ការរុករកអក្ខរកម្មទិន្នន័យនៅក្នុងពិភពនៃការវិភាគដែលបានបង្កើន

សមត្ថភាពបញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) ដូចជាការរៀនម៉ាស៊ីន (ML) និងដំណើរការភាសាធម្មជាតិ (NLP) បន្តធ្វើឱ្យប្រសើរឡើង ហើយផលិតផលវិភាគដែលបានបន្ថែមអាចទុកចិត្តបានដោយស្វ័យប្រវត្តិនូវកិច្ចការជាច្រើនដែលទាក់ទងនឹងការមើលឃើញ និងការយល់ដឹងអំពីទិន្នន័យ។ ជាមួយនឹងឧបករណ៍ដ៏មានអានុភាពដែលអាចបង្ហាញការយល់ដឹងពីទិន្នន័យ នាយកប្រតិបត្តិតែងតែមានការងឿងឆ្ងល់ថា តើបច្ចេកវិទ្យានេះពិតជាកាត់បន្ថយតម្រូវការសម្រាប់ អក្ខរកម្មទិន្នន័យ ការខិតខំប្រឹងប្រែងបណ្តុះបណ្តាលនៅក្នុងអង្គការរបស់ពួកគេ? ទេ ផ្ទុយទៅវិញ។

អក្ខរកម្មទិន្នន័យ—សមត្ថភាពអាន សរសេរ និងទំនាក់ទំនងទិន្នន័យក្នុងបរិបទ—គឺសំខាន់ជាងពេលណាទាំងអស់។ វាមានសារៈសំខាន់ណាស់ក្នុងការជួយឱ្យអង្គការនានាបង្កើតវិធីធ្វើការដែលជំរុញដោយទិន្នន័យ និងផ្តល់សិទ្ធិអំណាចដល់និយោជិតក្នុងការបង្កើនជំនាញ AI ជាមួយនឹងភាពច្នៃប្រឌិតផ្ទាល់ខ្លួន និងការគិតបែបរិះគន់។

មានកត្តាបន្ថែមដែលត្រូវពិចារណាក្នុងតួនាទីនៃចំណេះដឹងទិន្នន័យសម្រាប់ការរីកចម្រើន និងភាពជោគជ័យរបស់អង្គការ។ ការជួល ការបណ្តុះបណ្តាល និងការរក្សាទិន្នន័យអ្នកវិទ្យាសាស្ត្រ និងអ្នកវិភាគគឺពិបាក- បូក ជំនាញរបស់ពួកគេច្រើនតែមានលក្ខណៈមិនច្បាស់លាស់ និងមានតម្លៃថ្លៃ។ នេះបើយោងតាម ​​365 Data Scienceអ្នកវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យភាគច្រើនប្រហែលជាមិនចំណាយពេលលើសពី 1.7 ឆ្នាំនៅកន្លែងធ្វើការបច្ចុប្បន្នរបស់ពួកគេ។ អ្នកវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យ និងអ្នកវិភាគដែលទទួលបានការបណ្តុះបណ្តាលខ្ពស់ ជារឿយៗទទួលបានសំណើសម្រាប់កិច្ចការដូចជាការកសាងប្រភពទិន្នន័យស្អាតសម្រាប់ការលក់ ឬការបង្រួបបង្រួមរបាយការណ៍មូលដ្ឋាន។ ជាមួយនឹងសមត្ថភាពឯកទេសរបស់ពួកគេ ពេលវេលា និងជំនាញរបស់ពួកគេនឹងត្រូវបានបម្រើឱ្យកាន់តែប្រសើរឡើង ក្នុងការធ្វើគំរូ និងបង្កើតលំហូរការងារសម្រាប់សំណួរអាជីវកម្មដែលមានតម្លៃខ្ពស់ និងស្មុគស្មាញ។

នៅពេលដែលនាយកប្រតិបត្តិវិនិយោគលើបច្ចេកវិទ្យា AI និងបង្កើនការវិភាគ អ្នកប្រើប្រាស់អាជីវកម្ម - អ្នកប្រើប្រាស់ទិន្នន័យធម្មតាជាងបើប្រៀបធៀបទៅនឹងអ្នកវិភាគដែលខិតខំប្រឹងប្រែង - អាចទទួលបានចម្លើយចំពោះសំណួររបស់ពួកគេ និងព័ត៌មានដែលពួកគេត្រូវការដើម្បីធ្វើការងាររបស់ពួកគេឱ្យបានល្អដោយមិនបារម្ភអំពីយន្តការនៃការធ្វើ។ ដូច្នេះ។

ការស្វែងយល់ពីរបៀបដែលដំណោះស្រាយដែលអាចប្រើ AI អាចគាំទ្រដល់ភារកិច្ចរបស់អ្នកប្រើប្រាស់ និងស្វែងរកបទពិសោធន៍អ្នកប្រើប្រាស់ត្រឹមត្រូវ មានសក្តានុពលដ៏ធំសម្បើមក្នុងការកំណត់ឧបករណ៍ និងអ្នកប្រើប្រាស់ឱ្យទទួលបានជោគជ័យ។ ជាឧទាហរណ៍ ឧបករណ៍ AI អាចស្វ័យប្រវត្តិកម្មភារកិច្ចដ៏ធុញទ្រាន់មួយចំនួនជុំវិញការរៀបចំទិន្នន័យ ហើយបន្ទាប់មកផ្តល់លទ្ធផលដល់មនុស្សដែលអាចវិភាគ និងមើលឃើញខ្លឹមសារបន្ថែមដោយផ្អែកលើតម្រូវការវិភាគរបស់ពួកគេ។

ភាពជឿនលឿនក្នុង augmented Analytics ជួយមនុស្សឆ្លើយសំណួរកាន់តែលឿន

ដំណោះស្រាយវិភាគដែលបានបន្ថែមអាចធ្វើឱ្យវាកាន់តែងាយស្រួលសម្រាប់អ្នកប្រើប្រាស់អាជីវកម្មក្នុងការយល់ដឹងអំពីទិន្នន័យ ដែលជួយក្រុមហ៊ុននានាបង្កើនតម្លៃនៃបច្ចេកវិទ្យាថ្លៃដើមទាំងនេះ។ ឧទាហរណ៍ ការវិភាគដែលបានបន្ថែមអាចយល់ពីចំណាប់អារម្មណ៍របស់អតិថិជន និងផ្តល់នូវការព្យាករណ៍អំពីចំណូលចិត្តរបស់អ្នកប្រើប្រាស់ ការអភិវឌ្ឍន៍ផលិតផល និងបណ្តាញទីផ្សារ។ ពួកគេក៏អាចផ្តល់នូវបរិបទបន្ថែមអំពីនិន្នាការ តម្លៃ និងការប្រែប្រួលនៅក្នុងទិន្នន័យរបស់បុគ្គលផងដែរ។ ក្បួនដោះស្រាយស្មុគ្រស្មាញអាចណែនាំការមើលឃើញបន្ថែមដែលអាចត្រូវបានបន្ថែមទៅផ្ទាំងគ្រប់គ្រង រួមជាមួយនឹងការពន្យល់អត្ថបទ និងបរិបទដែលបានបង្កើតជាភាសាធម្មជាតិ។

នេះគឺជាឧទាហរណ៍មួយចំនួននៃដំណោះស្រាយដែលអាចជួយបង្កើនកម្លាំងការងាររបស់អ្នក។

1. រឿងទិន្នន័យ។ Tableau Cloud ឥឡូវនេះរួមបញ្ចូល រឿងទិន្នន័យមុខងារធាតុក្រាហ្វិកផ្ទាំងគ្រប់គ្រងថាមវន្តដែលប្រើក្បួនដោះស្រាយ AI ដើម្បីវិភាគទិន្នន័យ និងសរសេររឿងសាមញ្ញអំពីវាក្នុងទម្រង់និទានកថា ឬជាទម្រង់ចំណុច។ រឿងរ៉ាវដែលភ្ជាប់មកជាមួយការនិទានរឿងអំពីទិន្នន័យលើសពីគំនូសតាង និងផ្ទាំងគ្រប់គ្រង នៅឯការចុះឈ្មោះដែលអាចចូលដំណើរការបានសម្រាប់អ្នកប្រើប្រាស់អាជីវកម្មសម្រាប់ការឆ្លើយសំណួរជាច្រើនរបស់ពួកគេ។ នេះកាត់បន្ថយកម្រិតនៃចំណេះដឹងទិន្នន័យដែលអ្នកប្រើប្រាស់អាជីវកម្មត្រូវការស្វែងយល់អំពីព័ត៌មានសំខាន់បំផុតសម្រាប់ពួកគេ។ រឿងរ៉ាវទិន្នន័យបង្ហាញពីសំណួរសាមញ្ញៗដែលអ្នកប្រើប្រាស់សួរនៅពេលពួកគេមើលតារាងរបារ ឬគំនូសតាងបន្ទាត់ដំបូង៖ តើលេខនេះមើលទៅដូចលេខខាងក្រៅពិតប្រាកដមែនទេ? តើ​លេខ​នោះ​បាន​ផ្លាស់​ប្តូរ​យ៉ាង​ណា​តាម​ពេល​វេលា? តើមធ្យមភាគ? ទិន្នន័យនៅតែត្រូវបកស្រាយ - វាមិនមែនជារឿងទាំងមូលទេ ប៉ុន្តែវាជាជំហានដ៏ធំមួយឆ្ពោះទៅរកការដោះសោការយល់ដឹងនៅក្នុងទិន្នន័យ។

2. បង្ហាញខ្ញុំ។ មុខងារវិភាគដែលបានបន្ថែមក៏អនុញ្ញាតឱ្យមានលំនាំដើមនៃការអ៊ិនកូដដ៏ឆ្លាតវៃជាងមុនផងដែរ។ ឧទាហរណ៍ Show Me ណែនាំប្រភេទគំនូសតាង និងការអ៊ិនកូដសញ្ញាសម្គាល់សមស្របដោយផ្អែកលើលក្ខណៈទិន្នន័យដែលចាប់អារម្មណ៍។ បន្ទាប់មក អ្នកប្រើប្រាស់អាចផ្តោតលើការទទួលយកកម្រិតខ្ពស់ដែលពួកគេចង់ប្រាស្រ័យទាក់ទង និងចែករំលែកតារាងទាំងនេះជាមួយទស្សនិកជនរបស់ពួកគេ ដែលជាផ្នែកមួយនៃលំហូរការងារវិភាគដែលមើលឃើញរបស់ពួកគេ។

3. ការយល់ដឹងភាសាធម្មជាតិ។ ជាមួយនឹងការស្រាវជ្រាវដ៏ស្មុគ្រស្មាញ សំណុំបណ្ដុះបណ្ដាលដ៏ធំសម្រាប់គំរូភាសា និងការធ្វើឱ្យប្រសើរឡើងនូវសមត្ថភាពកុំព្យូទ័រ ការយល់ដឹងអំពីភាសាធម្មជាតិក៏មានភាពប្រសើរឡើងយ៉ាងខ្លាំងក្នុងរយៈពេលប៉ុន្មានឆ្នាំកន្លងមកនេះ។

មនុស្សអាចសួរសំណួរវិភាគដោយមិនចាំបាច់យល់ពីយន្តការនៃការបង្កើតសំណួរ SQL ។ ជាមួយនឹងចេតនានៃការយល់ដឹងកាន់តែប្រសើរឡើង ចំណុចប្រទាក់ភាសាធម្មជាតិអាចឆ្លើយសំណួរជាមួយនឹងគំនូសតាងអន្តរកម្ម ដែលអ្នកប្រើប្រាស់អាចជួសជុល កែលម្អ និងធ្វើអន្តរកម្មជាមួយនៅពេលដែលពួកគេយល់អំពីទិន្នន័យ។

4. ការរៀនម៉ាស៊ីន។ ការបង្កើនការវិភាគទាក់ទងនឹង ML ក៏មានការបោះជំហានទៅមុខផងដែរ។ ម៉ូដែលទាំងនេះអាចរៀនកិច្ចការវិភាគដ៏ស្មុគ្រស្មាញ និងស្មុគស្មាញ ដូចជាប្រតិបត្តិការបំប្លែងទិន្នន័យ ដែលមានលក្ខណៈផ្ទាល់ខ្លួនចំពោះប្រភេទអ្នកប្រើប្រាស់ជាក់លាក់ ឬក្រុមអ្នកប្រើប្រាស់។ លើសពីនេះ បទពិសោធន៍វិភាគដែលបានបន្ថែមជាច្រើនឥឡូវនេះមានចំណុចប្រទាក់អ្នកប្រើដែលមានអារម្មណ៍វិចារណញាណ កាត់បន្ថយភាពស្មុគស្មាញនៃការបណ្តុះបណ្តាល និងអនុវត្តគំរូនៅក្នុងលំហូរការងារវិភាគរបស់អ្នកប្រើប្រាស់។

ទោះបីជា AI មានសមត្ថភាពមិនគួរឱ្យជឿក៏ដោយ វានឹងមិនអាចជំនួសមនុស្សទាំងស្រុងបានទេ។ ការ​ប្រមូល​យក​វត្ថុ​កម្រិត​ខ្ពស់​ពី​លក្ខណៈ​ស្ថិតិ​កម្រិត​ទាប​អាច​ជា​ការ​ស្មុគស្មាញ និង​មាន​លក្ខណៈ​មិន​ច្បាស់លាស់។ មនុស្សមានកម្រិតខ្ពស់នៃការយល់ដឹងប្រកបដោយការច្នៃប្រឌិត; យើងចង់ដឹងចង់ឃើញ; យើង​អាច​ចម្រាញ់​យក​កម្រិត​ខ្ពស់​ទាំងនេះ​ចេញពី​ទិន្នន័យ។

អនុសាសន៍សម្រាប់ការជំរុញអក្ខរកម្មទិន្នន័យ

ដើម្បីឱ្យអង្គការដោះសោការយល់ដឹងកម្រិតខ្ពស់ពីទិន្នន័យរបស់ពួកគេ បុគ្គលិក-អ្នកប្រើប្រាស់អាជីវកម្ម និងអ្នកវិភាគដូចគ្នា-- ត្រូវតែទទួលបានការអប់រំអំពីរបៀបដែលពួកគេគួរវិភាគទិន្នន័យរបស់ពួកគេ និងមានការអនុវត្តល្អបំផុតសម្រាប់ការមើលឃើញ និងបង្ហាញទិន្នន័យ។ នេះជារបៀបដែលស្ថាប័នអាចបង្កើតការអនុវត្តល្អបំផុតក្នុងការលើកកម្ពស់ការយល់ដឹងអំពីទិន្នន័យ និងការបង្កើន AI ជាមួយនឹងឧបករណ៍វិភាគ។

1. វិនិយោគលើការបណ្តុះបណ្តាល។

ការមានទាំងឧបករណ៍ត្រឹមត្រូវ និងការអប់រំ/ការបណ្តុះបណ្តាលត្រឹមត្រូវគឺមានសារៈសំខាន់សម្រាប់ស្ថាប័នណាមួយ។ នៅក្នុង Forrester Consulting សិក្សាលើចំណេះដឹងទិន្នន័យមានតែ 40% នៃបុគ្គលិកបាននិយាយថា អង្គការរបស់ពួកគេបានផ្តល់ការបណ្តុះបណ្តាលជំនាញទិន្នន័យដែលពួកគេរំពឹងថានឹងមាន។¹ បុគ្គល និងអង្គការគួរតែបង្ហាញមនុស្សឱ្យទទួលបានការបណ្តុះបណ្តាលកាន់តែប្រសើរឡើងទាក់ទងនឹងការអនុវត្តដ៏ល្អបំផុតនៃការមើលឃើញ និងការយល់ដឹងអំពីទិន្នន័យរបស់ពួកគេ។ កន្លែងធ្វើការគួរតែផ្តល់ជូននូវវគ្គសិក្សាជុំវិញការមើលឃើញទិន្នន័យ និងចំណេះដឹងទិន្នន័យ ដូច្នេះបុគ្គលិកអាចយល់ពីគំរូ និងរៀនពីវិធីល្អបំផុតដើម្បីបង្កើត និងតំណាងឱ្យតារាង។

ដើម្បីបណ្តុះបណ្តាលបុគ្គលិករបស់អ្នក អ្នកអាចចុះឈ្មោះកម្មវិធីភាគីទីបីដ៏អស្ចារ្យដោយក្រុមហ៊ុនដូចជា ចុច, អក្ខរកម្មទិន្នន័យ, វិទ្យាស្ថានទិន្នន័យ និងវិភាគរបស់ Coursera, EdX, ដាតាកamp, ខណ្ឌបណ្ឌិតសភា, មហាសន្និបាត, LinkedIn រៀន, និង​ច្រើន​ទៀត។ Tableau ផ្តល់ជូន ការរៀនបើកបរដោយខ្លួនឯង។, ការផ្សាយបន្តផ្ទាល់, ថ្នាក់បណ្តុះបណ្តាលនិម្មិត, និងក វគ្គសិក្សាឥតគិតថ្លៃលើចំណេះដឹងទិន្នន័យ. គម្រោងស្រដៀងគ្នាដែលរួមបញ្ចូលការបណ្តុះបណ្តាល ដែលមួយចំនួនមិនគិតថ្លៃ រួមមាន ទិន្នន័យដល់ប្រជាជន, ការនិទានរឿងជាមួយទិន្នន័យ, The Data Lodge, គម្រោងអក្ខរកម្មទិន្នន័យ, ហើយ​ផ្សេងទៀត។

នាយកប្រតិបត្តិក៏គួរពិចារណាផងដែរ៖ តើបុគ្គលិករបស់អ្នកអាចត្រូវបានបណ្តុះបណ្តាលដោយរបៀបណា មិនត្រឹមតែជាភាសានៃតារាងប៉ុណ្ណោះទេ ប៉ុន្តែក៏ជាគំរូទូលំទូលាយមួយដែរ?

គុណវិបត្តិមួយនៃការបង្កើតឧបករណ៍ដែលមានសមត្ថភាពបន្ថែមជាច្រើន ដែលរួមមាន AI និងការរៀនម៉ាស៊ីន គឺថាពួកគេអាចមើលទៅសាមញ្ញបោកបញ្ឆោត ហើយពួកគេអាចធ្វើឱ្យអ្នកប្រើប្រាស់កើនឡើងយ៉ាងឆាប់រហ័ស។ ប៉ុន្តែអ្នកប្រើប្រាស់ដែលបានទទួលការបណ្តុះបណ្តាលអាចបង្កើតគំនូសតាង ឬការយល់ដឹងពីគំនូសតាងដែលអាចបំភាន់ ឬណែនាំខុសតាមរបៀបណាមួយ។

វាមានសារៈសំខាន់ណាស់ក្នុងការអប់រំមនុស្សអំពីភាសានៃការតំណាងដែលមើលឃើញ និងវិទ្យាសាស្រ្តដែលនៅពីក្រោយវា ដូច្នេះយ៉ាងហោចណាស់ពួកគេត្រូវបានគេជូនដំណឹងអំពីទិន្នន័យ ប្រសិនបើមិនមានចំណេះដឹងអំពីទិន្នន័យ។ ឧទាហរណ៍ តើ​មនុស្ស​កំណត់​យ៉ាង​ណា​ថា​អ្វី​ដែល​លើស​ពី​នេះ? តើ​គេ​គួរ​រចនា​ផ្ទាំង​គ្រប់គ្រង​ដែល​គួរ​ឲ្យ​ទុក​ចិត្ត​ដោយ​របៀប​ណា? ពួកគេក៏គួរតែអាចយល់ពីភាពខុសគ្នារវាងការជាប់ទាក់ទងគ្នា និងមូលហេតុផងដែរ។ នេះនឹងធានាថាទិន្នន័យមានភាពត្រឹមត្រូវ និងអាចប្រើសម្រាប់ការវិភាគ។

2. ធ្វើការសម្រេចចិត្តលើទិន្នន័យ។

ការផ្លាស់ប្តូរពីទិន្នន័យផ្ទាល់មាត់—ដែលមនុស្សនិយាយអំពីការសម្រេចចិត្តដែលផ្អែកលើទិន្នន័យ-ទៅអក្ខរកម្មទិន្នន័យ—ដែលមនុស្សមានសមត្ថភាពក្នុងការរុករក យល់ និងទំនាក់ទំនងជាមួយទិន្នន័យ-ទាមទារឱ្យមានសិទ្ធិចូលប្រើការមើលឃើញទិន្នន័យតាមបែបប្រជាធិបតេយ្យ។ នេះរួមបញ្ចូលការផ្តោតទៅលើការរៀនសូត្រ និងការអនុវត្តបុគ្គល ប៉ុន្តែវាគួរតែជាការផ្លាស់ប្តូរស្ថាប័នច្រើនជាង។ ប្រជាធិបតេយ្យភាវូបនីយកម្មនៃអក្ខរកម្មទិន្នន័យ គិតគូរដល់ប្រព័ន្ធអេកូទាំងមូលនៃទិន្នន័យ។ វាទទួលស្គាល់ការរីកសាយនៃគំនូសតាងនៅក្នុងជីវិតប្រចាំថ្ងៃរបស់អ្នកប្រើប្រាស់ និងធ្វើការដើម្បីធ្វើឱ្យពួកវាអាចយល់បានយ៉ាងទូលំទូលាយ។

មនុស្សគួរតែធ្វើការសម្រេចចិត្តដោយផ្អែកលើទិន្នន័យ និងមិនមែនគ្រាន់តែលើមតិយោបល់លើប្រធានបទប៉ុណ្ណោះទេ។ វាត្រលប់ទៅសារៈសំខាន់នៃការបណ្តុះបណ្តាលដែលអប់រំអ្នកប្រើប្រាស់អំពីភាពខុសគ្នារវាងការជាប់ទាក់ទងគ្នា និងមូលហេតុ។ តើ​ការ​សម្រេច​ចិត្ត​តាម​ទិន្នន័យ​គួរ​ធ្វើ​យ៉ាង​ណា? តើអ្វីជាមធ្យោបាយនៃការបង្ហាញទិន្នន័យ និងការទទួលយកគន្លឹះសំខាន់ៗ ដូច្នេះការពិភាក្សាអាចរក្សាគោលដៅដើម្បីធ្វើការសម្រេចចិត្តប្រកបដោយប្រសិទ្ធភាព? ជាឧទាហរណ៍ ក្រុមហ៊ុនបច្ចេកវិទ្យាគួរតែប្រើទិន្នន័យ telemetry របស់អ្នកប្រើប្រាស់ដើម្បីកំណត់នូវអ្វីដែលត្រូវបង្កើត លក្ខណៈនៃការប្រើប្រាស់ និងកំណត់ការកកិតណាមួយនៅក្នុងបទពិសោធន៍អ្នកប្រើប្រាស់។

3. អភិវឌ្ឍ និងថែរក្សាហេដ្ឋារចនាសម្ព័ន្ធគ្រប់គ្រាន់។

ដើម្បីគាំទ្រអនុសាសន៍ពីរដំបូង នាយកប្រតិបត្តិត្រូវតែធានាថាស្ថាប័នរបស់ពួកគេបានសាងសង់ហេដ្ឋារចនាសម្ព័ន្ធគ្រប់គ្រាន់ ដែលអាចធ្វើមាត្រដ្ឋានសម្រាប់ផ្ទះ និងគ្រប់គ្រងទិន្នន័យរបស់ខ្លួន។ ពួកគេក៏គួរតែជួយឱ្យស្ថាប័នរបស់ពួកគេកំណត់អត្តសញ្ញាណ និងទទួលបានលទ្ធភាពប្រើប្រាស់បច្ចេកវិទ្យា AI ដែលដោះស្រាយបញ្ហា និងតម្រូវការអតិថិជនរបស់ពួកគេ។

ជាងនេះទៅទៀត អ្នកធ្វើការសម្រេចចិត្តត្រូវតែគិតឱ្យបានហ្មត់ចត់ និងដោយចេតនាអំពីភាពឯកជន និងទំនុកចិត្តនៃទិន្នន័យ។ វាមិនអាចជាការគិតក្រោយបានទេ។ វាត្រូវតែត្រូវបានយកមកពិចារណាយ៉ាងម៉ត់ចត់តាំងពីដំបូង។ ទំនួលខុសត្រូវនៃភាពឯកជន និងការជឿទុកចិត្តរបស់ទិន្នន័យគួរតែត្រូវបានបង្វែរគ្រប់វិធីចុះទៅអ្នកប្រើប្រាស់ម្នាក់ៗ ដែលគោលការណ៍គ្រប់គ្រងទិន្នន័យ និងការគ្រប់គ្រងដ៏ទូលំទូលាយអាចគ្របដណ្តប់បាន។

បន្តផ្តោតលើការខិតខំប្រឹងប្រែងចំណេះដឹងទិន្នន័យ

ការវិនិយោគលើ AI និងឧបករណ៍វិភាគបន្ថែមដូចជា Data Stories គឺជាជំហានដ៏ល្អមួយឆ្ពោះទៅរកការផ្តល់សិទ្ធិអំណាចដល់អ្នកប្រើប្រាស់អាជីវកម្មក្នុងការស្វែងរកចម្លើយពីទិន្នន័យរបស់ពួកគេ ប៉ុន្តែឧបករណ៍ទាំងនេះនឹងបំពេញបន្ថែមកិច្ចខិតខំប្រឹងប្រែងចំណេះដឹងទិន្នន័យជាជាងជំនួសពួកគេ។ ជាងនេះទៅទៀត ទម្រង់នៃការវិនិយោគត្រឹមត្រូវទាំងផ្នែកបច្ចេកវិទ្យា AI និងការបណ្តុះបណ្តាលមានប្រសិទ្ធភាពអាចជួយមនុស្សឱ្យធ្វើអ្វីដែលពួកគេល្អបំផុត៖ គំនិត និងការបង្កើតដំណោះស្រាយ ខណៈពេលដែលការដោះស្រាយតម្រូវការអតិថិជន ទាំងអស់ផ្តោតលើទិន្នន័យ។

ការបន្តផ្តោតលើការយល់ដឹងអំពីទិន្នន័យនៅទូទាំងស្ថាប័នរបស់អ្នកនឹងធានាថាបុគ្គលិករបស់អ្នកកាន់តែច្រើន - អ្នកប្រើប្រាស់អាជីវកម្មធម្មតា និងអ្នកវិភាគទិន្នន័យស្មុគ្រស្មាញ - កំពុងសួរសំណួរត្រឹមត្រូវអំពីទិន្នន័យរបស់អ្នកដែលនឹងនាំទៅរកការយល់ដឹងបន្ថែម។

ជ្រើសរើសដៃគូវិភាគដែលអាចបត់បែនបាន។

ដៃគូវិភាគដូចជា Tableau ផ្តល់នូវភាពទូលំទូលាយ និងជម្រៅនៃសមត្ថភាព ក៏ដូចជាការបណ្តុះបណ្តាលផ្អែកលើតួនាទី ដែលធ្វើឱ្យវាក្លាយជាដៃគូដែលអាចបត់បែនបានក្នុងដំណើរស្វែងរកអ្វីដែលដំណើរការល្អបំផុតសម្រាប់ក្រុមហ៊ុនរបស់អ្នក។ ស្វែងយល់បន្ថែមអំពី Tableau Cloud.

ការយល់ដឹងអំពីទិន្នន័យសម្រាប់អ្នកប្រើប្រាស់អាជីវកម្ម

រៀបចំអ្នកប្រើប្រាស់អាជីវកម្មរបស់អ្នកឱ្យទទួលបានជោគជ័យ។ ស្វែងយល់បន្ថែមអំពីរឿងទិន្នន័យ នៅទីនេះ។