أحد صفحات التقدم العلمي للنشر
بيانات

لماذا يفشل عدد كبير من مشروعات علم البيانات في تحقيق نتائج

تستطيع المؤسسات اكتساب قيمة أعمال أكبر من التحليلات المتقدمة من خلال التعرف على خمس عقبات شائعة والتغلب عليها.

يتبنى مزيد ومزيد من الشركات علم البيانات Data science لاعتقادها أنه يؤدي وظيفة Function وذو قدرة Capability. ولكن العديد من الشركات لم تتمكن من استخلاص قيمة أعمال (تجارية) Business value- على نحو ثابت- من استثماراتها في البيانات الضخمة Big data، والذكاء الاصطناعي AI، وتعلم الآلة. وإضافة إلى ذلك، تشير الأدلة إلى أن الفجوة آخذة بالاتساع بين المؤسسات التي نجحت في اكتساب قيمة من علم البيانات وتلك التي تكافح من أجل تحقيق مثل ذلك.

ولكي نفهم بشكل أفضل الأخطاء التي ترتكبها الشركات عندما تنفذ مشروعات مربحة في مجال علم البيانات، ولكي نكتشف كيف نتجنبها، أجرينا دراسات متعمقة لأنشطة علم البيانات في ثلاثة من أكبر عشرة بنوك في القطاع الخاص في الهند، إضافة إلى إدارات تحليل Analytics departments متمرسة. وحددنا خمسة أخطاء شائعة، كما يتضح من الحالات التالية التي واجهناها، ونقترح أدناه حلولاً لمعالجة كل منها.


عذرا، لا تمتلك الصلاحية لقراءة هذه الصفحة، بإمكانك الدخول إلى حسابك أو الاشتراك لتكون عضوا في المجلة.

اظهر المزيد

مقالات ذات صلة

زر الذهاب إلى الأعلى