Data mining може навчити підприємців передбачати майбутнє. Як користуватися цим інструментом, щоб ухвалювати правильні рішення?
Amazon інвестує мільярди доларів у ШІ, роботів та машинне навчання. Якими принципами й правилами керується компанія?
Дізнайтеся вже 22 листопада на Forbes Tech 2024. Купуйте квиток за посиланням!
Управління бізнесом – це послідовність рішень. Якість багатьох з них страждає або від зайвої самовпевненості, або від браку даних. Окрім ухвалених рішень, за горизонтом сприйняття керівника перебувають і неухвалені. Їх пізніше згадують приблизно так: «Якщо б я знав X, зробив би Y». Іншими словами це називається «жалкування».
Із жалкуваннями нам доводиться стикатися регулярно, це повторюваний стан. При цьому автоматизація таких повторюваних подій – типове завдання для бізнесу, навіть якщо мова йде про рефлексії керівника. У такому разі можна сформулювати завдання як «зниження кількості жалкувань».
Уявімо поширені жалі як відповіді на запитання: «Якби я знав, що так буде…»
- Досвідчений фахівець пішов до конкурентів.
- Найкращий продавець відкрив свою справу.
- Новий вірус зашифрував увесь hdd (недавній випадок з Garmin).
- Менеджери видають кредити на підставних осіб.
- Дистанційні працівники імітують роботу.
- Багаторічний лідер колективу перебуває на межі вигорання.
- Важливий співробітник стоїть на порозі втрати лояльності (випадок зі Сноуденом).
- Умови угоди або тендера потрапили не в ті руки.
- Новий багатообіцяльний топменеджер виявився шахраєм.
Якби керівник володів такою інформацією, це уможливило б миттєві рішення. А ось її відсутність і неухвалені рішення в такому разі мають високу ціну, причому виражаються ці втрати не тільки у фінансах, а й у погіршенні репутації компанії, її робочої атмосфери, зниженні лояльності співробітників.
Наведу ще один приклад. Уявіть, що ви їдете в автомобілі й у вас не працює приладова панель. Ви не бачите, ні скільки залишилося пального, ні яка у вас швидкість. Єдиний правильний вибір у цій ситуації – негайно зупинитися. А тепер уявіть ціну неправильного рішення. За даними досліджень Стенфордського університету, 91% водіїв, що потрапили в ДТП з кількома учасниками, вважають, що винна протилежна сторона. 37% відмовляються визнати свою відповідальність, у разі якщо в інцидент був залучений тільки один учасник. Це свідчить про те, що визнати свою відповідальність за невдалий вибір дуже складно.
Що стосується бізнесу, то тут ми вже звикли підходити до ступеня своєї відповідальності професійно, з огляду на можливі когнітивні спотворення.
Ви не зможете вчитися на своїх помилках, якщо не матимете достатньої кількості даних про ваш вибір. Неможливо змінити минуле, але можна поліпшити майбутнє, навчившись мистецтва ухвалення рішень в умовах неповної видимості поточної ситуації.
Уже понад 10 років я в Mirobase займаюся програмою, яка надає дані для підтримки управлінських рішень. Суть її роботи – збір даних (data mining), застосування предиктивної аналітики, штучного інтелекту і навчених нейромереж для оброблення та виведення результатів в інтуїтивно зрозумілому вигляді (UI/UX). Система аналізує інформаційні потоки комп’ютерної мережі, знаходить закономірності й відхилення і на підставі складних алгоритмів надає керівникові звіти про потенційні загрози. Це об'єктивна і точна картина реальності. Робота з такими знаннями чимось подібна до прогнозування майбутнього, dashboard з даними умовного спідометра, який уможливлює заглянути на годину, день або місяць вперед і натиснути на потрібну педаль.
Спочатку функціонал програми був спрямований на боротьбу з інсайдерами, витоками даних, тайм-трекінгом й інформаційною безпекою. Як і відеоспостереження, моніторинг даних всередині мережі підприємства став доволі звичним інструментом. Ми розвиваємося і в цьому напрямі: наш софт здатний розпізнавати почерк і обличчя користувача або запобігти фотографуванню екрана ПК на смартфон – у цьому йому практично немає аналогів серед конкурентів. Стійкість бізнесу залежить не тільки від ефективного захисту, а й від здатності передбачати події. Можливість передбачати майбутнє безпосередньо залежить від повноти і точності даних про поточну ситуацію, зокрема і приховані від спостерігача процеси. Що менша невизначеність, то точніші прогнози.
Перед впровадженням будь-якого ПЗ компанії є тестовий період, який дає змогу оцінити працездатність і користь. Важливим показником є конверсія після тестів – понад 95% тестування закінчуються продажем. Це говорить про одне: для більшості керівників панель приладів Mirobase, наш dashboard, демонструє важливу і корисну інформацію. А далі її можна перетворити на перевагу, зниження витрат з контролю і гарантування безпеки, підвищення якості управління і зниження ціни невдалих або неухвалених вчасно рішень.
Вы нашли ошибку или неточность?
Оставьте отзыв для редакции. Мы учтем ваши замечания как можно скорее.