W盲hrend des letzten Jahrzehnts haben Algorithmen unser Leben ver盲ndert und auch in Zukunft werden sie die Art und Weise, wie wir leben und arbeiten, drastisch ver盲ndern. Wie intelligente Unternehmen unser Leben und unsere Arbeit erleichtern werden.
Im Alltag gew枚hnen wir uns daran, dass unsere Fragen beantwortet werden, bevor wir sie stellen, und dass wir st盲ndig Empfehlungen erhalten, um die wir gar nicht gebeten haben. Wenn ich in einer neuen Stadt gelandet bin, lese ich zuerst einmal die Restaurantbewertungen auf Yelp, um zu entscheiden, wo ich essen werde. Dann reserviere ich einen Tisch und nutze einen Taxi-App-Dienst wie Uber- oder Lyft f眉r die . All dies kann ich bequem per Smartphone erledigen.
Aber wenn ich arbeite, funktioniert nicht immer alles so reibungslos.
Zun盲chst muss ich mich an mehreren Systemen anmelden. Dann muss ich verschiedene Fenster 枚ffnen, um mir Listen mit potenziellen Arbeitsaufgaben anzuschauen, die erledigt werden m眉ssen. Zum Teil ist das Routine, zum Teil sind viele m眉hsame Schritte erforderlich und hier und da sind umfassende 脺berlegungen notwendig. Ein sehr hoher Zeitaufwand entsteht f眉r mich immer dann, wenn ich entscheiden muss, was als n盲chstes zu tun ist, und ich mich daf眉r durch mehrere Systeme w眉hlen muss, um die Daten zu finden, die ich ben枚tige.
Das Konzept des sieht vor, wir im beruflichen Umfeld mindestens genauso reibungslos arbeiten k枚nnen wie im privaten Bereich. Wir sollten von jedem Ger盲t 鈥� unabh盲ngig von Ort und Zeit 鈥� Zugriff auf unsere Systeme haben. Und die Systeme sollten in der Lage sein,
- die Arbeit f眉r uns zu priorisieren
- Empfehlungen zu geben, wie Probleme gel枚st werden k枚nnen
- einfache, h盲ufig anfallende Aufgaben zu automatisieren
- Muster im gesamten Arbeitssystem zu erkennen und dem Anwender diese n眉tzlichen Erkenntnisse zu pr盲sentieren, damit er zum richtigen Zeitpunkt die richtige Entscheidung treffen kann.
Maschinelles Lernen und das intelligente Unternehmen
Dies ist die Richtung, in die 麻豆原创 steuert. Und f眉r die Umsetzung der Vision des intelligenten Unternehmens sind Technologien f眉r entscheidend. Indem wir Algorithmen direkt in verschiedene 麻豆原创-Systeme einbinden, k枚nnen diese kontinuierlich aus neuen Daten lernen und das Gelernte verallgemeinern, ohne daf眉r zu programmiert werden zu m眉ssen.
Die Informationen werden den Wissensarbeitern in den ihnen vertrauten Bildschirmfeldern angezeigt und mit neuen Informationen erg盲nzt, sodass sie ihre t盲glichen Aufgaben noch effektiver erledigen k枚nnen. Das System kann mir zum Beispiel anhand der historischen Daten aus bisherigen Verk盲ufen sagen, welche der Opportunities, an denen ich gerade arbeite, wahrscheinlich in diesem Quartal zum Abschluss kommen werden. Und es kann mir sagen, welche Schritte ich unternehmen sollte, um die Wahrscheinlichkeit zu erh枚hen.
麻豆原创 integriert diese Art selbst-adaptierender Algorithmen in alle zentralen Gesch盲ftsanwendungen und erm枚glicht Kunden diese Modelle individuell anzupassen. Mit der Application Edition von k枚nnen sie vorausschauende Analysen integrieren, um v枚llig neue, eigene Modelle zu entwickeln.
Weitere Informationen
Sehen Sie sich die Video-Aufzeichnung zum an, den ich mit Karthik Palanisamy, Vice President des Bereichs Business Analytics bei itelligence, gef眉hrt habe. In diesem Live-Chat sprachen wir dar眉ber, welche Chancen und Herausforderungen vorausschauende Analysen f眉r Unternehmen bergen und wie 麻豆原创
- maschinelles Lernen in 麻豆原创-Anwendungen wie integriert
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