Was ist Entscheidungsintelligenz? Definition und wie man sie entwickelt – Dataconomy

Entscheidungsintelligenz spielt in modernen Unternehmen eine entscheidende Rolle und ermöglicht es ihnen, sich in der komplexen und dynamischen Geschäftslandschaft von heute zurechtzufinden. Durch die Nutzung der Leistungsfähigkeit von Daten und Analysen können Unternehmen einen Wettbewerbsvorteil erlangen, die Kundenzufriedenheit steigern und Risiken effektiv mindern.

Durch die Nutzung einer Kombination aus Daten, Analysen und maschinellem Lernen entsteht ein multidisziplinäres Feld, das Unternehmen in die Lage versetzt, ihre Entscheidungsprozesse zu optimieren. Seine Anwendungen erstrecken sich über verschiedene Geschäftsaspekte und umfassen die Verbesserung des Kundenservice, die Rationalisierung der Produktentwicklung und robuste Risikomanagementstrategien.

Was ist Entscheidungsintelligenz?

Entscheidungsintelligenz ist ein relativ neues Feld, das jedoch schnell an Popularität gewinnt. Gärtnerein führendes Forschungs- und Beratungsunternehmen, prognostiziert, dass bis 2023 mehr als ein Drittel der großen Unternehmen Analysten haben werden, die Entscheidungsintelligenz, einschließlich Entscheidungsmodellierung, praktizieren.

Dieses Geschäftsmodell ist eine Kombination verschiedener Disziplinen, darunter:

Datenwissenschaft: Der Prozess des Sammelns, Bereinigens und Analysierens von Daten

Analytik: Der Prozess der Verwendung von Daten zur Identifizierung von Mustern und Trends

Maschinelles Lernen: Der Prozess, Computern beizubringen, aus Daten zu lernen und Vorhersagen zu treffen

Diese Plattformen nutzen diese Disziplinen, um Organisationen dabei zu helfen, bessere Entscheidungen zu treffen. Diese Plattformen bieten Benutzern in der Regel ein zentrales Repository für Daten sowie Tools zur Analyse und Visualisierung von Daten. Sie umfassen in der Regel auch Funktionen zum Erstellen und Verwalten von Entscheidungsmodellen.

Entscheidungsintelligenz bietet viele Vorteile

Entscheidungsintelligenz kann Unternehmen eine Reihe von Vorteilen bieten.

Decision-Intelligence-Plattformen können Unternehmen dabei helfen, Entscheidungen schneller und genauer zu treffen, indem sie ihnen Zugriff auf Echtzeitdaten und Erkenntnisse ermöglichen. Dies ist besonders wichtig in der heutigen schnelllebigen Geschäftswelt, in der Unternehmen in der Lage sein müssen, schnell auf Veränderungen im Markt oder im Kundenverhalten zu reagieren.

Beispielsweise könnte ein Einzelhändler Entscheidungsintelligenz nutzen, um Verfolgen Sie das Kundenverhalten in Echtzeit und nimmt entsprechende Anpassungen der Lagerbestände vor. Dadurch kann der Einzelhändler vermeiden, dass ihm der Lagerbestand ausgeht oder er zu viele Produkte auf Lager hat, was beides zu Umsatzeinbußen führen kann.

Künstliche Intelligenz ist sowohl Yin als auch Yang

Es kann Unternehmen auch dabei helfen, bessere Entscheidungen zu treffen, indem es ihnen eine ganzheitlichere Sicht auf die Daten bietet. Dies liegt daran, dass Decision-Intelligence-Plattformen große Datenmengen aus mehreren Quellen analysieren können, darunter interne Daten, externe Daten und Social-Media-Daten. Dies ermöglicht es Unternehmen, das Gesamtbild zu sehen und Entscheidungen zu treffen, die fundierter sind und weniger wahrscheinlich zu Problemen führen.

Ein Finanzdienstleistungsunternehmen könnte Entscheidungsintelligenz nutzen, um Daten zu Kundendemografie, Ausgabeverhalten und Kredithistorie zu analysieren. Diese Informationen können dann verwendet werden, um fundiertere Entscheidungen darüber zu treffen, wem Kredite genehmigt werden sollen und welche Zinssätze zu berechnen sind.

Die Nutzung kann Organisationen helfen Reduzieren Sie das Risiko, indem Sie potenzielle Probleme erkennen, bevor sie auftreten. Dies liegt daran, dass Decision-Intelligence-Plattformen maschinelle Lernalgorithmen nutzen können, um Muster und Trends in Daten zu erkennen.

Stellen wir uns vor, ein Fertigungsunternehmen nutzt Entscheidungsintelligenz, um Daten zur Maschinenleistung zu verfolgen. Wenn die Plattform ein Muster zunehmender Maschinenausfälle erkennt, kann das Unternehmen Maßnahmen ergreifen, um einen größeren Ausfall zu verhindern. Dadurch kann das Unternehmen langfristig Zeit und Geld sparen.

Es kann Unternehmen dabei helfen, durch die Automatisierung von Entscheidungsprozessen effizienter zu werden. Dadurch können Personalressourcen freigesetzt werden, die sich auf strategischere Aufgaben konzentrieren können.

Beispielsweise könnte ein Kundendienstunternehmen Entscheidungsintelligenz nutzen, um Automatisieren Sie den Prozess der Weiterleitung von Kundenanrufen an die entsprechende Abteilung. Dies kann dem Unternehmen Zeit und Geld sparen und auch das Kundenerlebnis verbessern, indem sichergestellt wird, dass Kunden beim ersten Mal an die richtige Person weitergeleitet werden.

Und nicht zuletzt kann Decision Intelligence Unternehmen helfen Kundenzufriedenheit verbessern indem wir ihnen ein persönlicheres und relevanteres Angebot bieten Kundenerfahrung. Dies liegt daran, dass Decision-Intelligence-Plattformen Daten nutzen können, um Kundenpräferenzen und -verhalten zu verfolgen.

Beispielsweise könnte ein Online-Händler Entscheidungsintelligenz nutzen, um Kunden Produkte auf der Grundlage ihrer vergangenen Einkäufe und ihres Browserverlaufs zu empfehlen. Dies kann dazu beitragen, dass Kunden die gesuchten Produkte schneller und einfacher finden, was zu einer höheren Zufriedenheit führen kann.

Wie entwickelt man Entscheidungsintelligenz?

Es gibt eine Reihe von Schritten, die Unternehmen unternehmen können, um Entscheidungsintelligenzfähigkeiten zu entwickeln. Zu diesen Schritten gehören:

• In Daten und Analysen investieren: Unternehmen müssen in die Daten- und Analyseinfrastruktur investieren, die Entscheidungsintelligenz unterstützt. Dazu gehören das Sammeln und Speichern von Daten, das Bereinigen und Aufbereiten von Daten sowie das Analysieren von Daten.
• Entscheidungsmodelle entwickeln: Organisationen müssen Entscheidungsmodelle entwickeln, mit denen sich Vorhersagen und Empfehlungen treffen lassen. Diese Modelle können mithilfe von Algorithmen für maschinelles Lernen oder unter Verwendung von Expertenwissen entwickelt werden.
• Bereitstellung von Entscheidungsintelligenzplattformen: Organisationen müssen diese Plattformen bereitstellen, die zur Verwaltung und Ausführung von Entscheidungsmodellen verwendet werden können. Diese Plattformen sollen den Nutzern eine benutzerfreundliche Oberfläche zur Interaktion mit Entscheidungsmodellen und zur Entscheidungsfindung bieten.
• Mitarbeiter schulen: Unternehmen müssen ihre Mitarbeiter darin schulen, wie sie Entscheidungsintelligenzplattformen nutzen und Entscheidungen auf der Grundlage der Ergebnisse dieser Plattformen treffen können. Diese Schulung sollte die Grundlagen von Data Science, Analytics und maschinellem Lernen abdecken.

Die Rolle der Automatisierung ist für die Entscheidungsintelligenz von entscheidender Bedeutung

Automatisierung spielt in der Entscheidungsintelligenz eine immer wichtigere Rolle. Mithilfe der Automatisierung können eine Reihe von Aufgaben im Zusammenhang mit der Entscheidungsfindung automatisiert werden, beispielsweise die Datenerfassung, Datenaufbereitung und Modellbereitstellung. Das kann Personalressourcen freisetzen um sich auf strategischere Aufgaben wie die Entwicklung neuer Entscheidungsmodelle und die Verwaltung von Entscheidungsintelligenzplattformen zu konzentrieren.

Darüber hinaus kann die Automatisierung dazu beitragen, die Genauigkeit und Konsistenz der Entscheidungsfindung zu verbessern. Durch die Automatisierung von Aufgaben, die anfällig für menschliche Fehler sind, wie z. B. Dateneingabe und Modellvalidierung, kann die Automatisierung dazu beitragen, sicherzustellen, dass Entscheidungen auf der Grundlage der genauesten und aktuellsten Daten getroffen werden.

Big Tech ist mit diesem Konzept bereits vertraut

Decision Intelligence ist ein leistungsstarkes Tool, das von Unternehmen jeder Größe und in allen Branchen genutzt werden kann. Durch die Bereitstellung von Zugriff auf Echtzeitdaten, Erkenntnisse und Automatisierung können Unternehmen schnellere, genauere und effizientere Entscheidungen treffen.

Amazonas

Amazon nutzt es, um Entscheidungen darüber zu treffen Produktempfehlungen, Preisgestaltung und Logistik. Die Empfehlungsmaschine von Amazon verwendet es beispielsweise, um Kunden Produkte auf der Grundlage ihrer vergangenen Käufe und ihres Browserverlaufs zu empfehlen.

Google

Google nutzt Entscheidungsintelligenz, um Entscheidungen zu treffen Suchergebnisse, Werbung und Produktentwicklung. Beispielsweise verwendet der Suchalgorithmus von Google Entscheidungsintelligenz, um Suchergebnisse auf der Grundlage verschiedener Faktoren zu ordnen, darunter die Relevanz der Ergebnisse für die Suchanfrage und die Qualität der Ergebnisse.

Facebook

Facebook nutzt es, um Entscheidungen darüber zu treffen Newsfeed-Ranking, Anzeigenausrichtung und Benutzersicherheit. Beispielsweise nutzt der Newsfeed-Ranking-Algorithmus von Facebook Entscheidungsintelligenz, um Benutzern die relevantesten und interessantesten Inhalte in ihrem Newsfeed anzuzeigen.

Microsoft

Microsoft nutzt diese Technologie, um Entscheidungen über Produktempfehlungen, Kundensupport usw. zu treffen Entdeckung eines Betruges. Die Produktempfehlungs-Engine von Microsoft verwendet es beispielsweise, um Kunden Produkte auf der Grundlage ihrer vergangenen Käufe und ihres Browserverlaufs zu empfehlen.

Apfel

Apple nutzt dieses Geschäftsmodell, um Entscheidungen über Produktempfehlungen zu treffen, App-Store-Kurationund Betrugserkennung. Das App-Store-Kurationsteam von Apple verwendet es beispielsweise, um Apps zu identifizieren und zu entfernen, die gegen die App-Store-Richtlinien verstoßen.

Datenwissenschaft und Entscheidungsintelligenz sind keine verwandten Konzepte

Datenwissenschaft und Entscheidungsintelligenz sind beides Bereiche, die Daten nutzen, um bessere Entscheidungen zu treffen. Es gibt jedoch einige wesentliche Unterschiede zwischen den beiden Bereichen.

Datenwissenschaft ist ein breiteres Feld, das die Sammlung, Bereinigung, Analyse und Visualisierung von Daten umfasst. Datenwissenschaftler nutzen eine Vielzahl von Tools und Techniken, um Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen, etwa statistische Analysen, maschinelles Lernen und die Verarbeitung natürlicher Sprache.

Entscheidungsintelligenz ist ein spezialisierteres Gebiet, das sich auf die Nutzung von Daten zur Entscheidungsfindung konzentriert. Fachleute verwenden datenwissenschaftliche Techniken, um Entscheidungsmodelle zu entwickeln, bei denen es sich um mathematische oder statistische Modelle handelt, die zur Erstellung von Vorhersagen oder Empfehlungen verwendet werden können. Fachleute arbeiten auch mit Geschäftsinteressenten zusammen, um deren Entscheidungsbedürfnisse zu verstehen und sicherzustellen, dass Entscheidungsmodelle effektiv genutzt werden.

Mit anderen Worten: Bei der Datenwissenschaft geht es darum Verständnis Daten, während es bei Entscheidungsintelligenz darum geht verwenden Daten, um Entscheidungen zu treffen.

Hier ist eine Tabelle, die die wichtigsten Unterschiede zwischen Datenwissenschaft und Entscheidungsintelligenz zusammenfasst:

Wie Sie sehen, sind Datenwissenschaft und Entscheidungsintelligenz komplementäre Bereiche. Datenwissenschaft bildet die Grundlage für Entscheidungsintelligenz, aber Entscheidungsintelligenz erfordert ein Verständnis der Geschäftsanforderungen und die Fähigkeit, mit Entscheidungsträgern zu kommunizieren.

In der Praxis arbeiten viele Datenwissenschaftler auch in Rollen der Entscheidungsintelligenz. Dies liegt daran, dass Datenwissenschaftler über die erforderlichen Fähigkeiten und Erfahrungen verfügen, um Entscheidungsmodelle zu entwickeln und anzuwenden. Da der Bereich der Entscheidungsintelligenz weiter wächst, können wir damit rechnen, dass noch mehr Datenwissenschaftler in diesem Bereich arbeiten werden.

Hervorgehobener Bildnachweis: Foto von Google DeepMind An Unsplash.