Треугольник, соединяющий большие данные, аналитику и глубокое обучение, очень важен в проектах (приложениях) Data Science. Недавно я работал на гигантских розничных складах, где данные поступают с высокой частотой (быстро меняются), отличаются большим разнообразием и большими объемами. Это составляет то, что мы называем большими данными. Большие данные, которые в наши дни становятся модным словом, довольно сложны в обращении. С другой стороны, глубокое обучение — это форма машинного обучения. Основное преимущество глубокого обучения заключается в его способности работать с большими наборами данных. Глубокое обучение представляет собой нейронные сети, в которых скрытые слои инициируют глубокое обучение. Нейронные сети — это форма техники машинного обучения, вдохновленная человеческим мозгом. Они имитируют систему распознавания образов человека. Проще говоря, машинное обучение — это разнообразный набор алгоритмов, которые постоянно совершенствуются и обучаются сами по себе. Теперь третий элемент треугольника — это бизнес-аналитика. BA, включая описательную, предписывающую и прогнозную аналитику. В случае моей недавней работы прогнозная аналитика используется для прогнозирования моделей спроса на каждом складе. BA делает переход к машинному обучению. На самом деле, большинство учебников бакалавриата содержат главу или две о машинном обучении. Однако BA дает нам возможность разобраться в результатах. Вероятно, это одна из самых сложных задач в любом проекте машинного обучения. Аналитика помогает нам объяснить важные факторы и понять, почему они важнее других. Это настоящее золото для лиц, принимающих решения, которым необходимо регулярно влиять на спрос. В целом, применение треугольника к управлению спросом в контексте управления цепочками поставок дает следующие преимущества:
1. Даже с развитием глубокого обучения современным технологиям не хватает работы, которая явно использует глубокое обучение в приложениях для управления операциями в практическом подходе.
2. Большие данные и аналитика дают преимущество для гибкой организации, гибких цепочек поставок, которые должны быть гибкими, чтобы требовать изменений.
3. Среди практиков есть большая потребность увидеть глубокое обучение в реальном действии. Меня как инструктора постоянно спрашивают студенты, коллеги (другие профессора из разных областей) и лидеры отрасли о глубоком обучении (что это такое? как его можно использовать в бизнесе? как это связано с бизнес-аналитикой?). Треугольник помогает упростить применение глубокого обучения в бизнес-приложениях.
