Automation သည် သင့်လုပ်ငန်းအတွက် အရေးကြီးပါသည်။

Automation သည် ကဏ္ဍအသီးသီးရှိ လုပ်ငန်းများတွင် ကြီးမားပြီး ရေရှည်တည်တံ့သော အားသာချက်များကို ဖွင့်ရန်သော့ချက်ဖြစ်သည်။

မဟာဗျူဟာမြောက် အလိုအလျောက်စနစ်ဖြင့် ချဉ်းကပ်မှုမရှိဘဲ ဒေတာကြီးကြီးမားမားသည် မည်သည့်အရာမျှ ဖြစ်နိုင်သည်။

တစ်ဖက်တွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ပစ္စည်းကိရိယာ စွမ်းဆောင်ရည်မှ သုံးစွဲသူ လူမှုမီဒီယာ အပြုအမူအထိ အရာအားလုံးအပေါ် မကြုံစဖူး ဒေတာပမာဏများစွာဖြင့် သတင်းအချက်အလက် ကြွယ်ဝမှု၏ ခေါင်းခဲနေချိန် (ကမ္ဘာ့နိုင်ငံသားအားလုံး၏ ထက်ဝက်ကျော်သည် ဆိုရှယ်မီဒီယာပေါ်တွင် ရှိနေကြသည်။) သို့သော် တွေးခေါ်မှုရှိသော အလိုအလျောက်စနစ် – ရရှိနိုင်သောဒေတာကို ကိုင်တွယ်ရန်၊ လုပ်ဆောင်ရန်နှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန် စက်များနှင့် အယ်လဂိုရီသမ်များအသုံးပြုခြင်းမရှိဘဲ သင့်လုပ်ငန်းသည် ကြီးမားသောအခွင့်အလမ်းများကို ဆုံးရှုံးလိမ့်မည်။

ပြီးပါပြီ၊ အလိုအလျောက်စနစ်သည် "သေပြီ" ကြီးမားသောဒေတာကို တန်ဖိုးမောင်းနှင်ရန် သင်အသုံးပြုနိုင်သော အသက်မွေးဝမ်းကြောင်းရင်းမြစ်အဖြစ်သို့ ပြောင်းလဲပေးပါသည်။ ဒါကြောင့် လုပ်ငန်းတော်တော်များများက ရည်ရွယ်တာ အံ့သြစရာမရှိပါဘူး။ အလိုအလျောက်လုပ်နိုင်သော မည်သည့်အရာကိုမဆို အလိုအလျောက်လုပ်ပါ။မကြာသေးမီက Google မှ ထိပ်တန်းအရာရှိတစ်ဦးက ပြောခဲ့သည့်အတိုင်း၊

သင့်လုပ်ငန်းအခြေအနေတွင် အလိုအလျောက်စနစ်အကြောင်း စဉ်းစားရာတွင် ကူညီရန်၊ ဤနည်းပညာဖြင့် မောင်းနှင်သည့် လုပ်ဆောင်ချက်သည် သင့်တန်ဖိုးကို ဖန်တီးရာတွင် အထောက်အကူဖြစ်စေသော အဓိကနည်းလမ်းသုံးခုကို တင်ပြပါသည်။

ပထမဆုံး အလိုအလျောက်စနစ်က မင်းကို ကူညီပေးတာဘဲ feature ထုတ်ယူခြင်း။သို့မဟုတ် ကြီးမားသော ကောက်ရိုးပုံကြီးများမှ အချက်အလက်များ၏ အရေးကြီးသော အချက်အလက်များကို ဆွဲထုတ်ခြင်း။ သင့်အဖွဲ့အစည်းသည် တိကျသောနည်းပညာနှင့် သက်ဆိုင်သည့် အချက်အလက်များအတွက် မူပိုင်ခွင့်လျှောက်လွှာများကို ပြန်လည်သုံးသပ်ရမည်ဟု စိတ်ကူးကြည့်ပါ။ စာမျက်နှာပေါင်း 30 သို့မဟုတ် ထို့ထက်ပိုသော စာမျက်နှာပေါင်း XNUMX သို့မဟုတ် ထို့ထက်မကရှိသော အက်ပ်လီကေးရှင်းပေါင်း ထောင်ပေါင်းများစွာ သို့မဟုတ် သောင်းချီသော အပလီကေးရှင်းများကို ကြည့်ရှုနေနိုင်ပါသည်။ သို့သော် မူပိုင်ခွင့်များကြားတွင် ထိုစကားလုံးများနှင့် အပြန်အလှန်ဆက်နွယ်မှု၏ အချိုးအစားအနည်းငယ်မျှသာဖြစ်ပြီး၊ မူပိုင်ခွင့်တင်ထားသောနည်းပညာပေါ်တွင်မူတည်သည် သို့မဟုတ် တီထွင်သူ၏အရည်အချင်းများနှင့် ယခင်မူပိုင်ခွင့်များကဲ့သို့သော အရေးပါသည်။

ထို့ကြောင့် လုပ်ငန်းနယ်ပယ်ရှိ အများအပြားကဲ့သို့ ဤလုပ်ငန်းသည် အလွန်သေးငယ်သော signal-to-noise အချိုးပါဝင်ပြီး လူထောင်ပေါင်းများစွာကို ကိုယ်တိုင်လုပ်ဆောင်ရန် နာရီပေါင်းများစွာ လိုအပ်မည်ဖြစ်သည်—ကုန်ကျစရိတ်များလွန်းပြီး အချိန်-တားမြစ်ထားသည့်အရာတစ်ခုဖြစ်သည်။ သို့သော် စက်ဖြင့်သင်ယူမှုအခြေခံသည့် အယ်လဂိုရီသမ်တစ်ခုသည် လိုအပ်သောသော့ချက်အချက်အလက်များကို လျင်မြန်စွာ ဖယ်ထုတ်နိုင်စေရန် လေ့ကျင့်ထားနိုင်ပြီး သိသာထင်ရှားသောအချိန်နှင့် ကြိုးစားအားထုတ်မှုကို သက်သာစေပါသည်။ ထို့အပြင်၊ အနာဂတ်တွင် သင်သည် တူညီသော မူပိုင်ခွင့် သို့မဟုတ် ဆက်စပ်ပစ္စည်းများကို ရှာဖွေလိုသော်လည်း မူပိုင်ခွင့်လျှောက်ထားသူအဖွဲ့၏ အရွယ်အစားကဲ့သို့သော မတူညီသောအချက်အလက်များအတွက် သင်ရှာဖွေလိုကြောင်း ပြောပါ။ သင်သည် ထိုလုပ်ငန်းကိုလုပ်ဆောင်ရန် အယ်လဂိုရီသမ်ကို အလွယ်တကူ ပြန်လည်အစီအစဉ်ဆွဲနိုင်သည် သို့မဟုတ် ပြန်လည်လေ့ကျင့်နိုင်သည်၊ အတိုင်းအတာ၏ သက်သာမှုနှင့် သင်၏ကနဦးရင်းနှီးမြုပ်နှံမှုတွင် ပိုမိုကောင်းမွန်သော အကျိုးအမြတ်များ ရရှိနိုင်သည်။

ဒုတိယ၊ automation နှင့်အတူကူညီပေးသည်။ ဒေတာစစ်ဆေးခြင်းနှင့် ရှင်းလင်းခြင်း။. ဒေတာအစုံသည် မကြာခဏ အလုပ်လုပ်ရန် လိုအပ်သည်။ အမှားများနှင့် လွဲမှားနေသော တန်ဖိုးများ၊ ကွဲလွဲချက်များ နှင့် တစ်ခါတစ်ရံ ဘက်လိုက်မှုဆိုင်ရာ အထောက်အထားများ ရှိပါသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ ဥပဒေချိုးဖောက်သူများ၏ဝိသေသလက္ခဏာများကိုထောက်လှမ်းရန် algorithm တစ်ခုအား လေ့ကျင့်သင်ကြားထားသော်လည်း ဖမ်းမိထားသော ပြစ်မှုကျူးလွန်သူများတွင်သာ ဒေတာကိုအသုံးပြုပါက၊ ဖမ်းဆီးမခံရသော ပြစ်မှုကျူးလွန်သူများတွင် အချက်အလက်မရှိသောကြောင့် အယ်လဂိုရီသမ်သည် ဘက်လိုက်မည်ဖြစ်ပါသည် - ကော်လာဖြူရာဇ၀တ်မှုများအတွက် အထူးပြဿနာတစ်ခု၊ အစီရင်ခံမှု နည်းပါးစေခြင်း။ တစ်ဖန်၊ ဤများပြားလှသော အလားအလာရှိသော ပြဿနာများကို စစ်ဆေးခြင်းနှင့် ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းခြင်းသည် ကိုယ်တိုင်လုပ်ဆောင်ရန် အလွန်များပါသည်။ သို့သော် automation သည် စမ်းသပ်ခြင်းနှင့် ရှင်းလင်းခြင်းအတွက် ကိရိယာများကို လျင်မြန်စွာ ဖြန့်ကျက်နိုင်စေပြီး တန်ဖိုးဖန်တီးရာတွင် အချိန်ကုန်လည်းသက်သာစေပါသည်။

တတိယအချက်က ကြီးမားတဲ့အချက်ကတော့ အလိုအလျောက်စနစ်ပါပဲ။ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု၏မောင်းနှင်မှုအင်ဂျင်. မနေ့က ရိုးရှင်းသော ဆုတ်ယုတ်မှုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာချက်များသည် ထုတ်ကုန်အသုံးပြုသူများ နားလည်စေရန်အတွက်ဖြစ်စေ၊ ကုန်ပစ္စည်းစာရင်းကို ပိုကောင်းအောင်ပြုလုပ်ရန် သို့မဟုတ် ကြော်ငြာကမ်ပိန်းအသစ်တစ်ခု၏ အကျိုးသက်ရောက်မှုကို ခန့်မှန်းခြင်းဖြစ်စေ စက်သင်ယူမှုမှ စွမ်းဆောင်ထားသည့် ယနေ့၏ အစုလိုက်အပြုံလိုက်နှင့် ကျပန်းသစ်တောများဖြစ်လာသည်။ စက်အခြေပြု အလိုအလျောက်စနစ်သည် သင့်အား စံချိန်စံညွှန်းသတ်မှတ်ထားသော ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုလုပ်ငန်းစဉ်များကို ကုန်ကျစရိတ်သက်သာစွာဖြင့် ပုံမှန်ပြန်လုပ်နိုင်စေရုံသာမက ကျွန်ုပ်တို့လူသားများ မလုပ်နိုင်သော လိုင်းမဟုတ်သောပုံစံများကိုပါ တွေ့ရှိနိုင်သည်။

ဥပမာအားဖြင့်၊ ကျွန်ုပ်၏ဓာတ်ခွဲခန်းသည် ၎င်းတို့၏မူပိုင်ခွင့်အက်ပလီကေးရှင်းအချက်အလက်ကိုအခြေခံ၍ အဆန်းသစ်ဆုံးသောအနာဂတ်နည်းပညာများ၏ပွဲဦးထွက်ကိုခန့်မှန်းနိုင်မလား။ တီထွင်မှုတွင် တစ်ဦးတည်း၊ “အံ့ဖွယ်သဖွယ်” စွမ်းရည်များ သို့မဟုတ် အကြံဉာဏ်များပါရှိလျှင် စက်သည် အပလီကေးရှင်းဒေတာမှ ရရှိမည့် မူပိုင်ခွင့်များကို ဖော်ထုတ်နိုင်မည်ဟု ကျွန်ုပ်တို့ ယူဆပါသည်။ အဆုံးစွန်အားဖြင့်၊ အယ်လဂိုရီသမ်သည် တိကျမှုမြင့်မားသော အနာဂတ်၏ မူပိုင်ခွင့်များကို ရှာဖွေတွေ့ရှိခဲ့သော်လည်း ကျွန်ုပ်တို့လူသားများ စိတ်ကူးထားသည့်အတိုင်း မဟုတ်ပေ။ ဆိုလိုသည်မှာ၊ အယ်လဂိုရီသမ်သည် ၎င်း၏သီးသန့်လုပ်ဆောင်နိုင်မှုအပေါ်အခြေခံ၍ အနာဂတ်တွင် ထိထိရောက်ရောက် မူပိုင်ခွင့်ကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ထားခြင်းမရှိပါ။ ယင်းအစား ၎င်းတို့သည် အစိတ်အပိုင်းတစ်ခု၏ အစိတ်အပိုင်းဖြစ်မဖြစ်ကို အခြေခံ၍ hit မူပိုင်ခွင့်များကို ဖော်ထုတ်ခဲ့သည်။ စပျစ်သီးပြွတ် တစ်ဦးချင်းမူပိုင်ခွင့်က သူ့ဘာသာသူ ဖြေရှင်းလို့မရတဲ့ သီးခြားပြဿနာတွေကို ပေါင်းစပ်ဖြေရှင်းနိုင်တဲ့ ဆက်စပ်မူပိုင်ခွင့်များ။

ဥပမာအားဖြင့်၊ အာထရာဆောင်းနည်းပညာသည် ၎င်းကိုပထမဆုံးထုတ်ဖော်ပြသပြီးနောက် နှစ်အတော်ကြာတွင် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုအပေါ် ကြီးမားသောအကျိုးသက်ရောက်မှုဖြစ်စေခဲ့ပြီး ကျောက်ကပ်ကျောက်တည်ခြင်းနှင့် ကင်ဆာအချို့ကဲ့သို့သော ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာအခြေအနေများကို ကုသနိုင်စေခဲ့သည်။ သို့သော် ပင်မနည်းပညာထက် သေးငယ်သော တီထွင်မှုများ—အပလီကေးရှင်းများ၊ တည်ငြိမ်မှုလျော့ပါးစေသည့် လုပ်ငန်းစဉ်များ၊ အထူးပြုဆေးဘက်ဆိုင်ရာအဖုံးများနှင့် ကပ္ပလီများကို အာထရာဆောင်းနည်းပညာဖြင့် သီးခြားတီထွင်ထားသော်လည်း ဆေးပညာတွင် အောင်မြင်သောအသုံးချမှုအတွက် အရေးကြီးသည့်အချက်များမပါဘဲ ယင်းတိုးတက်မှုသည် မဖြစ်နိုင်ပေ။ ကျွန်ုပ်တို့၏ အလိုအလျောက် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုသည် ကျန်းမာရေး ထုတ်ကုန်များမှ နောက်ဆုံးပေါ် ဂေါက်ဘောလုံး နည်းပညာအထိ မူပိုင်ခွင့် 5 သန်းကျော်တွင် အဆိုပါ ဆက်စပ်မူပိုင်ခွင့် အစုအဝေးများ ရှိနေကြောင်း စိတ်ချယုံကြည်ရပြီး အဆိုပါ အစုအဝေးများသည် ၎င်းတို့ပါရှိသည့် မူပိုင်ခွင့်များသည် မနက်ဖြန်၏ အနာဂတ်တွင် လွှမ်းမိုးနိုင်သော နည်းပညာများ ဖြစ်လာနိုင်ခြေနှင့် ဆက်စပ်နေကြောင်း၊ အနုမာနကို မတန်ဖိုးထား။

ငါ့အနောက်မြောက် လုပ်ဖော်ကိုင်ဖက် Andrew Papachristos ၎င်းကိုပြသရန် အလားတူ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုများကို အသုံးပြုခဲ့သည်။ ရှီကာဂိုတွင် ရဲတပ်ဖွဲ့၏ အကျင့်ပျက်ခြစားမှု၊ “မကောင်းသော ပန်းသီး” အရာရှိ အနည်းငယ်မှ မဟုတ်ဘဲ သစ္စာရှိစွာ လုပ်ဆောင်သော ချိတ်ဆက်ရဲသည့် ကွန်ရက်တစ်ခုမှ ဖြစ်ပေါ်လာခြင်းဖြစ်သည်။ သူ၏အလုပ်သည် ထိုပြဿနာများကို စောစီးစွာသိရှိနိုင်စေပါသည်။

အလိုအလျောက်စနစ်၏ အပြန်အလှန်အားဖြည့်ပေးသည့် အားသာချက်များကို ရှင်းလင်းပြောကြားပြီး ၎င်းသည် ဒေတာကို ကြီးမားပြီး ရေရှည်တည်တံ့သော တန်ဖိုးအဖြစ်သို့ ပြောင်းလဲရာတွင် သင့်အား မည်သို့ကူညီပေးနိုင်မည်ဟု မျှော်လင့်ပါသည်။ အမှန်မှာ၊ သင့်တွင်ဒေတာများလေလေ၊ သင်အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်ရန် လိုအပ်လေလေဖြစ်သည်။ သင့်တွင် ပြင်းထန်သော အလိုအလျောက်စနစ်ဆိုင်ရာ စွမ်းရည်များ ရှိလာသည်နှင့် သင်သည် ဒေတာများကို ပိုမိုစုဆောင်းစုဆောင်းနိုင်ပြီး လည်ပတ်မှု ဆက်လက်လုပ်ဆောင်နိုင်သည်။

အဓိကအချက်- အလိုအလျောက်စနစ်သည် ပို၍အရေးကြီးသောစွမ်းရည်တစ်ခုဖြစ်ပြီး သင့်လုပ်ငန်း၏ အနီးနားနှင့် ရေရှည်စွမ်းဆောင်ရည်အတွက် အဓိကအချက်ဖြစ်နိုင်ပါသည်။ သို့သော် ၎င်းသည် တန်ဖိုးကို မည်ကဲ့သို့ တွန်းအားပေးသည်ကို နားလည်ရန်နှင့် သင့်ကုမ္ပဏီနှင့် ၎င်း၏ ကျယ်ပြန့်သော အသိုက်အဝန်းကို ကောင်းကျိုးအတွက် ၎င်း၏ အမှန်တကယ် အားနည်းချက်များကို လျော့ပါးစေရန် ခြေလှမ်းများ လုပ်ဆောင်ရန် အရေးကြီးပါသည်။

ဤဆောင်းပါး၏ ဒုတိယအပိုင်းတွင် အလိုအလျောက်စနစ်၏ အဓိကကျသော အားနည်းချက်သုံးခု—ရှင်းပြနိုင်မှု၊ ပွင့်လင်းမြင်သာမှုနှင့် ကုန်ကျစရိတ်—နှင့် ၎င်းတို့ကို မည်သို့ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းရမည်ကို ဆွေးနွေးပါမည်။