00:00:08 Введение и профессиональный опыт Эрика Уилсона в IBF.
00:01:35 Проблемы в получении полезных чисел и идей из аналитики.
00:03:45 Роль бизнес-решений в использовании аналитики.
00:05:31 Важность компетентных планировщиков спроса и дефицита кадров в отрасли.
00:07:25 Недостаток талантов в сфере поставок и аналитики.
00:10:58 Необходимость новой роли ученого в сфере цепей поставок.
00:13:01 Вероятностное мышление в управлении цепями поставок.
00:14:41 Возрастающая важность управления цепями поставок в бизнесе.
00:15:47 Растущий интерес СМИ к управлению цепями поставок.
00:17:18 Появление мастеров цепей поставок в элитных университетах.
00:18:27 Эволюция аналитики и ее роль в будущем.
00:19:59 Зрелые технологии становятся невидимыми и сливаются с фоном.
00:20:53 Пример антиспам-технологии как зрелой, невидимой технологии.
00:23:59 Определение искусственного интеллекта и ценность правильных вопросов.
00:24:57 Идеальная бесшумная цепь поставок и ее последствия для планировщиков спроса.
00:25:11 Надежды Эрика на свою книгу и навыки, которые могут получить планировщики спроса.
00:26:39 Заключительные замечания.
Резюме
В интервью с Киреном Чандлером, основателем Lokad, и Эриком Уилсоном, сертифицированным бизнес-прогнозистом, обсуждается все возрастающая важность аналитики в современных организациях. Они исследуют проблемы использования больших объемов данных для получения значимых идей и необходимость оптимизации цепей поставок. Оба подчеркивают важность действенной аналитики для принятия лучших решений. Разговор подчеркивает растущий спрос на квалифицированных специалистов в управлении цепями поставок и интеграцию технологий с экспертизой в области цепей поставок. Поскольку аналитика продолжает развиваться, организации должны адаптироваться, чтобы стать более гибкими, отзывчивыми и предсказуемыми, чтобы оставаться конкурентоспособными на быстро меняющемся рынке.
Расширенное резюме
В этом интервью ведущий Кирен Чандлер встречается с Жоаннесом Верморелем, основателем Lokad, и Эриком Уилсоном, сертифицированным профессиональным бизнес-прогнозистом и ведущим подкаста IBF On Demand. Они обсуждают роль аналитики в современных организациях, с акцентом на проблемы и преимущества использования данных для принятия бизнес-решений.
Верморел имеет несколько контроверзное мнение о аналитике. Он считает, что легко генерировать большие объемы данных, но гораздо сложнее получить небольшое количество ценных идей для человеческого потребления. Он предлагает, что широкое использование аналитики в компаниях часто не приводит к получению полезной информации. Уилсон, с другой стороны, считает, что хотя очень важно просеивать большие объемы данных, чтобы найти значимые идеи, преимущества этого превышают затраты.
Уилсон подчеркивает важность превращения сырых данных в информацию, а затем в действенные идеи. Он признает, что многие компании испытывают трудности на этапе получения идей, но утверждает, что начинать этот путь необходимо. Бизнесы должны использовать данные для более глубокого понимания своих потребителей и экономики, особенно в условиях вызовов, таких как COVID-19.
И Верморел, и Уилсон согласны в том, что конечная цель аналитики - это принятие лучших бизнес-решений. Верморел указывает на то, что без практической, осязаемой цели аналитика может привести к бесполезным мыслям или действиям. Он критикует широкое использование показателей пустой значимости и недостаток фокуса на ключевых показателях эффективности (KPI). В отличие от этого, он предлагает бизнесам сосредоточиться на действенном, автоматизированном принятии решений на основе данных.
Новая книга Уилсона “Прогнозирование аналитики для бизнеса” предназначена для специалистов по прогнозированию спроса. По мере роста команд по работе с данными возрастает давление на поиск способных специалистов по прогнозированию спроса. Уилсон считает, что специалисты по прогнозированию спроса обладают необходимым набором навыков, чтобы развиваться в своих должностях, так как они способны понять и объяснить факторы, влияющие на потребителей и спрос.
Это интервью подчеркивает проблемы и преимущества использования аналитики в современных организациях. В то время как Верморел критикует чрезмерное внимание к данным без ясных действенных идей, Уилсон подчеркивает важность превращения данных в ценную информацию для принятия решений. Оба согласны в необходимости фокусироваться на действенной аналитике для принятия лучших бизнес-решений.
Разговор начинается с признания Эриком Уилсоном текущего дефицита специалистов по прогнозированию спроса, так как спрос на их набор навыков значительно вырос в последние годы. За последние пять лет зарплаты выросли на 30-40 процентов, и доски объявлений постоянно заполнены вакансиями на эти должности. Хотя квалифицированные специалисты по прогнозированию спроса существуют, их просто недостаточно на рынке.
Джоаннес Верморел соглашается, утверждая, что талант редок, и найти качественных ученых по оптимизации цепей поставок сложно. Он сравнивает ситуацию с квантовым трейдингом в банках, где небольшое количество трейдеров генерирует большую часть прибыли. Он считает, что технология действует как множитель для человеческого интеллекта, позволяя более способным людям работать быстрее и в большем масштабе.
Верморел указывает на то, что растущая популярность ученых по данным в последние пять лет привела к притоку профессионалов, которые владеют высокими навыками в области технологий и языков программирования, таких как Python и машинное обучение средства, такие как PyTorch, Keras и TensorFlow. Однако он утверждает, что только техническая грамотность не заменяет глубокого понимания сложностей цепей поставок.
По мнению Верморела, сложность заключается в том, чтобы специалисты по цепям поставок могли применять свои навыки к реальным ситуациям, выходящим за рамки гигантов технологий, таких как Google и Facebook. Трудность заключается в тонкой настройке анализа цепей поставок, что является другим видом вызова по сравнению с обработкой больших объемов данных.
Уилсон предвидит будущее, в котором оба набора навыков объединятся, чтобы создать роль специалиста по прогнозированию спроса, способного справляться с ежедневными изменениями моделей и включать аналитику в качестве дополнительной возможности. Верморел шутливо предлагает термин “ученый по цепям поставок” для этого типа должности, хотя он признает, что это выдуманный термин, используемый Lokad для разграничения их ролей на рынке.
В интервью подчеркивается растущий спрос на квалифицированных специалистов в области оптимизации цепей поставок и проблемы в поиске квалифицированных людей, способных справиться как с техническими, так и с бизнес-аспектами этой области. В то время как технологии продолжают развиваться, необходимость в глубоком понимании сложностей цепей поставок и эффективном сотрудничестве между специалистами по прогнозированию спроса и учеными по данным остается критической.
Беседа подчеркивает важность вероятностного мышления в управлении цепями поставок, отходя от детерминированных подходов. По мере развития отрасли планирование спроса и управление цепями поставок становятся все более важными для компаний, с руководителями, уделяющими этим областям больше внимания, чем когда-либо.
Рост популярности науки о данных привел к появлению множества модных слов в отрасли, но собеседники подчеркивают необходимость более глубокого понимания фактических процессов. Они обсуждают, как управление цепями поставок постепенно привлекает больше внимания престижных университетов, где лучшие профессора и студенты исследуют эту область. Это изменение помогает привлечь больше талантов в отрасль, которая становится все более сложной из-за таких факторов, как соблюдение норм и глобализация.
В будущем аналитика будет играть решающую роль в развитии управления цепями поставок. Компании должны быть более гибкими, отзывчивыми и предсказуемыми, чтобы следовать за изменяющимся поведением потребителей. Это потребует большей зависимости от планирования спроса и оптимизации цепей поставок для поддержки целевых маркетинговых усилий. Демократизация данных и аналитики будет продолжать вносить изменения в отрасль, подчеркивая важность оптимизации цепей поставок для бизнеса.
Уилсон видит, что организации становятся более плоскими и все больше зависят от аналитики для принятия решений. Верморель считает, что по мере зрелости технологии она становится невидимой, сливаясь с фоном и работая беспрепятственно. Он приводит пример антиспам-технологии как примера зрелой технологии, которая работает незаметно, но эффективно.
Верморель представляет будущее аналитики цепей поставок в основном невидимым, принимающим мирные решения, не привлекая внимания высшего руководства. Однако он признает, что цепи поставок разнообразны, и ни одна компания или технология не может охватить весь рынок. Несмотря на свою непритязательность, Верморель считает, что продвинутая аналитика станет более важной, чем когда-либо, для поддержания конкурентоспособности.
Когда его спрашивают о его книге о прогнозировании спроса, Уилсон объясняет, что это не математический труд, а введение в машинное обучение, искусственный интеллект и прогнозирование спроса для специалистов по прогнозированию спроса. Книга охватывает людей, процессы, аналитику и технологии, с акцентом на создание организаций, основанных на данных, и понимание того, как эффективно использовать данные внутри организации.
Полный текст
Кирен Чандлер: Привет, сегодня мы рады приветствовать Эрика Уилсона, ведущего подкастов IBF On Demand. Мы собираемся обсудить с ним роль аналитики в современных организациях и то, что мы можем узнать из его новой книги “Прогнозирование спроса с использованием предиктивной аналитики для бизнеса”. Итак, Эрик, большое спасибо, что присоединились к нам прямо сейчас из Соединенных Штатов. Возможно, чтобы начать, вы могли бы рассказать нам немного больше о себе и о своей роли в IBF.
Эрик Уилсон: Я рад быть частью этого и быть также частью вашего каста. Меня зовут Эрик Уилсон, я являюсь ведущим мыслителем Института бизнес-прогнозирования. Это на самом деле глобальная организация с более чем 50 000 членами по всему миру. Мы специализируемся на развитии планирования спроса, прогнозирования, предиктивной аналитики, SNOP и смежных областей. Вот что мы делаем как организация. Одно из наших направлений - это обмен знаниями, и в этом я принимаю участие. Я пишу статьи и веду двухнедельный подкаст IBF On Demand, который вы можете найти на YouTube или где бы вы ни искали свои подкасты. Так что это немного обо мне. У меня около 30 лет опыта во многих отраслях и различных должностях, но это позволило мне добиться того, где я сейчас.
Кирен Чандлер: Отлично! Сегодня, Джоаннес, наша тема - это аналитика, особенно в современных организациях. Когда мы обсуждали это, у вас было немного контроверзное мнение о роли аналитики. Каково ваше первое впечатление?
Джоаннес Верморель: Мое мнение, в двух словах, заключается в том, что очень легко производить миллион чисел в секунду с помощью компьютера, но на самом деле очень сложно производить пять чисел в день, которые стоят того, чтобы их прочитали люди. Самая большая проблема с аналитикой заключается в том, как произвести что-то, что стоит внимания человека. Мое повседневное наблюдение заключается в том, что то, что сейчас широко распространено в компаниях, особенно в сегменте цепей поставок, но не только, не проходит этот тест.
Киран Чандлер: Как вы к этому относитесь, Эрик? За последние 20 лет объем данных значительно вырос. Вы бы сказали, что мы сейчас производим слишком много чисел и не обращаем внимания на то, что действительно важно?
Эрик Уилсон: Я не думаю, что можно иметь слишком много чисел, но есть некоторая правдивость в том, что говорит Джоаннес о поиске правильной информации. Данные во всех формах - это просто сырые данные, строительные блоки, с которыми можно начать что-то строить. Превращение этих данных в информацию, а затем в понимание - это то, с чем компании борются. Однако преимущества достижения этой цели значительно превышают затраты на достижение этой цели. Компании должны начать этот путь, даже если они сейчас испытывают трудности, потому что развитие этих сырых данных в полезные идеи для организации является критическим.
Киран Чандлер: Мы должны перестать жить в прошлом и начать смотреть в будущее, находить новые идеи о потребителях и экономике, особенно в такие времена, как сейчас с COVID. Мы должны начать открывать эти идеи.
Джоаннес Верморель: Одна из ключевых идей, на которую мы фокусируемся в Lokad, - это идея бизнес-решений. Где эти решения действительно могут изменить способ работы бизнеса? В аналитике есть несколько путей, которые могут привести к непродуктивным направлениям деятельности или мысли. Вам нужна практическая, мирская цель, которая определяет то, что вы делаете с вашим анализом, числами, отображением и всем остальным. Решение - это то, что имеет физическое, осязаемое влияние на цепи поставок, например, решение о закупке, движение запасов или изменение цены. Если вы смотрите на числа с прямым намерением улучшить решение, это может быть хорошо. Но обычно я вижу океаны показателей эффективности, где вы имеете так много ключевых показателей, что их почти оскорбительно называть “ключевыми”. Они лишены фокуса и встроенного механизма или намерения превратить их во что-то действенное в масштабе и способами, которые полностью автоматизированы.
Киран Чандлер: Эрик, в вашей новой книге “Прогнозирование аналитики для бизнеса” очень сильно сосредоточено на планировщике спроса. Мы заметили, что с ростом команд по обработке данных возникает все большая потребность в квалифицированных планировщиках спроса. Есть ли недостаток в этой области?
Эрик Уилсон: Здесь есть и да, и нет. Планировщики спроса способны развиваться в этой должности. Они настроены на то, чтобы смотреть на то, что влияет на потребителей, на то, что влияет на спрос, чтобы понимать и устанавливать связи с различными переменными. Они настроены на то, чтобы передавать это в цепь поставок, в финансы и в другие части организации, делая их полезными идеями, которые могут использовать другие части организации. У них есть навыки для этого. Однако сейчас мы видим нехватку планировщиков спроса из-за такого спроса на них. За последние пять лет зарплаты выросли на 30-40 процентов. Мы видим, что даже в эти времена на досках объявлений появляются люди, ищущие тех, у кого есть качественные, количественные и коммуникационные навыки, чтобы объединить аналитику и деловое понимание для организации. Итак, они квалифицированы? Да, они могут справиться. Но их достаточно много? Ответ будет нет.
Киран Чандлер: И я думаю, что это то, с чем мы, вероятно, согласимся. Мы всегда в поиске квалифицированных ученых в области цепей поставок, и это всегда довольно сложно найти. Почему, с вашей точки зрения, это так сложно, Джоаннес?
Джоаннес Верморель: Талант редок по определению. Каждая компания говорит, что она нанимает только лучших, но на самом деле рынок просто нанимает среднего. Это рода работы, где люди, которые в них лучше разбираются, получают пропорционально хорошие результаты. Мы входим в область, аналогичную количественной торговле в банках, где некоторые трейдеры приносят основную часть прибыли. Технология - это умножитель для человеческого интеллекта, поэтому если у вас есть кто-то, кто умнее, более способный и обладающий лучшими деловыми идеями, он просто будет делать это быстрее и в большем масштабе для своей организации. Это становится очень верным и для цепей поставок, а не только для торговли в банковской и финансовой сфере.
Что, по моему мнению, делает это сложнее, чем следовало бы, - это идея о том, что ученый-аналитик данных. За последние пять лет это стало очень популярным, но проблема в том, что вы получаете людей, которым в университетах говорят, что их фокус должен быть на самой технологии. Им нужно стать очень хорошими в Python, PyTorch, Keras, TensorFlow или каком-либо другом популярном открытом исходном коде, используемом для машинного обучения. Хотя, конечно, требуется определенная степень владения техническими инструментами, это не заменяет терпеливого понимания того, что делает цепочку поставок, включая мельчайшие детали, которые движут организацией. Если вы их упустите, вы полностью ошибетесь. Таким образом, ученым-аналитикам цепочки поставок, которые выполнили множество упражнений по моделям, протестированным и внедренным в компаниях, таких как Facebook и Google, становится непросто. Когда они попадают в обычную компанию, которая не является Google, она кажется им неамбициозной по сравнению с тем, что они видели со стороны Google. Реальность заключается в том, что сложность другого рода; дело не в наличии массивного кластера графических процессоров, на котором вы будете обрабатывать петабайты данных, а в том, чтобы очень точно разобраться в деталях анализа вашей цепочки поставок, что является другим видом сложности.
Кирен Чандлер: Каковы ваши мысли по этому поводу, Эрик? Ваша книга, очевидно, охватывает широкий спектр различных аналитических методов. Скажете ли вы, что основы и обзор этого являются чем-то более сложным для достижения?
Эрик Уилсон: Я согласен.
Кирен Чандлер: В аналитике данных и планировании спроса есть разные наборы навыков. Они также могут многое узнать друг у друга, и я думаю, что это отличный обзор того, о чем вы говорили, о некоторых трудностях, с которыми мы сталкиваемся. Я имею в виду, что планировщику спроса нужно больше опираться на науку. Они должны смотреть на вещи и рассматривать внешние переменные, изучать новые технологии, моделировать те вещи, которые являются миром аналитика данных. Они, планировщики спроса, должны выйти из своей зоны комфорта и делать больше такого. В то же время, эта совместная работа, комфорт с неопределенностью, такие ситуации, коммуникация, все эти вещи, которыми планировщики спроса обладают как сильными навыками, помогают им, и вот где должны быть и аналитики данных. Таким образом, в будущем будет действительно объединение двух типов навыков для роли планирования спроса.
Эрик Уилсон: В цепочке поставок есть что-то уникальное. Есть что-то уникальное в том, чтобы иметь возможность ежедневно менять модель и адаптироваться к ней. В цепочке поставок есть что-то уникальное, что вы должны предложить в рамках роли планирования спроса, добавив в это также аналитику как еще одну возможность. И вот на что вы на самом деле и стремитесь.
Кирен Чандлер: Хотели бы вы вдаться в детали, Йоаннес? Я задаюсь вопросом, не нужно ли нам, не знаю, ученый-аналитик цепочки поставок или что-то в этом роде?
Йоаннес Верморель: Нет, просто шутка. Это буквально выдуманная терминология Lokad для такой должности. Это немного придумано, но это был способ Lokad буквально сигнализировать рынку, потому что мы получили много заявок, особенно со стороны аналитиков данных, потому что это в основном то, что производят университеты. Я бы сказал, что университеты сейчас производят, вероятно, 10 аналитиков данных на каждого планировщика спроса. Это стало большой тенденцией. И это было просто способом поместить кандидатов, соискателей, в правильное состояние ума, что они будут прежде всего заниматься цепочкой поставок, а не моделированием сложных передовых глубоких нейронных сетей.
Эрик Уилсон: Это хороший способ смотреть на это. Я имею в виду, это те основные вещи, которые вам нужны в цепочке поставок, но добавление вероятностного мышления. Потому что многие люди в цепочке поставок, я имею в виду старый способ, были очень детерминированными. “Я собираюсь продать X количество в следующем месяце и я собираюсь спланировать всю свою цепочку поставок вокруг этого.” Мы все знаем, что это не то, что произойдет. Нам нужно начать думать больше о вероятности, начать думать больше в диапазонах, думать о большем количестве рисков и возможностей. Вот где вступает в игру ученый в области цепочки поставок, вот где помогает планирование спроса, вот что компаниям нужно делать. Так что, когда вы говорите об аналитике, это только начало. Когда аналитика становится модным словом в определенных организациях, вы можете использовать ее с правильным мышлением, правильной культурой внутри организации и начать изменять мышление цепочки поставок, начать изменять мышление организации, чтобы использовать аналитику больше, скажем, чем системы, вероятностное мышление и тому подобное.
Киран Чандлер: Эрик, вы сказали, что наука о данных становится немного модной, и я с этим абсолютно согласен. Это то, о чем мы все слышим все больше и больше. А как насчет самой отрасли цепочки поставок? Я имею в виду, там так много сложностей. Вы бы сказали, что это пугает для кого-то, кто только начинает?
Эрик Уилсон: Лично я считаю, что планирование спроса - это сексуально, и я считаю, что это будет следующая сексуальная карьера в будущем. Но к этому моменту, в последних опросах из-за COVID, когда были опрошены финансовые директоры и генеральные директоры, их главными опасениями были денежные потоки, когда закончится пандемия, а также планирование спроса и цепочка поставок. Так что мы перешли из кабинета в зал заседаний. Сейчас цепочка поставок привлекает много внимания. Вы видите газеты и телешоу, где обсуждаются цепочки поставок, что не происходило несколько лет назад. Ее важность повысилась, и с этим появилось желание войти в эту должность и развивать ее. Это пугает? Нет, я просто думаю, что это была функция заднего офиса, которая выполнялась, и люди не понимали ее. Люди начинают не только понимать это, но и понимать его важность сейчас.
Киран Чандлер: Мы видим много СМИ, которые сообщают о цепочке поставок, используя разные модные слова, но за ними не столько понимания. Вы бы сказали, что это также пугает для кого-то, кто только начинает, Джоаннес?
Джоаннес Верморель: Что касается журналистов, их полное непонимание темы никогда не мешало им писать тонны материала об этом. Однако, шутки в сторону, я заметил изменение в восприятии. Мой отец, который раньше руководил промышленными компаниями, однажды сказал мне, что если кто-то был очень надежным и прямолинейным в своем мышлении, его ставили на производственную сторону. Если они были энергичными и ориентированными на действие, их ставили на сторону продаж. Но если они не были ни энергичными, ни надежными, их ставили на сторону цепочки поставок. Таков был менталитет тогда.
К счастью, за последние два десятилетия многие университеты начали предлагать программы магистратуры по цепочке поставок, которые не являются шуткой, с преподавателями высшего класса и студентами. В отрасли сейчас больше талантов, чем когда-либо, но вещи также стали сложнее по разным причинам, включая соблюдение и глобализацию, что сделало это еще более сложным.
Киран Чандлер: Насколько бы вы сказали, что роль аналитики изменится в ближайшие два десятилетия и как вы видите, как это будет развиваться?
Эрик Уилсон: Ого, я имею в виду, очевидно, что произойдет огромная эволюция или революция уже в ближайшие несколько лет. Мы видим необходимость стать более гибкими, более отзывчивыми и более предсказуемыми внутри организаций. Так что с этим организации будут вынуждены догонять. Они начнут полагаться на более микро-целевую аудиторию потребителей сейчас. Они не могут просто засорять эфир и веб-сайты материалом. Они должны начать более точечно нацеливаться, и для этого потребуется хорошее планирование спроса и цепочка поставок, чтобы помочь поддерживать эти вещи. Мы увидим демократизацию данных, и мы уже видим демократизацию аналитики и эту функцию цепочки поставок, которая становится основной поддержкой во всей организации, поддерживая все виды функций в будущем. Я действительно думаю, что организации станут намного плоскими и будут более зависеть от аналитики как движущей силы этих организаций в будущем.
Кирен Чандлер: Йоаннес, мы уже говорили о концепции микротаргетинга, когда говорили о использовании данных карт лояльности, и это определенно интересная концепция. А как ты видишь будущее технологической сферы?
Йоаннес Верморель: Мое восприятие заключается в том, что с развитием технологий они становятся невидимыми, сливаясь с фоном. Когда они действительно совершенствуются, вы почти не замечаете их, хотя они присутствуют сильнее, чем когда-либо. Я думаю, что архетипом этого является антиспам. У вас есть передовое машинное обучение, которое постоянно сортирует вашу почту, и оно очень точное. Если вы проверите свою папку со спамом, 99% из них будут спамом, хорошо классифицированным, и вы ничего не делаете; это просто работает. Если вы пользуетесь Google Mail, Outlook или чем-то подобным, то это так. Когда все сделано правильно, очень зрелая технология, особенно на стороне машинного обучения, исчезает и тихо и надежно выполняет свою работу, без лишнего шума. Вы как будто забываете, что она есть, но благодаря этому вы можете продолжать работать над их улучшением, делая многое. Я бы сказал, что будущее технологий аналитики цепей поставок для многих организаций, вероятно, будет таким. Это будет нечто, что будет приводить к множеству очень мелких решений, и оно не будет естественным для внимания генерального директора.
Кирен Чандлер: Можете ли вы рассказать нам, как вы видите роль искусственного интеллекта в оптимизации цепи поставок?
Йоаннес Верморель: Прямая нацеливание будет выполняться автоматически, просто работая плавно. Рабочая нагрузка ваших складов, заводов, магазинов и т. д. также будет выполняться в фоновом режиме. Никто не будет обращать внимание на такие вещи на повседневной основе, кроме нескольких специалистов. Тем не менее, это станет искусством иметь людей, которые очень хороши в оставании конкурентоспособными и постоянном улучшении всей системы. Отсутствие такой технологии сделает вас неконкурентоспособными, так же как наличие почтового ящика без антиспама потребует от вас провести весь день, сортируя спам. Очевидно, без этого было бы почти невозможно пользоваться электронной почтой. Теперь электронная почта не является полностью адекватной аналогией, потому что вы можете иметь технологию антиспама, которая одинакова для миллионов компаний, использующих Gmail или Outlook. Цепь поставок намного более разнообразна, поэтому я не вижу эту позицию на рынке реалистичной, чтобы одна компания захватила весь рынок, потому что он слишком разнообразен. Тем не менее, технологий будет много, но если мне пришлось бы угадать одну вещь, то она будет больше похожа на антиспам, в основном невидимую, впечатляющую, но важную как никогда.
Эрик Уилсон: К этому моменту вы говорите о определении искусственного интеллекта, которое является неоднозначным термином, но это все, что автоматизирует или усиливает процесс или результат. Об этом мы в основном говорим, где это будет менее моделирования, аналитики, технической стороны, а больше мягких сторон.
Кирен Чандлер: Когда что-то становится товаром, что-то другое становится премиумом. Так что, когда ваши данные становятся товаром, когда даже моделирование становится товаром внутри организаций, потому что технология может помочь предоставить это почти без участия человека, то вопросы, которые нужно задавать, становятся премиумом, или, знаете, как перевести это в разговор с генеральным директором, это становится премиумом. И вот тут вы смотрите на планирование спроса в цепи поставок, на людей, достигающих этих целей в будущем. Так что здесь отличные идеи.
Йоаннес Верморель: Да, мы как будто говорили об этом здесь, об этой идее о том, что цепь поставок должна быть полностью бесшумной, и это своего рода мечта.
Кирен Чандлер: Эрик, мы оставим последнее слово за вами. В заключение, какие у вас надежды на вашу книгу и какие навыки вы хотели бы, чтобы специалист по планированию спроса получил, прочитав ее?
Эрик Уилсон: Да, моя надежда на книгу заключается в том, что это не математическая книга. Она действительно дает вам введение в машинное обучение, искусственный интеллект, прогнозирование аналитики. В названии прогнозирование аналитики для бизнес-прогнозирования, для цепи поставок, для специалиста по планированию спроса, чтобы помочь им перейти от внутренних наборов данных, которые смотрят назад, к более прогнозирующему, рассматривая внешние наборы данных, рассматривая новые способы работы с данными, рассматривая модели, которые они могли не рассматривать раньше. Она дает им эти вводные части. Книга разделена на людей, процессы, аналитику и технологию. Так что она не сосредоточена только на том, что здесь ансамбль, вот, знаете, дерево решений, вот, знаете, эти модели и как их делать. Она дает вам немного представления об этом, но начинает с людей, как построить организацию, основанную на данных или аналитике. Она рассматривает технологическую сторону, какие компании помогают поддерживать, что вам нужно начать строить, как получить эту визуализацию сейчас? И она также рассматривает сторону данных, объясняя, что такое данные и как вы можете начать использовать их внутри своей организации, вместо того, чтобы просто плавать в озере данных. Она действительно позволяет вам понять, как привнести элементы в свою организацию сегодня, которые вы можете использовать сегодня, и это действительно то, что я надеюсь сделать. Все верно.
Кирен Чандлер: Великолепно. Ну, нам придется закончить здесь, но спасибо вам обоим за ваше время сегодня.
Йоаннес Верморель: Спасибо.
Кирен Чандлер: Это все на этой неделе. Большое спасибо за просмотр, и увидимся в следующем эпизоде. Спасибо за просмотр.
