AI はビジネス アナリストに取って代わるのでしょうか? | | ビジネスにおける AI #14
公開: 2022-09-06ビジネス分析を準備するための従来のデジタル ツールは便利です。 彼らは迅速かつ効率的に作業し、タスクを完全に実行できます。 1 つだけ問題があります。それらは、人間によってプログラムされた場合にのみ機能を実行します。 それは、人間が適切なデータを提供し、適切なプロセスを選択して、プログラムに与えられた情報を分析し、そこから結論を導き出すときです。 このため、ビジネス アナリストは通常、ほとんどの時間を分析用データの準備に費やします。 人工知能の使用はこの状況を変えるのに役立ちますか?
人工知能はビジネス アナリストに取って代わるでしょうか? - 目次：
- AI はビジネス アナリストに取って代わるのでしょうか? 序章
- AIがサポートする分析の種類
- AI はビジネス アナリストに取って代わるのでしょうか? - 概要
AI はビジネス アナリストに取って代わるのでしょうか? 序章
人工知能がサポートするビジネス データ分析 (BDA、ビジネス データ分析) は、今日、知識ベースの意思決定を行うだけでなく、考え出すように設計されたビジネス インテリジェンス システムの重要な部分です。 ビジネス インテリジェンスは、企業がデータを分析および管理して、ビジネス パフォーマンスを向上させるための措置を講じることを可能にするテクノロジで構成されています。
それでも、人工知能は今日のアナリストの仕事に取って代わることができるでしょうか? この質問に答えるには、データ分析における AI の役割を詳しく調べる必要があります。
AIがサポートする分析の種類
それらを 1 つずつ説明し、AI がそれぞれのパフォーマンスをどのように向上させるかを示します。
記述的分析
記述分析とも呼ばれる記述分析は、分析の最も単純な形式です。 これには、履歴データ、つまり会社ですでに起こったことに関するデータを収集して整理することが含まれます。 通常、人工知能を使用する必要はありません。 AI は、膨大な量のデータを分析する場合、またはアナリストが人工知能がこれまでに研究されていない新しいパターンを発見することを期待する場合にのみ使用されます。
AI がサポートする記述的分析の使用例として、e コマース プラットフォームを使用して大量の顧客データを処理し、購入を放棄した瞬間を特定することが挙げられます。
拡張分析
拡張分析は、分析用のデータの準備や、さまざまなチャート、表、プレゼンテーションによる結果の視覚化などのタスクでアナリストをサポートするツールです。 AI によって準備されたデータに基づいて、アナリストは、チームの助けを借りて情報を入力および分類しなくても、収集された資料からより簡単に結論を導き出すことができます。
拡張分析の興味深い例は、農業業界での応用に関するものです。 人工知能は、水や肥料の消費、気温や植物の成長など、さまざまなソースや測定ツールからデータを収集して分類できます。 次に、人間がアクセスできる形式でそれらを提示し、その方法から結論を導き出し、ビジネス上の決定を下しやすくします。
予測分析
予測分析は、既存のデータに基づいてより正確な意思決定を行い、潜在的なリスクを特定できるように、既存のデータのパターンを見つけることに重点を置いています。 人工知能は、将来の出来事を効果的に予測するための統計モデリング、機械学習 (ML、Machine Learning)、およびデータ マイニング技術を備えています。
他のアプリケーションの中でも、エンタープライズ リソース プランニング (ERP) で機能します。 たとえば、原材料やスペアパーツを備蓄する必要性を減らすことができます。 また、保守作業に最適なカレンダーの作成も可能です。 さらに、一定期間の人員配置のニーズと製品に対する市場の需要を判断するのに役立ちます。
処方分析
上記のすべてのように、処方的分析とも呼ばれる記述的分析は、過去の状況に関するデータを収集します。 ただし、その目的は最も複雑であり、その操作は人工知能に最も依存しています。 これは、特定のビジネス状況における最善の行動を示すためです。
規範的分析の結果は非常に価値があり有望ですが、それを正しく行うことは非常に困難です。 まず、膨大な量のデータを収集する必要があります。 したがって、それは大企業によってのみ実行されます。
規範的分析を実行する場合、人工知能は通常、上記で説明した記述的および予測的分析を通じて取得したデータを引き出します。 機械学習 (ML) を使用して、収集した情報から結論を導き出します。 これにより、AI は、たとえば、コンテンツを公開するための戦略を提案したり、効果的な広告キャンペーンを計画したりできます。
AI はビジネス アナリストに取って代わるのでしょうか? - 概要
中小企業で働くビジネスアナリストもぐっすり眠れます。 もちろん、作業をサポートする AI ツールをその場で学習し、分析の精度と結論の有効性を高めれば、それは当然のことです。
人工知能は、データの収集、分類、および視覚化のプロセスを大幅に高速化し、促進することができます。 ただし、少数の情報セットに基づいて将来について提案することは、経験豊富なアナリストの手に委ねられています。
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著者: ロバート・ホイットニー
JavaScript のエキスパートであり、IT 部門を指導するインストラクター。 彼の主な目標は、コーディング中に効果的に協力する方法を他の人に教えることで、チームの生産性を向上させることです。
ビジネスにおける AI:
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