Bagaimana cara menggunakan AI untuk membuat keputusan bisnis yang lebih akurat? 4 jenis analisis data | AI dalam bisnis #14

Bagaimana Anda dapat memanfaatkan kekuatan kecerdasan buatan untuk membuat keputusan bisnis berdasarkan data terperinci dan bahkan lebih relevan? Kita akan melihat jenis analisis data dan bagaimana hal tersebut dapat didukung oleh AI, serta alat yang akan merevolusi cara Anda melihat data.

4 jenis analisis data yang didukung oleh AI

Jenis analisis data terpenting yang dapat didukung oleh kecerdasan buatan adalah:

• Analisis deskriptif – juga dikenal sebagai analisis deskriptif, adalah bentuk analisis yang paling sederhana. Ini melibatkan pengumpulan dan pengorganisasian data historis, yaitu tentang apa yang telah terjadi di perusahaan. Biasanya tidak perlu menggunakan kecerdasan buatan. AI hanya digunakan ketika sejumlah besar data sedang dianalisis, atau ketika analis mengharapkan kecerdasan buatan dapat mengungkap pola-pola baru yang belum pernah dipelajari sebelumnya.
• Analitik tertambah – adalah alat yang mendukung analis dalam tugas-tugas seperti mengumpulkan data untuk analisis atau memvisualisasikan hasil melalui berbagai bagan, tabel, dan presentasi. Berdasarkan data yang telah disiapkan AI, seorang analis dapat lebih mudah menyimpulkan materi yang dikumpulkan tanpa bantuan tim untuk memasukkan dan mengklasifikasikan informasi. Seseorang dapat membantu di sini dengan alat ChatGPT gratis, atau menggunakan opsi freemium seperti Visme atau Datawrapper.


Contoh visualisasi data.

Sumber: akademi.datawrapper.de

• Analisis prediktif – berfokus pada menemukan pola dalam data yang ada sehingga keputusan yang lebih akurat dapat dibuat berdasarkan data tersebut dan potensi risiko dapat diidentifikasi. Kecerdasan buatan menggunakan pemodelan statistik, pembelajaran mesin (ML, Machine Learning), dan teknik Data Mining untuk memprediksi kejadian di masa depan.
• Analisis preskriptif – atau dikenal sebagai analisis preskriptif, seperti semua cara di atas, mengumpulkan data tentang situasi masa lalu. Namun, tujuannya adalah yang paling kompleks, dan pengoperasiannya paling bergantung pada kecerdasan buatan. Hal ini karena ini tentang menunjukkan perilaku terbaik dalam situasi bisnis tertentu.

Pengambilan keputusan – manusia vs. AI

Dasar untuk membuat keputusan yang akurat dalam bentuk apa pun adalah pengetahuan tentang hubungan antara peristiwa dan proses. Baik manusia maupun kecerdasan buatan yang mencoba memprediksi masa depan memiliki peluang berhasil dengan mengumpulkan dan menganalisis data di masa lalu.

Secara statistik, peluang pengambilan keputusan yang lebih akurat diberikan oleh sistem yang lebih tertutup, yaitu situasi yang tidak terpengaruh oleh pengaruh eksternal. Peluang keberhasilan juga meningkat dengan kumpulan data yang lebih luas yang menggambarkan hubungan serupa di masa lalu dengan berbagai cara.

Kecerdasan buatan memiliki keunggulan dibandingkan manusia karena dapat menganalisis data dalam jumlah yang jauh lebih besar dan melihat pola di dalamnya yang tidak terlihat oleh mata manusia. AI dapat, misalnya:

• melihat perubahan siklus dalam permintaan layanan perusahaan bergantung pada lokasi,
• menganalisis lebih akurat informasi pasar yang terdiri dari berbagai data,
• mencari kombinasi keterampilan optimal kandidat untuk perusahaan dari resume yang secara visual tidak menarik.

Namun, manusia memiliki keunggulan dibandingkan kecerdasan buatan yaitu ketika mengambil keputusan ia dapat mempertimbangkan faktor eksternal yang dampaknya terhadap situasi perusahaan mungkin tidak terlihat jelas atau tidak langsung. Data yang ditafsirkan manusia dapat:

• mempertimbangkan aspek etika, sosial dan hukum dari pilihan mereka,
• mempertanyakan dan mengevaluasi secara kritis asumsi dan kesimpulan mereka,
• memperhitungkan hubungan yang ada dengan pelanggan dan mitra bisnis.

Metode pengambilan keputusan

Untuk mengatasi risiko, ketidakpastian, dan tanggung jawab yang terkait dengan pengambilan keputusan bisnis, perusahaan mengadopsi metode untuk membuat prosesnya lebih mudah dan teratur. Ini termasuk:

• Matriks Eisenhower – adalah teknik penentuan prioritas tugas sederhana berdasarkan sumbu urgensi dan kepentingan. Ini memungkinkan Anda untuk membagi tugas menjadi 4 kategori:
• Mendesak dan penting – memerlukan implementasi segera.
• Penting namun tidak mendesak – Anda harus merencanakan tenggat waktu penerapannya.
• Mendesak tetapi tidak penting – dapat didelegasikan kepada orang lain atau dilewati sama sekali.
• Tidak mendesak dan tidak penting – tidak perlu dan menyita waktu.

AI dapat membantu analis bisnis yang menggunakan matriks Eisenhower untuk secara otomatis mengkategorikan tugas analitis berdasarkan urgensi dan kepentingannya, sehingga membuat penentuan prioritas dan perencanaan menjadi lebih mudah.

• SPADE (Spanning-tree Progression Analysis of Density-normalized Events) – kerangka kerja multifaset yang menekankan akuntabilitas satu orang atas keputusan berdasarkan berbagi pengalaman seluruh tim. Ini adalah alat yang digunakan dalam bisnis, tetapi juga dalam diagnosa medis. AI dapat mendukung pencarian dengan analisis data, simulasi pilihan dan pemodelan algoritma konsekuensi dari setiap keputusan.
• Agile Inception – menciptakan kerangka kerja untuk fase konseptual dan pengambilan keputusan pertama dari kerja tim tangkas. Momen utamanya adalah:
• Tentukan visi produk dan tujuan bisnis.
• Analisis pilihan dan risiko, pembuatan prototipe solusi.
• Memilih ide terbaik dan menentukan MVP.

AI dapat memodelkan risiko, menyimulasikan opsi, dan merekomendasikan prototipe terbaik berdasarkan data.

• Pemikiran Terintegrasi – yaitu metode yang berfokus pada eksplorasi kemungkinan dan pembuatan prototipe solusi secara cepat, di mana alat seperti ChatGPT atau Google Bard akan bekerja dengan baik.

4 area pengambilan keputusan yang didukung oleh AI

Kecerdasan buatan digunakan untuk pengambilan keputusan analisis data yang sederhana namun memakan banyak tenaga dan pengambilan keputusan yang memerlukan penanganan kumpulan data besar. Ini termasuk:

• Memasukkan dokumen ke dalam basis data – bahkan dalam situasi di mana dokumen dikirimkan ke perusahaan dalam bentuk kertas atau berisi data yang tidak lengkap atau tidak terstruktur dengan baik, AI dapat mengatur informasi secara akurat dan memutuskan di koleksi mana dokumen tersebut berada,
• menjawab pertanyaan yang diajukan dalam bahasa alami – pengambilan keputusan membuat kecerdasan buatan mampu merespons pertanyaan yang diajukan secara akurat, dan mengambil inisiatif dengan mengajukan pertanyaan lanjutan,
• Manajemen proses bisnis – jika data tidak lengkap, AI dapat memutuskan untuk melanjutkan ke salah satu langkah alternatif berikutnya yang disertakan dalam peta proses
• Otomatisasi proses – tindakan kecerdasan buatan memungkinkan otomatisasi alur kerja antara berbagai program yang melayani perusahaan.

Alat AI terbaik untuk analisis data bisnis

Di bawah ini adalah alat generasi terbaru yang dapat membantu analisis data yang paling sulit – analisis preskriptif, menjawab pertanyaan tentang apa yang perlu dilakukan untuk meningkatkan hasil berdasarkan data. Tak satu pun dari mereka dapat mengambil keputusan sendiri, namun kemampuan mereka secara signifikan memfasilitasi pendekatan data yang obyektif dan beragam.

1. Penerjemah Kode ChatGPT – alat yang tersedia untuk pelanggan ChatGPT Plus yang menampilkan analisis, visualisasi, dan interpretasi data hingga 170 MB. Keuntungan terbesarnya adalah dapat beradaptasi secara akurat dengan perintah penanya, sedangkan kelemahannya adalah perlunya menyiapkan data untuk dianalisis di program lain. Namun, Penerjemah Kode dapat menangani baris yang berulang, data yang tidak akurat, dan ketidakakuratan unit, mendeteksi outlier, memeriksa kesalahan, membersihkan, melakukan praproses, memeriksa dan memvisualisasikan data. AI menangani data terstruktur dengan sangat baik. Anda dapat mengunggah spreadsheet Excel, file CSV, dll., dan meminta Penerjemah Kode mendeskripsikan, memproses, mengevaluasi, memvisualisasikan, dan menafsirkan data.
2. Tableau – menawarkan fungsi “Tanya Data” yang memasukkan kueri bahasa alami dan kemudian secara otomatis menghasilkan visualisasi data yang sesuai. Ini menggunakan AI untuk memahami permintaan pengguna dan memberikan respons berdasarkan data. Tableau juga menawarkan fitur berbasis AI lainnya, seperti “Jelaskan Data”, yang secara otomatis menafsirkan data dan memberikan wawasan tentang maknanya.
3. Improvado – alat analisis untuk mengkonsolidasikan data pemasaran dan penjualan dari berbagai sumber di satu tempat. Salah satu keuntungan utama Improvado adalah memungkinkan integrasi dengan Google Ads, Facebook Ads, atau Salesforce. Selain membuat laporan dan dasbor khusus yang memungkinkan Anda menganalisis data dengan cepat dan mudah.

Ringkasan

Analisis data yang didukung oleh kecerdasan buatan membuka kemungkinan dimensi baru dalam pengambilan keputusan bisnis. Meskipun AI memiliki potensi untuk menganalisis kumpulan data yang jauh lebih besar dan melihat pola tersembunyi di dalamnya, AI tidak akan menggantikan penilaian dan intuisi manusia. Kolaborasi antara manusia dan teknologi, melalui alat AI terbaik, adalah kunci masa depan di mana pengambilan keputusan lebih terinformasi, akurat, dan berdasarkan data yang solid.

Jika Anda menyukai konten kami, bergabunglah dengan komunitas lebah kami yang sibuk di Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest.

Penulis: Robert Whitney

Pakar JavaScript dan instruktur yang melatih departemen TI. Tujuan utamanya adalah meningkatkan produktivitas tim dengan mengajari orang lain cara bekerja sama secara efektif saat membuat kode.

Lihat semua postingan

AI dalam bisnis:

1. Ancaman dan peluang AI dalam bisnis (bagian 1)
2. Ancaman dan peluang AI dalam bisnis (bagian 2)
3. Aplikasi AI dalam bisnis - ikhtisar
4. AI dan media sosial – apa pendapat mereka tentang kita?
5. Chatbot teks yang dibantu AI
6. Bisnis NLP hari ini dan besok
7. Peran AI dalam pengambilan keputusan bisnis
8. Menjadwalkan posting media sosial. Bagaimana AI dapat membantu?
9. Postingan media sosial otomatis
10. Kecerdasan buatan dalam manajemen konten
11. AI kreatif hari ini dan masa depan
12. AI multimodal dan penerapannya dalam bisnis
13. Interaksi baru. Bagaimana AI mengubah cara kita mengoperasikan perangkat?
14. RPA dan API di perusahaan digital
15. Layanan dan produk baru yang beroperasi dengan AI
16. Pasar kerja masa depan dan profesi yang akan datang
17. AI Hijau dan AI untuk Bumi
18. Teknologi Pendidikan. Kecerdasan buatan dalam pendidikan
19. Apa kelemahan ide bisnis saya? Sesi brainstorming dengan ChatGPT
20. Menggunakan ChatGPT dalam bisnis
21. Aktor sintetik. 3 generator video AI teratas
22. 3 alat desain grafis AI yang berguna. AI generatif dalam bisnis
23. 3 penulis AI hebat yang harus Anda coba hari ini
24. Menjelajahi kekuatan AI dalam penciptaan musik
25. Menavigasi peluang bisnis baru dengan ChatGPT-4
26. Alat AI untuk manajer
27. 6 plugin ChatGTP mengagumkan yang akan membuat hidup Anda lebih mudah
28. 3 grafik AI. Menghasilkan kecerdasan dalam bisnis
29. Bagaimana masa depan AI menurut McKinsey Global Institute?
30. Kecerdasan buatan dalam bisnis - Pendahuluan
31. Apa itu NLP, atau pemrosesan bahasa alami dalam bisnis
32. Pemrosesan dokumen otomatis
33. Google Terjemahan vs DeepL. 5 aplikasi terjemahan mesin untuk bisnis
34. Pengoperasian dan aplikasi bisnis voicebots
35. Teknologi asisten virtual, atau bagaimana cara berbicara dengan AI?
36. Apa itu Intelijen Bisnis?
37. Akankah kecerdasan buatan menggantikan analis bisnis?
38. Bagaimana kecerdasan buatan dapat membantu mengatasi BPM?