În peisajul afacerilor în continuă evoluție de astăzi, a depinde exclusiv de instinctul visceral pentru luarea deciziilor ar putea fi dăunător competitivității unei companii. Pe măsură ce tehnologia continuă să avanseze, afacerile generează și colectează cantități imense de date, oferind un potențial imens pentru folosirea informațiilor pentru a lua decizii mai inteligente, mai informate. Acest lucru a condus la o creștere a cererii pentru abilități de analiză de date și inteligență artificială (AI), cu Biroul de Statistică al Muncii din SUA preconizând că rolurile de analist de date vor fi printre cele mai în creștere ocupații în anii următori.
Recunoscând necesitatea de a pregăti studenții pentru viitorul orientat către date, Școala de Management Carlson a Universității Minnesota a depus eforturi substanțiale pentru a revizui complet curriculumul său de analiză de afaceri. Noul program de masterat în Științele Comportamentale (MSBA), programat să fie lansat în anul academic 2024-2025, își propune să doteze studenții cu abilitățile de vârf necesare pentru a valorifica puterea analizei datelor și a instrumentelor AI precum ChatGPT.
Această reconfigurare a curriculumului este un răspuns direct la feedback-ul primit de la angajatori care au subliniat importanța angajării de talente cu capacități puternice de analiză de date. Programul integrează, de asemenea, informații din partea absolvenților și a membrilor consiliului consultativ al Școlii Carlson, asigurându-se că curriculumul rămâne aliniat cu nevoile și standardele industriei.
### Întrebări frecvente:
Q: Ce este analiza datelor?
A: Analiza datelor presupune analiza sistematică a seturilor de date mari pentru a descoperi modele, tendințe și informații semnificative care pot ghida luarea deciziilor și stimula creșterea afacerii.
Q: Ce este inteligența artificială?
A: Inteligența artificială se referă la dezvoltarea sistemelor sau programelor informatice care pot efectua sarcini care necesită în mod tipic inteligență umană. Aceste sarcini pot include prelucrare a limbajului natural, rezolvarea problemelor, recunoașterea modelelor și luarea deciziilor.
Q: De ce sunt importante analiza datelor și AI în afaceri?
A: Analiza datelor și AI permit afacerilor să extragă informații valoroase din cantitățile lor imense de date, facilitând luarea de decizii informate, sporirea eficienței operaționale, oferirea de experiențe personalizate clienților și dezvoltarea de produse și servicii inovatoare.
Ai
### Conclusion
Abordarea pionieră a Universității Minnesota în educația analizei de afaceri reflectă importanța tot mai mare a luării deciziilor orientate către date în peisajul competitiv actual. Prin dotarea studenților cu abilitățile și cunoștințele necesare, programul MSBA își propune să împuternicească viitorii lideri de afaceri să valorifice potențialul imens al analizei de date și AI, asigurându-se că rămân în fruntea inovației și ating succesul durabil în industriile lor respective.
Așteptările pentru abilitățile de analiză de date și AI nu se limitează la Școala de Management Carlson a Universității Minnesota. De fapt, întreaga industrie experimentează o creștere semnificativă și se preconizează să continue să se extindă în anii următori. Conform prognozelor pieței, piața globală de analiză a datelor se preconizează să atingă o valoare de 132,9 miliarde de dolari până în 2026, cu o rată de creștere anuală compusă (CAGR) de 28,9% între 2019 și 2026. Această creștere este alimentată de nevoia crescândă a organizațiilor de a lua decizii orientate către date și de a obține un avantaj competitiv în industriile lor respective.
Una dintre principalele factori care contribuie la creșterea industriei de analiză a datelor este disponibilitatea sporită a big data. Odată cu creșterea Internetului lucrurilor (IoT) și proliferarea dispozitivelor digitale, organizațiile generează cantități masive de date în fiecare zi. Aceste date pot oferi informații valoroase despre comportamentul clienților, tendințele pieței și eficiența operațională, printre altele. Cu toate acestea, fără instrumentele și expertiza adecvate pentru a analiza și interpreta aceste date, rămâne un potențial neexploatat. Aici intervine domeniul analizei datelor, oferind tehnicile și metodologiile necesare pentru a extrage informații semnificative din seturi de date complexe.
The source of the article is from the blog smartphonemagazine.nl