری تلاش می‌کنند.
اکثر شرکت ها هنوز از ذخایر عظیم داده های ذخیره شده در سیستم های خود بهره نبرده اند. تخمین زده می شود که 55٪ تا 80٪ از داده های تجاری “تاریک” هستند، به این معنی که استفاده نشده است و در ارائه بینش، پیشرفت های عملیاتی یا فرصت های رشد ناکام است.
یکی از مهم‌ترین چالش‌ها این است که داده‌ها معمولاً در مخازن راه دور بازتر هستند و در برنامه‌ها، سیستم‌ها و دستگاه‌های متعدد در سازمان سازماندهی نشده‌اند. این چالش با داده‌های بدون ساختار بیشتر می‌شود، که همانطور که توسط IDC پیش‌بینی می‌شود، انتظار می‌رود تا سال 2025 80 تا 90 درصد کل داده‌ها را تشکیل دهد.
این شامل ایمیل‌ها، اسناد، ضبط‌ها، فایل‌های چندرسانه‌ای، صفحات وب، محتوای رسانه‌های اجتماعی و انواع دیگر داده‌های بدون ساختار است. تجزیه و تحلیل و درک آن به دلیل عدم سازماندهی در پایگاه های داده ساختاریافته دشوار است.
چالش های منحصر به فرد آسیا در مدیریت داده ها
با توجه به الف گزارش دهید از Oracle و Seth Stevens-Davidowitz، رهبران کسب و کار در آسیا و اقیانوسیه و ژاپن (JAPAC) برای مدیریت اضافه بار داده ها به چالش کشیده می شوند، حتی با توجه به نقش حیاتی آن در هدایت سازمان.موفقیت ملی
این رهبران نگران نیاز به ابزارها و منابع کافی برای استفاده موثر از داده ها هستند که منجر به کاهش اعتماد، تاخیر در تصمیم گیری و افزایش خطاها شده است.
همچنین بخوانید: چگونه مراکز داده با راه حل های فناوری مدرن با کمبودها سازگار می شوند
لازم به ذکر است که 90 درصد از پاسخ دهندگان به این امر اذعان دارند داشتن نوع درستی از هوش تصمیم گیری می تواند موفقیت سازمان خود را در زمینه های کلیدی مانند منابع انسانی، مالی، زنجیره تامین و تجربه مشتری ایجاد یا شکست دهد.
علاوه بر این، 96 درصد از پاسخ دهندگان به شدت مایل به کمک با داده ها، درک پتانسیل آن برای بهبود تصمیم گیری، کاهش خطرات، تسریع در تصمیم گیری، افزایش سودآوری هستند. و امکان برنامه ریزی اضطراری موثر را فراهم کند.
را گزارش دهید همچنین مشکلات مربوط به جمع آوری و تفسیر داده ها را روشن می کند. 75 درصد قابل توجهی از رهبران کسب و کار نشان دادند که اغلب ابتدا تصمیمات گرفته می شود و پس از آن جستجو برای داده هایی برای حمایت از آن تصمیمات انجام می شود. علاوه بر این، 74 درصد از کارمندان معتقدند که کسب‌وکارها اغلب نظرات افراد با بالاترین درآمد را بر بینش‌های مبتنی بر داده در اولویت قرار می‌دهند.
بنابراین، کسب و کارها برای اصلاح و استخراج داده ها از این منبع ارزشمند چه باید بکنند؟
استفاده از هوش مصنوعی و بیگ داده ها: ایجاد نوآوری و کارایی
خبر خوب این است که به لطف داده‌های بزرگ و هوش مصنوعی، پیشرفت در رسیدگی موثر به چالش‌های ناشی از داده‌های بدون ساختار «تاریک» حاصل شده است. بدون داده، هوش مصنوعی مؤثر نخواهد بود، و بدون هوش مصنوعی، فراوانی داده‌های خام برای استفاده مؤثر یا در زمان واقعی چالش برانگیز خواهد بود. ابزارهای هوش مصنوعی آماده سازی داده ها را آسان می کنند.
فناوری های پیشرفته هوش مصنوعی مانند ماشین هاarning و پردازش زبان طبیعی برای کمک به شرکت‌ها در تسریع کشف و تحویل داده‌ها حیاتی هستند. این فناوری ها به طور قابل توجهی جستجوی اطلاعات، ارائه محتوا و دانش مرتبط برای حمایت از تصمیم گیری، افزایش بهره وری کارکنان، بهبود رضایت مشتری، فعال کردن قابلیت های سلف سرویس و موارد دیگر را بهبود می بخشد.
هوش مصنوعی این قدرت را داردal تا نحوه درک ما از محصولات و رفتار مصرف کننده را متحول کند. با تجزیه و تحلیل داده های بدون ساختار، کسب و کارها می توانند الگوهای مصرف کننده را ردیابی کنند، نیازهای برآورده نشده در بازارهای رقابتی را شناسایی کنند، و تصمیمات آگاهانه ای برای نوآوری، گسترش و ارائه توصیه های شخصی به مشتری بگیرند.
همچنین بخوانید: چگونه مراکز داده با راه‌حل‌های فناوری مدرن با کمبودها سازگار می‌شوند
صنایع مختلف از داده ها به روش های مختلف استفاده می کنند. در مراقبت های بهداشتی، داده های بزرگ و هوش مصنوعی نقش مهمی در بهبود تشخیص، کاهش داشته اندحذف خطاها و بهبود کارایی کلی که منجر به تجربه بهتر بیمار و صرفه جویی در هزینه می شود. وقتی صحبت از تجزیه و تحلیل حجم زیادی از داده ها می شود، هوش مصنوعی مفید است.
می تواند به سرعت رفتار تقاضای غیرعادی را در شبکه توزیع شناسایی و گزارش کند. این بدان معناست که شما می توانید در بالای همه چیز بمانید و فوراً واکنش نشان دهید. علاوه بر این، هوش مصنوعی با ابزارهای سنتی برنامه‌ریزی تقاضا، دست در دست هم کار می‌کند و زحمت کارهای دستی را از بین می‌برد.
در خرده فروشی، داده ها در درجه اول برای مدیریت زنجیره تامین و کسب بینش در مورد رفتار مشتری استفاده می شود. این پیشنهادات شخصی و بازاریابی هدفمند را بر اساس تعاملات گذشته فعال می کند. صنعت تولید نیز شاهد مزایای قابل توجهی از استفاده از داده های بزرگ است.
داده ها جمع آوری و تجزیه و تحلیل می شودd در هر مرحله، از زنجیره تامین تا کنترل کیفیت، تولیدکنندگان را قادر می سازد تا استانداردهای کیفیت را حفظ کنند و در عین حال هزینه ها را از طریق تجزیه و تحلیل داده ها بهینه کنند. در اصل، تقریباً هر صنعتی می‌تواند با استفاده از قدرت داده‌ها و هوش مصنوعی برای بهبود فرآیندها و بهره‌وری کلی سود کسب کند.
استقبال از قدرت هوش مصنوعی و داده های بزرگ
شرکت ها هر روز، هر ساعت، هر دقیقه و هر ثانیه حجم عظیمی از داده ها را ایجاد می کنند. مجموعه داده ها فقط goi هستندng بزرگتر شود. برای رویارویی با این چالش‌ها و پیشرفت در این محیط غنی از داده، کسب‌وکارها باید از قدرت هوش مصنوعی و کلان داده برای هدایت نوآوری، ساده‌سازی عملیات و دستیابی به کارایی بیشتر استفاده کنند.
این فناوری‌ها، کسب‌وکارها را قادر می‌سازد تا تصمیمات آگاهانه‌ای بگیرند که تأثیر مثبتی بر جنبه‌های مختلف عملیات آن‌ها، از تجربه مشتری تا مدیریت زنجیره تأمین دارد.
با استفاده استراتژیک از این فناوری‌ها، سازمان‌ها می‌توانند خود را برای رشد پایدار قرار دهند و از فرصت‌های مختلف ارائه‌شده توسط دنیای داده‌محور ما استفاده کنند.
–
یادداشت سردبیر: e27 هدف این است که با انتشار نظرات جامعه، رهبری فکری را تقویت کند. نظر خود را با ارسال مقاله، ویدئو، پادکست یا اینفوگرافیک به اشتراک بگذارید
به ما بپیوندید e27 گروه تلگرام، انجمن FB یا لایک e27 صفحه فیس بوک
اعتبار تصویر: Canva
این مقاله برای اولین بار در 15 سپتامبر 2023 منتشر شد
پست چگونه با تجزیه و تحلیل داده های مبتنی بر هوش مصنوعی نوآوری کسب و کار را هدایت کنیم اولین بار در e27 ظاهر شد.