文化データ駆動型, つまり, データ指向の管理に基づいて, 競争優位を保証する, 事前に定義された戦略の決定と見直しの迅速さ. このように, お機械学習 – データから学習するシステムを可能にする人工知能のサブセット, パターンを特定し、事前にプログラムされたルールに依存せずに予測を行う – それは全プロセスに貢献するツールの一つです.
ダグラス・コスタ, グループディールのCTO, テクノロジーサービスのコンサルティング, 機械学習は企業にとって不可欠になったと主張している. 予測はあなたの主張を強化します：ガートナー2025年には75％の企業が何らかの形で機械学習に投資することを指摘した.
機械学習のアルゴリズムは、より多くの情報にさらされるにつれて進化する. 今日, 彼はすでにeコマースなどの分野で広く使用されています, ファイナンス, 詐欺の検出において, 生産チェーンを最適化し、さまざまな活動においてパーソナライズされた推奨を示すことに加えて, ダグラスを評価する. 彼はまた、機械学習が大規模かつ高速でデータを処理することを説明しています, 生成中洞察手動で達成することが不可能だった. データを使用する際, 企業は効率を高めることができます, 顧客体験を向上させ、イノベーションを促進する, コメントする
機械学習の重要性を強調するために, 専門家は企業での使用の4つの利点を強調しています
- プロセスを自動化し、繰り返しの手作業を減らすことで、「チームがより戦略的で知的な努力を要する活動に集中するための時間を得ることができる」, ダグラスを評価する.
- 正確な予測：機械学習のデータが市場のトレンドを予測する, 将来の需要と消費者の行動.
- 情報に基づく意思決定：「生のデータを洞察アクション可能な, より効果的で迅速な意思決定を支える.
- パーソナライズされた体験：機械学習を使えば、より関連性が高く個別化された顧客の旅を提供することが可能です.
エグゼクティブは注意を促す：「モデルは与えられた情報と同じくらい良い」, しかし、不完全または偏った情報は不正確または有害な結果をもたらす可能性があります. そのため、整合性と安全性を確保するためにアプローチに注意が必要です, 情報の質を検証し、システムをデジタル脅威から保護するソリューション, CTOを修了しました.
