7 Dinge, die datengesteuerte Entscheidungsfindung in der Praxis bedeutet

· Thomas Wood
7 Dinge, die datengesteuerte Entscheidungsfindung in der Praxis bedeutet

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Bei der datengesteuerten Entscheidungsfindung (DDDM) geht es darum, Maßnahmen zu ergreifen, wenn dies der Fall ist zählt wirklich. Es geht darum, Ihre Geschäftsdaten zu zerlegen und zu identifizieren Wichtige Treiber, Trends und Muster und dann die empfohlenen Aktionen. Das Endziel besteht darin, diese Informationen in die Hände zu bekommen Menschen, die fundierte Entscheidungen treffen können.

Allerdings fällt es vielen Unternehmen heute schwer, den wahren Wert auszuschöpfen Profitieren Sie von ihrer datengesteuerten Entscheidungsfindung.

Künstliche Intelligenz für die Entscheidungsfindung – Mehrwert durch Entscheidungen schaffen

Die Herausforderung, vor der die meisten Unternehmen heute stehen, besteht darin, zu verstehen, wie das geht Nutzen Sie riesige Datenmengen strategisch – nicht nur zur Verbesserung Entscheidungsfindung, sondern auch, um einen besseren ROI zu erzielen. Künstliche Intelligenz Denn die Entscheidungsfindung ist etwas, was Unternehmen so gut wie möglich verstehen sollten Helfen Sie ihnen, die von ihnen gesammelten Daten so zu interpretieren, dass Muster erkennbar sind. Trends und Erkenntnisse, um sie bei der Strategieentwicklung zu unterstützen Entscheidungsfindung.

Wenn Sie auf den Begriff „datengesteuerte Entscheidungsfindung“ stoßen Beim ersten Mal geht es um die Nutzung von Daten und Analysen Geschäftsentscheidungen voranzutreiben. Aber warum ist das für jeden wichtig? Unternehmen in fast allen Branchen zu verstehen?

Wir leben in einer schnelllebigen und weitgehend datengesteuerten Welt. Unternehmen sind Wir kämpfen mit aller Kraft darum, der Konkurrenz immer einen Schritt voraus zu sein hat DDDM zu einem unverzichtbaren Werkzeug gemacht, um fundierte Fahrentscheidungen zu treffen Wachstum, Erfolg, Rentabilität und Effizienz. Die Tage des Verlassens Der Rat von „Experten“ oder nur das eigene Bauchgefühl sind längst vorbei. Ohne eine datengesteuerte Entscheidungsfindung können Sie einfach nichts erwarten Große Entscheidungen, die zu Verbesserungen oder positiven Veränderungen in Ihrem Unternehmen führen Organisation.

Aus diesem Grund haben wir diesen ausführlichen Artikel vorbereitet, um Ihnen das Verständnis zu erleichtern die Vorteile einer datengesteuerten Entscheidungsfindung, sieben gängige Wege dazu Erklären Sie, was es in der Praxis bedeutet, und geben Sie Beispiele aus der Praxis Zeigen Sie, wie die Großen es richtig machen.

Was ist datengesteuerte Entscheidungsfindung?

Intuition oder Bauchgefühl können sich in bestimmten Fällen als vorteilhaft erweisen Situationen, aber wenn es um geschäftliche Entscheidungen geht, wäre es flach Es ist dumm und ignorant, Entscheidungen nur auf Instinkt zu treffen. Tatsächlich, Die meisten Ihrer Entscheidungen sollten auf konkreten Daten basieren Erkenntnisse, die Sie daraus gewinnen. Schließlich kann man nicht ganz erfassen, überprüfen, Oder können Sie Ihr Bauchgefühl oder Ihre Gefühle quantifizieren? Deshalb datengesteuert Entscheidungsfindung und künstliche Intelligenz für die Entscheidungsfindung existieren.

Wenn wir versuchen zu verstehen, was DDDM oder datengesteuerte Entscheidungsfindung ist, dann ist es im Grunde der Prozess, Entscheidungen auf der Grundlage tatsächlicher, quantifizierbare und überprüfbare Daten, im Gegensatz zu bloßen Vermutungen oder Bauchgefühlen Instinkt allein. Dabei ist es wichtig, dass Sie Ihren Geschäftssinn nicht außer Acht lassen und Bauchgefühl für alltägliche Entscheidungen brauchen Sie trotzdem Treffen Sie die überwiegende Mehrheit dieser Entscheidungen durch Datenanalysen und Business Intelligence.

Mit dem Aufkommen von Technologien rund um Datenanalyse, Unternehmen Informationen sind jetzt auch für Nicht-Datenanalysten oder Spezialisten zugänglicher. Der Trend – Datendemokratisierung genannt – hat sich sogar noch weiter ausgebreitet mehr Möglichkeiten für Unternehmen, wenn es um das Sammeln geht, Speicherung und Verarbeitung von Daten aus ihren täglichen Geschäftsaktivitäten. Das Daten, die Sie beispielsweise zu Ihrem Kundenservice und Ihren Verkäufen sammeln, oder Ihre Beschaffung und Ihr Lagerbestand können zur Abwicklung wichtiger Geschäfte genutzt werden Entscheidungen treffen und Sie müssen nicht zwingend eine teure IT installieren Infrastruktur oder Support-Netzwerke nutzen, um von den Vorteilen zu profitieren.

DDDM-Aktivitäten umfassen typischerweise:

  • Die Erfassung von Daten anhand von Metriken und spezifischen KPIs (Schlüssel
performance indicators)

  • Identifizieren und Analysieren der darin enthaltenen Muster, Trends und Erkenntnisse
that data

  • Nutzen Sie diese Erkenntnisse, um Geschäftsstrategien und -aktivitäten zu entwickeln
boost operations, improve efficiencies, and achieve goals, among

other things

Datengesteuerte Entscheidungsfindung ist nicht nur etwas, das nur klingt „wichtig“ und sieht auf dem Papier gut aus – es führt zu echten Ergebnissen. PwC führte eine Umfrage unter über 1.000 Führungskräften von Unternehmen durch Es wurde berichtet, dass die Wahrscheinlichkeit, dass datengesteuerte Organisationen dies tun, dreimal so hoch ist Treffen Sie bessere Entscheidungen als diejenigen, die keine datengesteuerten Entscheidungen treffen Entscheidungsfindung.

Was bedeutet datengesteuerte Entscheidungsfindung in der Praxis?

Auch wenn Unternehmen stark in Technologie und Dienstleistungen investieren Was die Datenanalyse betrifft, stehen sie oft an einem Scheideweg zwischen dem Betrag, den sie ausgeben, um diese Fähigkeiten zu erwerben, vs. wie effektiv sie diese tatsächlich zu ihrem Vorteil nutzen.

In einer Umfrage, an der 64 Führungskräfte der C-Ebene teilnahmen, sagten 72 % dies Sie konnten eine Kultur der datengesteuerten Entscheidungsfindung fördern ihre Organisationen. Offensichtlich müssen Unternehmen mehr tun, um davon zu profitieren wahren Wert und Nutzen der künstlichen Intelligenz für die Entscheidungsfindung Herstellung'.

Die Trennung ist oft darauf zurückzuführen, dass man nicht richtig versteht, was es ist bedeutet, eine datenorientierte Organisation zu sein – denn es geht nicht nur darum die Technologie und die Qualität der Daten, aber es geht mehr um die Pflege der Die richtige Kultur und die richtigen internen Prozesse für eine datengesteuerte Entscheidungsfindung Der Standard.

Hier sind sieben Dinge, die bei der datengesteuerten Entscheidungsfindung eine Rolle spielen helfen Ihnen zu verstehen, was es in der Praxis ist:

1. Identifizieren Sie persönliche Vorurteile

Es ist nur normal, dass es in fast jedem Unternehmen persönliche Vorurteile gibt. obwohl es dadurch ziemlich schwierig wird, datengesteuerte Entscheidungen zu treffen auf völlig objektive Weise. Die Leute werden fast immer sehen, was sie wollen sehen wollen oder erwarten zu sehen. Glücklicherweise können Sie dieser Voreingenommenheit vorbeugen Ihre DDDM-Strategie kontaminieren:

Unternehmen müssen Voreingenommenheit zunächst als „Herausforderung“ anerkennen. Indem man sich dessen bewusst ist Wenn Sie feststellen, dass eine Voreingenommenheit vorliegt, können Sie damit beginnen, daran zu arbeiten, deren Auswirkungen zu verringern.

Außerdem ist es immer eine gute Idee, in Teams zu arbeiten, um dies sicherzustellen Ihre Datenanalysten unterstützen sich gegenseitig.

Suchen Sie nach widersprüchlichen Daten und stellen Sie dann Fragen zum Testen Annahmen und erste Erkenntnisse.

2. Beschleunigen Sie den Datenerfassungsprozess

Der Tag, an dem Sie sich entscheiden, ein datengesteuertes Unternehmen zu werden, ist der Tag, an dem Sie damit beginnen Datensammlung. Sie müssen jedoch proaktive Anstrengungen unternehmen, um dies nicht zu verhindern Sammeln und protokollieren Sie diese Daten nicht nur, sondern erstellen Sie auch ein geeignetes System dafür Räumen Sie es auf und ordnen Sie es, während Sie es einsammeln – denn das wird es Es werden riesige Mengen zum Arbeiten sein!

3. Stellen Sie Fragen (die richtigen, das heißt)

Wenn Sie die richtigen Fragen zur Datenanalyse stellen, hilft dies Ihrem Team Konzentrieren Sie sich nur auf relevante Daten. Es kann zu einfach sein, die Daten durchzugehen Sammeln von Kaninchenlöchern, in denen jeder den Hinweisen nachjagt, die am Ende landen nirgends.

Dies hängt tatsächlich mit den Zielen zusammen, mit denen Sie Ihre Datenanalyse durchführen Team mit. Was soll Ihr Team beispielsweise daraus lernen? Daten oder welche Art von Erkenntnissen sollten sie extrahieren? Was für KPIs wird zur Messung der verschiedenen Variablen verwendet? Was wird die Quelle sein? der Daten?

4. Suchen Sie nach den richtigen Daten, um die oben genannten Fragen zu beantworten

Jetzt ist es an der Zeit, die Daten zu finden, um die oben genannten Fragen zu beantworten. Also, du Sie müssen wissen, ob diese Daten tatsächlich schon einmal erhoben wurden. oder wenn Sie neue interne und externe Mechanismen einbauen müssen Ort, an dem man es erwerben kann.

5. Überprüfen und analysieren Sie die Daten erneut

Ihr Datenanalyseteam sollte in dieser Phase in der Lage sein, einen Schritt zurückzutreten und überdenken Sie, wie sie die Daten interpretieren. Änderungen können oft auftreten, aber Analysten sollten sie nicht als Misserfolge betrachten, sondern eher als Chancen dafür lernen und ihre analytischen Praktiken verbessern.

Verstehen, wo sie einen Fehler gemacht haben, und die Fehltritte dann korrigieren sofort zu weitaus genaueren Ergebnissen führen.

6. Präsentieren Sie die Daten auf aussagekräftige und interpretierbare Weise

Die Erkenntnisse aus Ihren analysierten Daten können Sie nur zu Ihrem Vorteil nutzen wenn sie sinnvoll dargestellt werden. Zum Beispiel durch Integration die richtigen Softwaretools, die Ihre Datenanalyseteams möglicherweise erstellen können Ein maßgeschneidertes Dashboard, das eine vollständig aktualisierte Datengeschichte erzählt, hilft dabei Jeder, von Managern und CEOs bis hin zu wichtigen Stakeholdern, sorgt für Wirksamkeit Entscheidungen auf der Grundlage dieser Daten.

Beispielsweise sollte ein Dashboard für Umsatzprognosen ein „at a“ enthalten Einen Überblick über alle relevanten KPIs wie Nettogewinnmarge, geschätzte Einnahmen, Betriebskosten, Verkäufe für einen bestimmten Zeitraum, und so weiter.

7. Legen Sie messbare Entscheidungsziele fest

Hier treffen Sie geschäftliche Entscheidungen. Allerdings Ihre Daten Eine zielgerichtete Entscheidungsfindung ist nur so gut wie die Gesamtleistung Ihrer Organisation Geschäftsziele und -strategien – wenn die beiden nicht übereinstimmen, dann Sie kann keine messbaren Ziele für die Entscheidungsfindung festlegen.

Daher ist es wichtig, dass Ihre Datenanalysten messbare Ziele festlegen denn so ist sichergestellt, dass alle auf dem gleichen Stand sind.

Welche Vorteile bietet eine datengesteuerte Entscheidungsfindung?

Bevor wir die Vorteile besprechen, lohnt es sich, die Vorteile einer Organisation zu besprechen Fähigkeit, mit genauen Daten zu arbeiten. Schließlich geht es darum, das Beste zu ernten Um die Vorteile einer datengesteuerten Entscheidungsfindung zu nutzen, müssen die Daten, mit denen Sie arbeiten, dies tun genau sein.

Datenverwaltungspraktiken, einschließlich DI oder Datenintegration, werden hilfreich sein Sie meistern diese Herausforderung, indem Sie alle Ihre quantifizierbaren Daten konsolidieren Informationen aus mehreren Quellen in einem einzigen Datensatz, der Folgendes anzeigt: Echtzeitansicht Ihrer Geschäftsleistung. Die Integration der Maschine Lernen und künstliche Intelligenz für die Entscheidungsfindung mit DI-Systemen wird ihre Fähigkeit, Daten zu speichern, weiter verbessern genau, enthält aber auch vollständige Datenwerte und Metadaten.

Um schließlich alle Vorteile einer datengesteuerten Entscheidungsfindung zu nutzen, Organisationen müssen sich angewöhnen, immer wieder neu zu prüfen, Hinterfragen und erneutes Analysieren aller datengesteuerten Entscheidungen. Darüber hinaus müssen Unternehmen möglicherweise ihre Geschäftsziele ändern wenig – je nach den besonderen Umständen und individuell Natürlich in der Geschäftslandschaft – und das bedeutet oft, dass man eine völlig anderer Datenanalyseansatz.

Was die spezifischen Vorteile des Einsatzes neuester Technologien angeht, wie z Maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz für die Entscheidungsfindung:

Höhere Kosteneinsparungen und bessere Ressourcenallokation

Datengesteuerte Entscheidungsfindung (DDDM) kann Ihrem Unternehmen bei der Allokation helfen Ressourcen werden deutlich effizienter genutzt, was zu Kosteneinsparungen führt. Wenn du Analysieren Sie Ihre Betriebsdaten, Sie können Bereiche sofort identifizieren Ineffizienzen beseitigen, so dass Sie Anpassungen zur Optimierung vornehmen können Leistung. Im Gegenzug können Sie Ihre Ressourcen optimal nutzen möglich sein und Abfall reduzieren, was wiederum zu Kosteneinsparungen führen wird.

In einer seiner Umfragen berichtete die Harvard Business Review, dass 49 % der Unternehmen, die Datenprojekte zur Senkung der Betriebskosten in Angriff nahmen, sahen dies äußerst positive Ergebnisse.

Genauere und effizientere Entscheidungsfindung

Einer der größten Vorteile von DDDM ist vielleicht die höhere Effizienz und Genauigkeit bei Ihrer täglichen Entscheidungsfindung. Daten können Ihnen Auskunft geben Einblicke in alles von Markttrends und Kundenverhalten bis hin zu Betriebsleistung und Schwächen der Wettbewerber, die alle hilfreich sein können Identifizieren Sie wichtige Möglichkeiten, um fundiertere Entscheidungen zu treffen. Und von Durch die Integration der richtigen Daten und Datenanalysetools können Sie etwas erreichen strategische Entscheidungen in Echtzeit, die zweifellos zu Verbesserungen führen werden die Genauigkeit und Effizienz dieser Entscheidungen verbessern.

Mit einer angemessenen Menge an Zeit und Übung werden Sie es lernen Nutzen Sie Ihre Analyse durch datengesteuerte Entscheidungen in hohem Maße proaktiver Weg; Beispielsweise indem festgestellt wird, wie gut ein Produkt geeignet ist für einen bestimmten Markt oder durch Prognose der Nachfrage nach einem bestimmten Produkt oder Service.

Darüber hinaus nutzen Sie Daten als Leitfaden für Ihre tägliche Entscheidungsfindung Prozesse werden dazu führen, dass objektivere Entscheidungen getroffen werden können unter bestimmten Bedingungen verifiziert, getestet und auch repliziert werden.

Tieferes Verständnis der Kundenbedürfnisse und -präferenzen

Die datengesteuerte Entscheidungsfindung hilft Ihnen, die Bedürfnisse besser zu verstehen und Vorlieben Ihrer Zielgruppe. Während Sie Ihre Kundendaten analysieren, Sie werden in der Lage sein, Trends und Muster zu erkennen, die dazu genutzt werden können Informieren Sie sowohl Ihre Marketing- als auch Ihre gesamten Produktentwicklungsstrategien. Dies kann Ihnen helfen, direkter auf die Bedürfnisse und Vorlieben Ihrer Kunden einzugehen. was zum einen zu einer besseren Kundenbindung und -zufriedenheit führt Ding.

Risiken effektiver verwalten und mindern

Unternehmen, die maschinelles Lernen und/oder künstliche Intelligenz nutzen Entscheidungsfindung sind viel besser in der Lage, Abhilfemaßnahmen zu ergreifen und zu bewältigen Risiko, wie es entsteht. Durch die Analyse spezifischer Daten können Sie gezielt darauf eingehen Erkennen Sie potenzielle Risiken, identifizieren Sie die Quelle dieser Risiken und ergreifen Sie schnell Maßnahmen die notwendigen Maßnahmen, um sie in Zukunft zu beseitigen und zu verwalten.

Dies ist in der heutigen Geschäftslandschaft sehr wichtig geworden helfen Ihnen, kostspielige Fehler zu vermeiden (die oft nicht rückgängig gemacht werden können) und minimieren Sie die Auswirkungen von Risiken und Bedrohungen für Ihr Unternehmen sowie ungünstige Bedingungen, die aufgrund unvorhergesehener Ereignisse oder auftreten Umstände.

Schritt-für-Schritt-Anleitung zur richtigen Implementierung von DDDM

Während die datengesteuerte Entscheidungsfindung Unternehmen dabei hilft, mehr zu verdienen Um fundierte Entscheidungen anhand ihrer Daten treffen zu können, sind bestimmte Schritte erforderlich befolgt werden, um es erfolgreich umzusetzen und optimale Ergebnisse zu erzielen (Einige davon haben wir bereits in einem früheren Abschnitt besprochen Artikel):

Schritt #1 – Definieren Sie Ziele und KPIs

Von Anfang an müssen Sie Ihre Geschäftsziele definieren die KPIs, auf die Sie abzielen, um zu messen, wie Sie vorankommen die genannten Ziele. Deshalb ist es wichtig, sich einen Moment Zeit zu nehmen Verstehen Sie, was Sie erreichen möchten und wie Sie dies messen Leistung.

Schritt #2 – Identifizieren Sie die geeigneten Datenquellen und beginnen Sie mit der Datenerfassung

Sobald Sie sich über die Geschäftsziele und die damit verbundenen Ziele im Klaren sind KPIs, identifizieren Sie die relevanten Datenquellen, wie diese Ihnen zur Verfügung stehen die Daten, die zur Messung des Fortschritts bei der Erreichung der verschiedenen KPIs erforderlich sind. Das vielleicht Fügen Sie alles von Ihren Finanz-, Kunden- und Verkaufsdaten ein (interne Quelle) zu Ihren Social-Media- und Markt- oder Branchendaten (externe Quelle).

Schritt #3 – Analysieren und interpretieren Sie die Daten mit den richtigen Tools und Techniken

Nachdem Sie die relevanten Daten gesammelt haben, müssen Sie diese analysieren und interpretieren. Und dies kann nur mit den richtigen Werkzeugen erreicht werden Techniken. Dazu können maschinelle Lernalgorithmen und Daten gehören Visualisierungstools und statistische Analysen, die alle dabei helfen werden Entdecken Sie spezifische Muster und Erkenntnisse in Ihren Daten.

Schritt #4 – Kommunizieren Sie die Erkenntnisse und Erkenntnisse Ihrem Team und/oder Ihren Stakeholdern

Nach der Analyse der Daten und der Identifizierung der gewünschten Erkenntnisse und Wenn Sie Erkenntnisse gewinnen, müssen Sie diese den wichtigsten Entscheidungsträgern mitteilen Ihr Unternehmen, und das noch dazu sehr klar, verständlich und prägnant Benehmen. Wenn Sie der alleinige Entscheidungsträger sind, wäre es immer noch gut Üben Sie, die oben genannten Punkte zu befolgen, damit Ihr Team darauf zurückgreifen kann, wenn sie es tun muss.

Dies kann in Form von Dashboards, Berichten oder Präsentationen erfolgen sind leicht verständlich und heben alle wichtigen Erkenntnisse hervor B. umsetzbare Empfehlungen oder „nächste Schritte“.

Schritt #5 – Ergebnisse überwachen und bewerten

Der letzte Schritt, um Ihre datengesteuerte Entscheidungsfindung so effektiv wie möglich zu gestalten Es kann darin bestehen, das Ergebnis der oben genannten Maßnahmen zu überwachen und zu bewerten mit der Anpassung Ihrer Strategien nach Bedarf. Dies kann beinhalten Verfolgen Sie den Fortschritt Ihrer wichtigsten Ziele und KPIs und bewerten Sie, wie Ihre datenorientierten Entscheidungen effektiv sind und das Notwendige treffen Anpassungen, um dauerhaften Erfolg zu gewährleisten.

Praxisnahe Beispiele für richtig umgesetztes DDDM

Ford – Vorausschauende Wartung und Qualitätskontrolle

Ford nutzt regelmäßig Datenanalysen, um sowohl die Qualität als auch die Qualität zu verbessern Zuverlässigkeit der hergestellten Autos und Lastwagen. Daten sind zum Beispiel gesammelt über die Leistung der verschiedenen Fahrzeuge, einschließlich der Messwerte von Sensoren und Motordiagnose, um das nächste geplante Ereignis vorherzusagen Wartung.

Der datengesteuerte Ansatz ermöglicht es dem amerikanischen Autogiganten, proaktiv zu agieren Planen Sie daher Wartungseinsätze, um die Wartezeit zu verkürzen Ausfallzeiten für seine Kunden und sorgt für optimale Zuverlässigkeit seine Fahrzeuge.

Ford nutzt außerdem Datenanalysen, um potenzielle Qualitätsprobleme zu identifizieren ziemlich früh in der Produktionsphase, so dass sie noch Optimierungen vornehmen können Fehler verhindern, bevor sie tatsächlich auftreten. Durch die Nutzung von Daten auf diese Weise Ford konnte die Qualitätskontrolle und die Wartungsprozesse verbessern um ein erstklassiges Kundenerlebnis zu bieten und die Anzahl sogar zu reduzieren Gewährleistungsansprüche und die damit verbundenen Kosten.

Netflix – Kuratierung und Empfehlungen von Inhalten

Es lässt sich nicht leugnen, wie Netflix die Art und Weise der Unterhaltung verändert hat Es wird auf der ganzen Welt konsumiert und gehört zu den ersten Anwendern eines datengesteuerten Ansatzes, um Inhalte effektiver zu kuratieren und zu erstellen fundierte produktionsbezogene Entscheidungen.

Netflix sammelt Daten darüber, welche Inhalte seine Abonnenten ansehen und wo sie sich befinden schauen Sie es sich an, wie sie es sehen usw. und nutzen Sie es dann, um sich mehr auszudenken personalisierte Empfehlungen – und auch als Grundlage für Entscheidungen rund um Content-Akquise und -Produktion.

Zum Beispiel das ikonische politische Drama „House of Cards“ von Kevin Spacey, wurde von Netflix basierend auf Erkenntnissen ausgestrahlt, die darauf hindeuteten, dass Abonnenten die zuvor die britische Version genossen hatten, waren auch große Fans von Kevin Spacey und David Fincher, der Regisseur. Die datengesteuerte Entscheidung Das Ergebnis war eine von der Kritik gefeierte Serie, die überall gesehen wurde Welt und erhielt begeisterte Kritiken.

Walmart – Besser optimierte Lieferkette

Walmart ist sehr bekannt für die Art und Weise, wie es seine Lieferkette verwaltet Datenanalysen haben viel mit diesem erfolgreichen Management zu tun.

Walmart sammelt eine Vielzahl von Daten zu seinen Verkaufstrends und seinem Lagerbestand und Kundennachfrage anzupassen, um die tägliche Versorgung zu optimieren Kette. Durch Dateneinblicke stellen sie sicher, dass es sich um die gewünschten Produkte handelt immer in den Regalen der Geschäfte verfügbar, so dass es nie zu einem Lagerbestand kommt Mangel oder Überschuss.

Das Unternehmen nutzt regelmäßig prädiktive Analysen, um herauszufinden, welche Produkte werden wahrscheinlich beispielsweise während einer Naturkatastrophe ausverkauft sein Katastrophe, damit sie diese Produkte schnell an die Betroffenen liefern können Bereiche. Dieser datengesteuerte Ansatz hat es ihnen ermöglicht, schnell Nachschub zu leisten Bereitstellung von Hilfsgütern in Katastrophengebieten, und seine Bemühungen werden geschätzt enorm von Amerikanern und sogar denen, die außerhalb der USA leben.

Abschluss

Die Nutzung datengestützter Entscheidungsfindung ist eine Sache, aber es richtig zu machen ist ein anderer. Auch die Vorteile liegen klar auf der Hand – von mehr Genauigkeit und Effizienz bei der Entscheidungsfindung führen zu Kosteneinsparungen und Verbesserungen Kunden bedienen.

Wenn Sie die datengesteuerte Entscheidungsfindung voll ausnutzen möchten und Technologien wie künstliche Intelligenz für die Entscheidungsfindung haben zu bieten, vereinbaren Sie jetzt einen Beratungstermin: +44 20 3488 5740.

Stichworte

datengesteuerte Entscheidungsfindung

Künstliche Intelligenz zur Entscheidungsfindung

Die datengesteuerte Entscheidungsfindung erfolgt durch Datenanalyse Unternehmen können wichtige Erkenntnisse und Trends aufdecken, um Verbesserungen zu erzielen fundierte Entscheidungen.

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