
データ駆動型の意思決定とは、個人または組織の目標と価値を達成するための、データ分析と洞察に基づいた効果的な意思決定の策定と実行を指します。データ主導の意思決定には、意思決定の客観性、効率、品質、追跡可能性の向上、個人や組織のイノベーション、競争力、継続的改善の促進など、多くの利点があります。データ主導の意思決定には、データ文化、データ機能、データ ガバナンス、データ プラットフォームを確立する必要性、データの収集、統合、分析、プレゼンテーション、アプリケーションにおける課題を解決する必要性など、多くの困難もあります。
Web3 テクノロジーと AI テクノロジーは、データ主導の意思決定に新たな可能性と機会を提供する 2 つの破壊的なテクノロジー トレンドです。 Web3 は、ブロックチェーン、分散化、暗号化経済に基づいた新世代のインターネットを指し、データのセキュリティ、透明性、自律性を実現できます。 AIとは、機械学習、深層学習、自然言語処理などの技術に基づく人工知能を指し、データの理解、生成、応用を実現します。
Web3 と AI テクノロジーを組み合わせることで、データ駆動型の意思決定のまったく新しいエコシステムを構築できるため、誰もがデータの提供、共有、分析、応用に参加でき、個人のデジタルでインテリジェントな生活を実現できます。このエコシステムでは、LLM + ベクター データベース + Langchain テクノロジーの組み合わせを使用して、データ主導の意思決定を行うことができます。 LLM とは、テキストを効率的、正確かつ多様に処理できる大規模言語モデル (Large Language Model) に基づく自然言語理解および生成技術を指します。ベクトル データベースは、数値に対して高速かつ柔軟でインテリジェントなクエリを実行できる、ベクトル ベースの多次元データ ストレージおよび管理テクノロジを指します。ラングチェーンとは、ブロックチェーンとAIテクノロジーに基づく言語間およびドメイン間でのデータ相互通信テクノロジーを指し、画像、音声、ビデオなどを安全、透過的かつ自律的に識別して生成できます。
LLM + ベクター データベース + Langchain テクノロジーの組み合わせを使用すると、次の 9 つのリンクに従ってデータ駆動型の意思決定を行うことができます。
問題を特定する: 意思決定の目的、範囲、影響、期待、および関連する仮定、偏見、リスクを明確にします。
データ収集: 問題のニーズに応じて、適切なデータ ソース、タイプ、質と量、および合理的なデータ収集方法とツールを選択します。
データの整理: 収集された生データをクリーンアップ、変換、マージ、完成、標準化して、データの使いやすさと一貫性を向上させます。
データの整理: 収集された生データをクリーンアップ、変換、マージ、完成、標準化して、データの使いやすさと一貫性を向上させます。
データの分析: 統計、機械学習、人工知能などの適切な技術と方法を使用して、分類されたデータに対してさまざまなレベルで探索的、記述的、予測的、および因果関係の分析を実行し、データ、異常、およびデータの背後にある法則と傾向を発見します。相関関係。
データの提示: チャート、レポート、ダッシュボード、ストーリーなどを使用して、意思決定者や関係者がデータ情報を理解して理解できるように、分析結果を明確、簡潔、説得力のある魅力的な方法で提示します。
データの評価: 分析結果を検証、解釈、評価し、フィードバックして、その有効性、信頼性、妥当性、価値を確認し、問題のニーズと期待を満たしているかどうかを確認します。
データの活用:評価結果に応じて、実行可能な行動計画を策定し、具体的なタスクや指標に変換して、簡単に実行およびモニタリングできます。
データの最適化:アプリケーションの結果に応じてフィードバック情報を継続的に収集し、問題定義、データ収集、分析方法、プレゼンテーション方法などを調整および改善し、意思決定の有効性と効率を向上させます。
共有データ: データに基づく意思決定のプロセスと結果について、個人内外の関係者と通信および協力して、知識の普及、経験の交換、ベスト プラクティスを促進します。
これら 9 つのリンクは、問題を解決するパーソナル デジタル インテリジェント アプリケーションの中核です。これらは、キャリアの選択、商品の購入、財務管理への投資、旅行の計画など、さまざまなシナリオでデータに基づいた意思決定を行うのに役立ちます。Web3 と AI テクノロジーを使用することで、データのセキュリティ、透明性、自律性を実現できます。 、データの理解、生成、適用だけでなく、それによって意思決定の質と効率を向上させ、目標と価値を実現します。
Web3 および AI テクノロジにおけるデータ駆動型の意思決定のパーソナル デジタルおよびインテリジェント アプリケーション シナリオを具体的に説明するために、キャリアの選択を例に挙げます。キャリアの選択は重要かつ複雑な意思決定問題であり、個人の興味、能力、価値観、収入、成長、満足度などの多くの側面が関係します。 LLM + ベクター データベース + Langchain テクノロジーの組み合わせを使用すると、以下の手順に従ってデータ主導の意思決定を行うことができます。
• 問題の定義: 私たちの目的は、満足、幸福、充実感を与えてくれるキャリアを見つけることです。私たちの範囲は考えられるすべてのキャリアです。私たちの影響は将来の発展と生活の質です。私たちの期待は、自分に合ったキャリアを見つけることです。性格、能力、価値観、キャリアが違えば特性、要求、報酬も異なるという思い込み、特定のキャリアについて先入観を持っている可能性があるという偏見、ふさわしくない、または好まれない職業を選んでしまう可能性があるというリスクです。
• データ収集: ブロックチェーン技術を使用して、ネットワーク上のデータソースからデータを収集するプラットフォームを作成できるため、個人、機関、企業、政府など、誰もがデータの提供に参加できます。オンライン キャリア テスト、キャリア ガイド、就職斡旋、業界レポート、給与調査、雇用データなどのさまざまなデータ ソース。テキスト、数値、画像、音声、ビデオなど、さまざまな種類のデータを選択できます。当社は、正確性、信頼性、適時性、関連性、完全性、代表性などのデータの質と量に基づいてデータをスクリーニングできます。アンケート、インタビュー、観察、クローラー、API などの合理的なデータ収集方法とツールを使用できます。スマート コントラクトを使用して、データを提供する貢献者にインセンティブを与えることができます。例: トークンの発行
• データクリーニング: 収集された生データを整理できます。たとえば、重複データ、誤ったデータ、または無関係なデータの削除、異なるフォーマットまたはエンコーディングでのデータの変換、異なるソースまたはタイプからのデータの結合、欠落または不十分なデータの完全化、異なる単位でのデータの標準化などです。 LLM + ベクトル データベース + Langchain テクノロジの組み合わせを使用してデータを整理できます。たとえば、LLM を使用してテキスト内の重要な情報を抽出し、ベクトル データベースを使用して多次元データを保存および管理し、Langchain を使用して言語間およびドメイン間でのデータ交換を実現します。
• データの分析: ソートされたデータを分析できます。たとえば、LLM を使用してテキストの自然言語を理解して生成し、ベクトル データベースを使用して数値の数学的演算と統計分析を実行し、Langchain を使用して画像、音声、ビデオなどを分析します。視覚的および聴覚的な認識と生成。探索的分析 (データ内にどの職業が含まれているかを発見する)、記述的分析 (各職業の特性、要件、報酬を説明する)、予測分析 (業界における各職業の発展を予測する) など、さまざまなレベルの分析を実行できます。将来の傾向と機会)、因果関係分析(各職業のパフォーマンスと満足度にどの要因が影響するかの分析)など。分析を通じてデータの背後にある洞察を得ることができます。どの職業に収入が高く成長の余地があるか、どの職業に競争圧力やリスクが低いかなど。
• データの提示: チャート、レポート、ダッシュボード、ストーリーなどを使用して、明確、簡潔、説得力のある魅力的な方法で分析結果を自分自身または関係者に提示できます。たとえば、LLM を使用してテキストまたは音声の概要を生成し、提案、ベクトル データベースを使用して数値またはグラフィックのランキングと比較を生成、Langchain を使用して画像、音声、ビデオなどの例とケースを生成します。データ情報を提示することで、自分自身または関係者がデータ情報を理解し、消化しやすくなります。例えば、各職業の長所、短所、適性を理解する、異なる職業の利益と費用を比較する、異なる職業の実際の状況と経験を見る、など。
• データの評価: 提示された結果を検証、解釈、評価し、フィードバックすることができます。たとえば、データが正確か、信頼できるか、タイムリーで関連性があるかどうかを確認し、データの背後にあるロジック、理由、意味と価値を説明し、評価します。データの質問の必要性や期待の満足度、フィードバックデータが自分や関係者に与える感情や影響。私たちは評価を通じてデータの有効性、信頼性、合理性、価値を確認し、それが問題のニーズや期待を満たしているかどうかを確認できます。たとえば、どの職業が最も興味深く、有能で、私たちの価値観に最も合っているかを確認し、どの職業が最も適しているかを確認します。職業とは、私たちが最も収入、成長、満足感を得ることができるもの、どの職業を最も喜んで選び、推奨するかを評価するものなどです。
• データの活用:評価結果に基づいて、実現可能な行動計画を策定し、それを具体的な課題や指標に変換します。たとえば、選択または応募したい職業の決定、準備したい条件や能力の策定、改善、設定 達成したい、または超えたい目標と基準を設定します。私たちは、データに基づいた意思決定を実際の行動に適用し、その有効性と効率性を実装および監視できます。たとえば、選択した職業への応募や面接、必要な知識やスキルの学習やトレーニング、タスクの完了や最適化などです。またはアイテムなどを割り当てます。
• データの最適化: アプリケーションの結果に基づいてフィードバック情報を継続的に収集し、問題定義、データ収集、分析方法、プレゼンテーション方法などを調整および改善できます。たとえば、次のような目的、範囲、影響および期待を再検討します。専門職において遭遇する問題や機会に応じて適切なデータソース、種類、質、量を再選択し、専門分野で見つけた法則や傾向に基づいて適切なデータを再適用する 技術と方法論を分析し、データを再利用して提示する私たちの専門分野で受け取ったフィードバックとアドバイスに基づいて、効果的な形式で作成されます。私たちは、最適化を通じてデータに基づく意思決定の有効性と効率を向上させ、継続的な改善と革新を達成することができます。たとえば、選択または応募する職業の調整または切り替え、準備または改善する条件と能力の更新または拡張、達成目標や基準などを修正または改善する。
• 共有データ: ブロックチェーン技術を使用して、分散型の協調的なデータ共有プラットフォームを作成できます。これにより、優れた垂直フィールド データをパブリック ベクトル データベースに入力して、医療、教育、金融、エンターテイメントの待機などのインセンティブ付き共有モデルを形成できます。私たちは、データに基づいた意思決定のプロセスと結果について社内外の関係者とコミュニケーションし、協力することができます。たとえば、キャリアを選択する理由や経験を家族、友人、同僚、指導者などと共有します。業界の専門家、同業他社、競合他社とのコミュニケーション 業界を分析する際の手法や洞察を交換し、業界プログラムや結果の適用に関して雇用主、顧客、パートナーなどと協力します。スマート コントラクトを使用して、共有データのユーザーを承認および監督できます。たとえば、アクセス許可の設定、料金の請求、追跡と追跡などです。LLM + ベクター データベース + Langchain テクノロジーの組み合わせを使用して、データの評価とフィードバックを行うことができます。共有データの価値と影響。たとえば、LLM を使用してデータの概要と提案を生成し、ベクトル データベースを使用してデータのランキングと比較を生成し、Langchain を使用してデータの例とケースを生成します。共有を通じて、知識の普及、経験の交換、ベストプラクティスを促進し、影響力と競争力を拡大できます。
結論は
データドリブンの意思決定は、データ分析と洞察に基づいて効果的な意思決定を下し、実行する方法であり、個人または組織の目標と価値を達成するのに役立ちます。 Web3 テクノロジーと AI テクノロジーは、データ主導の意思決定に新たな可能性と機会を提供する 2 つの破壊的なテクノロジー トレンドです。 Web3 と AI テクノロジーを組み合わせることで、データ駆動型の意思決定のまったく新しいエコシステムを構築できるため、誰もがデータの提供、共有、分析、応用に参加でき、個人のデジタルでインテリジェントな生活を実現できます。このエコシステムでは、LLM + ベクター データベース + Langchain テクノロジーの組み合わせを使用して、データ主導の意思決定を行うことができます。これら 9 つのリンクは、問題を解決するパーソナル デジタル インテリジェント アプリケーションの中核です。これらは、キャリアの選択、商品の購入、財務管理への投資、旅行の計画など、さまざまなシナリオでデータに基づいた意思決定を行うのに役立ちます。Web3 と AI テクノロジーを使用することで、データのセキュリティ、透明性、自律性を実現できます。 、データの理解、生成、適用だけでなく、それによって意思決定の質と効率を向上させ、目標と価値を実現します。

FlerkenS は、Web3 ネットワークをベースとした分散型パーソナル AI アプリケーション プラットフォームで、ユーザーのデジタル変革の実現を支援し、ボーダレスなデジタルおよびインテリジェント サービスをユーザーに提供します。
FlerkenS は、AI マーケット、AI パブリッシャー、オープンでスケーラブルな汎用人工知能 (AGI) システムを構築します。 AI-DSL は、パーソナル ベクトル データベース (Personal Vector Database) + Langchain Technology Solution (Langchain Technology Solution) + 大規模モデル テクノロジーの実装パスを通じて、さまざまな種類や分野の AI アプリケーションとサービスが相互に連携および対話できるようにし、ユーザーがパーソナライズされた AI サービスを取得し、分散ネットワーク環境で AI テクノロジーの下でサービスプロバイダーとのポイントツーポイントを実現します。分散型 AI インテリジェント ビジネスと分散型 AI 経済を構築するための接続です。
FlerkenS の最初のアプリケーション: Web3+AI に基づくスマートなキャリア プランニング。ユーザーの個人情報、興味、能力、目標に基づいて、キャリア プランニング、トレーニング、キャリアの推奨など、パーソナライズされたキャリア開発の提案を提供できます。また、ユーザーが対話や交流を通じて職場の問題を解決し、専門スキルや自信を向上させるのにも役立ちます。
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