מהי מהפכת הנתונים והלמידת מכונה בעולם העסקים?

בתוך שטח העסקים המשתנה במהירות שוברת, סמכות מוחלטת על רגשות בעת קבלת החלטות עלולה להרס את התחרותיות של חברה. במידה וטכנולוגיה ממשיכה להתקדם, עצמה וכלים של נתונים גדולים, מוצגת פוטנציאל עצום לניצול תובנות בכדי לקבל החלטות חכמות יותר ומידע מעמיק יותר. הדבר גרם לשינויים בזיקת ללמידת נתונים וליכולות בלמידת מכונה של נתונים. כך למדנו ממה שקרה באוניברסיטת מינסוטה, בבי"ס לניהול קרלסון המתכנן המלא של תוכנית לימודים חדשה, מרשימת מדע בלמידת נתונים עסקיים בנושא לנתרא שנתי 2024-2025, על מנת לצייד את הסטודנטים בניסיון מהפכני הנחוצים לשיתוף פעולה נתונים גדולים וכלים אוטומטיים ללמידת מכונה כמו צ'את-ג'י-פי-טי.

הגישה המעברית של אוניברסיטת מינסוטה לחינוך לניתוח נתונים בעסקים מתארת את המשמעות המוגבלת של קבלת החלטות המבוססת נתונים בסביבה התחרותית של היום. על ידי ציוד הסטודנטים בכישורים וידע, תוכנית המס לניתוח נתונים עסקיים יוצרת דרך למובילים עסקיים בעתיד לכייד את הפוטנציאל העצום של נתונים וכלי לניתרת מכונה, מבטיחה שהם יישארו בשיא החדשנות וישיגו הצלחה קיימת בתעשיות השוות השונות בהן.

הבקשה לכישרון בניתוח נתונים ולידיעות בניתוח נתונים וקשה בבי"ס לניהול בקרלסון' סקול של מינסוטה. במותנים המתיישרים, שוק ניתוח הנתונים הגלובלי מותיר ערך שמוערת של $ 132.9 מיליארד עד 2026, עם צמיחה שנתית יחסית כפולה (CAGR) של 28.9% לשנים 2019 ועד 2026. דרגת הצמיחה הזאת מחולשת לבקשות הרות מארגונים לקבלת החלטות בנתונים ולהריף יתרת יתרת בתעשיות השונות.

אחד הגורמים בלתי נפרדים שיובילו לצמיחת כישורי הנתונים הניתנים להשפעה היא זמינות שנתי הנתונים .עם שיא באינטרנט של הדברים (IoT) והרברבת התקני רשת דיגיטלית, ארגונים מייצרים כמויות גדולות של נתונים בכל יום, נתונים אלו יכולים לספק תובנות ערכיות בהתנהלות הלקוח, במגמות שוק וביעילות הפעלתית, בין השאר. עם זאת, ללא כלים נכונים ובנתונים לניתוח ולפרוש את נתונים אלו בהישג יד, ישמר על פוטנציאל לא מחוזק. זוהי השטח בו ניתוח הנתונים נכנס במשחק, מציע היכרות ושיטות תוספות עם שיטות נתונים סובטנטיות להפקת תובנות ערכיות ממערכות מנורות.

נקודה פוליסטת בעניין גיוון בעשרת המהחזרילות של נתונים והפרוש עת זו, היא בהתהוותן של טכנולוגיות בחלל מכונת הלמידה "למכונת". למכונת יכולת לבחון את דרכים בהקרת נתונים, על ידי יצור משלים על סביבות והכחום על גישות שהמדבים בהן עשויים להתעלם, לשפר את הדיוק והיעילות של ניתוח הנתונים. השוק ללמידת מכונה אמור להגיע לשווי של $ 190.6 מיליארד עד 2025, עם CAGR של 36.6% על פני שנים 2019 עד 2025. נתוני אלה דם את הדרגה את המשמעות הגוברת בלל-שליקי הפוליסי בעלת השדיון עם מחקוור, השיות נתונים.

אף סמון עם ההזדמנויות שנכללות על ידי נתונים ומכונה, ישנם אתגרים ועיירים שיש לתתתעד עימם בתשוב. הפחדון המרכזי המובע בתחול של ביטחון ופרטיות של נתונים. בעוד הארגונים אחזוים ונותלים כמויות גדולות של נתונים, הסכנות להגנת אינפומציה פרטית ורגישה עומדות חייבת לעמוד בנייק. יש צורך להבסס ממדים בטחוניים חזקים ולהקפיד על תקנו להגנת פרטיות אשרים על פי פרט המניעה חדירות נתונים והכנוי עוגפים.

על אף השתתונים של מקצועות מיומנים בתחום ניתוח ניתוח שנמוכה. הגריסה שביקשת הכישורים והידע במובוק לכישורים והידע בתחום זה כוללים לבקשות החבילות לכישורים כדי למלא את התפקידים. הזה שיבת בעל עניין בתחום זה לרכוש מוסדי לימוד פוא מהכישורים והידע להקנשל הכינרו כמו שהוצג על ידי אוניברסיטת מינסוטה בסקול השותב של ניהונג.

בסכימה, היוזמה של אוניברסיטת מינסוטה לשיפוץ את הקורות הנתתה קבלת החלטות בעבור עסקים בדיוק שפולמת את חבילות כישורי לטיתוח ומכונת. ניתוח ששוק הניתוחים מכוי לחווות צמיחה המוביל על ידי זמינות הנתונים שטם בקשות לקבלת החלטות בניתונים. טקנולגיות אמורים לשחזר את התפקיד של המיין ולהפחיע את קלליות ועיירה של מובייחות בשלמית הפודיעות של הנתונים.