Наум Милески
Вовед
Во дигиталната ера во која живееме, податоците станаа еден од највредните ресурси за компаниите.Количината на информации што се генерираат, секојдневно е огромна, но истовремено претставува голема можност за добивање значајни увиди.Токму тука големите податоци играат клучна улога.
Во текот на изминатата деценија, технлошкиот напредок им овозможи на бизнисите да собираат, складираат и анализираат огромни количини на податоцн со невидена брзина.Оваа дигитална информација потекнува од социјалните медиуми, е трговските трансакции и уредите од Интернетот на нештата.Во комбинација со подобрувањата во обработка на податоците и капацитетите за складирање, големите податоци го трансформираат начинот на кој бизнисите носат одлуки.
Големите податоци се однесуваат на анализата и интерпретацијата на огромни количини податоци со цел добивање релеватни информации и конкретни акции. Во оваа семинарска работа, освен важноста на големите податоци во донесувањето бизнис одлуки, ќе го опфатиме и нивниотo влијание на родовата еднаквост, анализирајќи како големите податоци можат да помогнат во идентификување и решавање на нееднаквостите во различни индустрии и на работното место.
3
Како податоците ги обликуваат перформансите и конкуретноста на клучните индустрии
Големите податоцни играат клучна улога во трансформирањето на различни индустрии, овозможувајќи им на организациите да подобрат својата ефикасност и кокурентност преку подобро разбирање на клиентите,процесите и трендовите.Еве како тие влијаат на некој од клучните индурстрии.
• Здравството – големите податоци во здравството го трансформираат начинот на кој ги идентификуваме и лекуваме болестите, го подобруваме квалитетот на животот и спречуваме смртни случаи што можат да се избегнат.Денес, фокусот е на тоа да се разбере што е можно повеќе за пациентот, што порано во неговиот живот – со надеж дека ке се отријат предушредувачки знаци за сериозни болести во доволно рана фаза, кога третманот е многу полесен и поефтин.На пример, во една
специјализирана единица за предвремено родени и болни бебиња, техниките на големи податоци се користени за следење на нивните отчукувања на срцето и модели на дишење.Со помош на овие податоци, единицата успеа да развие алгоритми што предвидуваат инфекции 24 часа пред да се појават физички симптоми.
• Образование – секојдневно се генериаат се поголеми количини на податоци за тоа како учиме, а образовните установи сега започнуваат да ги претвораат овие податоци во увиди кои можат да идентификуваат подобри стратегии за настава, да истакнат области каде што учениците можеби не учат ефикасно и да ја трансформиррат испораката на
образованието.На пример, во школскиот округ Menomonee Falls во Висконсин, податоците се користат за се, од подобрување на чистотата во училниците до планирање на рутите за училишни автобуси.
• Производство – податоците играат исклучително важна улога во современите производни процеси.Напредокот во роботиката и
зголеменото ниво на автоматизаија драстично го менуваат лицето на производството.Adidas е еден голем бренд што инвестира значително во
4
автоматизирани фабрики,на пример.Дури и во поп традиционалното производствено опкружување, податоцните се уште оставаат свој белег.Со вградување на сензори во својата опрема, производителите собираат вредни податоци што им помагаат да го следат здравјето и ефикасноста на тие машини.
• Владини и јавни секторски услуги – некои градови во мементов тестираат аналитика на податоци со цел да се претвораат во “паметни градови” каде што собрирањето податоци, аналитика и Интернет на нештата се комбинираат за создавање поврзани јавни услуги и комунални услуги.На пример,градот Milton Keynes, е еден од градовите што веќе користи паметна, поврзана и водена од податоци технологија за подобрување на јавните услуги.На пример, мрежа на сензори е имплеменнтирана во сите 80 наоѓалишта за рециклирање на советот за да помогне во оптимизација на услугите за собирање, така што каминоите можат да ги приоритизираат најполните рециклажни центри и да ги прескокнуваат оние што имаат речиси ништо од нив.
5
Улогата на вештачката интелегенција и аналитиката на големите податоци во управувањето со бизнисот
1.Влијание врз процесите на донесување одлуки
Вештачката интелигенција (ВИ) и аналитиката на големи податоци ја револуционизираа практиката на донесување одлуки во бизнисите, овозможувајќи побрзи, поефективни и податоцима базирани одлуки. Традиционалните методи на донесување одлуки често се засновани на интуиција и ограничени податоци, додека ВИ и аналитиката на големи податоци дозволуваат донесување одлуки врз основа на обемни податоци. Оваа пристап овозможува на бизнисите да предвидуваат идни трендови со поголема точност и да се подготват поефикасно за неизвесни услови (Brynjolfsson & McAfee, 2022). На пример, еден малопродажен бизнис може да користи ВИ алгоритми за анализа на историјата на купување и преференциите на клиентите, што го подобрува менаџирањето на инвентарот. Овој пристап го намалува трошокот и ја зголемува задоволството на клиентите (Davenport, 2023).
Донесувањето одлуки базирани на податоци не само што им овозможува на бизнисите да ја проценат својата моментална ситуација, туку исто така им овозможува да предвидат идни трендови. Со помош на предиктивна аналитика, бизнисите можат да предвидат промени во пазарните услови и да го прилагодат своето стратешко планирање соодветно (McAfee & Brynjolfsson, 2022). Користењето на ВИ и аналитиката на податоци го намалува маргиналниот грешка при донесувањето одлуки, обезбедувајќи конкурентска предност за бизнисите. На пример, во финансискиот сектор, системите за детекција на измами кои користат аналитика на големи податоци и ВИ алгоритми можат да генерираат побрзи и по-точни резултати. Ова не само што ги минимизира финансиските загуби, туку и помага да се одржи кредибилитетот и репутацијата на бизнисот (Chen et al., 2023).
6
2 Придонеси за стратешко планирање
ВИ и аналитиката на големи податоци нудат значајни придонеси за процесите на стратешко планирање во бизнисите. Предиктивната аналитика, посебно, им дава на бизнисите можност да ги анализираат пазарните трендови, однесувањето на клиентите и идните ризици однапред (Haenlein & Kaplan, 2022). На пример, еден е-комерц бизнис може да ги анализира минатите навики на купување на клиентите за да ги идентификува производите со висока побарувачка и да го обликува своето идно портфолио на производи соодветно. Овој тип на анализа му овозможува на бизнисот да ги користи своите ресурси поефикасно и да ги прилагоди маркетинг стратегиите за целната публика (Marr, 2023).
Оптимизацијата на трошоците е друга клучна придобивка од аналитиката на големи податоци и ВИ во стратешкото планирање. Преку аналитика на големи податоци, бизнисите можат да ги анализираат оперативните трошоци, да ги минимизираат непотребните трошоци и поефикасно да ги користат ресурсите. На пример, системите за оптимизација на рути кои ги користат ВИ во логистичкиот сектор ги подобруваат распределбите, штедејќи гориво и време. Ова не само што ги намалува трошоците, туку и го намалува влијанието врз животната средина (Gandomi & Haider, 2021). Понатаму, ВИ и аналитиката на големи податоци им овозможуваат на бизнисите да направат посеопфатни анализи на однесувањето на клиентите, олеснувајќи ја креирањето на персонализирани маркетинг кампањи. Овие кампањи ја зголемуваат лојалноста на клиентите и ја зајакнуваат конкурентската моќ на бизнисот на пазарот (Smith, 2023).
3 Управување со ризици и оптимизација на бизнис процеси
ВИ и аналитиката на големи податоци исто така носат значајни подобрувања во управувањето со ризици и бизнис процесите. Во управувањето со ризици, бизнисите можат да користат аналитика на големи податоци и предиктивни модели за да детектираат потенцијални ризици однапред и да преземат проактивни мерки за да ги минимизираат (Davenport & Ronanki, 2023). Во финансискиот сектор, на пример, ВИ
7
алгоритмите можат да ги анализираат кредитните ризици на клиентите, овозможувајќи попрецизни проценки при донесувањето одлуки за кредити. Овие анализи на ризици им помагаат на бизнисите да ги намалат финансиските загуби и да ги основаат одлуките за инвестиции на понадежни основи (Brynjolfsson & McAfee, 2022).
The Five ‘V’s of Big Data
The Five ‘V’’s of Big Data играат клучна улога во подобрувањето на процесите на донесување одлуки за бизнисите. Еве како секој од овие аспекти може да помогне во ова:
1.Volume (обем) – големите количини на податоци даваат богати и детални увиди во операциите на бизнисите. Со собирање на големи количини податоци, компаниите можат да имаат целосен преглед на нивните клиенти, пазари и операции. Ова значи дека одлуките се базирани на податоци со поголема точност, намалувајќи зависност од интуиција или ограничени информации.
2.Velocity (брзина) – брзината со која се генерираат и анализираат податоците овозможува бизнисите да реагираат во реално време. Пресудно е за компании да можат да реагираат брзо на промените на пазарот, трендовите, или на конкуренцијата.
3.Variety (разновидност) – разновидноста на податоци дозволува на компаниите да добијат сеопфатен поглед на своите операции. Податоците од различни извори (социјални медиуми, продажба, кампањи) можат да се комбинираат за да се добијат многу поголеми увиди за клиентите, нивните навики и потреби.
4.Value (вредност) – се однесува на способноста да се извлече корисен увид од податоците. Во донесувањето на бизнис одлуки, важно е не само да се собираат податоци, туку и да се претворат во корисни и примени увиди кои можат да се користат за подобрување на стратегиите, производите и услугите.
8
5.Veracity (веродостојност) – податоците мора да бидат точни и доверливи за да бизнисите можат да донесуваат исправни одлуки. Преку обезбедување на висока веродостојност на податоците, компаниите можат да ги намалат грешките и ризиците во своите стратегии.
Со овие 5 карактеристики бизнисите можат да имаат поцелосен, поточен и поефективен пристап кон донесувањето одлуки, што им помага да останат конкурентни и да ги постигнат своите цели.
Како Big Data го поддржува напредокот на родова еднаквост во бизнисот
Родовата еднаквост и овластувањето на жените и девојчињата, еден од Целите за одржлив развој, претставуаат многу сложена и предивикувачка задача.Треба да се решат повеќе прашања – дискриминација, насилство, образование, вработување, економски ресурси и технологија – и да се работи во различни економски сектори, од земјоделство до финансиски услуги.Остварувањето на родовата еднаквост ке бара значителни количини на точни податоци за ситуациите и проблемите на жените и девојчињата.Сепак, глобално постои голема празнина во податоците што се разраничени по пол, а оваа празнина често ги прваи придонесите и препреките на жените во општеството, културата и економијата практично невидлви.Ова може да ја влоши постоечката родова поделба, поттинувајќи и зајакнвајќи предрасуди во социјалните програми, пристапот до финансиски и други услуги, економските можности, па дури и развојните пропрами што се дизајнирани за да се реши родовата нееднаквост.Дел од решението може да биде во форма на Big Data,кои ако се користат ефикасно, можат да обезбедат количина на податоци потрени за точно претстаување на жените и нивните ситуаации,што пак може да помогне при креирањето на решенија засновани на докази.
9
Социјалната и економската интеграција на жените во општеството се се повеќе вклучува во сите дискурси за развој. Во светот се применуваат различни механизми за осветлување на проблемите и внатрешните предрасуди на кои жените се изложени, и се спроведуваат бројни интервенции насочени кон поголема родова еднаквост. Но успехот на сите овие напори зависи од податоци кои се проверливи, доверливи и обезбедуваат интегритет. Само 21 процент од податоците потребни за мониторирање на 54 индикатори специфични за пол во рамките на Целите за одржлив развој (ЦОД) се ажурни.
Дополнително, прекумерната репрезентација на мажи во технолошкото поле влијае на создавањето на содржина, бидејќи алгоритмите за препораки често се тренираат на податоци од мажовска већина. Како резултат, раздвојувањето на податоците според пол е клучно за разбирање како земјите во развој можат да им помогнат на жените кои живеат на границата помеѓу сиромаштија и просперитет.
Родовата еднаквост е фундаментален предуслов за повеќе развојни цели, па затоа е неопходно да се истакне дека напредокот ќе се ограничи без пристап заснован на податоци. Дискриминацијата против жените е повеќепластен феномен кој ги опфаќа економските сектори и е вкоренет во општествените практики. Проблеми како земјоделските права, пристапот до образование, финансиската инклузија, здравствената заштита, насилството врз основа на пол, планирањето на семејството и многу други можат да се решат точно само ако се формулираат политики базирани на докази и ако се следи напредокот на квантитативен начин.
Ова е зависно од употребата на големи податоци – исклучително големи множества податоци кои може да се анализираат за шаблони и трендови. Меѓутоа, ажурни податоци се достапни само за мал дел од индикаторите кои се развиени за да се оцени ЦОД #5, Родова еднаквост. Како резултат, повеќето земји никогаш не можеле да ги измерат повеќе од три од 14 индикатори создадени за оценување на напредокот кон оваа цел.
Јасно е дека потребни се иновативни пристапи за да се обезбеди ефикасно собирање на податоци кои се раздвоени според пол, како што ОН дефинира како „податоци собрани и табелирани посебно за жените и мажите.”
10
Традиционалните методи за собирање податоци вклучуваат анкети, интервјуа и фокус групи, помеѓу другото. Сепак, овие методи покажале ограничувања во нивната способност да собираат квалитетни податоци за женските субјекти и целни групи. Истражувањата покажуваат дека тие често вклучуваат стереотипи и други социо културни фактори кои создаваат родови пристрасности. Овие бариери предизвикуваат оправдани загрижености за валидноста на конструкциите и екстерната валидност, и доведуваат до неполни или неточни информации кои го оневозможуваат создавањето на политики засновани на докази и одредување на коренските причини за родова дискриминација.
Големите податоци дозволуваат истражувачите и креаторите на политики да ги надминат неефикасните методи за собирање податоци. Тие им нудат на донесувачите на одлуки и инвеститорите дополнителна основа на докази и ја дополнуваат традиционалната форма на собирање податоци. Во последниве години, големите податоци еволуирале како паралелен извор за разбирање на родовите перцепции и облиците на дискриминација и маргинализација поради нивната способност да откријат големи шеми на податоци и да генерираат предвидувачки модели. Истражување спроведено од страна на UN Women за разбирaње на улогата на големите податоци во оценката на политичкото учество и лидерството на жените открило дека анализата и интерпретацијата на разговорите во културен контекст значително може да се подобрат преку фокус групи со корисници на социјални медиуми.
Заклучок
Вештачката интелигенција (AI) и големите податоци (Big Data) доживеаја длабока трансформација во управувањето со бизнисот, станувајќи незаменливи стратешки алатки за компаниите денес. Овие технологии им овозможуваат на бизнисите да извлекуваат вредни увиди од големи количини податоци, што им овозможува да донесуваат ефективни оперативни одлуки засновани на конкретни податоци, наместо да се потпираат на интуиција. AI и анализа на податоци помагаат на компаниите брзо да се прилагодат на пазарните услови, да ги исполнат очекувањата на клиентите и да ги оптимизираат трошоците, обезбедувајќи им конкурентска предност.
Слично на тоа, големите податоци играат фундаментална улога во постигнувањето родова еднаквост и овластување на жените и девојките низ светот, преку идентификување на повеќесекторски празнини во обезбедувањето еднакви можности и заштита на женските права, како и помагање во имплементацијата на политики и интервенции засновани на докази. Податоците од извори како што се радио трансмисиите, социјалните и дигиталните медиуми, телефонски записи и мобилни мрежи, и сателитска слика, во комбинација со традиционалните извори на податоци, можат да помогнат во истакнувањето на потребите и загриженостите на жените и девојките. Меѓутоа, важно е да се биде внимателен за ограничувањата и загриженоста кои ги носат големите податоци, вклучувајќи ги погрешните интерпретации кои можат да доведат до диспропорционално претставување и пристрасни препораки.
Колекцијата и обработката на податоци бара соодветна рамка, обемна дигитална инфраструктура, строг законски регулативи за заштита на приватноста и алатки за ублажување на ризиците за оштетување на податоците. Пристапот до големи податоци е исто така предизвик заради високите трошоци и техничката експертиза која е потребна за добивање расеани информации. Сепак, имајќи ги во предвид овие аспекти, анализата на големи податоци има огромен потенцијал за политичарите и инвеститорите како брзо развивачки извор на информации кој може да се искористи за добивање вредни увиди за жените и девојките.
12
Користена литература
https://www.ifc.org/content/dam/ifc/doc/mgrt/emcompass-note-86-big-data-and-gender v2.pdf
https://ibertronica.es/blog/en/news-en/the-importance-of-big-data-in-business-decision making/
13