แปลงข้อมูลเป็นข้อมูลเชิงลึกทางธุรกิจด้วย การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์

การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ การปฏิวัติการจัดการงานอย่างแท้จริงใช้เวลามากกว่าการควบคุมเอกสารและการกำหนดเส้นทางผ่านกระบวนการ เพื่อให้ได้มูลค่าที่สมบูรณ์ของโซลูชัน ECM จำเป็นต้องรวบรวมและตีความข้อมูลเพื่อระบุโอกาสในการปรับปรุงกระบวนการ

โซลูชัน FileBound ของเราเป็นซอฟต์แวร์การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ที่มีประสิทธิภาพซึ่งช่วยให้เจ้าของธุรกิจสามารถใช้ประโยชน์จากข้อมูลเต็มมูลค่าในระบบการจัดการเนื้อหา ของตน เพื่อทำการตัดสินใจทางธุรกิจที่มีข้อมูลมากขึ้นและดีขึ้น ซอฟต์แวร์ข่าวกรองธุรกิจช่วยให้องค์กรเพิ่มประสิทธิภาพเงินทุนหมุนเวียน ปรับปรุงความสามารถในการปฏิบัติตามข้อผูกมัดตามสัญญา และปรับปรุงกระบวนการเชื้อเพลิง

จากข้อมูลในอดีต อัลกอริทึมเชิงสถิติ และการเรียนรู้ของเครื่อง Filebound Analytics สามารถคาดการณ์ประสิทธิภาพในอนาคตและสร้างเกณฑ์มาตรฐานได้ แบ็คเอนด์ที่แข็งแกร่งของระบบหมายความว่าสามารถใช้ฟังก์ชันการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เพื่อปลดล็อกข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าได้อย่างง่ายดาย โดยไม่ต้องมีความเชี่ยวชาญด้านเทคนิคขั้นสูง

แดชบอร์ดที่ปรับแต่งได้สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึก

มีแดชบอร์ด “Insights” ห้าแดชบอร์ด ซึ่งใช้ประสิทธิภาพของข้อมูลและกระบวนการในอดีตเพื่อเปรียบเทียบประสิทธิภาพปัจจุบันกับค่าเฉลี่ยที่รัน และแม้แต่ทำนายโฟลว์และความก้าวหน้าในอนาคตของกระบวนการต่างๆ

1. การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ : ให้ข้อมูลเชิงลึกว่าสินค้าจะเสร็จสิ้นได้เร็วเพียงใดโดยพิจารณาจากค่าเฉลี่ยในอดีตของรูปแบบเวิร์กโฟลว์ (เช่น ดูว่าใบแจ้งหนี้จะพร้อมสำหรับการชำระเงินได้เร็วเพียงใด ทำให้คุณสามารถคาดการณ์ผลกระทบต่อกระแสเงินสด ณ จุดใดๆ ของคุณ รอบการชำระเงิน)

2. การเปรียบเทียบประสิทธิภาพ : แสดงการแยกบัญชีทั้งหมดในระบบและตัวอย่าง เช่น การชำระเงินให้ผู้ขายรวมเป็นค่าใช้จ่ายทั้งหมดสำหรับกรอบเวลานั้น

3. เกณฑ์มาตรฐานเวิร์กโฟลว์ : แสดงระยะเวลาที่ใช้ในการประมวลผลเอกสารเดียวที่เลือกผ่านเส้นทางเวิร์กโฟลว์ ซึ่งช่วยให้ผู้จัดการสามารถตัดสินใจที่สำคัญเกี่ยวกับวิธีการจัดทรัพยากรและจัดสรรงานให้ดีที่สุด

4. การวิเคราะห์ประสิทธิภาพการทำงานของผู้ใช้เวิร์กโฟลว์ : ให้ภาพรวมประสิทธิภาพโดยละเอียดสำหรับการมอบหมายของผู้ใช้ที่เลือก สิ่งนี้ช่วยระบุคอขวดในกระบวนการโดยรวมของบริษัท ซึ่งสามารถเพิ่มประสิทธิภาพและช่วยบรรเทาปัญหาการจัดหาทรัพยากรก่อนที่จะกลายเป็นปัญหา

5. การวิเคราะห์ประสิทธิภาพการทำงานในขั้นตอนของเวิร์กโฟลว์ : ดูภาพรวมของประสิทธิภาพโดยรวมสำหรับทุกคนในขั้นตอนเวิร์กโฟลว์และเปรียบเทียบกับค่าเฉลี่ยการทำงาน ระบุผู้ปฏิบัติงานสูงสุดและเน้นทรัพยากรที่มีประสิทธิภาพต่ำซึ่งอาจได้รับประโยชน์จากการฝึกอบรมเพิ่มเติม

ประโยชน์ของซอฟต์แวร์

• ให้อำนาจแก่ผู้นำธุรกิจในการติดตามความคืบหน้าเชิงกลยุทธ์ตลอดจนงานด้านยุทธวิธี
• ปรับปรุงการตัดสินใจทางธุรกิจด้วยข้อมูลเชิงลึกที่สำคัญต่อ C-suite เพื่อให้บรรลุเป้าหมายขององค์กร
• คาดการณ์ประสิทธิภาพในอนาคตโดยใช้เกณฑ์มาตรฐานในอดีตเพื่อสนับสนุนการตัดสินใจอย่างทันท่วงที
• สร้างเกณฑ์มาตรฐานตามเวลาจริงที่สามารถใช้เพื่อสร้างข้อตกลงระดับการบริการที่เหมือนจริง (SLA) การปฏิบัติตามเอกสารกับ SLA และระบุจุดที่ต้องปรับปรุง
• แสดงภาพรวมของข้อมูลประชากรทั้งหมดและแนวโน้มของเนื้อหาที่มีอยู่ในเอกสารที่เก็บไว้
• แจ้งผู้นำธุรกิจเกี่ยวกับแนวโน้มหรือเหตุการณ์ปัจจุบันที่อาจส่งผลต่อผลผลิตหรือความสามารถในการแข่งขันในอนาคต เพื่อให้สามารถดำเนินการตามขั้นตอนในการดำเนินงานที่รองรับอนาคต
• สร้างแดชบอร์ดส่วนบุคคลเพื่อให้การจัดการทุกระดับด้วยข้อมูลที่พวกเขาต้องการมากที่สุด
• ความสามารถในการคาดการณ์จะปรับปรุงเมื่อเวลาผ่านไป เนื่องจากอิงตามข้อมูลในอดีตและการเรียนรู้ของเครื่องภายในระบบข่าวกรองธุรกิจ
• ไม่ จำเป็นต้องมีการฝึกอบรมพิเศษหรือทักษะด้านฐานข้อมูล เพื่อให้ทั้งทีมของคุณสามารถเก็บเกี่ยวผลประโยชน์ได้ทันที
• รวม  เป็นความสามารถมาตรฐานของ FileBound Enterprise Edition
• ตัวเลือกแบบเลื่อนลง ที่เรียบง่ายช่วยให้ผู้ใช้เปลี่ยนพารามิเตอร์ได้ทันที
• การพัฒนาโมเดลการคาดการณ์ที่ดีด้วยแมชชีนเลิร์นนิงไม่ใช่จุดสิ้นสุดของเรื่องราว — คุณต้องใช้มัน ด้วย การคาดคะเนไม่ช่วยอะไรนอกจากคุณจะทำอะไรกับมัน แบบจำลองของคุณอาจสวยงามและเจิดจรัส เป็นประกายระยิบระยับเหมือนลูกบอลคริสตัลที่เจียระไนมากที่สุด แต่การแสดงแบบจำลองในรายงานไม่ได้ช่วยอะไรคุณเลย — แค่วางไว้เฉยๆ ก็ดูดีแล้วความซบเซาถูกสาป – การใช้งานเพื่อช่วยเหลือ! แบบจำลองการคาดการณ์กระโดดออกจากห้องทดลองและดำเนินการ ด้วยวิธีนี้ แมชชีนเลิร์นนิงจึงอยู่เหนือรูปแบบอื่นๆ ของวิทยาศาสตร์ข้อมูล มันต้องการการปรับใช้และชอบที่จะเปิดตัว – เพราะในสิ่งที่โมเดลบอกล่วงหน้า มันต้องการการเคลื่อนไหว

  การดำเนินการตามการคาดการณ์ที่สร้างขึ้นโดยโมเดลทำให้องค์กรสามารถนำสิ่งที่ได้เรียนรู้ไปใช้ ปรับเปลี่ยนการดำเนินงานประจำวันให้ดีขึ้น คำนี้คือการปรับใช้

   

  การใช้งานเป็นที่ที่ยางสัมผัสกับถนนและรับรู้ถึงมูลค่า แบบจำลองของคุณคือผู้เขย่าและผู้เสนอญัตติ

  เพื่อให้มาถึงจุดนี้ เราได้ทำให้ภาษาอังกฤษสับสน: เรากล่าวว่าการเรียนรู้ของเครื่อง (หรือที่เรียกว่าการสร้างแบบจำลองเชิงคาดการณ์หรือการวิเคราะห์เชิงทำนาย ) เป็นรูปแบบการวิเคราะห์ที่นำไปใช้ได้จริง มากที่สุด เอาต์พุตของโมเดลแจ้งการดำเนินการโดยตรง โดยกำหนดว่าจะทำอะไรต่อไป แต่ฉันหวังว่าคุณจะไม่ถูกดำเนินคดี เพราะด้วยการใช้คำศัพท์นี้ เราได้ขโมยคำว่า ดำเนินการได้ จากนักกฎหมายและเปลี่ยนแปลงคำนั้น เดิมทีมีความหมายว่าควรค่าแก่การดำเนินคดี สิ่งที่คุณฟ้องร้องได้ งั้นฟ้องเลย

  ด้วยความหมายใหม่ของคำนี้ “แมลงวันของคุณถูกคลายซิป” เป็นสิ่งที่สามารถดำเนินการได้ – ชัดเจนว่าควรดำเนินการอย่างไร – แต่ “คุณกำลังจะหัวล้าน” นั้นไม่ใช่ เนื่องจากไม่มีทางรักษา จึงไม่ต้องทำอะไร

  มีแม้กระทั่งการเคลื่อนไหวเป็นระยะๆ เพื่อให้แน่ใจว่าการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์จะแจ้งการดำเนินการโดยการคิดค้นคำศัพท์ใหม่การวิเคราะห์เชิงกำหนด แนวคิดคือการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เป็นการบอกล่วงหน้าถึงอนาคต แต่การวิเคราะห์เชิงกำหนดจะก้าวไปอีกขั้นเพื่อแจ้งให้ทราบว่าคุณควรทำอย่างไร แต่ฉันต้องเตือนคุณว่านั่นไม่ใช่ฟิลด์หรือเทคโนโลยีจริง การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์มีอยู่แล้วโดยการออกแบบ ซึ่งหมายถึงการขับเคลื่อนการดำเนินการและการตัดสินใจ โดยใช้คะแนนการทำนายต่อแต่ละบุคคล มันถูกกำหนดโดยเนื้อแท้แล้ว การแนะนำคำว่า “การวิเคราะห์เชิงกำหนด” หมายถึงมีเทคโนโลยีเพิ่มเติมหรือเทคนิคเชิงปริมาณใหม่

  คุณมักจะต้องรวมตรรกะทางธุรกิจเพื่อแปลงคะแนนที่คาดคะเนเป็นการกระทำ ตัวอย่างเช่น แคมเปญการตลาดการรักษาลูกค้าอาจเสนออุปกรณ์ไร้สายฟรีให้กับลูกค้าโทรศัพท์มือถือที่รุ่นนั้นตั้งค่าสถานะว่าน่าจะเสีย แต่เจ้าหน้าที่ธุรกิจในบริษัทของคุณอาจแนะนำตัวกรองสำหรับการดำเนินการนี้ เนื่องจากลูกค้าบางรายอาศัยอยู่ในภูมิภาคที่ไม่รองรับอุปกรณ์ดังกล่าว กฎทางธุรกิจดังกล่าวถูกแบ่งชั้นด้วยตนเอง กระบวนการนี้ไม่ได้หมายความถึงฟิลด์หรือเทคโนโลยีใหม่ทั้งหมดที่มีอยู่ ฉันขอแนะนำให้คุณหลีกเลี่ยงคำว่าการวิเคราะห์เชิงกำหนด

  ปัจจุบัน การปรับใช้ไม่ได้หมายความว่าคอมพิวเตอร์ของคุณ “ขับเคลื่อนโลก” โดยอัตโนมัติเสมอไป บางครั้งจะมีการเสนอคะแนนการคาดการณ์ให้กับมนุษย์เพื่อช่วยสนับสนุนการตัดสินใจที่สำคัญที่พวกเขาจะดำเนินการด้วยตนเองต่อไป เราจะแบ่งสิ่งนี้ออกเป็นสองรูปแบบของการปรับใช้แบบจำลองเชิงคาดการณ์: ระบบอัตโนมัติในการตัดสินใจและการสนับสนุนการตัดสินใจ

  การตัดสินใจอัตโนมัติ:การปรับใช้แบบจำลองการคาดการณ์เพื่อขับเคลื่อนชุดการตัดสินใจในการปฏิบัติงานโดยอัตโนมัติ

  การสร้างแบบจำลองการตอบสนองต่อการตลาดเป้าหมายเป็นตัวอย่างหนึ่ง โมเดลจะกำหนดโดยอัตโนมัติว่า 20% ของลูกค้ารายใดควรได้รับการติดต่อ แม้ว่ากระบวนการทางการตลาดจะเป็นแบบแมนนวล — เช่น คุณกำลังเลียตราประทับแต่ละดวงก่อนที่ไปรษณีย์จะส่งตรงไปยังที่ทำการไปรษณีย์ — ก็ยังถือว่าเป็นการตัดสินใจโดยอัตโนมัติ เนื่องจากชุดของใช่-ติดต่อ, ไม่ติดต่อตัดสินใจเพียงฝ่ายเดียว โดยรุ่น.

  ตัวอย่างอื่นๆ ของการตัดสินใจอัตโนมัติ ได้แก่ การกำหนดเป้าหมายโฆษณาออนไลน์ คำแนะนำผลิตภัณฑ์ และการค้นหาออนไลน์ เช่น การจัดลำดับผลการค้นหาของ Google

  การสนับสนุนการตัดสินใจ:การปรับใช้แบบจำลองการคาดการณ์เพื่อแจ้งการตัดสินใจในการปฏิบัติงานโดยบุคคล กระบวนการตัดสินใจอย่างไม่เป็นทางการของบุคคลนั้นรวมหรือพิจารณาคะแนนการทำนายในลักษณะเฉพาะกิจใดก็ตามที่เจ้าหน้าที่ตัดสินใจเห็นสมควร การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์

  มีการตัดสินใจมากมายในทรัพยากรบุคคล การดูแลสุขภาพ และการบังคับใช้กฎหมาย ซึ่งเห็นได้ชัดว่าไม่ควรปล่อยให้คอมพิวเตอร์เพียงอย่างเดียว ในกรณีเหล่านี้ ระบบอัตโนมัติทั้งหมดไม่ใช่สิ่งที่ต้องพิจารณา มันไม่ได้อยู่บนโต๊ะ ใครจะจ้าง ธุรกรรมใดเป็นการฉ้อฉล วิธีวินิจฉัยหรือรักษาผู้ป่วย และระยะเวลาในการตัดสินลงโทษผู้ต้องขังหรือการพิจารณาทัณฑ์บนผู้ต้องขัง สิ่งเหล่านี้เป็นการตัดสินใจที่มีน้ำหนักและส่งผลกระทบต่อชีวิตของผู้คน ซึ่งจำเป็นสำหรับมนุษย์ที่จะต้องพิจารณาสิ่งที่จับต้องไม่ได้อย่างไม่เป็นทางการทุกประเภท ซึ่งเราไม่สามารถรวมเข้าด้วยกันเป็นกลุ่มของตัวแปรอิสระที่ป้อนเข้าไปในแบบจำลองได้ ด้วยวิธีนี้ หุ่นยนต์จะไม่เข้ายึดครอง พวกเขาทำไม่ได้ในความคิดของฉัน ฉันจะพูดถึงตำนาน “ปัญญาประดิษฐ์” ทั้งหมดในภายหลังในหลักสูตรนี้

  การให้คะแนนเครดิตสามารถไปได้ทั้งสองทาง หากคุณกรอกใบสมัครบัตรเครดิตทางออนไลน์ และคะแนนเครดิตและประวัติของคุณดี ฉันเชื่อว่าสถาบันการเงินบางแห่งได้ตั้งค่าระบบของตนเพื่ออนุมัติใบสมัครของคุณโดยอัตโนมัติ ในทำนองเดียวกัน หากข้อมูลแสดงว่าคุณเป็นผู้สมัครที่มีความเสี่ยงสูงอย่างชัดเจน คุณอาจถูกปฏิเสธโดยอัตโนมัติ โดยไม่มีมนุษย์เข้ามาเกี่ยวข้องในฝั่งของธนาคาร แต่มนุษย์มักจะมีส่วนร่วมเมื่อธนาคารตัดสินใจเกี่ยวกับสินเชื่อขนาดใหญ่

  สุดท้าย โมเดลที่ปรับใช้ทำคะแนนทั้งหมดได้เร็วเพียงใด มันขึ้นอยู่กับ บางงานต้องทำงานแบบเรียลไทม์ และบางงานออฟไลน์ งานแบทช์ เพื่อความชัดเจน กระบวนการสร้างแบบจำลองเชิงคาดการณ์มักจะออฟไลน์ — ไม่ค่อยต่อเนื่องหรือแบบเรียลไทม์ แต่เมื่อโมเดลได้รับการพัฒนาและเรากำลังปรับใช้ โดยทั่วไปมีสองวิธีที่จะไป:

  การปรับใช้แบบออฟไลน์:เมื่อให้คะแนนงานแบทช์ซึ่งความเร็วไม่ใช่ปัญหา ตัวอย่างเช่น เมื่อเลือกลูกค้าที่จะเข้าร่วมในแคมเปญการตลาดทางตรง คอมพิวเตอร์อาจใช้เวลาพอสมควร มิลลิวินาทีมักไม่น่ากังวล

  การปรับใช้งานตามเวลาจริง:เมื่อให้คะแนนโดยเร็วที่สุดเพื่อแจ้งการตัดสินใจในการปฏิบัติงานที่เกิดขึ้นแบบเรียลไทม์ ตัวอย่างเช่น การตัดสินใจว่าจะแสดงโฆษณาใดต่อลูกค้าในขณะที่หน้าเว็บกำลังโหลด หมายความว่าโมเดลจะต้องได้รับตัวแปรของลูกค้าอย่างรวดเร็วเป็นข้อมูลเข้าและทำการคำนวณ เช่น เรียกใช้ผ่านแผนผังการตัดสินใจ หรือทำการคำนวณทางคณิตศาสตร์ที่เข้ารหัสโดย โครงข่ายประสาทเทียม — เพื่อให้คะแนนพร้อมใช้งานทันทีสำหรับระบบปฏิบัติการ