AI가 비즈니스 분석가를 대체할 것인가? | 비즈니스의 AI #14

게시 됨: 2022-09-06

비즈니스 분석을 준비하기 위한 기존의 디지털 도구는 편리합니다. 그들은 빠르고 효율적으로 일하며 자신의 작업을 완벽하게 수행할 수 있습니다. 단 하나의 문제가 있습니다. 인간이 프로그래밍한 경우에만 기능을 수행합니다. 그 때 인간은 그들에게 올바른 데이터를 제공하고 프로그램에 제공된 정보를 분석하고 그로부터 결론을 도출하기 위해 올바른 프로세스를 선택합니다. 이를 위해 비즈니스 분석가는 일반적으로 분석을 위해 데이터를 준비하는 데 대부분의 시간을 보냅니다. 인공 지능의 사용이 이러한 상황을 바꾸는 데 도움이 될까요?

인공 지능이 비즈니스 분석가를 대체할 것인가? – 목차:

AI가 비즈니스 분석가를 대체할 것인가? 소개
AI가 지원하는 분석 유형
AI가 비즈니스 분석가를 대체할 것인가? - 요약

AI가 비즈니스 분석가를 대체할 것인가? 소개

인공 지능이 지원하는 비즈니스 데이터 분석(BDA, 비즈니스 데이터 분석)은 오늘날 지식 기반 의사 결정을 제시하고 내리도록 설계된 비즈니스 인텔리전스 시스템의 필수 부분입니다. 비즈니스 인텔리전스는 비즈니스에서 데이터를 분석 및 관리하여 비즈니스 성과를 개선하는 단계를 수행할 수 있도록 하는 기술로 구성됩니다.

그러나 오늘날 인공 지능이 분석가의 작업을 대체할 수 있습니까? 이 질문에 답하려면 데이터 분석에서 AI의 역할을 자세히 살펴봐야 합니다.

AI가 지원하는 분석 유형

AI가 각각의 성능을 향상시키는 방법을 나타내면서 하나씩 설명하겠습니다.

기술 분석

기술 분석이라고도 하는 기술 분석 은 가장 단순한 형태의 분석입니다. 여기에는 과거 데이터, 즉 회사에서 이미 발생한 일을 수집하고 구성하는 작업이 포함됩니다. 일반적으로 인공 지능을 사용할 필요가 없습니다. AI는 방대한 양의 데이터를 분석하거나 분석가가 인공 지능이 이전에 연구되지 않은 새로운 패턴을 발견할 것으로 기대하는 경우에만 사용됩니다.

AI 지원 기술 분석을 사용하는 예는 구매 포기 순간을 식별하기 위해 전자 상거래 플랫폼을 사용하여 대량의 고객 데이터를 처리하는 것일 수 있습니다.

확장 분석

증강 분석은 분석 을 위해 데이터를 준비하거나 다양한 차트, 표 및 프레젠테이션을 통해 결과를 시각화하는 등의 작업에서 분석가를 지원하는 도구입니다. AI가 준비한 데이터를 기반으로 분석가는 정보를 입력하고 분류하는 팀의 도움 없이 수집된 자료에서 더 쉽게 결론을 도출할 수 있습니다.

증강 분석의 흥미로운 예는 농업 산업에서의 응용에 관한 것입니다. 인공 지능은 물과 비료 소비, 온도 및 식물 성장과 같은 다양한 소스 및 측정 도구에서 데이터를 수집하고 분류할 수 있습니다. 그런 다음 사람이 액세스할 수 있는 형식으로 표시하여 방법에서 더 쉽게 결론을 도출하고 비즈니스 결정을 내릴 수 있습니다.

예측 분석

예측 분석은 기존 데이터에서 패턴을 찾는 데 중점을 두고 이를 기반으로 더 정확한 결정을 내리고 잠재적인 위험을 식별할 수 있습니다. 인공 지능은 통계 모델링, 기계 학습(ML, 기계 학습) 및 데이터 마이닝 기술을 제공하여 미래의 이벤트를 효과적으로 예측합니다.

다른 응용 프로그램 중에서 ERP(전사적 자원 관리) 기능을 제공합니다. 예를 들어, 원자재와 예비 부품을 비축할 필요성을 줄일 수 있습니다. 또한 유지 보수 작업을 위한 최적의 달력을 만들 수 있습니다. 또한 주어진 기간 동안 제품에 대한 인력 수요와 시장 수요를 결정하는 데 도움이 됩니다.

처방적 분석

위의 모든 것과 마찬가지로 규범적 분석 은 과거 상황에 대한 데이터를 수집합니다. 그러나 그 목적이 가장 복잡하고 그 운용이 인공지능에 가장 의존적이다. 주어진 비즈니스 상황에서 최선의 행동을 나타내는 것이기 때문입니다.

처방적 분석의 결과는 매우 가치 있고 유망하지만 그것을 올바르게 얻는 것은 매우 어렵습니다. 첫째, 방대한 양의 데이터 수집이 필요합니다. 따라서 대기업에서만 수행합니다.

규범적 분석을 수행할 때 인공 지능은 일반적으로 위에서 설명한 기술 및 예측 분석을 통해 얻은 데이터를 가져옵니다. 머신 러닝(ML)을 사용하여 수집된 정보에서 결론을 도출합니다. 이를 통해 AI는 예를 들어 콘텐츠 게시 전략을 제안하거나 효과적인 광고 캠페인을 계획할 수 있습니다.

AI가 비즈니스 분석가를 대체할 것인가? - 요약

중소기업에서 일하는 비즈니스 분석가는 여전히 푹 잘 수 있습니다. 물론, AI 도구를 사용하여 작업을 지원하는 방법을 즉석에서 배우면 분석의 정확성과 결론의 효율성이 높아집니다.

인공 지능은 데이터 수집, 분류 및 시각화 프로세스의 속도를 크게 높이고 촉진할 수 있습니다. 그러나 작은 정보 집합을 기반으로 미래에 대한 제안을 제공하는 것은 여전히 숙련된 분석가의 손에 달려 있습니다.

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저자: 로버트 휘트니
IT 부서를 지도하는 JavaScript 전문가이자 강사입니다. 그의 주요 목표는 코딩하는 동안 다른 사람들에게 효과적으로 협력하는 방법을 가르쳐 팀 생산성을 높이는 것입니다.
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