خوبصورت ڈیش بورڈز بہتر فیصلوں جیسے نہیں ہوتے۔

علم کا فریب

چارٹس دکھاتے ہیں کہ کیا ہوا۔ وہ یہ فیصلہ نہیں کرتے کہ آگے کیا کرنا ہے۔

بزنس انٹیلیجنس ٹولز بصری طور پر طاقتور ہیں۔ وہ ڈیٹا کو ڈیش بورڈز، گرافس، فلٹرز اور رپورٹس میں منظم کرتے ہیں جو ٹیموں کو کاروبار کی ایک جھلک سمجھنے میں مدد دیتے ہیں۔

وہ جھلک مفید ہو سکتی ہے، لیکن یہ علم کا فریب بھی پیدا کر سکتی ہے۔ ایک صاف ستھرا ڈیش بورڈ ایک ابتر کاروبار کو سمجھا ہوا دکھا سکتا ہے۔ ایک خوبصورت چارٹ ایک نامکمل ڈیٹاسیٹ کو مکمل دکھا سکتا ہے۔ ایک رجحانی لکیر فیصلے کی طرح محسوس ہو سکتی ہے جبکہ یہ درحقیقت محض ایک بیان ہوتی ہے۔

زیادہ تر BI ورک فلو اب بھی مشکل حصہ صارف پر چھوڑ دیتے ہیں: چارٹ کی تشریح کریں، محرکات کی شناخت کریں، فیصلہ کریں کہ کون سا منظرنامہ اہم ہے، نقصان کو مقداری بنائیں، منظوری کو رہنمائی دیں، اور منصوبے پر عمل کریں۔

دکھائی دینا فیصلے کی صلاحیت جیسا نہیں ہے۔

جہاں BI اپنی حد تک پہنچ جاتی ہے

ڈیش بورڈز رپورٹنگ کے لیے بنائے گئے تھے۔ نازک فیصلوں کے لیے استدلال درکار ہوتا ہے۔

روایتی BI ٹولز میٹرکس دکھانے میں بہترین ہیں۔ وہ اس وقت کم مؤثر ہوتے ہیں جب ٹیموں کو مفروضات جانچنے، اختیارات کا موازنہ کرنے، what-if منظرنامے چلانے، غیر یقینیت کو مقداری بنانے، یا کسی فیصلے کے پیچھے کے استدلال کو محفوظ رکھنے کی ضرورت ہوتی ہے۔

عملی طور پر، بہت سے ڈیش بورڈ ورک فلو کاروبار کے فلٹر شدہ، مجموعی، نمونہ شدہ، یا محدود نظاروں پر منحصر ہوتے ہیں۔ ٹیمیں اکثر اقتباسات، تیار کردہ ٹیبلز، یا انٹرایکٹو نظاروں کے ساتھ کام کرتی ہیں جنہیں انسانی تجزیہ کار کے لیے کافی تیز رہنے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہوتا ہے۔ اس کا مطلب ہے کہ صارف کے سامنے موجود ڈیٹا پہلے ہی کاروبار کی ایک محدود نمائندگی ہو سکتا ہے۔

بڑا مسئلہ صرف ڈیٹا کا حجم نہیں ہے۔ یہ ہے کہ انسان صرف اتنی ہی معلومات ہضم کر سکتے ہیں۔ یہاں تک کہ جب ڈیش بورڈ درست ہو، تب بھی تجزیے کا بوجھ اسے پڑھنے والے شخص پر ہی رہتا ہے۔

ڈیش بورڈز سے آگے

فیصلوں کے لیے چارٹس سے زیادہ کی ضرورت ہوتی ہے۔

ایک نازک کاروباری فیصلہ کوئی بصری کاری کا مسئلہ نہیں ہے۔ یہ ایک غیر یقینیت کا مسئلہ ہے، ایک عمل درآمد کا مسئلہ ہے، اور ایک حکمرانی کا مسئلہ ہے۔

AeroGenie کا طریقہ

جھلک سے سمیولیشن سے فیصلے تک۔

AeroGenie وہیں سے شروع ہوتا ہے جہاں سے BI ٹولز شروع ہوتے ہیں: ڈیٹا۔ لیکن یہ ڈیش بورڈ پر نہیں رکتا۔

یہ متعلقہ شواہد کو جذب کرتا ہے، جڑے ہوئے نظاموں کو پڑھتا ہے، کیے جانے والے فیصلے کی شناخت کرتا ہے، مفروضات بناتا ہے، سمیولیشنز چلاتا ہے، اختیارات کا موازنہ کرتا ہے، غیر یقینیت کو مقداری بناتا ہے، اور ایک منظم فیصلہ منصوبہ تیار کرتا ہے۔

اس منصوبے میں تجویز کردہ راستہ، متبادل اختیارات، متوقع قدر، خطرے کے اسکور، اہم محرکات، مفروضات، درکار منظوریاں، اور عمل کرنے کے لیے درکار اقدامات شامل ہو سکتے ہیں۔

پیش گوئی اور ML

بنیادی پیش گوئی بلند داؤ والے فیصلوں کے لیے کافی نہیں ہے۔

بہت سے BI ٹولز میں پیش گوئی، بے قاعدگی کی شناخت، یا ML سے معاون خصوصیات شامل ہوتی ہیں۔ وہ صلاحیتیں مفید ہیں، لیکن وہ عام طور پر ایک منظم ڈیسیژن انجن جیسی نہیں ہوتیں۔

پیش گوئیاں اکثر کسی میٹرک کو آگے کی طرف پیش کرتی ہیں۔ ML ماڈلز کسی تنگ نتیجے کی پیش گوئی میں مدد دے سکتے ہیں جب کافی متعلقہ ڈیٹا موجود ہو۔ لیکن ایک کاروباری فیصلے کے لیے عام طور پر زیادہ کی ضرورت ہوتی ہے: کون سا اقدام کرنا ہے، نتیجہ مفروضات کے لیے کتنا حساس ہے، کیا غلط ہو سکتا ہے، حدود کیا ہیں، اور فیصلے کی منظوری کے بعد کیا ہونا چاہیے۔

AeroGenie ML کا استعمال اس وقت کر سکتا ہے جب وہ قدر بڑھائے، لیکن یہ کسی واحد تربیت یافتہ ماڈل پر منحصر نہیں ہے۔ سمیولیشنز مفروضات کو براہ راست جانچ سکتی ہیں، ML سے چلنے والے مفروضات کا اسٹریس ٹیسٹ کر سکتی ہیں، ماڈل کے نتائج کو احتمالی حدود سے مالا مال کر سکتی ہیں، اور ٹیموں کو فیصلے کی حدود سمجھنے میں مدد دے سکتی ہیں۔

فیصلے پر عمل درآمد

فیصلہ اس وقت ختم نہیں ہوتا جب چارٹ سمجھ لیا جائے۔

ٹیم کے فیصلہ کرنے کے بعد، کام اب بھی ہونا ہوتا ہے: منظوریاں، مواصلات، سسٹم کی تبدیلیاں، تعاقبی کام، نگرانی، اور شواہد کی جمع آوری۔

BI ٹولز عام طور پر اس نقطے سے پہلے رک جاتے ہیں۔ AeroGenie کو عمل درآمد میں آگے بڑھنے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے۔ یہ فیصلوں کو صحیح لوگوں تک رہنمائی دے سکتا ہے، کام بنا سکتا ہے، ایجنٹس کو مربوط کر سکتا ہے، ٹرگرز کی نگرانی کر سکتا ہے، اور فیصلہ ٹریل محفوظ رکھ سکتا ہے۔

اس کا مطلب ہے کہ AeroGenie پرامپٹ کیے گئے فیصلوں کی معاونت کر سکتا ہے، جہاں ایک صارف مدد مانگتا ہے، اور ٹرگر شدہ فیصلوں کی، جہاں کوئی واقعہ، حد، الرٹ، یا سسٹم اشارہ ورک فلو کو خودکار طور پر شروع کرتا ہے۔

مثال کے طور پر، اگر کوئی قیمت کاری کا میٹرک بدلتا ہے، کوئی سپلائی چین رکاوٹ ظاہر ہوتی ہے، کوئی نقدی کے بہاؤ کی حد عبور ہوتی ہے، یا کوئی سیکیورٹی ٹول کسی خلاف ورزی کی اطلاع دیتا ہے، تو AeroGenie اس واقعے کو جذب کر سکتا ہے، بنیادی ڈیٹا کا تجزیہ کر سکتا ہے، منظرنامے چلا سکتا ہے، اگلے اقدامات کی سفارش یا عمل کر سکتا ہے، اور جو ہوا اس کا دوبارہ چلائے جانے کے قابل ریکارڈ رکھ سکتا ہے۔

عملی فرق

BI تجزیہ کار کو آگاہ کرتی ہے۔ AeroGenie فیصلے کے مالک کی معاونت کرتا ہے۔