تمت عملية الاشتراك بنجاح

إغلاق

عذراً، أنت مشترك مسبقاً بالنشرة البريدية

إغلاق
اشترك

الاستمرار بالحساب الحالي

سجل الدخول الآن للاستماع الى المقال
تعد البيانات الآن الأداة المهمة لإدارة العديد من الوظائف لدى الشركات بما في ذلك التسويق والتسعير وسلسلة التوريد والعمليات وما إلى ذلك. وتغذي هذه الحركة بشكل أكبر، الآمال المعلقة على الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي وسهولة جمع البيانات وتخزينها حول كل جانب من جوانب حياتنا اليومية لإيجاد أفضل نهج لاتخاذ القرار.
ظاهرة "البيانات الضخمة والدماغ الصغير"
ولكن هل بدأت الأمور تبتعد كثيراً عن مسارها المألوف؟ بصفتي ممارساً ومدرساً للتحليلات التنبؤية، ما يقلقني إلى حد كبير هو ما أسميه ظاهرة "البيانات الضخمة والدماغ الصغير": وأعني بذلك المدراء الذين يعتمدون بشكل مفرط على البيانات لتوجيه قراراتهم، ويهملون النهل من معارفهم وخبراتهم.
في مشروع البيانات الضخمة النموذجية، يكلف المدير فريقاً داخلياً أو خارجياً لجمع البيانات ومعالجتها على أمل استخراج رؤى متعلقة بمشكلة تجارية معينة. يمتلك فريق البيانات الضخمة الخبرة اللازمة لتحويل البيانات الأولية إلى نموذج قابل للاستخدام واختيار خوارزميات يمكنها تحديد أنماط ذات دلالة إحصائية. ثم يتم تقديم النتائج إلى المدير من خلال المخططات والرسوم البيانية والعروض البصرية وأنواع أخرى من التقارير. يمثل هذا السيناريو مشكلة لأن معظم المدراء ليسوا خبراء في علم البيانات، ومعظم علماء البيانات ليسوا خبراء في مجال الأعمال. تتطلب معالجة هذه الثنائية الاستعانة بأفراد يمكنهم "العمل كحلقة وصل" بين الاثنين، كما اقترح تود كلارك ودان وايزينفيلد في مقال
look

تنويه: يمكنكم مشاركة أي مقال من هارفارد بزنس ريفيو من خلال نشر رابط المقال أو الفيديو على أي من شبكات التواصل أو إعادة نشر تغريداتنا، لكن لا يمكن نسخ نص المقال نفسه ونشر النص في مكان آخر نظراً لأنه محمي بحقوق الملكية الدولية. إن نسخ نص المقال بدون إذن مسبق يعرض صاحبه للملاحقة القانونية دولياً.

جميع الحقوق محفوظة لشركة هارفارد بزنس ببليشنغ، بوسطن، الولايات المتحدة الاميركية 2022