Что такое принятие решений?
Все мы знаем, что принятие решений направлено на решение того, как что-то могло произойти или как заставить что-то произойти. Но как можно сделать выбор в пользу решения, когда конкретная задача может быть выполнена многими способами, здесь человек будет использовать свою мудрость, свой опыт, свои знания по предмету, чтобы сделать свой выбор более подходящим. Может ли решение одного человека учитываться для всего населения? Всегда ли он может быть прав?
Ответ, безусловно, будет «Нет». Тогда как сделать процесс принятия решений лучше? Что, если бы мы могли принимать решения на основе конкретных доказательств? Чтобы преодолеть все недостатки, мы должны выбрать процесс принятия решений на основе данных.
Каждое решение может быть принято с использованием ранее доступных данных по этой конкретной задаче. Есть несколько примеров в реальном времени, которые доказывают, что принятие решений на основе данных всегда лучше, чем личное принятие решений.

Пример из реальной жизни (знаменитый пример Wal-Mart):

Большинство из нас слышали о Wal-Mart. Это американская многонациональная корпорация розничной торговли, которая работает как сеть гипермаркетов, дисконтных универмагов и продуктовых магазинов. Есть интересная история, которая заставила их изменить способ принятия решений в больших масштабах. Однажды на город обрушился циклон, поэтому совет членов провел собрание, чтобы обсудить, какой продукт будет пользоваться спросом и какой продукт предпочтут люди, если им придется оставаться дома, если циклон обрушится на город. . Большинство участников предположили, что спрос на готовые продукты и бакалейные товары будет высоким, и я думаю, что то же самое предположение пришло бы всем нам в голову. Один мудрый человек сказал, что они должны изучить свои отчеты о продажах за предыдущий год при аналогичных обстоятельствах, а затем прийти к выводу. Ко всеобщему удивлению, при аналогичных обстоятельствах в прошлом году продажи и спрос на попкорн и пивные банки были сравнительно очень высокими, и во многих магазинах их не было в наличии. Поэтому правление решило увеличить запасы соответствующих товаров, и продажа этих товаров была с высокой наценкой и, таким образом, увеличила прибыль концерна даже в условиях жесткого кризиса.

Из примера видно, что принятие решений на основе данных поможет концерну увеличить прибыль и будет способствовать принятию руководством более практичных и оптимальных решений.
Но что такое данные?
Какую пользу это принесет при принятии решения?
Каков процесс принятия того или иного решения?
Давайте разберем этапы принятия решений на основе данных.

Данные и принятие решений:

Технически данные — это необработанные факты, которые при обработке могут дать информацию. Например, данные могут быть любым фактом о человеке, месте, продукте и т. д. В зависимости от способа хранения мы можем классифицировать данные на структурированные, полуструктурированные и неструктурированные данные.
• Структурированные данные — это традиционный способ сохранения данных в виде строк и столбцов.
• Полуструктурированные данные — это сохранение данных в виде пар ключ-значение.
• Неструктурированные данные — это сохранение данных в форме, которая не является предопределенной моделью данных (например, электронная почта, аудио, видео и т. д.).
Процесс принятия решения с использованием доступных данных разделен на три этапа. .
Первый шаг потребует сбора и хранения данных. Это тривиальный шаг, потому что вы не можете проанализировать процедуру, если у вас недостаточно информации о ней.
Следующим и наиболее важным шагом будет очистка данных, поскольку данные, полученные из различных источников, необходимо будет обработать, отформатировать и подготовить для дальнейшего анализа.
Последний шаг заключается в анализе отформатированной информации и поиске наиболее оптимального решения, которое было бы выгодно для широких масс.

Задействованные технологии:

Существует ряд технологий, задействованных на каждом этапе принятия оптимального решения, начиная от таких продуктов, как Excel, и заканчивая сложными платформами, такими как spark и Hadoop.
• Данные, которые берутся для обработки, будут иметь огромный объем, хранение и доступ к этим сохраненным данным имеет важное значение. В качестве хранилища мы можем выбрать облачные и распределенные вычислительные платформы, такие как Hadoop, для надежного хранения, согласованности и доступности.
• Для очистки данных мы можем использовать ETL-инструменты, такие как talend, oracle storage builder и многие другие.
• Для обработки данных мы можем использовать языки высокого уровня, такие как PIG и HIVE, которые интегрированы с Hadoop-фреймворком для быстрой обработки данных.
• Наконец, чтобы прийти к решению, человеку потребуются данные в более привлекательном и легком для понимания формате, так как эта визуализация является наиболее используемой техникой. Такие инструменты, как tableau, R, Excel и SAS, могут строить красивые и визуально привлекательные графики, из которых удобно принимать решение.
Современное принятие решений также осуществляется с использованием передовых механизмов, таких как Машинное обучение и Искусственный интеллект. Заставить машину прийти к решению, используя алгоритм, который сможет адаптироваться к потребностям, называют машинным обучением. Используя этот метод, машины без фактического вмешательства людей могли бы прийти к весьма практичным решениям в соответствии с конкретными проблемами.

Мы в Excrin твердо верим в тот факт, что Технологии позволяют технологии и постоянно прилагаем все усилия, чтобы приспособиться к изменениям, которые происходят каждый день в мире технологий. Мы адаптируемся к миру, управляемому данными, и мы строго следуем процессу принятия решений на основе данных на каждом необходимом этапе, что обеспечивает высокую удовлетворенность клиентов и доверие к продуктам, которые мы поставляем.