Krisztina Szűrös
Az üzleti elemzés az üzleti igények azonosítására és elemzésére, valamint az üzleti problémák megoldásainak kidolgozására szolgáló folyamat. Ez magában foglalja a szervezet céljainak és stratégiáinak megértését, a szervezet jelenlegi állapotának felmérését, a jelenlegi állapotból a kívánt jövőbeli állapotba való eljutás módjának meghatározását, tervek és megoldások kidolgozását, valamint olyan fejlesztések ajánlását, amelyek elősegítik a szervezet céljainak elérését.
A technológia fejlődésével számos trend jelent meg az üzleti elemzésben, amelyek várhatóan 2023-ban is folytatódnak:
Az adatelemzés fontos eszköz a vállalkozások számára például az ügyfelek preferenciáinak, az iparáguk trendjeinek, a marketingteljesítménynek, a működési hatékonyságnak, a kockázatkezelésnek a megértésében. Az adatelemző eszközök, mint a prediktív analitika és a gépi tanulási algoritmusok kihasználásával a vállalkozások jobban megérthetik ügyfeleik viselkedését és preferenciáit, valamint jobb döntéseket hozhatnak az általuk kínált termékekkel vagy szolgáltatásokkal kapcsolatban. Az adatelemzés előnyei közé tartozik a jobb döntéshozatali képesség az adatminták jobb láthatósága révén; fokozott ügyfélszolgálat a jobb szegmentációnak köszönhetően; javított ROI a marketingkampányokból; folyamatok optimalizálása; jobb erőforrás-felhasználás; jobb kockázatkezelés; gyorsabb betekintés az ügyfelek viselkedési mintáiba; a csalási forgatókönyvek gyorsabb felderítése; stb. Az olyan vállalatok, mint az Amazon, az e-kereskedelmi platformokon való sikeres megvalósításhoz használják ki az adatelemzést, míg a Netflixhez hasonló cégek filmajánló rendszerekhez használják. Bár számos előnnyel jár az adatelemzés üzleti elemzési stratégiákban való felhasználása, vannak olyan kihívások is, mint például az adatelemző rendszer felállításához szükséges informatikai infrastruktúra megvalósításának és karbantartásának költségei, vagy a nagy mennyiségű adatelemzésre képes képzett személyzet hiánya.
Ahogy az AI technológia az idő múlásával folyamatosan javul, egyre hasznosabbá válik az üzleti elemzési folyamatokban is. Az AI-algoritmusok kihasználásával a vállalkozások minden eddiginél gyorsabban automatizálhatják az unalmas feladatokat, például a dokumentumfeldolgozást vagy a nagy mennyiségű strukturálatlan adatkészletből származó betekintést. Az előnyök közé tartozik:
Az olyan vállalatok, mint az IBM, a Watson mesterséges intelligencia technológiájukat használják fel, hogy segítsenek a felhasználóknak a természetes nyelvi feldolgozás révén gyorsan megtalálni a válaszokat. Míg az automatizálási stratégiák megvalósításának megvannak a maga kihívásai, mint például az automatizálási eszközök beszerzésével, a szervezeteken belüli telepítésével, a személyzet oktatásával stb. kapcsolatos költségek, az etikai szempontokat is figyelembe kell venni az autonóm rendszerek használatakor, különösen akkor, ha olyan kényes feladatokat végeznek, mint például az egészségügy. gondozási diagnosztika, biztonsági kérdések stb.
Az agilis módszertan az évek során egyre népszerűbb a projektmenedzsment terén, köszönhetően rugalmasságának, amely lehetővé teszi a csapatok számára, hogy a valós visszajelzések alapján módosítsanak, ahelyett, hogy minden lépést előre szigorúan megterveznének. Ennek előnyei közé tartozik:
Az olyan vállalatok, mint az Apple, arról ismertek, hogy sikeresen alkalmazzák ezt a megközelítést, miközben rövid időn belül piacra dobják termékeiket, miközben gondoskodnak a minőségi előírások betartásáról. Az agilis módszertan megvalósítása azonban megköveteli a szervezeti változásmenedzsmentet, ami megfelelő csapatstruktúra, képzési erőforrások, valamint a projektek e módszertan szerinti menedzselésére alkalmas eszközök kiválasztása nélkül nehézkes lehet.
Összefoglalva, ez a három fő trend – az adatelemzés növekvő használata, a mesterséges intelligencia és az automatizálási technológiák beépítése a szervezetekbe, valamint az egyre terjedő agilis módszertan – tovább erősödik majd az elkövetkező néhány évben, és 2023-ban is meghatározza, hogy a vállalkozások hogyan elemzik teljesítményüket és piaci viszonyaikat, így segítve a megalapozott döntéshozatalt. Noha ezek a technológiák óriási lehetőségeket rejtenek magukban, és rengeteg előnyt kínálnak a vállalatoknak, érdemes az etikai vonatkozásokat, társadalmi költségeket is figyelembe venni a befektetési döntések során
Ezt a cikket a Molin mesterséges intelligencia írta! Minket meglepett, milyen minőségű írást képes előállítani kb. egy perc alatt. Abban viszont megoszlottak a vélemények házon belül is: zseni vagy bullshit generátor az AI? Ez lesz a jövő, vagy kell az értelmesen gondolkozó emberi hozzáadott érték? Szavazz és írd meg véleményedet – Előre is köszönjük!
Betöltés ...
7 hozzászólás a(z) “Mik lesznek az üzleti elemzés és projektmenedzsment kihívásai 2023-ban?” bejegyzéshez
Sajnos ez a jövő, mert annyira nem rossz amennyire olcsó es gyors 🙁 Mondjuk az oktatásban kivancsi leszek milyen változásokat hoz, meg a plágium definicióját is újra kell értelmezni…
A trendek szeintem abszolút létezőek, de ha ti írjátok relevánsabb/életszagúbb példákat hoztatok volna. Így ahogy van valóban kicsit bullshit szagú….
Ha nem írjátok a végére, hogy AI írta senki nem jön rá…sajnos
A megfogalmazás helyenként igencsak furcsa és pontosan ezért bullshit-szagú a szöveg. Leginkább a szakmai dolgok körülírására gondolok, ami erősen billeg. Jó eséllyel még egy külföldi sem így fogalmazna, aki nagyon jól beszél, de tanulta a magyar nyelvet és nem azt használva nőtt fel, az egészen másképp lehetne furcsa. Kicsit emlékeztet a hivatali bikkfanyelvre. 🙂
Ajjaj. Ha ez komoly, hogy AI cikkeket használtok ezentúl, akkor én leiratkozom, illetve többé nem használom, és másnak sem ajánlom a cég szolgáltatásait.
Érdemes esetleg annak is utánanézni, hogy egy nyelvi modell mire képes és mire nem; csak egy sztochasztikus papagáj, ami nem érti a szöveget, nem képes elválasztani a fikciót a valóságtól, hallucinál. Akár a gyerek házija is tele lehet mesebeli elemekkel 🙂
Egyelőre nem tervezzük a kollégák lecserélését mesterséges intelligenciára, a szakmai blogunkat ezután is lelkiismeretesen mi írjuk 🙂 A cikkel csak az AI működését szerettük volna demonstrálni, ami -bár a trendeket tekintve egyébként meglepően jól vizsgázott- a többség szavazata szerint „bullshit generátor” lett….
Érződik a szövegből, hogy a felhasznált információk valószínűleg nem IT BA szakmai anyagok voltak, de minél több releváns információ áll a rendelkezésére az AI-nak, annál pontosabb, megfelelőbb lesz a tartalom és a nyelvezet. Sok olyan „szakmai” anyaggal fogunk találkozni, amelyet AI állít össze:(