တိုးမြှင့်ထားသော ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာမှုကမ္ဘာတွင် ဒေတာတတ်မြောက်မှုကို လမ်းညွှန်ခြင်း။

စက်သင်ယူခြင်း (ML) နှင့် သဘာဝဘာသာစကားလုပ်ဆောင်ခြင်း (NLP) ကဲ့သို့သော ဉာဏ်ရည်တု (AI) စွမ်းရည်များသည် ဆက်လက်တိုးတက်နေပြီး တိုးမြှင့်ထားသော ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းဆိုင်ရာ ထုတ်ကုန်များသည် ဒေတာကြည့်ရှုခြင်းနှင့် နားလည်ခြင်းဆိုင်ရာ အလုပ်များစွာကို စိတ်ချယုံကြည်စွာ အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်ပေးနိုင်ပါသည်။ ဒေတာများမှ ထိုးထွင်းသိမြင်မှုများကို ဖော်ပြနိုင်သည့် အစွမ်းထက်သောကိရိယာများဖြင့် အမှုဆောင်အရာရှိများသည် မကြာခဏ တွေးတောထင်ကျန်ခဲ့ကြသည်- ဤနည်းပညာသည် လိုအပ်မှုကို အမှန်တကယ် လျော့နည်းစေသလား။ ဒေတာစာတတ်မြောက်မှု သူတို့ရဲ့ အဖွဲ့အစည်းတွေမှာ လေ့ကျင့်မှုတွေ၊ မဟုတ်ဘူး၊ ဆန့်ကျင်ဘက်ပဲ။

ဒေတာစာတတ်မြောက်မှု—အကြောင်းအရာအတွင်း ဒေတာဖတ်ရှုနိုင်မှု၊ ရေးသားမှုနှင့် ဆက်သွယ်နိုင်မှု—သည် ယခင်ကထက် ပိုအရေးကြီးသည်။ အဖွဲ့အစည်းများသည် ၎င်းတို့၏ကိုယ်ပိုင်တီထွင်ဖန်တီးနိုင်စွမ်းနှင့် ဝေဖန်ပိုင်းခြားတွေးခေါ်မှုများဖြင့် AI စွမ်းရည်များတိုးမြင့်လာစေရန် ဝန်ထမ်းများအား ဒေတာမောင်းနှင်သည့်အလုပ်နှင့် စွမ်းဆောင်ရည်မြှင့်တင်ရန် ဒေတာမောင်းနှင်သည့်နည်းလမ်းကို ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်အောင် ကူညီပေးရာတွင် အရေးကြီးပါသည်။

အဖွဲ့အစည်းတစ်ခု၏တိုးတက်မှုနှင့် အောင်မြင်မှုအတွက် ဒေတာတတ်မြောက်မှုအခန်းကဏ္ဍတွင် ထည့်သွင်းစဉ်းစားရမည့် နောက်ထပ်အချက်များရှိပါသည်။ သိပ္ပံပညာရှင်များနှင့် လေ့လာဆန်းစစ်သူများကို ငှားရမ်းခြင်း၊ လေ့ကျင့်ပေးခြင်းနှင့် ဒေတာကို ထိန်းသိမ်းခြင်းသည် ခက်ခဲသည်—ထို့ပြင် ၎င်းတို့၏ ကျွမ်းကျင်မှုများမှာ မကြာခဏ သပ်သပ်ရပ်ရပ်ဖြစ်ပြီး ဈေးကြီးသည်။ 365 Data Science အရ သိရသည်။ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်အများစုသည် ၎င်းတို့၏လက်ရှိလုပ်ငန်းခွင်တွင် ၁.၇ နှစ်ထက် ပိုမကုန်နိုင်ပေ။ မြင့်မားစွာလေ့ကျင့်သင်ကြားထားသည့် ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်များနှင့် လေ့လာဆန်းစစ်သူများသည် အရောင်းအတွက် သန့်ရှင်းသောဒေတာရင်းမြစ်တည်ဆောက်ခြင်း သို့မဟုတ် အခြေခံအစီရင်ခံစာများကို ဖျက်သိမ်းခြင်းကဲ့သို့သော လုပ်ငန်းတာဝန်များအတွက် တောင်းဆိုမှုများကို လက်ခံရရှိလေ့ရှိသည်။ ၎င်းတို့၏ အထူးပြုစွမ်းရည်များဖြင့်၊ ၎င်းတို့၏ အချိန်နှင့် ကျွမ်းကျင်မှု သတ်မှတ်ချက်များသည် တန်ဖိုးမြင့်၍ ရှုပ်ထွေးသော စီးပွားရေးမေးခွန်းများအတွက် မော်ဒယ်လ်နှင့် ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ရေးဆိုင်ရာ လုပ်ငန်းအသွားအလာများကို လုပ်ဆောင်ရာတွင် ပိုမိုကောင်းမွန်စေမည်ဖြစ်သည်။

အမှုဆောင်အရာရှိများသည် AI နှင့် တိုးမြှင့်ထားသော ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုနည်းပညာတွင် ရင်းနှီးမြှုပ်နှံသည့်အခါ၊ သီးသန့်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာသူနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက ဒေတာအသုံးပြုသူ- လုပ်ငန်းအသုံးပြုသူသည် ၎င်းတို့၏မေးခွန်းများအတွက် အဖြေများနှင့် ၎င်းတို့၏အလုပ်များကို ကောင်းစွာလုပ်ဆောင်ရန် လိုအပ်သည့်အချက်အလက်များကို ရယူနိုင်သည်။ ဒါကြောင့်

AI-enabled solutions များသည် သုံးစွဲသူလုပ်ငန်းဆောင်တာများကို မည်ကဲ့သို့ပံ့ပိုးပေးနိုင်သည်ကို စူးစမ်းရှာဖွေခြင်းနှင့် မှန်ကန်သောအသုံးပြုသူအတွေ့အကြုံကို ရှာဖွေခြင်းသည် tool ကို သတ်မှတ်ရန်နှင့် အသုံးပြုသူကို အောင်မြင်စေရန်အတွက် ကြီးမားသောအလားအလာရှိသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ AI ကိရိယာသည် ဒေတာပြင်ဆင်မှုဝန်းကျင်တွင် ပိုမိုခက်ခဲသောအလုပ်အချို့ကို အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်နိုင်ပြီး ၎င်းတို့၏ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုဆိုင်ရာလိုအပ်ချက်များအပေါ်အခြေခံ၍ အကြောင်းအရာကို ထပ်လောင်းခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာပြီး မြင်သာအောင်လုပ်ဆောင်နိုင်သော လူသားအား ရလဒ်များကို ပေးစွမ်းနိုင်သည်။

တိုးမြှင့်ထားသော ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာချက်ရှိ တိုးတက်မှုများသည် လူများအား မေးခွန်းများကို ပိုမိုမြန်ဆန်စွာဖြေဆိုရန် ကူညီပေးပါသည်။

တိုးမြှင့်ထားသော ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုဆိုင်ရာ ဖြေရှင်းချက်များသည် လုပ်ငန်းအသုံးပြုသူများအတွက် ဒေတာများကို နားလည်ရန် ပိုမိုလွယ်ကူစေကာ ကုမ္ပဏီများသည် ကုန်ကျစရိတ်များသော နည်းပညာများ၏ တန်ဖိုးကို အမြင့်မားဆုံးဖြစ်အောင် ကူညီပေးသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ ချဲ့ထွင်ထားသော ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာချက်များသည် သုံးစွဲသူများ၏ စိတ်ဝင်စားမှုကို နားလည်နိုင်ပြီး စားသုံးသူအကြိုက်များ၊ ထုတ်ကုန်ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုနှင့် စျေးကွက်ရှာဖွေရေးလမ်းကြောင်းများအကြောင်း ခန့်မှန်းချက်များကို ပေးဆောင်နိုင်ပါသည်။ ၎င်းတို့သည် တစ်ဦး၏ဒေတာရှိ ခေတ်ရေစီးကြောင်းများ၊ တန်ဖိုးများနှင့် ကွဲလွဲမှုများအကြောင်း ထပ်လောင်းအကြောင်းအရာများကိုလည်း ပံ့ပိုးပေးနိုင်ပါသည်။ ခေတ်မီဆန်းပြားသော အယ်လဂိုရီသမ်များသည် သဘာဝဘာသာစကားဖြင့် ဖန်တီးထားသော စာသားရှင်းလင်းချက်များနှင့် အကြောင်းအရာများနှင့်အတူ ဒက်ရှ်ဘုတ်သို့ ထပ်ထည့်နိုင်သည့် ထပ်လောင်းမြင်ယောင်မှုများကို အကြံပြုနိုင်သည်။

ဤသည်မှာ သင့်လုပ်သားအင်အားကို မြှင့်တင်ရန် ကူညီပေးနိုင်သည့် ဖြေရှင်းနည်းအချို့ ဥပမာများဖြစ်သည်။

1. ဒေတာပုံပြင်များ။ ယခု Tableau Cloud တွင် ပါဝင်သည်။ ဒေတာပုံပြင်များဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန်နှင့် ၎င်းနှင့်ပတ်သက်သည့် ရိုးရှင်းသောဇာတ်လမ်းတစ်ပုဒ်ကို ဇာတ်ကြောင်း သို့မဟုတ် ကျည်ဆံပုံစံဖြင့် ရေးသားရန် AI အယ်လဂိုရီသမ်များကို အသုံးပြုသည့် ဒိုင်းနမစ်ဒက်ရှ်ဘုတ်ဝစ်ဂျက်အင်္ဂါရပ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ဇာတ်လမ်းများသည် ဇယားများနှင့် ဒက်ရှ်ဘုတ်များထက်ကျော်လွန်၍ ဒေတာအကြောင်း ဇာတ်ကြောင်းများကို စီးပွားရေးအသုံးပြုသူများ၏ မေးခွန်းများစွာကို ဖြေဆိုရန်အတွက် လုပ်ငန်းအသုံးပြုသူများထံ ဝင်ရောက်နိုင်သော မှတ်ပုံတင်တစ်ခုတွင် ပေါင်းစပ်ထားသည်။ ယင်းက လုပ်ငန်းအသုံးပြုသူတစ်ဦးသည် ၎င်းတို့အတွက် အရေးကြီးဆုံးအချက်အလက်များကို နားလည်ရန် လိုအပ်သော ဒေတာတတ်မြောက်မှုအဆင့်ကို လျှော့ချပေးသည်။ Data Stories သည် bar chart သို့မဟုတ် line chart ကိုပထမဆုံးကြည့်ရှုသောအခါတွင်အသုံးပြုသူတစ်ဦးမေးသောရိုးရှင်းသောမေးခွန်းများကိုဖော်ပြသည်- ဤကိန်းဂဏန်းသည် outlier နှင့်တူသောအမှန်တကယ် outlier ဖြစ်ပါသလား။ ဒီနံပါတ်က အချိန်နဲ့အမျှ ဘယ်လိုပြောင်းသွားလဲ။ ပျမ်းမျှဘယ်လောက်လဲ။ ဒေတာကို အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုရန် လိုအပ်နေသေးသည်—၎င်းသည် ဇာတ်လမ်းတစ်ခုလုံးမဟုတ်—သို့သော် ဒေတာရှိ ထိုးထွင်းသိမြင်မှုများကို လော့ခ်ဖွင့်ခြင်းဆီသို့ ကြီးမားသောခြေလှမ်းတစ်ခုဖြစ်သည်။

2. ငါ့ကိုပြပါ။ တိုးမြှင့်ထားသော ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုအင်္ဂါရပ်များသည်လည်း ပိုမိုထက်မြက်သော ကုဒ်ပြောင်းမှုပုံစံများကို ခွင့်ပြုပေးပါသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ Show Me သည် စိတ်ပါဝင်စားသည့် ဒေတာအရည်အချင်းများကို အခြေခံ၍ ဇယားအမျိုးအစားများနှင့် သင့်လျော်သော အမှတ်အသားကုဒ်နံပါတ်များကို အကြံပြုထားသည်။ ထို့နောက် အသုံးပြုသူများသည် ၎င်းတို့၏ အမြင်ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာမှုဆိုင်ရာ လုပ်ငန်းအစီအစဥ်၏ တစ်စိတ်တစ်ပိုင်းအဖြစ် ၎င်းတို့၏ ပရိသတ်များနှင့် ဆက်သွယ်ပြောဆိုကာ ဤဇယားများကို မျှဝေလိုသည့် အဆင့်မြင့် မှာယူသုံးဆောင်မှုအပေါ် အာရုံစိုက်နိုင်သည်။

3. သဘာဝဘာသာစကားနားလည်ခြင်း။ ခေတ်မီဆန်းသစ်သော သုတေသနပြုမှု၊ ဘာသာစကားမော်ဒယ်များအတွက် လေ့ကျင့်မှုအများအပြားနှင့် ကွန်ပြူတာစွမ်းရည်များ တိုးတက်ကောင်းမွန်လာမှုနှင့်အတူ သဘာဝဘာသာစကားနားလည်မှုမှာလည်း နှစ်များတစ်လျှောက် သိသာထင်ရှားစွာ တိုးတက်လာခဲ့သည်။

လူများသည် SQL queries များတည်ဆောက်ခြင်း၏ စက်ပြင်များကို နားလည်စရာမလိုဘဲ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာသောမေးခွန်းများကို မေးနိုင်သည်။ ပိုမိုကောင်းမွန်သော နားလည်သဘောပေါက်သည့် ရည်ရွယ်ချက်ဖြင့်၊ သဘာဝဘာသာစကား အင်တာဖေ့စ်များသည် အသုံးပြုသူများသည် ဒေတာကို နားလည်သဘောပေါက်နိုင်သဖြင့် ပြုပြင်နိုင်၊ ပြုပြင်ရန်နှင့် အပြန်အလှန်တုံ့ပြန်နိုင်သည့် အပြန်အလှန်တုံ့ပြန်မှုဇယားများဖြင့် မေးခွန်းများကို ဖြေဆိုနိုင်ပါသည်။

4. စက်သင်ယူမှု။ ML နှင့် ဆက်စပ်သော ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုများ တိုးမြင့်လာပါသည်။ ဤမော်ဒယ်များသည် တိကျသောအသုံးပြုသူအမျိုးအစား သို့မဟုတ် သုံးစွဲသူအုပ်စုတစ်ခုအတွက် ပုဂ္ဂိုလ်ရေးသီးသန့်ပြုလုပ်ထားသည့် ဒေတာအသွင်ပြောင်းခြင်းဆိုင်ရာ လုပ်ဆောင်ချက်များကဲ့သို့သော ရှုပ်ထွေးပြီး ရှုပ်ထွေးသော ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုဆိုင်ရာ လုပ်ဆောင်ချက်များကို သင်ယူနိုင်ပါသည်။ ထို့အပြင်၊ တိုးမြှင့်ထားသော ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု အတွေ့အကြုံများစွာတွင် ယခုအခါ လေ့ကျင့်မှု၏ ရှုပ်ထွေးမှုကို လျှော့ချကာ အသုံးပြုသူ၏ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုလုပ်ငန်းအသွားအလာတွင် မော်ဒယ်ကို အသုံးချခြင်းဖြင့် အလိုလိုသိနိုင်သော အသုံးပြုသူမျက်နှာပြင်များ ရှိသည်။

AI တွင် မယုံနိုင်လောက်အောင် စွမ်းဆောင်ရည်များ ရှိသော်လည်း ၎င်းသည် လူသားများကို လုံးဝ အစားထိုးမည်မဟုတ်ပါ။ အောက်ခြေအဆင့် ကိန်းဂဏန်းဂုဏ်သတ္တိများမှ အဆင့်မြင့်ထုတ်ယူမှုများကို စုဆောင်းခြင်းသည် ရှုပ်ထွေးပြီး သာလွန်ကောင်းမွန်ပါသည်။ လူတွေမှာ တီထွင်ဖန်တီးနိုင်မှုအဆင့် ပိုမြင့်တယ်။ ကျွန်ုပ်တို့သည် စပ်စုတတ်ပါသည်။ ကျွန်ုပ်တို့သည် ဤအဆင့်မြင့်ယူဆောင်သွားမှုများကို ဒေတာမှ ခွဲထုတ်နိုင်သည်။

ဒေတာတတ်မြောက်မှုကို မြှင့်တင်ရန် အကြံပြုချက်များ

အဖွဲ့အစည်းများသည် ၎င်းတို့၏ ဒေတာမှ အဆင့်မြင့် ထိုးထွင်းသိမြင်မှုများကို လော့ခ်ဖွင့်ရန်အတွက် ဝန်ထမ်းများ—စီးပွားရေးအသုံးပြုသူများနှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာသူများ—သူတို့၏ဒေတာကို မည်ကဲ့သို့ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာသင့်ပြီး ဒေတာကို မြင်ယောင်ကာ တင်ပြခြင်းအတွက် အကောင်းဆုံးအလေ့အကျင့်များ အသိပညာပေးရပါမည်။ ဤတွင် အဖွဲ့အစည်းများသည် ဒေတာတတ်မြောက်မှုကို မြှင့်တင်ရန်နှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကိရိယာများဖြင့် AI ကို မြှင့်တင်ရာတွင် အကောင်းဆုံးအလေ့အကျင့်များကို တီထွင်နိုင်ပုံဖြစ်သည်။

1. လေ့ကျင့်ရေးတွင် ရင်းနှီးမြှုပ်နှံပါ။

မှန်ကန်သောကိရိယာများနှင့် မှန်ကန်သောပညာရေး/လေ့ကျင့်ရေးနှစ်ခုလုံးရှိခြင်းသည် အဖွဲ့အစည်းတိုင်းအတွက် အရေးကြီးပါသည်။ တစ်ထဲမှာ Forrester Consulting သည် ဒေတာတတ်မြောက်မှုဆိုင်ရာ လေ့လာမှုဝန်ထမ်း 40% ကသာ ၎င်းတို့၏အဖွဲ့အစည်းသည် ၎င်းတို့မျှော်မှန်းထားသည့် ဒေတာကျွမ်းကျင်မှုသင်တန်းကို ပေးထားကြောင်း ပြောကြားခဲ့သည်။¹ တစ်ဦးချင်းနှင့် အဖွဲ့အစည်းများသည် လူများအား ၎င်းတို့၏ အချက်အလက်များကို ကြည့်ရှုနားလည်ခြင်း၏ အကောင်းဆုံးအလေ့အကျင့်များနှင့်ပတ်သက်၍ ပိုမိုကောင်းမွန်သော လေ့ကျင့်မှုများကို ထုတ်ဖော်ပြသသင့်သည်။ လုပ်ငန်းခွင်များသည် ဒေတာမြင်ယောင်မှုနှင့် ဒေတာတတ်မြောက်မှုဆိုင်ရာ သင်တန်းများကို ပံ့ပိုးပေးသင့်ပြီး ဝန်ထမ်းများသည် ပုံစံများကို နားလည်ကာ ဇယားများကို ဖန်တီးရန်နှင့် ကိုယ်စားပြုရန် အကောင်းဆုံးနည်းလမ်းများကို လေ့လာနိုင်စေရန်။

သင့်ဝန်ထမ်းများကို လေ့ကျင့်ပေးရန်၊ သင်သည် ပြင်ပကုမ္ပဏီကဲ့သို့သော ကုမ္ပဏီများမှ ကောင်းမွန်သော ပြင်ပအစီအစဉ်များကို စာရင်းသွင်းနိုင်ပါသည်။ ကလစ်ပါ, ဒေတာစာတတ်မြောက်မှု, Coursera ၏ ဒေတာနှင့် ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာမှုအကယ်ဒမီ, EdX, ဒေတာစခန်း, Khan Academy, အထွေထွေညီလာခံ, LinkedIn တို့သင်ယူခြင်း, နှင့် ပို. Tableau ကမ်းလှမ်းချက်များ ကိုယ်တိုင်မောင်းနှင်သင်ယူခြင်း။, တိုက်ရိုက်၊ virtual လေ့ကျင့်ရေးသင်တန်းများနှင့် ဒေတာတတ်မြောက်ရေး အခမဲ့သင်တန်း. အခမဲ့သင်တန်းများပါ၀င်သည့် အလားတူပရောဂျက်များ ပါဝင်သည်။ ပြည်သူကို ဒေတာ, Data ဖြင့် ပုံပြင်ပြောခြင်း။, Data Lodge, ဒေတာတတ်မြောက်ရေးစီမံကိန်းနှင့်အခြားသူများ။

အမှုဆောင်များသည်လည်း ထည့်သွင်းစဉ်းစားသင့်သည်- သင့်ဝန်ထမ်းများအား ဇယားဘာသာစကားဖြင့်သာမက ပိုမိုကျယ်ပြန့်သော ပါရာဒိုင်းတစ်ခုအနေဖြင့် မည်သို့လေ့ကျင့်သင်ကြားနိုင်မည်နည်း။

AI နှင့် machine learning အပါအဝင် တိုးမြှင့်လုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းများစွာရှိသော တည်ဆောက်ရေးကိရိယာများ၏ အားနည်းချက်တစ်ခုမှာ- ၎င်းတို့သည် လိမ်လည်ရိုးရှင်းစွာကြည့်နိုင်ပြီး သုံးစွဲသူများကို အလွန်လျင်မြန်စွာ မြှင့်တင်ပေးနိုင်သည်။ သို့သော် လေ့ကျင့်သင်ကြားထားသော အသုံးပြုသူများသည် လမ်းပြခြင်း သို့မဟုတ် လွဲမှားစေနိုင်သည့် ဇယားတစ်ခုမှ ဇယားတစ်ခု သို့မဟုတ် မှတ်သားသိရှိနားလည်မှုများကို ထုတ်ပေးနိုင်သည်။

ဒေတာမတတ်လျှင် အနည်းဆုံးတော့ ဒေတာအချက်အလက်များ သိရှိနိုင်ရန် လူများကို အမြင်အာရုံကိုယ်စားပြုဘာသာစကားနှင့် ၎င်းနောက်ကွယ်ရှိ သိပ္ပံပညာတို့ကို သင်ကြားပေးရန် အရေးကြီးပါသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ လူတို့သည် လွန်ကဲသောအရာကို မည်သို့ခွဲခြားသတ်မှတ်သနည်း။ ယုံကြည်စိတ်ချရသော ဒက်ရှ်ဘုတ်များကို မည်သို့ဒီဇိုင်းထုတ်သင့်သနည်း။ ဆက်စပ်မှုနှင့် အကြောင်းရင်းခံတို့အကြား ခြားနားမှုကိုလည်း နားလည်နိုင်သင့်သည်။ ၎င်းသည် ဒေတာကို တိကျသေချာစေပြီး ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန်အတွက် အသုံးပြုနိုင်သည်။

2. ဒေတာဖြင့် ဆုံးဖြတ်ချက်များချပါ။

ဒေတာစကားပြောဆိုမှုမှ ဒေတာဆိုင်ရာဆုံးဖြတ်ချက်များချရန်—လူများက ဒေတာကိုရှာဖွေနိုင်၊ နားလည်နိုင်၊ ဆက်သွယ်နိုင်သည့်စွမ်းရည်ရှိရာ—ဒေတာကိုအခြေခံသောဆုံးဖြတ်ချက်များချရန်—လူများပြောဆိုသည့်နေရာ—ဒေတာနှုတ်ထွက်စကားမှ—ဒေတာကိုမြင်သာစေသောဝင်ရောက်ခွင့်ကို ဒီမိုကရက်တစ်ဖြစ်စေရန် လိုအပ်သည်။ ၎င်းသည် တစ်ဦးချင်း သင်ယူမှုနှင့် အသုံးချနိုင်မှုအပေါ် အာရုံစိုက်ထားသော်လည်း ၎င်းသည် အဖွဲ့အစည်းဆိုင်ရာ ပြောင်းလဲမှုထက် ပိုသင့်သည်။ ဒေတာတတ်မြောက်မှု၏ စစ်မှန်သောဒီမိုကရေစီအသွင်ကူးပြောင်းရေးသည် ဒေတာဂေဟစနစ်တစ်ခုလုံးကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားသည်။ ၎င်းသည် သုံးစွဲသူများ၏ နေ့စဉ်ဘဝတွင် ဇယားများ တိုးပွားလာမှုကို အသိအမှတ်ပြုပြီး ၎င်းတို့ကို ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့် နားလည်နိုင်စေရန် လုပ်ဆောင်သည်။

လူများသည် အချက်အလက်များအပေါ် အခြေခံ၍ ဆုံးဖြတ်ချက်များချသင့်သည်၊ ၎င်းသည် သုံးစွဲသူများအား ဆက်စပ်မှုနှင့် ဖြစ်ပေါ်စေခြင်းကြား ခြားနားမှုကို ပညာပေးသည့် လေ့ကျင့်ရေး၏ အရေးပါမှုသို့ ပြန်သွားပါသည်။ ဒေတာမောင်းနှင်သော ဆုံးဖြတ်ချက်များကို မည်သို့ပြုလုပ်သင့်သနည်း။ ထိရောက်သောဆုံးဖြတ်ချက်များချရန် ရည်ရွယ်ချက်ရှိရှိရှိနေနိုင်စေရန် ဒေတာတင်ပြခြင်းနှင့် အဓိကအရေးပါသည့်အရာများကို တင်ပြခြင်းဟူသည် အဘယ်နည်း။ ဥပမာအားဖြင့်၊ နည်းပညာကုမ္ပဏီများသည် မည်သည့်အင်္ဂါရပ်များကို တည်ဆောက်ရမည်၊ အသုံးပြုမှုလက္ခဏာများနှင့် အသုံးပြုသူအတွေ့အကြုံရှိ ပွတ်တိုက်မှုများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ရန် အသုံးပြုသူ တယ်လီမီတာဒေတာကို အသုံးပြုသင့်သည်။

3. လုံလောက်သော အခြေခံအဆောက်အဦများ ပြုစုထိန်းသိမ်းစောင့်ရှောက်ခြင်း။

ပထမအကြံပြုချက်နှစ်ခုကို ပံ့ပိုးရန်၊ အမှုဆောင်အရာရှိများသည် ၎င်းတို့၏အဖွဲ့အစည်းတွင် လုံလောက်သော၊ အတိုင်းအတာတစ်ခုအထိ အခြေခံအဆောက်အအုံတစ်ခုကို တည်ဆောက်ပြီး ၎င်း၏ဒေတာကို စီမံခန့်ခွဲကြောင်း သေချာစေရမည်။ ၎င်းတို့သည် ၎င်းတို့၏ ဖောက်သည်များ၏ ပြဿနာများနှင့် လိုအပ်ချက်များကို ဖြေရှင်းပေးသည့် AI နည်းပညာကို ၎င်းတို့၏ အဖွဲ့အစည်းများကို ခွဲခြားသိရှိနိုင်စေရန် ကူညီပေးသင့်သည်။

ထို့အပြင်၊ ဆုံးဖြတ်ချက်ချမှတ်သူများသည် ဒေတာကိုယ်ရေးကိုယ်တာနှင့် ယုံကြည်စိတ်ချရမှုနှင့်ပတ်သက်၍ စဉ်းစဉ်းစားစားနှင့် တမင်တကာ လုပ်ဆောင်ရမည်ဖြစ်သည်။ ရူပါရုံမဖြစ်နိုင်။ အစကတည်းက လေးလေးနက်နက် ထည့်သွင်းစဉ်းစားရမယ်။ ဒေတာအုပ်ချုပ်ရေးနှင့် စီမံခန့်ခွဲမှုဆိုင်ရာ မူဝါဒများကို ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့် လွှမ်းခြုံနိုင်သည့် သုံးစွဲသူတစ်ဦးချင်းစီထံတွင် ဒေတာ လျှို့ဝှက်ရေးနှင့် ယုံကြည်စိတ်ချရမှု၏ တာဝန်ကို ပေါင်းထည့်သင့်သည်။

ဒေတာတတ်မြောက်ရေး ကြိုးပမ်းမှုများကို ဆက်လက်အာရုံစိုက်ပါ။

AI နှင့် Data Stories ကဲ့သို့ တိုးမြှင့်ထားသော ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု ကိရိယာများတွင် ရင်းနှီးမြုပ်နှံခြင်းသည် စီးပွားရေးအသုံးပြုသူများအား ၎င်းတို့၏ဒေတာများမှ အဖြေများကို ဖော်ထုတ်နိုင်စေရန် အစွမ်းထက်သည့်ခြေလှမ်းတစ်ခုဖြစ်ပြီး ၎င်းတို့ကို အစားထိုးမည့်အစား ဒေတာတတ်မြောက်မှုဆိုင်ရာ ကြိုးပမ်းမှုများကို ဖြည့်ဆည်းပေးမည်ဖြစ်သည်။ ထို့အပြင် AI နည်းပညာနှင့် လေ့ကျင့်ရေးနှစ်ခုလုံးတွင် မှန်ကန်သောရင်းနှီးမြုပ်နှံမှုပုံစံများသည် လူသားများအား ၎င်းတို့အကောင်းဆုံးလုပ်ဆောင်ရန် ထိရောက်စွာပံ့ပိုးပေးနိုင်သည်- ဖောက်သည်လိုအပ်ချက်များကိုဖြေရှင်းရာတွင် ဒေတာကိုဗဟိုပြုပြီး အကြံဥာဏ်များဖန်တီးခြင်းနှင့် ဖြေရှင်းချက်ဖန်တီးခြင်းတို့ဖြစ်သည်။

သင့်အဖွဲ့အစည်းတစ်လျှောက်လုံးတွင် ဒေတာတတ်မြောက်မှုအပေါ် ဆက်လက်အာရုံစိုက်ခြင်းက သင့်ဝန်ထမ်းများ—ကျပန်းစီးပွားရေးအသုံးပြုသူနှင့် ဆန်းပြားသောဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာသူ—နောက်ထပ်ထိုးထွင်းသိမြင်မှုများရရှိစေမည့် သင့်ဒေတာနှင့်ပတ်သက်၍ မှန်ကန်သောမေးခွန်းများကို မေးနေကြကြောင်း သေချာစေမည်ဖြစ်သည်။

ပြောင်းလွယ်ပြင်လွယ် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာနိုင်သော ပါတနာကို ရွေးချယ်ပါ။

Tableau ကဲ့သို့သော ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုလုပ်ဖော်ကိုင်ဖက်တစ်ဦးသည် ကျယ်ပြန့်နက်ရှိုင်းသောစွမ်းရည်များအပြင် အခန်းကဏ္ဍအခြေခံလေ့ကျင့်မှုကို ပေးဆောင်သည်—၎င်းသည် သင့်ကုမ္ပဏီအတွက် အကောင်းဆုံးလုပ်ဆောင်နိုင်သည်များကို ရှာဖွေတွေ့ရှိရန် ခရီးတွင် လိုက်လျောညီထွေရှိသောလုပ်ဖော်ကိုင်ဖက်တစ်ဦးဖြစ်လာစေသည်။ အကြောင်းပိုမိုလေ့လာပါ။ Tableau တိမ်တိုက်.

လုပ်ငန်းအသုံးပြုသူများအတွက် ဒေတာအချက်အလက်များ ဗဟုသုတများ

အောင်မြင်မှုအတွက် သင့်လုပ်ငန်းအသုံးပြုသူများကို သတ်မှတ်ပါ။ ဒေတာပုံပြင်များအကြောင်း ပိုမိုလေ့လာပါ။ ဒီမှာ။