ΠΕΡΙΓΡΑΦΗ

Μέσα στο παγκόσμια ασταθές οικονομικό και παγκόσμια ανταγωνιστικό περιβάλλον που ζούμε και κάτω από συνθήκες οικονομικής ύφεσης και ραγδαία μεταβαλλόμενων οικονομικών δεδομένων η λήψη αποφάσεων σε όλα τα στάδια επιχειρησιακού σχεδιασμού – (Απλό, Τακτικό , Λειτουργικό και στρατηγικό) αποτελεί την βάση της επιχειρηματικής συνέχειας και απόδοσης σε ένα ραγδαίο σε εξέλιξη επιχειρησιακό πεδίο δράσης.

Η συμβατικές μέθοδοι λήψεις αποφάσεων βασισμένες κυρίως σε ιστορικά δεδομένα ,αναφορές (standard reports) και εμπειρίες προηγούμενων εποχών είναι διαδικαστικά χρονοβόρες και δεν μπορούν πλέον να έχουν την αναμενόμενη αποτελεσματικότητας λόγω έλλειψης πληροφοριών, στοιχείων και τάσεων που υπάρχουν πλέον σχεδόν αποκλειστικά σε ηλεκτρονικά δεδομένα μεγάλου όγκου (BIG DATA) που χρήζουν επεξεργασία.

Η ανάλυση δεδομένων (AI driven Data Analysis) βασίζεται στην κλάδο της τεχνητής νοημοσύνης ‘DATA SCIENCE’ και αποτελεί το νέο πρότυπο (Game Changer) νέας γενεάς έξυπνο υποστηρικτικό ‘εργαλείο’ για εμπλουτισμένη καθοδήγηση ακριβείας στην λήψη επιχειρηματικών αποφάσεων.Oι εταιρίες μπορούν πλέον να έχουν στα χέρια τους δυναμική και ουσιαστική πληροφόρηση σε πραγματικό χρόνο για εύστοχες και άμεσες αποφάσεις και ευέλικτες δράσεις.

Η ανάλυση δεδομένων με τεχνητή νοημοσύνη χρησιμοποιεί αλγόριθμους μηχανικής μάθησης και τεχνικές ανάλυσης δεδομένων για την ανίχνευση μοτίβων, τάσεων και συσχετισμών σε τεράστια σύνολα δεδομένων. Με την εξόρυξη ιστορικών και άλλων δεδομένων σε πραγματικό χρόνο, οι επιχειρήσεις μπορούν να τα αξιοποιήσουν για να προβλέψουν με ακρίβεια τα αποτελέσματα, τα μελλοντικά γεγονότα, τις συμπεριφορές των πελατών και τις τάσεις της αγοράς που τους εξασφαλίζει ένα στρατηγικό και ανταγωνιστικό πλεονέκτημα με στόχο την βελτίωση της επιχειρησιακής απόδοσης και συνέχειας.


Η εφαρμογή μιας νέας στρατηγικής λήψεις αποφάσεων με την αξιοποίηση ανάλυσης δεδομένων με τεχνητή νοημοσύνη (AI-Driven Data Analysis) μπορεί να προσφέρει στις εταιρείες βασικά οφέλη που περιλαμβάνουν:

1. Βελτιωμένη λήψη αποφάσεων: Μπορεί να βοηθήσει τις επιχειρήσεις να λαμβάνουν πιο ενημερωμένες αποφάσεις, παρέχοντας πληροφορίες βάσει ανάλυσης δεδομένων και μοτίβων. Αυτό μπορεί να οδηγήσει σε καλύτερο στρατηγικό σχεδιασμό και ακριβέστερες προβλέψεις.
2. Αυξημένη αποδοτικότητα: Με την αυτοματοποίηση των διαδικασιών ανάλυσης δεδομένων και πρόβλεψης, η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να βοηθήσει τις επιχειρήσεις να εξορθολογήσουν τις λειτουργίες και να κάνουν τις διαδικασίες πιο αποτελεσματικές. Αυτό μπορεί να εξοικονομήσει χρόνο και πόρους, επιτρέποντας στους υπαλλήλους να επικεντρωθούν σε πιο στρατηγικά καθήκοντα.
3. Βέλτιστη πληροφόρηση καταναλωτικής διάδραση: Η προγνωστική ανάλυση AI μπορεί να βοηθήσει τις επιχειρήσεις να κατανοήσουν καλύτερα τους πελάτες τους αναλύοντας δεδομένα όπως η αγοραστική συμπεριφορά, οι προτιμήσεις και οι τάσεις. Αυτό επιτρέπει στις εταιρείες να προσαρμόζουν τα προϊόντα, τις υπηρεσίες και τις στρατηγικές μάρκετινγκ για να ικανοποιούν τις ανάγκες των πελατών πιο αποτελεσματικά.
4. Μετριασμός κινδύνου: Μπορεί να βοηθήσει τις επιχειρήσεις να εντοπίσουν και να μετριάσουν τους κινδύνους προβλέποντας πιθανά προβλήματα πριν συμβούν. Αυτό μπορεί να είναι ιδιαίτερα χρήσιμο σε τομείς όπως το εμπόριο, η χρηματοδότηση, η ασφάλιση και η υγειονομική περίθαλψη.
5. Αυξημένη ανταγωνιστικότητα: Οι επιχειρήσεις μπορούν να αποκτήσουν ανταγωνιστικό πλεονέκτημα στην αγορά λαμβάνοντας αποφάσεις βάσει δεδομένων και παραμένοντας μπροστά από τις τάσεις του κλάδου. Αυτό μπορεί να βοηθήσει τις εταιρείες να εντοπίσουν νέες ευκαιρίες και να προσαρμοστούν αποτελεσματικότερα στις μεταβαλλόμενες συνθήκες της αγοράς
6.  Εξατομικευμένο μάρκετινγκ και εμπειρία πελατών: Οι επιχειρήσεις μπορούν να εξατομικεύουν καμπάνιες μάρκετινγκ και να βελτιστοποιούν την πελατειακή εμπειρία με βάση τις ατομικές προτιμήσεις και συμπεριφορές. Αυτό μπορεί να οδηγήσει σε υψηλότερη ικανοποίηση και αφοσίωση των πελατών.
7. Εξοικονόμηση κόστους: Με τη βελτιστοποίηση των λειτουργιών και των πόρων βάσει προγνωστικής ανάλυσης, οι επιχειρήσεις μπορούν να μειώσουν το κόστος και να βελτιώσουν την κερδοφορία. Για παράδειγμα, η προληπτική συντήρηση μπορεί να βοηθήσει στην πρόληψη βλαβών εξοπλισμού και στη μείωση του χρόνου εκτός λειτουργίας.
8. Πρόβλεψη και σχεδιασμός: Η προγνωστική ανάλυση AI μπορεί να βοηθήσει τις επιχειρήσεις να προβλέψουν με μεγαλύτερη ακρίβεια τις μελλοντικές τάσεις, τη ζήτηση και τις συνθήκες της αγοράς. Αυτό μπορεί να ενημερώσει τις αποφάσεις στρατηγικού σχεδιασμού, προϋπολογισμού και κατανομής πόρων.

Συνολικά, η αξιοποίηση της προγνωστικής ανάλυσης AI στις επιχειρήσεις μπορεί να οδηγήσει στην καινοτομία, να βελτιώσει τη λήψη αποφάσεων, να βελτιώσει την εμπειρία των πελατών και τελικά να οδηγήσει σε αυξημένη ανταγωνιστικότητα και κερδοφορία.

ΣΚΟΠΟΣ ΣΕΜΙΝΑΡΙΟΥ

Μετά την Ολοκλήρωση του προγράμματος οι καταρτιζόμενοι θα είναι σε θέση να

ΣΕ ΕΠΙΠΕΔΟ ΓΝΩΣΕΩΝ:

1. Να περιγράφουν την Ανάλυση δεδομένων με τεχνητή νοημοσύνη (AI Driven Data Analysis) σε όλες τίς μορφές της και την ανάγκη για εφαρμογή στις επιχειρήσεις
2. Να κατονομάζουν τα πλεονεκτήματα από την εφαρμογή νέας στρατηγική εφαρμογής Ανάλυσης δεδομένων (data analysis) με βάση την τεχνητή νοημοσύνη
3. Να περιγράφουν εργαλεία και εφαρμογές (data analysis applications)
4. Να περιγράφουν τα στοιχεία και τα βήματα για υλοποίηση προγνωστικής ανάλυσης
5. Να απαριθμούν τα βασικά στοιχεία και πτυχές της Γεννητικής Τεχνίτης Νοημοσύνης
6. Να περιγράφουν τα πλεονεκτήματα από την εφαρμογή του Data Analysis για την λήψη στοχευμένων αποφάσεων
7. Να περιγράφουν τα χαρακτηριστικά του Data Driven Predictive analysis
8. Να περιγράφουν τα πλεονεκτήματα εφαρμογής του data analytics σε διάφορους επιχειρηματικούς κλάδους

ΣΕ ΕΠΙΠΕΔΟ ΔΕΞΙΟΤΗΤΩΝ:

1. Να οργανώνουν το επιχειρηματικό τους πλάνο για εφαρμογή Data Analytics
2. Να τεκμηριώνουν εταιρικούς στόχους δράσης για εφαρμογή Data Analytics
3. Να εκτελούν παρακολούθηση και διαχείριση των αποτελεσμάτων της εφαρμογής του data analytics

ΣΕ ΕΠΙΠΕΔΟ ΣΤΑΣΕΩΝ:

1. Να παρακινούν καινοτόμο σκέψη
2. Να συμμετέχουν για να αποδώσουν στο μέγιστο των ικανοτήτων και των γνώσεων τους
3. Να δικαιολογούν την προώθηση της εφαρμογής του data analytics για επιχειρησιακή ανάπτυξη και συνέχεια.

ΣΕ ΠΟΙΟΥΣ ΑΠΕΥΘΥΝΕΤΑΙ

Το σεμινάριο απευθύνεται στους Διευθυντές και υπεύθυνα στελέχη από όλα τα τμήματα πωλήσεων, μάρκετινγκ, πληροφορικής, εξυπηρέτησης πελατών, ανθρώπινου δυναμικού, προγραμματισμού και, παραγωγής που εμπλέκονται στην οικονομική διαχείριση και ανάπτυξη του οργανισμού τους, καθώς και σε στελέχη μικρών επιχειρήσεων που έχουν ευθύνη για την οικονομική διαχείριση και ανάπτυξη της επιχείρησής τους.

ΠΕΡΙΣΣΟΤΕΡΕΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΕΣ

EΝΟΤΗΤΑ 01 - Εισαγωγή

H Ανάλυση δεδομένων (AI Driven Data Analysis) η σημασία της χρήσης της στις επιχειρήσεις του σήμερα και γιατί αποτελεί “Game Changer” για την απόδοση και την επιχειρηματική συνέχεια.

ΕΝΟΤΗΤΑ 02 - Γενετική Τεχνητή Νοημοσύνη Generative AI και από τι αποτελείται

Η γενετική τεχνητή νοημοσύνη νέας γενιάς έχει την ικανότητα να παράγει εμπλουτισμένα αποτελέσματα που υπερέχουν από το (περιεχόμενο/αναφορές) που δημιουργείται από συμβατικές τεχνικές.

• Μηχανική Μάθηση (Machine Learning)
• Έξυπνη μηχανική μάθηση (Deep Learning)
• Data Science (ο κλάδος 🡺 Data Analysis)

Οι μορφές του DATA ANALYSIS:

• Predictive (Προγνωστική)
• Prescriptive (Ρυθμιστική)
• Descriptive (Περιγραφική)
• Diagnostic (Διαγνωστική)

ΕΝΟΤΗΤΑ 03 - Βασικές έννοιες και πηγές δεδομένων 

Περιγραφή των βασικών εννοιών και παρουσίαση σε μορφή Dashboard.

• Τύποι δεδομένων,
• Mεταβλητές και πηγές δεδομένων
• Βασικά στοιχεία καθαρισμού και προετοιμασίας δεδομένων

Οι πίνακες εργαλείων (AI-Driven Dashboard) που βασίζονται σε AI χρησιμοποιούν προγνωστικές αναλύσεις ,εξόρυξη (data mining) από ιστορικά δεδομένα και από και την πρόβλεψη μελλοντικών αποτελεσμάτων. Αυτό επιτρέπει στους χρήστες να εντοπίζουν τάσεις, να προβλέπουν διαταραχές του κλάδου και να λαμβάνουν τεκμηριωμένες αποφάσεις.

Οι πίνακες εργαλείων AI μπορούν επίσης να επεξεργάζονται δεδομένα σε πραγματικό χρόνο, επιτρέποντας στις επιχειρήσεις να λαμβάνουν άμεσες, τεκμηριωμένες αποφάσεις.

Προβολή παραδειγμάτων

• AI-Driven Dashboard για όλες τίς 4 μορφές του Data Analysis

ΕΝΟΤΗΤΑ 04 Παραδείγματα εργαλείων και εφαρμογών DATA ANALYSIS

• RapidMiner: RapidMiner είναι μια ισχυρή, εύχρηστη πλατφόρμα προγνωστικής ανάλυσης που παρέχει ένα γραφικό περιβάλλον για τη δημιουργία μοντέλων πρόβλεψης. Προσφέρει ένα ευρύ φάσμα εργαλείων για την προετοιμασία δεδομένων, επεξεργασία και επικύρωση με μηχανική μάθηση.
• KNIME: KNIME είναι μια πλατφόρμα ανάλυσης δεδομένων ανοιχτού κώδικα που επιτρέπει στους χρήστες να δημιουργούν ροές δεδομένων με οπτική απεικόνιση, να χειρίζονται δεδομένα και να δημιουργούν μοντέλα πρόβλεψης. Προσφέρει μια ποικιλία αλγορίθμων μηχανικής μάθησης και ενσωμάτωση με άλλα εργαλεία (data science).
• Alteryx: Το Alteryx είναι μια πλατφόρμα ανάλυσης δεδομένων αυτοεξυπηρέτησης (selfservice) που παρέχει ένα γραφικό περιβάλλον επεξεργασίας και κατανομής (drag and drop) για προετοιμασία δεδομένων και σύνδεση με προηγμένα αναλυτικά στοιχεία. Μπορεί να χρησιμοποιηθεί για την κατασκευή μοντέλων πρόβλεψης χωρίς τη σύνταξη κώδικα.

ΑΣΚΗΣΗ

Πρακτική άσκηση με εργαλεία ανάλυσης δεδομένων Ανίχνευση ανάλυσης συναισθήματος σε δεδομένα κοινωνικών μέσων για τη μέτρηση της σύνδεσης (προσκόλληση) και αφοσίωσης (πιστότητα) των πελατών με την επωνυμία για μια επωνυμία στον τομέα ένδυσης υπόδησης.

ΕΝΟΤΗΤΑ 05 Διερευνητική Ανάλυση Δεδομένων (Diagnostic Analysis):

• Κατανομή δεδομένων και συνοπτικά στατιστικά στοιχεία (Data Distributions and Summary Statistics)
• Η κατανομή αναφέρεται στον τρόπο με τον οποίο τα δεδομένα κατανέμονται ή συγκεντρώνονται γύρω από ορισμένες τιμές ή εύρη. Εξετάζοντας την κατανομή, μπορούμε να αποκτήσουμε γνώσεις σχετικά με τα χαρακτηριστικά και τα πρότυπα των δεδομένων, τα οποία μπορεί να είναι χρήσιμα στη λήψη τεκμηριωμένων αποφάσεων και προβλέψεων

Ρυθμιστική Ανάλυση (Prescriptive Analysis): Η ρυθμιστική ανάλυση είναι ένας τύπος προηγμένης ανάλυσης που επικεντρώνεται στην παροχή συγκεκριμένων συστάσεων σχετικά με τις ενέργειες που πρέπει να αναληφθούν για την επίτευξη ενός επιθυμητού αποτελέσματος, δημιουργεί αξιοποιήσιμες πληροφορίες και ορίζει την καλύτερη πορεία δράσης με βάση την ανάλυση των διαθέσιμων δεδομένων.

ΕΝΟΤΗΤΑ 06 - Προγνωστική Ανάλυση και μηχανική μάθηση (Predictive Analysis):

Η προγνωστική ανάλυση (predictive Analysis) με στην χρήση στατιστικών αλγορίθμων , τεχνικών μηχανικής μάθησης και ανάλυση ιστορικών δεδομένων μπορεί να εξασφαλίσει στοχευμένη πρόβλεψη μελλοντικών γεγονότων ή τάσεων που αφορούν την αγορά και την εταιρία.

• Κατασκευή μοντέλων: Επιλογή κατάλληλων αλγορίθμων και δημιουργία μοντέλων πρόβλεψης.
• Αξιολόγηση μοντέλων: Έλεγχος και αξιολόγηση της απόδοσης των μοντέλων.
• Ανάπτυξη: Εφαρμογή των μοντέλων για την πραγματοποίηση προβλέψεων σε νέα δεδομένα.

Η προγνωστική ανάλυση χρησιμοποιείται ευρέως σε διάφορους κλάδους για εφαρμογές όπως η πρόβλεψη πωλήσεων, η πρόβλεψη της συμπεριφοράς των πελατών, ο εντοπισμός απάτης, η βελτιστοποίηση λειτουργιών και πολλά άλλα.

Μελέτη Περίπτωσης :

Ανάπτυξη ενός μοντέλου πρόβλεψης απώλειας πελατών (customer churn) χρησιμοποιώντας αλγόριθμους μηχανικής μάθησης για την στρατηγική και προληπτική αντιμετώπιση διατήρησης πελατών για μια εταιρεία τηλεπικοινωνιών.

ΕΝΟΤΗΤΑ 07 - Μοντελοποίηση δεδομένων:

Η μοντελοποίηση δεδομένων είναι η διαδικασία δημιουργίας μιας Γραφικής αναπαράστασης της δομής μιας βάσης δεδομένων ή ενός συστήματος δεδομένων. Περιλαμβάνει τον καθορισμό των απαιτήσεων δεδομένων και των σχέσεων μεταξύ διαφορετικών στοιχείων δεδομένων. Η μοντελοποίηση δεδομένων βοηθά στην οργάνωση των δεδομένων με τρόπο που είναι εύκολο να κατανοηθεί και να διαχειριστεί. Υπάρχουν διάφοροι τύποι μοντέλων δεδομένων, όπως:

• Εννοιολογικό μοντέλο δεδομένων: Αντιπροσωπεύει έννοιες υψηλού επιπέδου και σχέσεις μεταξύ τους.
• Μοντέλο λογικών δεδομένων: Καθορίζει τη δομή των δεδομένων χωρίς να λαμβάνει υπόψη συγκεκριμένα χαρακτηριστικά του συστήματος διαχείρισης βάσεων δεδομένων.
• Μοντέλο φυσικών δεδομένων: Αντιπροσωπεύει τον τρόπο με τον οποίο αποθηκεύονται πραγματικά τα δεδομένα σε μια βάση δεδομένων, συμπεριλαμβανομένων λεπτομερειών όπως δομή πίνακα, ευρετήρια κ.λπ.

Η μοντελοποίηση δεδομένων είναι απαραίτητη για το σχεδιασμό βάσεων δεδομένων, αποθηκών δεδομένων και άλλων συστημάτων δεδομένων για τη διασφάλιση της ακεραιότητας, της αποτελεσματικότητας και της ακρίβειας των δεδομένων.

Περιγραφική ανάλυση (Prescriptive Analysis): Η περιγραφική ανάλυση δεδομένων βοηθά τις εταιρείες να κατανοήσουν την υποκείμενη δομή των δεδομένων, να προσδιορίσουν μοτίβα, να εντοπίσουν ακραίες τιμές και να λάβουν τεκμηριωμένες αποφάσεις σχετικά με περαιτέρω ανάλυση ή ενέργειες Κοινές στατιστικές δοκιμές: t-tests, ANOVA, συσχέτιση (Correlation).

Περίπτωση πραγματικής χρήσης: Ανάλυση δεδομένων απόδοσης εργαζομένων για τον εντοπισμό παραγόντων που επηρεάζουν την ικανοποίηση από την εργασία και τα ποσοστά διατήρησης σε ένα εταιρικό περιβάλλον.

Μελέτη Περίπτωσης:

Ανάλυση δεδομένων απόδοσης εργαζομένων για τον εντοπισμό παραγόντων που επηρεάζουν την ικανοποίηση από την εργασία και τα ποσοστά διατήρησης σε ένα εταιρικό περιβάλλον.

ΕΝΟΤΗΤΑ 08 - Σχεδιαστικό πλάνο για υλοποίηση και Διαχείριση Προγνωστικής Ανάλυσης με χρήση τεχνητής νοημοσύνης (AI-Driven Predictive Analysis Plan):

Η εφαρμογή της προγνωστικής ανάλυσης σε μια εταιρεία απαιτεί προσεκτικό στρατηγικό σχεδιασμό για να διασφαλιστεί η επιτυχής ανάπτυξη και χρήση μοντέλων πρόβλεψης. Ακολουθούν τα βήματα που μπορείτε να ακολουθήσετε για στρατηγικό σχεδιασμό για υλοποίηση προγνωστικής ανάλυσης:

• Καθορίστε στόχους: Καθορίστε με σαφήνεια τους επιχειρηματικούς στόχους και τους στόχους που στοχεύει να αντιμετωπίσει η λύση προγνωστικής ανάλυσης. Προσδιορισμός βασικών δεικτών απόδοσης (KPIs) που θα χρησιμοποιηθούν για τη μέτρηση της επιτυχίας της υλοποίησης.
• Συλλογή και προετοιμασία δεδομένων: Προσδιορίστε τις πηγές δεδομένων που απαιτούνται για την προγνωστική ανάλυση. Καθαρίστε και προ επεξεργαστείτε τα δεδομένα για να διασφαλίσετε την ποιότητα και τη συνέπεια των δεδομένων. Συγκεντρώστε και ενσωματώστε δεδομένα από διαφορετικές πηγές για να δημιουργήσετε ένα ενοποιημένο σύνολο δεδομένων για ανάλυση.
• Επιλέξτε Προγνωστικά Μοντέλα: Επιλέξτε τις κατάλληλες τεχνικές προγνωστικής μοντελοποίησης με βάση τη φύση του προβλήματος και το είδος των διαθέσιμων δεδομένων. Αξιολογήστε διαφορετικούς αλγορίθμους και επιλέξτε αυτούς που ταιριάζουν καλύτερα στο πρόβλημα.
• Κατασκευή και εκπαίδευση μοντέλων: Ανάπτυξη μοντέλων πρόβλεψης χρησιμοποιώντας τους επιλεγμένους αλγόριθμους και εργαλεία. Διαχωρίστε τα δεδομένα σε σύνολα εκπαίδευσης και δοκιμών για επικύρωση μοντέλου. Εκπαιδεύστε τα μοντέλα σε ιστορικά δεδομένα και συντονίστε τις παραμέτρους για να βελτιώσετε την απόδοση.
• Επικύρωση και δοκιμές: Επικύρωση των μοντέλων πρόβλεψης χρησιμοποιώντας σύνολα δεδομένων επικύρωσης και τεχνικές διασταυρούμενης επικύρωσης. Δοκιμάστε τα μοντέλα σε αόρατα δεδομένα για να αξιολογήσετε την απόδοση και την ακρίβειά τους.
• Ανάπτυξη και ενσωμάτωση: Ενσωμάτωση των μοντέλων πρόβλεψης στα υπάρχοντα συστήματα και ροές εργασίας της εταιρείας.

Ανάπτυξη στρατηγικής ανάπτυξης για τη διασφάλιση της ομαλής εφαρμογής και υιοθέτησης από τους τελικούς χρήστες.

• Παρακολούθηση και συντήρηση: Καθιέρωση συστήματος παρακολούθησης της απόδοσης των μοντέλων πρόβλεψης σε πραγματικό χρόνο. Εφαρμογή διαδικασιών για την επανεκπαίδευση και την ενημέρωση του μοντέλου για να διατηρούνται σχετικές και ακριβείς με την πάροδο του χρόνου.
• Ερμηνεία και γραφική αναπαράσταση: Ανάπτυξη πινάκων εργαλείων και απεικονίσεων για να βοηθήσουν τους ενδιαφερόμενους να ερμηνεύσουν και να κατανοήσουν τις προβλέψεις που γίνονται από τα μοντέλα. - Επικοινωνία των πληροφοριών που προκύπτουν από την προγνωστική ανάλυση στους σχετικούς ενδιαφερόμενους στον οργανισμό.
• Ασφάλεια και συμμόρφωση: Εφαρμογή μέτρων ασφαλείας για την προστασία ευαίσθητων δεδομένων που χρησιμοποιούνται στην προγνωστική ανάλυση. Διασφάλιση της συμμόρφωσης με τους σχετικούς κανονισμούς απορρήτου δεδομένων και τα βιομηχανικά πρότυπα.
• Συνεχής βελτίωση: Συνεχής αξιολόγηση της απόδοσης των μοντέλων πρόβλεψης και αναζήτηση ευκαιριών βελτίωσης. 
• Συγκέντρωση ανατροφοδότησης από χρήστες και ενδιαφερόμενους φορείς για τη βελτίωση των μοντέλων και την ενίσχυση της αποτελεσματικότητάς τους. Ακολουθώντας αυτά τα βήματα στρατηγικού σχεδιασμού, μπορείτε να εφαρμόσετε αποτελεσματικά την προγνωστική ανάλυση στην εταιρεία σας και να αξιοποιήσετε πληροφορίες που βασίζονται σε δεδομένα για να οδηγήσετε σε καλύτερη λήψη αποφάσεων και επιχειρηματικά αποτελέσματα.

ΕΝΟΤΗΤΑ 09 - Περιπτώσεις εφαρμογής Data Analysis με επιτυχία σε διάφορους κλάδους

• Χρηματοοικονομικά και Τραπεζικά: **Ανίχνευση απάτης**: Οι αλγόριθμοι AI μπορούν να αναλύσουν δεδομένα συναλλαγών σε πραγματικό χρόνο για να εντοπίσουν δόλιες δραστηριότητες και να αποτρέψουν οικονομικές απώλειες. **Αξιολόγηση κινδύνου**: Οι προγνωστικές αναλύσεις μπορούν να χρησιμοποιηθούν για την αξιολόγηση του πιστωτικού κινδύνου, τη βελτιστοποίηση των εγκρίσεων δανείων και την εξατομίκευση των συστάσεων χρηματοοικονομικών προϊόντων.
• Υγειονομική περίθαλψη: **Ανάλυση ιατρικής απεικόνισης**: Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να αναλύσει ιατρικές εικόνες όπως ακτίνες Χ και μαγνητικές τομογραφίες για να βοηθήσει τους ακτινολόγους στη διάγνωση ασθενειών όπως ο καρκίνος και στον εντοπισμό ανωμαλιών. ** Predictive Healthcare **: Οι προγνωστικές αναλύσεις μπορούν να χρησιμοποιηθούν για την πρόβλεψη των αποτελεσμάτων των ασθενών, την πρόβλεψη εστιών ασθενειών και τη βελτιστοποίηση των λειτουργιών του νοσοκομείου.
• Λιανική:  Πρόβλεψη ζήτησης **: Τα αναλυτικά στοιχεία που βασίζονται σε AI μπορούν να αναλύσουν ιστορικά δεδομένα πωλήσεων, τάσεις της αγοράς και εξωτερικούς παράγοντες για να προβλέψουν τη μελλοντική ζήτηση για προϊόντα και να βελτιστοποιήσουν τη διαχείριση αποθεμάτων. **Personalized Marketing**: Οι αλγόριθμοι AI μπορούν να αναλύσουν τη συμπεριφορά και τις προτιμήσεις των πελατών για να παρέχουν εξατομικευμένες προτάσεις και στοχευμένες καμπάνιες μάρκετινγκ.
• Μεταποιητική βιομηχανία: ** Προληπτική συντήρηση **: Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να αναλύσει δεδομένα αισθητήρων από μηχανήματα για να προβλέψει βλάβες εξοπλισμού πριν συμβούν, συμβάλλοντας στη μείωση του χρόνου διακοπής λειτουργίας και του κόστους συντήρησης. **Ποιοτικός έλεγχος**: Τα αναλυτικά στοιχεία που βασίζονται σε AI μπορούν να αναλύσουν δεδομένα παραγωγής για τον εντοπισμό ελαττωμάτων, τη βελτιστοποίηση των διαδικασιών και τη βελτίωση της ποιότητας των προϊόντων.
• Μάρκετινγκ και διαφήμιση: **Customer Segmentation**: Οι αλγόριθμοι AI μπορούν να αναλύσουν δεδομένα πελατών για να τμηματοποιήσουν το κοινό με βάση τη συμπεριφορά, τα δημογραφικά στοιχεία και τις προτιμήσεις για στοχευμένες καμπάνιες μάρκετινγκ. ** Ανάλυση συναισθήματος **: Τα αναλυτικά στοιχεία που βασίζονται σε AI μπορούν να αναλύσουν δεδομένα κοινωνικών μέσων και σχόλια πελατών για να κατανοήσουν το συναίσθημα, την αντίληψη της επωνυμίας και τις τάσεις.
• Εφοδιαστική Αλυσίδα: ** Βελτιστοποίηση **: Οι αλγόριθμοι AI μπορούν να βελτιστοποιήσουν τις λειτουργίες της αλυσίδας εφοδιασμού προβλέποντας τη ζήτηση, τη διαχείριση των επιπέδων αποθεμάτων και τον εντοπισμό σημείων συμφόρησης στην αλυσίδα εφοδιασμού. ** Βελτιστοποίηση διαδρομής **: Τα αναλυτικά στοιχεία που βασίζονται σε AI μπορούν να βελτιστοποιήσουν τις διαδρομές παράδοσης, να μειώσουν το κόστος μεταφοράς και να βελτιώσουν την αποτελεσματικότητα της παράδοσης.
• Ανθρώπινο Δυναμικό: **Απόκτηση ταλέντων**: Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να αναλύσει βιογραφικά, περιγραφές θέσεων εργασίας και προφίλ υποψηφίων για τον εξορθολογισμό της διαδικασίας πρόσληψης και τον εντοπισμό κορυφαίων ταλέντων.
• Employee Engagement: Τα αναλυτικά στοιχεία που βασίζονται στην τεχνητή νοημοσύνη μπορούν να αναλύσουν τα σχόλια των εργαζομένων, τα δεδομένα απόδοσης και το συναίσθημα για να βελτιώσουν την αφοσίωση και τη διατήρηση των εργαζομένων