ဒေတာကို စုဆောင်းပုံ၊ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာပုံ၊ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းနှင့် နောက်ဆုံးတွင် ခန့်မှန်းတွက်ချက်မှုဆိုင်ရာ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုများအတွက် စံနမူနာပြထားပုံနှင့် သိပ္ပံပညာတစ်ခုခုက အသိပညာ၏ကိုယ်ထည်ကို တည်ဆောက်ပုံနှင့် ပိုမိုရှုပ်ထွေးသော စူးစမ်းလေ့လာမှုများနှင့် ခန့်မှန်းချက်များအတွက် အဆင့်သတ်မှတ်ပေးခြင်းတို့အကြား ရှင်းလင်းသော ပြိုင်ဆိုင်မှုများရှိသည်။
ခန့်မှန်းချေခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာချက်နှင့် ၎င်းလုပ်ဆောင်ပုံတို့ကို ဥပမာအချို့နှင့်အတူ ကြည့်ရှုကြပါစို့။
Predictive analytics သည် အနာဂတ်ဖြစ်ရပ်များကို ရှာဖွေဖော်ထုတ်ရန် ကြိုးပမ်းသည့် သိပ္ပံနည်းကျ ခန့်မှန်းရေးနည်းလမ်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ ရလဒ်များ၏ဖြစ်နိုင်ခြေကိုအကဲဖြတ်ပါ။ ] ကြိုတင်ခန့်မှန်းနိုင်သော ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု မော်ဒယ်အများစုသည် အချိန်နှင့်အမျှ စုဆောင်းထားသော ဒေတာအပေါ် အခြေခံပြီး ကိန်းရှင်များ ပါဝင်သည်။ အမှန်မှာ၊ ဤချဉ်းကပ်မှုတွင် ပုံစံများနှင့် ခေတ်ရေစီးကြောင်းများကို ဖော်ထုတ်ရန်အတွက် သမိုင်းဆိုင်ရာ အချက်အလက်သည် မရှိမဖြစ်လိုအပ်ပါသည်။
ခန့်မှန်းတွက်ချက်မှုပုံစံများ ပါဝင်သည်။ အမျိုးအစား ခွဲခြားခြင်း မော်ဒယ်များ၊ အစုလိုက် မော်ဒယ်များ၊ ခန့်မှန်းချက် မော်ဒယ်များ၊ အချိန် စီးရီး မော်ဒယ်များ နှင့်အခြားများစွာ။ ၎င်းတို့သည် ကြိုတင်စုဆောင်းထားသောဒေတာအား ခိုင်မာသောကွန်ပျူတာပုံစံတည်ဆောက်ခြင်း၊ ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းနှင့် စက်သင်ယူခြင်းတို့ဖြင့် အနာဂတ်ခေတ်ရေစီးကြောင်းများကို ခန့်မှန်းနိုင်ရန် သီးခြားကိန်းရှင်များကြားဆက်စပ်မှုများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်သည်။ ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာသူသည် ပုံမှန်အားဖြင့် ရရှိနိုင်သော အကြီးမားဆုံးနှင့် အသက်ဆိုင်ဆုံး ဒေတာပမာဏဖြင့် စတင်ပြီး ယုံကြည်စိတ်ချရသော ခန့်မှန်းချက်များကို ထုတ်ပေးနိုင်သည့် ထပ်တူထပ်မျှသောပုံစံများကို ရှာဖွေသည်။
အမှန်စင်စစ်၊ ကုမ္ပဏီများသည် နည်းလမ်းအသစ်များနှင့် ဗျူဟာအသစ်များကို စမ်းကြည့်ခြင်း၏အန္တရာယ်ကို လျှော့ချနေစဉ်တွင် ဝယ်ယူသူ၏စကားဝှက်များနှင့် အရောင်းစာရင်းအင်းများကို တိုးမြှင့်ရန် ချဉ်းကပ်မှုအသစ်များကို စမ်းသပ်ရန် အလားအလာရှိသော ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုများကို အသုံးပြုနိုင်သည်။ ဝဘ်ဆိုက်ကိုအသုံးပြုခြင်း၊ ထုတ်ကုန်များမှာယူခြင်းနှင့် အခြားရင်းမြစ်များမှ ကြိုတင်ခန့်မှန်းချက်များမှ စီးဆင်းလာသော သုံးစွဲသူဒေတာ ပမာဏများပြားခြင်းကြောင့် ၎င်းသည် Big Data ခေတ်တိုးတက်လာသည်နှင့်အမျှ ပိုမိုတိကျလာမည်ဖြစ်သည်။
ဤအခန်းကို အကျဉ်းချုံ့ရန်၊ ဒေတာမောင်းနှင်သော ခန့်မှန်းချက်များကို အသုံးပြုသည့် ခန့်မှန်းခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုများသည် ကုမ္ပဏီများ၏ မဟာဗျူဟာပြောင်းလဲမှုများ၏ အလားအလာရှိသော ရလဒ်များကို မျှော်လင့်နိုင်ရန် ကူညီပေးကြောင်း မှတ်သားထားပါ။ ၎င်းတို့အားလုံးသည် အနာဂတ်တန်ဖိုးများကို ခန့်မှန်းရန် နည်းလမ်းအမျိုးမျိုးဖြင့် ဖွဲ့စည်းထားသော သမိုင်းဆိုင်ရာ အချက်အလက်များအပေါ် အခြေခံထားသည်။
အခုသုံးနေတဲ့ ကိစ္စတချို့ကို ကြည့်ရအောင်
အားကောင်းသော ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုဆော့ဖ်ဝဲလ်ကို အသုံးပြု၍ ယခင်စားသုံးသူဒေတာကို လုပ်ဆောင်ခြင်းဖြင့်၊ ကြိုတင်ခန့်မှန်းပိုင်းခြားစိတ်ဖြာမှုများသည် ကုမ္ပဏီများစွာ (ဥပမာ Netflix၊ Amazon၊ နှင့် Walmart) တို့အား ဗျူဟာများရေးဆွဲကာ အနာဂတ်အတွက် စမတ်ကျပြီး ကုန်ကျစရိတ်သက်သာသော ဆုံးဖြတ်ချက်များချနိုင်ရန် ကူညီပေးခဲ့ပါသည်။ စီးပွားရေးအရ အရေးပါတဲ့ လုပ်ငန်းတွေကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် နည်းလမ်းမျိုးစုံနဲ့ အသုံးပြုနိုင်ပါတယ်။ အချို့သောလူကြိုက်များသော application များပါဝင်သည်-
ခြိမ်းခြောက်မှုများကို ဖော်ထုတ်ရန်၊ ကြိုတင်ခန့်မှန်းမှုပုံစံများသည် စနစ်ကွဲလွဲချက်များနှင့် ပုံမှန်မဟုတ်သော အပြုအမူများကို ရှာဖွေတွေ့ရှိနိုင်သည်။ ဝန်ထမ်းများကို အလားတူအပြုအမူများသတိပေးကာ ဟက်ကာများနှင့် အားနည်းချက်များကို စနစ်အတွင်းသို့ စိမ့်ဝင်မှုမှ ကာကွယ်ရန်အတွက် ဆိုက်ဘာတိုက်ခိုက်မှုများနှင့် လိမ်လည်မှုဆိုင်ရာ မှတ်တမ်းဆိုင်ရာ အချက်အလက်များဖြင့် ကျွေးမွေးနိုင်သည်။ ၎င်းသည် အရာအားလုံးကို သိရှိနိုင်စေရန်လည်း ကူညီပေးနိုင်သည်။ ငွေကြေးအန္တရာယ်နှင့်သက်ဆိုင်သည်။ အာမခံလိမ်လည်မှုမှ ခရက်ဒစ်အန္တရာယ်ကြိုတင်ခန့်မှန်းခြင်းအထိ၊ ရာဇ၀တ်မှုမြင့်မားသောဒေသများတွင် ပုံစံများကို ဖော်ထုတ်ခြင်း။
အပြန်အလှန်တုံ့ပြန်မှုများမှသင်ယူပြီး ဖောက်သည်တုံ့ပြန်မှုကို ခန့်မှန်းခြင်းဖြင့် Siri၊ Ok Google နှင့် Alexa တို့သည် သုံးစွဲသူအတွေ့အကြုံကို မြှင့်တင်ပေးပါသည်။ bots များသည် အစိတ်အပိုင်းများကို အသုံးပြုခြင်းအားဖြင့် ကိုယ်တိုင်လေ့လာသင်ယူနေကြပြီဖြစ်သည်။ deep learningကုမ္ပဏီများသည် ကြီးမားသောပံ့ပိုးကူညီမှုဝန်ထမ်းများကို မငှားရမ်းဘဲ သုံးစွဲသူများကို ပိုမိုကောင်းမွန်စွာ စီမံခန့်ခွဲနိုင်စေပါသည်။
ကြိုတင်ခန့်မှန်းပိုင်းခြားစိတ်ဖြာချက်များသည် ပုံစံများ၊ ဆက်စပ်မှုများနှင့် အားနည်းချက်များကို ရှာဖွေဖော်ထုတ်နိုင်သည့်အပြင် ပေးထားသောစက်မှုလုပ်ငန်းတစ်ခုအတွင်း မြေပုံပြောင်းလဲမှုများကို စုစည်းထားသည့် ဒေတာအတွဲများသို့ စက်သင်ယူမှုဆိုင်ရာ အယ်လဂိုရီသမ်များကို အသုံးပြုခြင်းဖြင့် အန္တရာယ်ကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်းနှင့် စီမံခန့်ခွဲရာတွင် ကူညီပေးသည်။ ဤအချက်အလက်ဖြင့် လုပ်ငန်းခေါင်းဆောင်များသည် ဖြစ်ပေါ်လာနိုင်သော လုပ်ငန်းလည်ပတ်မှုဆိုင်ရာ အန္တရာယ်များကို ရှောင်ရှားရန် ကြိုတင်ကာကွယ်မှုများ ပြုလုပ်နိုင်သည်။
ကြိုတင်ခန့်မှန်းနိုင်သော ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုပုံစံများသည် သမိုင်းအချက်အလက်ပေါ်အခြေခံ၍ တိကျသောရောဂါရှာဖွေမှုကို ပံ့ပိုးပေးခြင်းဖြင့် ရောဂါများကိုနားလည်ရန် ကူညီပေးသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ အဆစ်အမြစ်ရောင်ရောဂါ၊ ဆီးချိုရောဂါနှင့် ပန်းနာရင်ကျပ်ရောဂါကဲ့သို့သော အချို့သောရောဂါများဖြစ်ပွားနိုင်သည့် အန္တရာယ်ရှိလူနာများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ရန် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုကျွမ်းကျင်သူများက ၎င်းကို အသုံးပြုနိုင်သည်။ ထို့ကြောင့် ကျန်းမာရေး စောင့်ရှောက်မှု ပညာရှင်များသည် ပို၍ပင် ကိုယ်ပိုင် စောင့်ရှောက်မှု ပေးစွမ်းနိုင်မည်ဖြစ်သည်။
ကြိုတင်ခန့်မှန်းပိုင်းခြားစိတ်ဖြာချက်များသည် ချန်နယ်များစွာရှိ သုံးစွဲသူများ၏ လုပ်ဆောင်ချက်ကို ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာပြီး ဝယ်ယူမှုမှတ်တမ်းနှင့် ဖောက်သည်စိတ်ကြိုက်ရွေးချယ်မှုများကို ပြန်လည်သုံးသပ်ခြင်းဖြင့် ပိုမိုကြီးမားသော ပုဂ္ဂိုလ်ရေးသီးသန့်ပြုလုပ်ခြင်းနှင့် ပိုမိုပစ်မှတ်ထားသော စျေးကွက်ရှာဖွေရေးလှုပ်ရှားမှုများကို လုပ်ဆောင်ပေးပါသည်။ ၎င်းသည် ဖောက်သည်များအား ပိုမိုအသေးစိတ်နှင့် ပုဂ္ဂိုလ်ရေးဆန်သော နားလည်မှုကို ဖော်ဆောင်ရာတွင် ကူညီပေးသည်။
စက်ပစ္စည်းချို့ယွင်းမှုသည် အသက်အန္တရာယ်ဖြစ်စေနိုင်ပြီး ကုမ္ပဏီအတွက် ကြီးမားသောဘဏ္ဍာရေးဆုံးရှုံးမှုဖြစ်စေနိုင်သည်။ IoT စက်ပစ္စည်းများနှင့် အစိတ်အပိုင်းများကို ပေါင်းစပ်ခြင်းဖြင့် ဝန်ထမ်းများအား ကြိုတင်သတိပေးခြင်းနှင့် ငွေကုန်ကြေးကျများသော ပျက်စီးမှုများကို ရှောင်ရှားနိုင်မည်ဖြစ်ပါသည်။
လုပ်ငန်းများသည် အရောင်းမြှင့်တင်ခြင်း သို့မဟုတ် အရောင်းအ၀ယ်ကမ်းလှမ်းမှုများကို ဖောက်သည်များက မည်သို့တုံ့ပြန်မည်ကို ခန့်မှန်းရန် ဝယ်ယူသည့်ဒေတာတွင် စက်သင်ယူမှုဆိုင်ရာ အယ်လဂိုရီသမ်များကို အသုံးပြုနိုင်သည်။
ယနေ့ခေတ် စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများသည် ပိုမိုကောင်းမွန်သောထုတ်ကုန်များဖန်တီးရန်၊ စျေးကွက်ဝန်ဆောင်မှုပေးရန် နည်းလမ်းအသစ်များကို ရှာဖွေဖော်ထုတ်ရန်နှင့် လည်ပတ်မှုကုန်ကျစရိတ်များကို လျှော့ချရန် ခန့်မှန်းချက်များကို တောင်းဆိုနေကြသည်။ ကြိုတင်ခန့်မှန်းပိုင်းခြားစိတ်ဖြာချက်များသည် အနာဂတ်ရလဒ်များကို ခန့်မှန်းရန် စက်သင်ယူမှုနှင့် လုပ်ငန်းဉာဏ်ရည်ဉာဏ်သွေးကို ပေါင်းစပ်ခြင်းဖြင့် ဤလိုအပ်ချက်များနှင့် ကိုက်ညီပါသည်။
ဤနည်းလမ်းသည် "What if?" ကိုလုပ်ဆောင်ရန်အတွက် အထူးအသုံးဝင်သည်။ ဖောက်သည်၏သစ္စာစောင့်သိမှုကို ထိခိုက်စေပြီး အကြောင်းရင်းပေါင်းများစွာ ဆုံးဖြတ်ချက်များကို ပံ့ပိုးပေးသည့် အခြေအနေများ။ ယခင်ဝယ်ယူမှုများနှင့် နှိုင်းယှဉ်နိုင်သောအုပ်စုများ၏ ဦးစားပေးမှုများပေါင်းစပ်မှုအပေါ် အခြေခံ၍ ၎င်းတို့၏ဖောက်သည်များအား ထုတ်ကုန်အကြံပြုချက်များကို ပေးဆောင်သည့် Netflix ကဲ့သို့ တိုက်ရိုက်ထုတ်လွှင့်ခြင်းဝန်ဆောင်မှုများကို စဉ်းစားပါ၊ ထို့ကြောင့် စားသုံးသူအတွေ့အကြုံနှင့် အရောင်းနံပါတ်များ နှစ်ခုစလုံးကို တိုးတက်စေသည်။
အဖွဲ့အစည်းတစ်ခုသည် ဒေတာနှင့် ခန့်မှန်းချက်များကို ဒေတာဘေ့စ်တစ်ခုတည်ဆောက်သည်နှင့်အမျှ၊ အထူးသဖြင့် ၎င်း၏ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုအဖွဲ့မှ ဖန်တီးထားသော အလုပ်အသွားအလာများကို အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်ရန် သက်ဆိုင်သောကြိုးပမ်းအားထုတ်မှုဖြင့် ပေါင်းစပ်လိုက်သောအခါတွင် ၎င်း၏ရင်းနှီးမြုပ်နှံမှုဆိုင်ရာ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုတွင် ၎င်း၏ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုအပေါ် ရလဒ်များ များပြားလာသည်။ အလိုအလျောက်စနစ်သည် ခန့်မှန်းချက်ကုန်ကျစရိတ်များကို လျှော့ချပေးပြီး ခန့်မှန်းချက်အသစ်များထုတ်ပေးနိုင်သည့် အကြိမ်ရေကို တိုးမြင့်စေပြီး ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုအဖွဲ့များသည် စဉ်ဆက်မပြတ်ဆန်းသစ်တီထွင်မှုအတွက် ဦးဆောင်မှုအသစ်များကို လိုက်လျှောက်နိုင်စေပါသည်။
ထို့ကြောင့်၊ ကြိုတင်ခန့်မှန်းထားသော ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုများသည် ကုမ္ပဏီများကို ဒေတာများကို အသုံးချခြင်းဖြင့် လိုချင်သောရလဒ်များကို ပိုမိုကောင်းမွန်စွာ ရရှိစေရန် စီစဉ်နိုင်၊ ကြိုတင်မျှော်မှန်းနိုင်စေရန်နှင့် ပိုမိုကောင်းမွန်စွာ ရရှိစေနိုင်ကြောင်း သတိရပါ။ အချို့ကိုဖော်ပြခြင်းဖြင့်၊ အဖွဲ့အစည်းများသည် ကြိုတင်ခန့်မှန်းနိုင်သော ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုများကို အောက်ပါတို့ကို အသုံးပြုနိုင်သည်။
ကြိုတင်ခန့်မှန်းနိုင်သော ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုများကို အသုံးပြုရန်၊ လုပ်ငန်းတစ်ခုသည် ဦးစွာ လိုအပ်သည်။ defiဝင်ငွေတိုးခြင်း၊ လုပ်ငန်းလည်ပတ်မှုကို ချောမွေ့စေခြင်း သို့မဟုတ် ဖောက်သည်များနှင့် ထိတွေ့ဆက်ဆံမှု တိုးတက်စေခြင်းကဲ့သို့သော လုပ်ငန်းရည်မှန်းချက်တစ်ခုကို အကောင်အထည်ဖော်ပါ။ ထို့နောက် အဖွဲ့အစည်းသည် များပြားလှသော အချက်အလက်များစွာကို အမျိုးအစားခွဲရန်၊ ကြိုတင်ခန့်မှန်းနိုင်သော ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုပုံစံများကို ပြုစုပျိုးထောင်ရန်နှင့် ထိုပန်းတိုင်အတွက် လုပ်ဆောင်နိုင်သော ထိုးထွင်းဥာဏ်များကို ဖန်တီးရန်အတွက် သင့်လျော်သောဆော့ဖ်ဝဲဖြေရှင်းချက်ကို အသုံးပြုနိုင်သည်။
အဆင့်မြင့်ကြိုတင်ခန့်မှန်းမှုဆိုင်ရာ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုနည်းပညာများကို ယခုအခါ လုပ်ငန်းများတွင် တွင်ကျယ်စွာအသုံးပြုနေကြပြီး အဖွဲ့အစည်းများအနေဖြင့် ဘေးအန္တရာယ်များနှင့် အခွင့်အလမ်းများကို ကြိုတင်မျှော်မှန်းနိုင်ရန် ဒေတာကြီးကြီးမားမားကို အသုံးပြုနိုင်စေပါသည်။ ကုမ္ပဏီများသည် သမိုင်းအချက်အလက်ပေါ်အခြေခံပြီး ကွန်ပြူတာ တွက်ချက်မှုများဖြင့် ပံ့ပိုးပေးသော ဖြစ်နိုင်ခြေအခြေအနေများကို မှန်းဆနိုင်သော မော်ဒယ်တစ်ခုကို တည်ဆောက်ရန် မှန်းဆခြင်းအစား ကြိုတင်ခန့်မှန်းခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုဆော့ဖ်ဝဲကို အသုံးပြုနိုင်သည်။
ကြိုတင်ခန့်မှန်းခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုများကို အသုံးပြုခြင်းဖြင့်၊ ၎င်းတို့၏ဒေတာကို လွှမ်းမိုးမှုမရှိသော အဖွဲ့အစည်းများသည် ၎င်းတို့၏ ခန့်မှန်းချက်အခြေခံသည့် ပြိုင်ဘက်များနောက်တွင် ကျရောက်နိုင်ခြေရှိသည်။ လုပ်ငန်းအဆင့်တစ်ခုတွင် အသုံးပြုသောအခါ၊ ၎င်းသည် ပိုမိုပျော်ရွှင်၊ ထိတွေ့ဆက်ဆံရသည့် ဖောက်သည်များနှင့် ပိုမိုဆွဲဆောင်မှုရှိသော ရလဒ်များကို ဖြစ်ပေါ်စေနိုင်သည် - အစောပိုင်းမွေးစားသူများ၏ အကျိုးကျေးဇူးများသည် တိုးလာနေပြီဖြစ်သည်။
UK CMA သည် ဥာဏ်ရည်တုစျေးကွက်တွင် Big Tech ၏အပြုအမူနှင့် ပတ်သက်၍ သတိပေးချက်ထုတ်ပြန်ခဲ့သည်။ ဟိုမှာ…
အဆောက်အဦများ၏ စွမ်းအင်ထိရောက်မှုကို မြှင့်တင်ရန် ဥရောပသမဂ္ဂမှ ရေးဆွဲခဲ့သော "Case Green" အမိန့်သည် ၎င်း၏ ဥပဒေပြုရေးလုပ်ငန်းစဉ်ကို နိဂုံးချုပ်လိုက်သည်...
Casaleggio Associati ၏ အီတလီရှိ Ecommerce ဆိုင်ရာ နှစ်ပတ်လည် အစီရင်ခံစာကို တင်ပြခဲ့သည်။ “AI-Commerce- ဥာဏ်ရည်တုဖြင့် အီလက်ထရွန်နစ် ကူးသန်းရောင်းဝယ်ရေး၏ နယ်နိမိတ်များ” ခေါင်းစဉ်ဖြင့် အစီရင်ခံစာ။…
စဉ်ဆက်မပြတ် နည်းပညာဆိုင်ရာ ဆန်းသစ်တီထွင်မှုနှင့် ပတ်ဝန်းကျင်နှင့် လူတို့၏ သုခချမ်းသာကို အလေးထားမှု၏ ရလဒ်ဖြစ်သည်။ Bandalux သည် Airpure® ၊ တဲ...
