Применение больших данных и технологий искусственного интеллекта в управлении. Дипломная работа МГУ им. М.В. Ломоносова (Экономический факультет).


Применение больших данных и технологий искусственного интеллекта в управлении

Бизнес-школа: МГУ им. М.В. Ломоносова (Экономический факультет)
Программа: MBA (магистр делового администрирования)

 

Применение больших данных (англ. Big Data) и технологии искусственного интеллекта (англ. Artificial Intelligence) в управлении – очевидный тренд развития корпоративных и государственных систем управления. Современным управленцам уже стало очевидно, что сегодня недостаточно просто стандартизировать систему менеджмента и обеспечить высокий уровень автоматизации бизнес-процессов, нужно сформировать надежную доказательную базу принимаемым управленческим решениям, включающую полную, актуальную, своевременную и достоверную информацию об индивидуальных особенностях управляемого процесса, его параметрах, тенденциях, а также доступных вариантах решения задачи.

Больших данныхНа сегодняшний день существуют и доступны технологии data-driven управления, включающие сбор, обработку и анализ больших данных, выработку вариантов управленческих решений, а также таргетирование под конкретную ситуацию управленческого инструментария, который поможет индивидуально и осознанно подходить к принятию управленческих решений, достигать лучших результатов в бизнесе.

Объединение больших данных и технологии искусственного интеллекта в практике управления реальным предприятием уже помогает находить новые управленческие «мишени» для точечного управления с применением теории ограничений (для расшивки «узких мест»), улучшать дизайн бизнес-моделей, точнее определять целевые сегменты, для которых предложение компании будет иметь наилучшее соотношение «затраты-польза», оценивать экономическую эффективность принятых управленческих решений.

Для развития data-driven управления – необходимо сформировать определенную экосистему, включающую в себя большое количество элементов. В каждом отдельном случае набор будет различаться, однако наиболее часто включает в себя следующие элементы:

  • «цифровой двойник» организации;
  • данные передовой управленческой практики как основа для обучения искусственных нейронных сети (такие data sets сегодня предлагают консалтинговыми компания и стоят дороже самих аналитических IT-платформ, включая стоимость их интеграции)
  • омниканальность в маршрутизации клиента,
  • система поддержки принятия управленческих решений;
  • устройства класса «интернет вещей» для сбора данных и, соответствующая им информационно-коммуникационная инфраструктура;
  • цифровые решения и стандарты сбора, хранения, обработки и использования корпоративных и внешних по отношению к объекту управления данных;

Если тема Вашей учебной работы MBA (МГУ им. М.В. Ломоносова (Экономический факультет) посвящена применению больших данных и технологии искусственного интеллекта в управлении, то Вы обратились, как говорится, по адресу. Авторы команды онлайн-сервиса «Учись просто!» обладают прикладным опытом в данных темах, что позволяет хорошо понимать их специфику именно с точки зрения реальных процессов. Это позволяет выполнить Ваш заказ на очень высоком уровне прикладной значимости. Спланировать построение системы поддержки принятия управленческих решений с применением больших данных и технологии искусственного интеллекта можно не только в формате выпускной работы для соискателей степени MBA любой российской бизнес-школы, но также в виде иных типов исследования для иных учебных заведений: магистерская диссертация, выпускная работа, дипломный проект, итоговая работа, эссе, дипломная работа, реферат, курсовая работа и т.д. Делайте заказ, гарантирую, останетесь довольны результатами сотрудничества.

 


Чтобы оформить заказ или уточнить стоимость, заполните, пожалуйста, форму обратной связи, и я свяжусь с Вами в самое ближайшее время:

Фрагменты образовательной программы бизнес-школы МГУ им. М.В. Ломоносова (Экономический факультет) (https://www.econ.msu.ru/) опубликованы исключительно для ознакомления, то есть в соответствии со ст. 1274 ГК РФ, данная публикация преследует строго научные и учебные цели. Мы не претендуем на авторство данного контента и не извлекаем из его публикации прибыль.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован.