Hodnotenie:
Recenzie knihy „Digital Decisioning“ od Jamesa Taylora vyzdvihujú jej komplexnú príručku o využívaní riadenia rozhodovania a umelej inteligencie v podnikaní. Čitatelia oceňujú praktické poznatky a prezentované pokročilé koncepty, najmä v kontexte operacionalizácie prediktívnych modelov a zlepšenia rozhodovania v podnikaní. Kniha je považovaná za cennú pre začiatočníkov aj skúsených odborníkov, ktorí sa snažia zlepšiť svoje chápanie a uplatňovanie umelej inteligencie a strojového učenia vo svojich podnikoch.
Výhody:⬤ Poskytuje cenné poznatky pre začiatočníkov aj pokročilých odborníkov z praxe.
⬤ Ľahko čitateľná a ľahko stráviteľná so silnými myšlienkami.
⬤ Praktické poznatky o vytváraní maximálnej hodnoty z rozhodnutí založených na umelej inteligencii.
⬤ Ponúka jasný návod na operacionalizáciu prediktívnych modelov.
⬤ Dobre štruktúrované a zamerané na reálne obchodné potreby.
⬤ Podporuje transformáciu podnikov v digitálnom veku.
⬤ Niektorí čitatelia môžu považovať úvodné koncepty za príliš základné, ak majú rozsiahle predchádzajúce znalosti.
⬤ Zameranie na stratégie na úrovni podniku nemusí vyhovovať tým, ktorí hľadajú hlboký technický prehľad.
⬤ Prezentované myšlienky si môžu vyžadovať kultúrnu zmenu v organizáciách, ktorej realizácia by mohla byť náročná.
(na základe 10 čitateľských recenzií)
Digital Decisioning: Using Decision Management to Deliver Business Impact from AI
"Za posledné dve desaťročia som pracoval ako vedúci pracovník na úrovni C vo viacerých poisťovniach a zamestnával som nespočetné množstvo strategických konzultantov, IT konzultantov a dodávateľov technológií. Táto kniha opisuje jediný prístup, ktorý mi skutočne umožnil operacionalizovať prediktívne modely a dosiahnuť skutočnú návratnosť investícií ".
Digitálne rozhodovanie zabezpečuje, aby vaše systémy konali inteligentne vo vašom mene a prijímali presné, konzistentné rozhodnutia v reálnom čase v každom kontaktnom bode. Operacionalizuje strojové učenie a umelú inteligenciu, aby ste mohli zakaždým prijať najlepšie možné rozhodnutie. Využíva obchodné pravidlá na zaručenie agility, transparentnosti a súladu s predpismi, ktoré si vyžadujú etablované spoločnosti a regulované odvetvia. Zameriava sa len na rozhodovanie, čím podporuje neustále učenie a zlepšovanie. Digital Decisioning aplikuje strojové učenie a umelú inteligenciu vo veľkom meradle na automatizáciu rozhodnutí nevyhnutných pre ziskovejšie, zákaznícky orientovanejšie a digitálnejšie obchodné operácie.
"Nevyhnutné čítanie pre prevádzkových riaditeľov, ktorí chcú dôsledne zlepšiť automatizáciu prostredníctvom umelej inteligencie."
Na základe desiatok úspešných projektov z celého sveta táto kniha predstavuje základné prvky tohto prístupu v praktickej príručke. Táto kniha je určená manažérom, nie technickým tímom, a zameria vaše úsilie na aplikáciu strojového učenia, umelej inteligencie a prediktívnej analýzy. Kladie dôraz na praktické rady typu "urobte to ďalej" podávané netechnickým jazykom, pričom opisuje obchodnú hodnotu a vplyv kritických technológií bez toho, aby zachádzala do technických detailov. Príbehy skutočných implementácií, skutočných spoločností, ukazujú, čo sa dá urobiť.
Kompletne aktualizovaná verzia osvedčenej a obľúbenej knihy o riadení rozhodovania má v tomto druhom vydaní predslovy od popredných analytických odborníkov Toma Davenporta a Erica Siegela.
"James je už roky na čele techník riadenia rozhodovania. Túto knihu by si mal prečítať každý, kto sa snaží automatizovať a zavádzať analytiku na podporu rozhodovania.".
--Bill Franks, Chief Analytics Officer, International Institute for Analytics, prednášajúci a autor.
"Absolútna majstrovská trieda v analytike od jedného z najväčších majstrov samotného. Nič iné ako solídne vedomosti, múdre rady a skvelé príklady bez štipky nadsádzky či nadýchanosti.".
-Doug Laney, hlavný dátový stratég spoločnosti Caserta a autor bestselleru "Infonomics".
© Book1 Group - všetky práva vyhradené.
Obsah tejto stránky nesmie byť kopírovaný ani použitý čiastočne alebo v celku bez písomného súhlasu vlastníka.
Posledná úprava: 2024.11.13 22:11 (GMT)