V današnjem hitro spreminjajočem se poslovnem okolju se zanašanje izključno na instinkt pri sprejemanju odločitev lahko izkaže za škodljivo za konkurenčnost podjetja. S tehnološkim napredkom podjetja ustvarjajo in zbirajo ogromne količine podatkov, kar ponuja izjemno priložnost za izkoriščanje vpogledov pri sprejemanju pametnejših in bolj informiranih odločitev. To je privedlo do naraščajoče potrebe po spretnostih na področju podatkovne analitike in umetne inteligence (AI), pri čemer ameriški urad za statistiko dela napoveduje, da bodo v prihodnjih letih vloge analitika podatkov med najhitreje rastočimi poklici.
Prepoznavajoč potrebo po pripravi študentov na to prihodnost, je Fakulteta za poslovno upravljanje na Univerzi v Minnesoti izvedla celovito prenovo svojega kurikuluma za poslovno analitiko. Nov program magistrske stopnje poslovne analitike (MSBA), ki naj bi se začel izvajati v študijskem letu 2024-25, si prizadeva opremiti študente s čisto rezanimi spretnostmi, potrebnimi za izkoriščanje moči podatkovne analitike in orodij za umetno inteligenco, kot je ChatGPT.
Ta prenova kurikuluma je neposreden odziv na povratne informacije delodajalcev, ki so poudarili pomembnost zaposlovanja talentov s trdnimi sposobnostmi na področju podatkovne analitike. Program prav tako vključuje vpoglede diplomantov in članov svetovalnega odbora Fakultete za poslovno upravljanje, s čimer zagotavlja, da je kurikulum usklajen z industrijskimi potrebami in standardi.
Pogosta vprašanja:
V: Kaj je podatkovna analitika?
O: Podatkovna analitika zajema sistematično analizo velikih naborov podatkov za odkrivanje pomembnih vzorcev, trendov in vpogledov, ki lahko usmerjajo sprejemanje odločitev ter spodbujajo poslovno rast.
V: Kaj je umetna inteligenca?
O: Umetna inteligenca se nanaša na razvoj računalniških sistemov ali programov, ki lahko izvajajo naloge, ki običajno zahtevajo človeško inteligenco. Te naloge lahko vključujejo obdelavo naravnega jezika, reševanje problemov, prepoznavanje vzorcev in sprejemanje odločitev.
V: Zakaj sta podatkovna analitika in AI pomembna v poslovanju?
O: Podatkovna analitika in AI omogočata podjetjem, da izluščijo dragocene vpoglede iz svojih ogromnih količin podatkov, kar omogoča informirano sprejemanje odločitev, izboljšano operativno učinkovitost, personalizirane izkušnje strank ter razvoj inovativnih izdelkov in storitev.
Univerzitetni pristop Fakultete za poslovno upravljanje na Univerzi v Minnesoti k izobraževanju na področju poslovne analitike odraža vse večjo pomembnost podatkovno vodenih odločitev v današnjem konkurenčnem okolju. Z opremljanjem študentov s potrebnimi veščinami in znanjem program MSBA cilja na osnaževanje prihodnjih poslovnih voditeljev za izkoriščanje obsežnega potenciala podatkovne analitike in umetne inteligence, s čimer zagotavlja, da ostanejo v ospredju in dosežejo trajnostni uspeh v svojih panogah.
Rast povpraševanja po spretnostih na področju podatkovne analitike in umetne inteligence ni omejena le na Fakulteto za poslovno upravljanje Univerze v Minnesoti. Dejansko celotna industrija doživlja pomembno rast, ki se pričakuje, da se bo v prihodnjih letih nadaljevala. Po tržnih napovedih naj bi svetovni trg za podatkovno analitiko do leta 2026 dosegel vrednost 132,9 milijarde dolarjev, s sestavljenim letnim stopnjem rasti (CAGR) 28,9% od leta 2019 do 2026. Ta rast je posledica naraščajoče potrebe organizacij po sprejemanju podatkovnih odločitev in pridobivanju konkurenčne prednosti v svojih panogah.
Eden ključnih dejavnikov, ki prispevajo k rasti industrije podatkovne analitike, je naraščajoča razpoložljivost velikih podatkov. Z vzponom interneta stvari (IoT) in razmnoževanjem digitalnih naprav organizacije vsakodnevno generirajo ogromne količine podatkov. Ti podatki lahko ponudijo dragocene vpoglede v vedenje strank, trende na trgu in operativno učinkovitost, med drugim. Vendar, brez ustreznih orodij in strokovnega znanja za analizo in tolmačenje teh podatkov, ostane neizkoriščen potencial. Tu pride do izraza področje podatkovne analitike, saj ponuja tehnike in metodologije za izvleček pomenljivih vpogledov iz kompleksnih naborov podatkov.
Še en pomemben vidik industrije podatkovne analitike je pojav tehnologij AI. AI ima potencial, da revolucionizira način, kako organizacije analizirajo in tolmačijo podatke, saj omogoča strojem učenje iz vzorcev in pridobivanje napovedi ali sprejemanje odločitev. To lahko pomaga podjetjem avtomatizirati procese, odvajati trende, ki jih morda spregledajo ljudje, ter izboljšati natančnost in učinkovitost analize podatkov. Pričakuje se, da bo trg AI do leta 2025 dosegel vrednost 190,6 milijarde dolarjev, z letno stopnjo rasti 36,6% od leta 2019 do 2025. Te statistike poudarjajo naraščajoč pomen AI v različnih panogah in njegovo sinergijo s podatkovno analitiko.
Vendar pa poleg priložnosti, ki jih ponujajo podatkovna analitika in AI, obstajajo tudi izzivi in skrbi, ki jih je treba nasloviti. Eden ključnih izzivov je vprašanje zasebnosti in varnosti podatkov. Ko organizacije zbirajo in analizirajo ogromne količine podatkov, postaja zagotovitev zaščite osebnih in občutljivih informacij ključnega pomena. To zahteva uvedbo robustnih varnostnih ukrepov in spoštovanje predpisov o zasebnosti, da se preprečijo kršitve podatkov in neupravičen dostop.
Poleg tega obstaja pomanjkanje usposobljenih strokovnjakov na področju podatkovne analitike in AI. Ker povpraševanje po teh spretnostih še naprej narašča, se podjetja borijo za iskanje usposobljenih posameznikov za zasedbo delovnih mest. To predstavlja priložnost za posameznike, ki jih zanima to področje, da pridobijo potrebne spretnosti in znanje preko izobraževalnih programov, kot je MSBA, ki ga ponuja Fakulteta za poslovno upravljanje na Univerzi v Minnesoti.
V zaključku lahko rečemo, da iniciativa Univerze v Minnesoti za prenovo kurikuluma poslovne analitike sodi v rastoče povpraševanje po spretnostih na področju podatkovne analitike in AI v industriji. Pričakuje se, da bo trg podatkovne analitike doživel pomembno rast, ki jo omogoča naraščajoča razpoložljivost velikih podatkov in potrebo po podatkovno vodenem sprejemanju odločitev. Tehnologije AI prav tako igradjo ključno vlogo pri izboljšanju analitičnih sposobnosti podatkov. Vendar pa je treba nasloviti izzive, kot sta zasebnost podatkov in pomanjkanje usposobljenih strokovnjakov, da bi v celoti izkoristili potencial podatkovne analitike in AI v poslovanju.
Embedded source: YouTube.
The source of the article is from the blog publicsectortravel.org.uk