Was ist Entscheidungsintelligenz?

Warum ist Entscheidungsintelligenz wichtig?

Es wird davon ausgegangen, dass Entscheidungsintelligenz einen großen Einfluss auf Geschäftsergebnisse und -leistungen hat. Gartner prognostiziert, dass über 33 % der Unternehmen bis 2023 Analysten beschäftigen werden, die Business Intelligence praktizieren.

Entscheidungsintelligenz verbindet Geschäftsprobleme und wendet Data Science an, um geeignete Lösungen zu finden. Um dies zu erreichen, müssen die Verhaltensweisen der Stakeholder analysiert und in den Entscheidungsprozess einbezogen werden. Data Intelligence lässt sich am besten als eine Verschmelzung von Data Science, Business Intelligence, Entscheidungsmodellierung und Gesamtmanagement beschreiben.

Zu den besonderen Merkmalen der Entscheidungsintelligenz gehören:

• Entscheidungen hängen vom Glauben an die Handlung = Ergebnis ab
• Regelbasierte Ansätze für ML (maschinelles Lernen) und KI (künstliche Intelligenz)
• Lösungen für Geschäftsprobleme in verschiedenen Branchen

Entscheidungsintelligenz ist für jedes moderne Unternehmen, das im digitalen Zeitalter funktionieren und wachsen möchte, von entscheidender Bedeutung. Sie ist eine wichtige Ressource, die Unternehmen hilft, Protokolle für Entscheidungen zu erstellen, die quantifizierbare Auswirkungen auf die Zukunft haben. Wenn Unternehmen Entscheidungsintelligenz in ihre digitalen Transformationsstrategien integrieren, können sie nützliche datengestützte Entscheidungen treffen, die wichtige Systeme und Prozesse beeinflussen, um einzigartige Geschäftsprobleme zu lösen.

Data Science allein reicht nicht mehr aus und ist nur die Hälfte der Lösung. Entscheidungsintelligenz geht noch einen Schritt weiter und kombiniert analytische und strukturierte Verhaltensansätze zur Entscheidungsfindung. Viele Unternehmen scheitern an einer halbherzigen Haltung gegenüber der Entscheidungsintelligenz. Ein Mangel an Weitsicht und Intuition ist der Hauptgrund für Geschäftsfehler im Zusammenhang mit Entscheidungsintelligenz.

In Zukunft müssen Unternehmen Entscheidungsträger mit innovativen Technologien wie KI und maschinellem Lernen verbinden, um komplexe, vielfältige und facettenreiche Probleme anzugehen, die ohne den Einsatz von Entscheidungsintelligenz nicht zu bewältigen wären.

Beispiel für Entscheidungsintelligenz

Sichtbare Beispiele für Entscheidungsintelligenz sind Empfehlungsmaschinen, die Analysen und leistungsstarke Reduktionsalgorithmen verwenden, um die Affinität und Neigung der Verbraucher zu einem bestimmten Produkt oder einer bestimmten Dienstleistung vorherzusagen. Diese Tools liefern Kontext und eine Reihe von facettenreichen Auswahlmöglichkeiten, um Menschen zu helfen, bessere Urteile zu fällen.

Sabre Airline Solutions

Sabre Airlines Solutions ist ein Reise-Technologieunternehmen mit Sitz in Southlake, Texas. Sie bieten Buchungstools, Web- und mobile Urin-Tools und Revenue Management für eine Reihe von Fluggesellschaften und Hotels. Sie verfolgten einen strategischen Ansatz zur Entscheidungsintelligenz, um ihre Geschäftseinblicke zu beschleunigen, indem sie ein Enterprise Travel Data Warehouse (ETDW) entwickelten. Dieses Warehouse ermöglichte es ihnen, rund um die Uhr Geschäftseinblicke zu liefern und eine skalierbare Infrastruktur, eine grafische Benutzeroberfläche (GUI) und Datenaggregationsfunktionen zu erhalten, was die allgemeine Kundenzufriedenheit steigerte.

Unternehmen für Entscheidungsintelligenz

Im Folgenden sind zwei wichtige Beispiele für Unternehmen für Entscheidungsintelligenz aufgeführt:

1. Peak – Peak bietet eine Reihe von Entscheidungsintelligenzdiensten an, darunter Bedarfsplanung, Prognose, Lieferkettenlogistik und Lagerhaltung. Sie arbeiten branchenübergreifend, um Entscheidungsintelligenzdienste anzubieten, die schnelle Ergebnisse liefern und gleichzeitig langfristige Geschäftsstrategien unterstützen. Sie verwenden eine einzigartige Entscheidungsintelligenzplattform, die es Unternehmen ermöglicht, KI-Anwendungen schnell bereitzustellen und das wahre Datenpotenzial zu nutzen.

2. Silico – Silico hat eine Plattform entwickelt, die Daten organisiert und aus verschiedenen Quellen zusammenträgt. Die Daten werden dann aggregiert und durch Entscheidungsmodelle synthetisiert, die den Wert widerspiegeln und einen Rahmen für die Erforschung von Entscheidungen bieten. Die leistungsstarken Entscheidungsmodelle von Silico verbinden Aktionen, Daten und Ergebnisse, die Wertprozesse abbilden, die für Unternehmen einzigartig sind.

Entscheidungsintelligenz KI

Entscheidungsintelligenz KI bezieht sich auf die Verwendung von Daten zur Analyse des Entscheidungsprozesses durch eine Reihe von automatisierten Beurteilungen.

Eine erfolgreiche KI-Reise sollte die folgenden Komponenten beinhalten:

• Kenntnisse und Bewusstsein für Geschäftsprobleme
• Tiefes Verständnis von Kerntechniken wie Optimierung und maschinelles Lernen
• Abgestimmte Geschäftsteams, die mit Entscheidungsträgern zusammenarbeiten, um den Entscheidungsprozess zu transformieren
• Erfolgreiche Bereitstellungsfunktionen, die die Genauigkeit von Modellen berücksichtigen, die sich ändern, wenn sie auf Produktionsdaten stoßen

Framework für Entscheidungsintelligenz

Frameworks für Entscheidungsintelligenz verschmelzen sowohl traditionelle als auch fortschrittliche Techniken, um Modelle und Prozesse zu modellieren, auszuführen, zu entwerfen, abzustimmen und zu überwachen. Unternehmen wenden sich nach Möglichkeit der KI und Automatisierung zu, um veraltete Ansätze zur Entscheidungsfindung zu modernisieren.

Während KI-Modelle hervorragend darin sind, Vorhersagen zu generieren und zu kennzeichnen, sind sie nicht in der Lage, eine wesentliche Bedeutung hinter den Daten zu finden, weshalb Unternehmen beginnen, Frameworks für Entscheidungsintelligenz einzuführen.

Die vier Hauptteile von Frameworks für Entscheidungsintelligenz sind:

1. Ein Data Warehouse an einem zentralen, zugänglichen Ort, das verschiedene Geschäftsdaten speichert
2. Datenmanagement- und Business-Analytics-Tools, die Daten aus Data Warehouses analysieren und abbauen
3. (BPM) Tools für das Business Performance Management, die die Geschäftserwartungen überwachen
4. Eine (UI) Benutzeroberfläche, die über ein interaktives Dashboard einen einfachen Zugriff auf Informationen ermöglicht

Was ist kontextbezogene Entscheidungsintelligenz?

Kontextbezogene Entscheidungsintelligenz sammelt und erstellt autonom kritische Daten, um wichtige Entscheidungen zu unterstützen. Es können umfangreiche Netzwerkdiagramme erstellt werden, die reale Entitäten und ihre Verbindungen zu internen und externen Daten demonstrieren. Anschließend werden erkennbare Gewohnheiten und Muster definiert, die Datenwissenschaftlern helfen, Informationen zu erkennen.

Kontextbezogene Entscheidungsintelligenz integriert Kontext und Daten mit wissenschaftlichen Modellen, um kritische Entscheidungen zu automatisieren. Die Vorteile sind enorm und bauen auf integriertem menschlichem Wissen und erweiterter Entscheidungsfindung auf, die Geschäftsfunktionen neu gestaltet und Verbraucherverhaltensmuster erkennt.

Entscheidungsintelligenz und digitale Transformation

Das Kernelement der Entscheidungsintelligenz konzentriert sich auf eine genaue und effiziente Entscheidungsfindung, die auf dem umsetzbaren Wissen über Anstrengungen und Ergebnisse basiert.

Unternehmen werden sich der Notwendigkeit, ihre Prozesse und Infrastruktur zukunftssicher zu machen, immer bewusster. Die meisten Unternehmen haben ihre Bemühungen beschleunigt, Abläufe und Verfahren zu digitalisieren, um umgehend auf sich ändernde Märkte zu reagieren. Entscheidungsintelligenz ermöglicht kompetente, umsetzbare Urteile, die Data Science, Sozialwissenschaften und Managementwissenschaften kombinieren, um auf wichtige Geschäftsentscheidungen zuzugreifen.

Es gibt fünf Schritte zur Entscheidungsintelligenz im Rahmen einer digitalen Transformation:

1. Beobachten Relevante Informationen können über Modelle aus verschiedenen Quellen gesammelt und zusammengetragen werden, darunter Transaktions- und Verlaufsdaten.

2. Untersuchen Das Verfeinern und Analysieren von Informationen hilft beim Aufbau von Modellen, die Ergebnisse interpretieren.

3. Modellieren Ausgehende Ergebnisse ermöglichen es Modellen, verschiedene Optionen basierend auf vorhandenen Fähigkeiten und Fertigkeiten zu verfolgen.

4. Kontextualisieren Die Komplexität der Situation wird betrachtet und ausführbare Aktionen werden bewertet und berücksichtigt.

5. Ausführen Eine endgültige Entscheidung wird getroffen und basierend auf dieser Entscheidung Maßnahmen ergriffen.