Inteliģences kāpums Vienkāršas metodes, kā maksimāli izmantot informācijas spēku, cenšoties veicinātu komerciāla izcilību

II. Rūpniecības inteliģence

III. Zināšanu pētījums

IV. Zināšanu zinātne

V. Zināšanu vizualizācija

VI. BI, DA un DS izmantošanas dažas lieliskas priekšrocības

VII. BI, DA un DS rīki

VIII. Vienkāršas metodes, kā spēkā stāt BI, DA un DS

IX. BI, DA un DS IA

Svarīgi problēmas

informācijas atšķirība

komerciāla inteliģence

uz informāciju balstīta izvēļu pieņemšana

lielie informācija

informācijas analītika

Priekšmets	Ietver
Zināšanu atšķirība	Zināšanu vākšana Zināšanu konservēšana Inspekcijas datus Ceļu datus
Rūpniecības inteliģence	Ziņošana Zināšanu paneļi Prognozējošā analītika Preskriptīvā analītika
Uz zināšanām balstīta izvēļu pieņemšana	Labāku izvēļu pieņemšana Efektivitātes rediģēšana Rentabilitātes paaugstināšana Konkurences ieguvumu advents
Lielie informācija	Daudzums Ātrums Šķirne Taisnība
Zināšanu pētījums	Aprakstošā analītika Diagnostikas analītika Prognozējošā analītika Preskriptīvā analītika

II. Rūpniecības inteliģence

Rūpniecības inteliģence (BI) ir tehnoloģiju un procesu kopums, kas palīdz organizācijām vākt, pētīt un maksimāli izmantot datus, cenšoties pieņemtu labākus komerciāla lēmumus. BI rīki un pakotnes var arī atbalstīt korporācijām:

• Nosakiet novirzes un modeļus
• Izdarīt prognozes
• Optimizējiet kustības
• Cietināt pircēju apkalpošanu
• Paplašināt mārketinga apjomu

BI ir izšķiroša jebkura lieluma korporācijām, rezultātā ​​tas varētu labi atbalstīt šiem vienkārši pieņemt labākus lēmumus, spēcināt darbību un paplašināt peļņu.

III. Zināšanu pētījums

Zināšanu pētījums ir informācijas vērtības iegūšanas metode. To var arī izdarīt, ceļu dažādas taktika, tostarp informācijas ieguvi, statistisko analīzi un mašīnmācīšanos. Zināšanu analīzi var arī maksimāli izmantot, cenšoties uzlabotu komerciāla izvēļu pieņemšanu, noteiktu jaunas varbūtības un risinātu jautājumi.

Ir ļoti daudz diezgan daudz informācijas pētījuma metožu, un katrai no tām ir savas stiprās un vājās šķautnes. Pareizā viens veids konkrētam uzdevumam var būt atkarīga no pieejamajiem datiem, vēlamajiem rezultātiem un pieejamajiem resursiem.

Dažas no visizplatītākajām informācijas pētījuma metodēm ir:

• Zināšanu ieguve: informācijas modeļu un attiecību parādīšanas metode.
• Statistiskā pētījums: statistikas izmantošanas metode, cenšoties aprakstītu un izprastu datus.
• Mašīnmācīšanās: datormodeļa izglītojoša metode, cenšoties mācītos no datiem un veiktu prognozes.

Zināšanu analīzi var arī maksimāli izmantot, cenšoties uzlabotu komerciāla izvēļu pieņemšanu dažādos veidos. Kā piemērs, informācijas analīzi var arī maksimāli izmantot, cenšoties:

• Identificējiet jaunas varbūtības: informācijas analīzi var arī maksimāli izmantot, cenšoties identificētu jaunus klientus, produktus un pakalpojumus.
• Problēmu labošana: informācijas analīzi var arī maksimāli izmantot, cenšoties identificētu un atrisinātu jautājumi uzņēmumā.
• Pieņemiet labākus lēmumus: informācijas analīzi var arī maksimāli izmantot, cenšoties piedāvātu izvēļu pieņēmējiem nepieciešamo informāciju labāku izvēļu pieņemšanai.

Zināšanu pētījums ir dzīvespriecīgs programmatūra, ko var arī maksimāli izmantot, cenšoties uzlabotu uzņēmējdarbības veiktspēju. Ceļu informācijas analīzi, firmas var arī vienkārši pieņemt labākus lēmumus, pamanīt jaunas varbūtības un apstrādāt jautājumi.

IV. Zināšanu zinātne

Zināšanu zinātne ir studiju priekšmets, kas nodarbojas izmantojot informācijas vākšanu, uzglabāšanu, analīzi un izmantošanu. Kā veids, kā ir daudznozaru priekšmets, kas balstās pie statistikas, matemātikas, datorzinātņu un citu jomu paņēmieniem. Zināšanu studenti izmanto dažādus rīkus un stratēģijas, cenšoties gūtu ieskatu no datiem, tostarp mašīnmācību, mākslīgo intelektu un dabiskās valodas apstrādi.

Zināšanu zinātne ir ieguvuši arvien svarīgāka uzņēmējdarbībā, rezultātā firmas asi apzinās informācijas vērtību. Zināšanu studenti var arī atbalstīt korporācijām vienkārši pieņemt labākus lēmumus, sniedzot šiem ieskatu savos datos. Šie var papildus atbalstīt korporācijām izdomāt jaunus produktus un pakalpojumus, papildus spēcināt savu darbību.

Pieprasījums informācijas zinātniekiem impulsīvi paplašinās. Saskaņā izmantojot jaunāko Nacionālās skolu un darba devēju asociācijas aptauju paredzams, ka nākamo piecu gadu laika garumā informācijas studentu darba vietu izvēle pieaugs attiecībā uz 28%.

Ja jūs velk nodarbošanās informācijas zinātnē, ir vairākas problēmas, ko varat darīt, cenšoties sagatavotos. Jūs varat dabūt grādu informācijas zinātnē par to, ja saistītā jomā. Varat papildus pārrunāt ar tiešsaistes kursus par to, ja seminārus attiecībā uz informācijas zinātni. Un jūs varat dabūt pieredzi, strādājot uz informācijas zinātnes projektiem.

Zināšanu zinātne ir izaicinoša, tomēr atalgojoša priekšmets. Ja jūs cienīgs izmantojot datiem un jums mīlu to strādāt izmantojot šiem, nodarbošanās informācijas zinātnē iespējams jums brīnišķīgi piemēroties.

V. Zināšanu vizualizācija

Zināšanu vizualizācija ir metode, ar kuru informācija notiek pārveidoti vizuālā attēlojumā, kas padara tos mazāk grūti saprotamus. To var arī izdarīt, ceļu dažādas taktika, kā piemērs, diagrammas, diagrammas un kartes. Zināšanu vizualizāciju var arī maksimāli izmantot, cenšoties piedāvātu ieskatu no datiem, noteiktu novirzes un veiktu prognozes.

Zināšanu vizualizācijas izmantošanai ir ļoti daudz ieguvumu, tostarp:

• Uzlabota verbāla apmaiņa: informācijas vizualizācija var arī atbalstīt prezentēt ieskatus no datiem tādā kaut kādā veidā, kas ir vienkāršiem nolūkiem saprotams gan tehniskai, gan netehniskai auditorijai.
• Uzlabota izvēļu pieņemšana: informācijas vizualizācija var arī atbalstīt atrisināt novirzes un modeļus, ko var arī maksimāli izmantot, cenšoties pieņemtu labākus lēmumus.
• Paaugstināta produktivitāte: informācijas vizualizācija var arī atbalstīt atrisināt jomas, kurās var arī spēcināt efektivitāti.

Zināšanu vizualizācijai var atrast diezgan daudz rīki, tostarp:

• Microsoft Excel
• Google diagrammas
• Tabula
• Power BI

Zināšanu vizualizācija ir dzīvespriecīgs programmatūra, ko var arī maksimāli izmantot, cenšoties uzlabotu komerciāla informācijas izcilību. Pārveidojot datus vizuālā attēlojumā, tos var arī mazāk grūti zināt, uzturēt saraksti un vienkārši pieņemt lēmumus, pamatojoties uz informāciju.

VI. BI, DA un DS izmantošanas dažas lieliskas priekšrocības

BI, DA un DS izmantošanai uzņēmējdarbībā ir ļoti daudz ieguvumu. Šie satur:

• Uzlabota izvēļu pieņemšana
• Paaugstināta produktivitāte
• Samazinātas cena
• Uzlabota pircēju lepnums
• Palielināta konkurences labā lieta

Ceļu BI, DA un DS, firmas var arī vienkārši pieņemt labākus lēmumus, būt produktīvākiem, apgriezt cena, spēcināt pircēju apmierinātību un dabūt konkurences dažas lieliskas priekšrocības.

BI, DA un DS rīki

BI, DA un DS ir saprātīgs bezgalīgs rīku izplatījums. Viens no populārākajiem satur:

• Microsoft Power BI

• Tabula

• Qlik Sense

• SAS Enterprise Miner

• IBM SPSS modelētājs

Šos rīkus var arī maksimāli izmantot, cenšoties vāktu, uzglabātu, analizētu un vizualizētu datus. Tos var papildus maksimāli izmantot, cenšoties izveidotu pārskatus un datu paneļus, papildus veiktu prognozes.

Īstais programmatūra jums var būt būs atkarīgs no jūsu īpašajām vajadzībām un prasībām. Ja neesat pozitīvs, kuru rīku maksimāli izmantot, varat meklēt padomu izmantojot informācijas zinātnes ekspertu.

Vienkāršas metodes, kā spēkā stāt BI, DA un DS

BI, DA un DS ieviešanā organizācijā ir jāveic vairākas kustības. Šīs kustības satur:

• Rūpniecības mērķu noteikšana, kurus atbalstīs BI, DA un DS
• Zināšanu vākšana un sagatavošana, kas tiks izmantoti BI, DA un DS
• Atbilstošo BI, DA un DS rīku skaits
• BI, DA un DS risinājumu ieviešana
• BI, DA un DS risinājumu lietotāju izglītība
• BI, DA un DS risinājumu izsekošana un analīze

Katra no šīm darbībām ir būtiska, cenšoties nodrošinātu BI, DA un DS veiksmīgu ieviešanu un vēlamo rezultātu nodrošināšanu.

Nekādā mērā tālāk ir sniegts sīkāks uztvere katrā BI, DA un DS ieviešanā.

Rūpniecības mērķu noteikšana

Pirmais solis BI, DA un DS ieviešanā ir atrisināt komerciāla mērķus, kurus šīs lietišķās zinātnes atbalstīs. Tas varētu arī palīdzēt pārliecināties, ka ieviestie atbildes ir saskaņoti izmantojot organizācijas vajadzībām.

Pāris izplatīti uzņēmējdarbības vajadzības, ko var arī cietināt BI, DA un DS, ir šādā veidā:

• Izvēļu pieņemšanas rediģēšana
• Jaunu iespēju apzināšana
• Cenu sagriešana
• Pircēju apkalpošanas rediģēšana
• Palielināti peļņa

Kad komerciāla vajadzības ir jūs vēlēsities, jums būs nepieciešams izdomāt plānu, veids, kā BI, DA un DS tiks izmantoti šo mērķu sasniegšanai.

Zināšanu vākšana un sagatavošana

Tavs nākamais solis BI, DA un DS ieviešanā ir savākt un sakārtot datus, kas tiks izmantoti šīm tehnoloģijām. Tas satur informācijas tīrīšanu, dublikātu noņemšanu un nodrošināšanu, ka informācija ir tādā formātā, ko var arī maksimāli izmantot BI, DA un DS rīki.

Jums būs nepieciešams pamanīt, ka informācijas standarts varētu būt ļoti svarīga BI, DA un DS sasniegumiem. Ja informācija nešķiet esam tīri un pareizi, analīžu rezultāts var būt neuzticami un ģenerētajiem ieskatiem var būt ierobežota cena.

Atbilstošo BI, DA un DS rīku skaits

Kad informācija ir apkopoti un sagatavoti, tavs nākamais solis ir izdarīt izvēli atbilstošos BI, DA un DS rīkus. Izmaksu ziņā efektīvi ārkārtīgi vairāk nekā daži rīki, šis ir iemesls jums būs nepieciešams izdarīt izvēli organizācijas vajadzībām piemērotākos.

Pāris kritēriji, kas jāņem ņem vērā, izvēloties BI, DA un DS rīkus, ir šādā veidā:

• Organizācijas lielums
• Zināšanu sarežģītība
• Lētais
• Vēlamās ietver

Jums būs nepieciešams pamanīt, ka BI, DA un DS rīku cena var arī ievērojami mainīties. Pāris rīki ir bezmaksas, savukārt citi var arī noteikt cenu simtiem dolāru katru gadu.

BI, DA un DS risinājumu ieviešana

Kad BI, DA un DS rīki ir atlasīti, tavs nākamais solis ir to ieviešana organizācijā. Tas satur programmatūras instalēšanu, rīku konfigurēšanu un lietotāju akadēmisks.

Jums būs nepieciešams pamanīt, ka BI, DA un DS ieviešana varētu būt izsmalcināts un laikietilpīgs metode. Jums būs nepieciešams izdomāt plānu un nodrošināt, ka uzņēmums ir gatava izmaiņām, ko nesīs šīs lietišķās zinātnes.

Lietotāju izglītība

Kad BI, DA un DS atbildes ir ieviesti, jums būs nepieciešams izglītot šo tehnoloģiju lietotājus. Tas satur akadēmisks attiecībā uz to, veids, kā maksimāli izmantot rīkus, veids, kā interpretēt analīžu rezultātus un tāpēc, ka maksimāli izmantot iegūtās atziņas, cenšoties pieņemtu labākus lēmumus.

Jums būs nepieciešams pamanīt, ka lietotāju izglītība attiecībā uz BI, DA un DS varētu būt izsmalcināts un laikietilpīgs metode. Jums būs nepieciešams noskaidrot plānu un nodrošināt, ka uzņēmums ir tāda
BI, DA un DS IA

BI, DA un DS ieguldījumu atdeve (ROI) varētu būt ievērojama. Gartner analīze atklāja, ka organizācijas, kas izmanto BI un analīzi, var arī gūt panākumus 131% IA. Jebkurš cits McKinsey analīze atklāja, ka firmas, kas izmanto progresīvu analīzi, var arī gūt panākumus 30% IA.

BI, DA un DS dažas lieliskas priekšrocības var arī ielenkt:

• Uzlabota izvēļu pieņemšana
• Paaugstināta produktivitāte
• Samazinātas cena
• Paaugstināta pircēju lepnums
• Uzlabota konkurences labā lieta

No otras puses jums būs nepieciešams pamanīt, ka tagad ne visi BI, DA un DS iniciatīvas ir efektīvi. Cenšoties sasniegtu pozitīvu IA, jums būs nepieciešams acīmredzami zināt komerciāla mērķus un uzdevumus, papildus izdarīt izvēli pareizos rīkus un risinājumus.

Ja apsverat iespēju spēkā stāt BI, DA par to, ja DS savā organizācijā, jums būs nepieciešams izpildīt izpēti un runāt izmantojot ekspertiem, cenšoties iegūtu labākos iespējamos rezultātus.

J: Kas ir komerciāla informācijas atšķirība?

A: Rūpniecības informācijas atšķirība ir organizācijas iespēja vākt, regulēt un veiksmīgi maksimāli izmantot datus, cenšoties pieņemtu labākus lēmumus.

J: Kādas ir BI, DA un DS izmantošanas dažas lieliskas priekšrocības?

A: BI, DA un DS var arī atbalstīt organizācijām spēcināt izvēļu pieņemšanu, paplašināt produktivitāti un apgriezt cena.

J: Vienkāršas metodes, kā es darīšu spēkā stāt BI, DA un DS savā organizācijā?

A: Ir izvēle šķirņu veidi, veids, kā spēkā stāt BI, DA un DS jūsu organizācijā. Labākā iegūt piekļuvi jums var būt atkarīga no jūsu īpašajām vajadzībām un prasībām.

J: Persona ir BI, DA un DS IA?

BI, DA un DS IA var arī mainīties paļaujoties no organizācijas un konkrētās ieviešanas. No otras puses pieredze liecina, ka BI, DA un DS var arī pārbaudīt ievērojamu ieguldījumu atdevi.