Idowu Koyenikan, organisatieadviseur en auteur, schrijft: "Snelheid is niet je vijand; aarzeling wel." Hij heeft gelijk. Het vermogen om op tijd goed geïnformeerde beslissingen te nemen kan het verschil betekenen tussen het succes en falen van je bedrijf. Vooral in tijden van onzekerheid of marktvolatiliteit kan twijfel organisaties tegenhouden. En een overvloed aan gegevens kan bijdragen aan deze twijfel.

Dus hoe zorgen bedrijven ervoor dat ze niet achterblijven bij de concurrentie? Steeds vaker kijken ze naar decision intelligence. Deze transformerende aanpak maakt gebruik van door AI aangestuurde analyses om besluitvorming te ondersteunen binnen elk bedrijf.

Om voor te blijven op de concurrentie, bescherming te hebben tegen risico's en innovatie te stimuleren, zijn snelle, zelfverzekerde beslissingen nodig. En om daar te komen, heb je meer nodig dan interne gegevens om BI aan te drijven; je hebt actuele, relevante alternatieve gegevens nodig om context toe te voegen binnen BI-toepassingen, waardoor bruikbare inzichten en op data gebaseerde beslissingen mogelijk worden.

Wat is Decision Intelligence?

In een artikel in Toward Data Science beschrijft Chief Decision Scientist bij Google, Cassie Kozyrkov, DI als "een nieuwe academische discipline die zich bezighoudt met alle aspecten van het kiezen tussen opties. Het brengt het beste van toegepaste datawetenschap, sociale wetenschappen en managementwetenschappen samen tot een verenigd veld dat mensen helpt gegevens te gebruiken om hun leven, hun organisatie en de wereld om hen heen te verbeteren."

Decision Intelligence integreert AI, machine learning en samenwerkingstools om barrières te doorbreken die ontstaan door geïsoleerde interne databronnen. Niet alleen de toegang tot data is belangrijk, maar ook het vermogen om deze data effectief te benutten. Externe data spelen hierbij een cruciale rol. Naast interne gegevens kan het toevoegen van historische en actuele nieuwsdatasets waardevolle context bieden over de drijfveren achter consumentengedrag. Dit stelt organisaties in staat trends in consumentengedrag te identificeren en uiteindelijk voorspellende inzichten en aanbevelingen te genereren, waardoor zelfverzekerde beslissingen mogelijk worden.

Waarom heb je Decision Intelligenge nodig?

Denk er eens over na: beleggingsbeheerders die door volatiele markten navigeren, compliance officers die zorgen voor naleving van steeds veranderende regelgeving of productmanagers die de volgende behoefte van klanten ontcijferen - ze hebben allemaal baat bij een versnelde besluitvorming.

Met gegevens die van alle kanten binnenstromen wordt handmatige analyse vaak een kolossale taak. Het is zeker geen benadering die beslissingen versnelt. Dat laat besluitvormers terugvallen op ervaringen uit het verleden en intuïtie, geen van beide biedt echte inzichten.

Wat zijn de bouwstenen van Decision Intelligence?

Decision Intelligence bestaat uit verschillende onderdelen die het tot een succes maken. Hieronder gaan we daar dieper op in. 

Datacollectie en -analyse

DI gedijt op robuuste gegevens. Data-analysetechnieken in Decision Intelligence maken gebruik van zowel kwantitatieve als kwalitatieve gegevens om de relaties tussen variabelen te beoordelen. Hier is hoe ze verschillen:

• Kwantitatieve gegevens leiden tot resultaten die wiskundig en statistisch meetbaar zijn uit sets gegevens die over het algemeen enorm zijn.
• Kwalitatieve gegevens verduidelijken rommelige of ongestructureerde gegevens door patronen te identificeren.

Natuurlijk zijn beleggingsbeslissingen gebaat bij kwantitatieve gegevens, maar cijfers vertellen niet het hele verhaal. Het binnenhalen van kwalitatieve gegevens zoals historische en actuele nieuwsinformatie in DI-toepassingen ontsluit waardevolle inzichten in gebeurtenissen, trends en andere externe invloeden. Bijvoorbeeld in plaats van alleen een daling van een aandeel te observeren, kan een DI-systeem een ​​gerelateerd negatief nieuwsartikel onder de aandacht brengen, waardoor investeerders de dieperliggende oorzaak van de daling kunnen begrijpen en een meer geïnformeerde keuze kunnen maken.

Het gezegde "Garbage in, garbage out" is van toepassing als het gaat om Beslissingsintelligentie. De kracht van DI is afhankelijk van de kwaliteit van de gegevens. Daarom begint het zorgen voor de juiste gegevens voor Decision Intelligence met het vinden van een leverancier van tijdige, verrijkte externe gegevens die zijn verzameld uit een breed scala van bronnen. De resulterende analyse, aanbevelingen en beslissingen zullen relevante inzichten bieden om besluitvormers te informeren.

Menselijk oordeel en expertise

Decision Intelligence integreert menselijke besluitvorming in het proces door interactieve tools aan te bieden waarmee werknemers die beslissingen nemen, ten volle kunnen profiteren van hun expertise, kunnen interageren met modellen en de gevolgen en opbrengsten van de verschillende beslissingsopties kunnen evalueren.

Menselijk inzicht is essentieel voor het proces van gegevensselectie, -verzameling en -praktijken van Beslissingsintelligentie. Werknemers met inzicht in de essentiële aspecten van hun bedrijf en hun rol daarin kunnen het DI-proces sturen, de aanbevelingen en resultaten ervan evalueren in de context van hun waarde voor hun bedrijf.

Technologie en automatisering

Geavanceerde tools zoals machine learning en voorspellende modellering staan centraal in DI. Zo kan voorspellende modellering beleggingsbeheerders helpen marktbewegingen te anticiperen. Op dezelfde manier zorgt automatisering bij compliance beslissingen voor snelle, consistente acties in overeenstemming met de regelgevingsnormen.

Nexis® Data as a Service, bevordert innovatie, risicobeheersing en stimuleert het concurrentievoordeel. Met relevante externe gegevens die aansluiten bij de gegevens die je intern genereert, ben je klaar voor DI-succes, waardoor beslissingen snel, inzichtelijk en robuust verdedigbaar zijn.

Klaar om dieper in de wereld van besluitvorming te duiken? Download ons gratis eBook, "De Toekomst van Besluitvorming."