Cum să folosiți inteligența artificială pentru a lua decizii de afaceri mai precise? 4 tipuri de analiză a datelor | AI în afaceri #14

Cum poți valorifica puterea inteligenței artificiale pentru a lua deciziile de afaceri bazate pe date detaliate și chiar mai relevante? Vom arunca o privire la tipurile de analiză a datelor și la modul în care acestea pot fi susținute de AI, precum și la instrumentele care vor revoluționa modul în care vizualizați datele.

4 tipuri de analize de date susținute de AI

Cele mai importante tipuri de analiză a datelor pe care le poate sprijini inteligența artificială sunt:

• Analiza descriptivă – cunoscută și sub denumirea de analiză descriptivă, este cea mai simplă formă de analiză. Presupune colectarea și organizarea datelor istorice, adică despre ceea ce s-a întâmplat deja în companie. De obicei, nu trebuie să folosească inteligența artificială. Inteligența artificială este utilizată numai atunci când sunt analizate cantități foarte mari de date sau când analiștii se așteaptă ca inteligența artificială să descopere noi modele care nu au fost studiate înainte.
• Augmented analytics – este un instrument care sprijină analiștii în sarcini precum compilarea datelor pentru analiză sau vizualizarea rezultatelor prin diferite diagrame, tabele și prezentări. Pe baza datelor pregătite de AI, un analist poate încheia mai ușor materialul colectat fără ajutorul unei echipe care să introducă și să clasifice informațiile. Puteți ajuta aici cu instrumentul gratuit ChatGPT sau puteți utiliza opțiuni freemium, cum ar fi Visme sau Datawrapper.


Exemplu de vizualizare a datelor.

Sursa: academy.datawrapper.de

• Analiza predictivă – se concentrează pe găsirea de modele în datele existente, astfel încât să se poată lua decizii mai precise pe baza acestora și să poată fi identificate riscurile potențiale. Inteligența artificială folosește modelarea statistică, învățarea automată (ML, învățarea automată) și tehnicile de extragere a datelor pentru a prezice evenimente viitoare.
• Analiza prescriptivă - altfel cunoscută sub denumirea de analiză prescriptivă, ca toate cele de mai sus, colectează date despre situații din trecut. Cu toate acestea, scopul său este cel mai complex, iar funcționarea sa este cea mai dependentă de inteligența artificială. Acest lucru se datorează faptului că este vorba despre indicarea celui mai bun comportament într-o anumită situație de afaceri.

Luarea deciziilor – uman vs. AI

Baza pentru luarea deciziilor precise de orice tip este cunoașterea relației dintre evenimente și procese. Atât oamenii, cât și inteligența artificială care încearcă să prezică viitorul au anumite șanse de succes prin colectarea și analizarea datelor despre trecut.

Statistic, șansele de a lua o decizie mai exactă sunt date de un sistem mai închis, adică o situație care nu este supusă influențelor externe. Șansele de succes sunt sporite și de un set de date mai extins care descrie în diferite moduri relații similare din trecut.

Inteligența artificială are un avantaj față de oameni, deoarece poate analiza cantități mult mai mari de date și poate vedea modele în ele care sunt invizibile pentru ochiul uman. AI poate, de exemplu:

• vedeți schimbările ciclice ale cererii pentru serviciile companiei în funcție de locație,
• să analizeze mai precis informațiile de piață constând dintr-o varietate de date,
• pescuiți combinația optimă de competențe a candidatului pentru companie dintr-un CV neatractiv din punct de vedere vizual.

Cu toate acestea, un om are avantajul față de inteligența artificială că atunci când ia decizii poate ține cont de factori externi al căror impact asupra situației companiei poate să nu fie evident sau indirect. O interpretare umană a datelor poate:

• ia în considerare aspectele etice, sociale și juridice ale alegerilor lor,
• pune la îndoială și evaluează critic ipotezele și concluziile acestora,
• luați în considerare relațiile existente cu clienții și partenerii de afaceri.

Metode de luare a deciziilor

Pentru a face față riscurilor, incertitudinilor și responsabilităților asociate cu luarea deciziilor de afaceri, companiile adoptă metode pentru a face procesul mai ușor și mai ordonat. Acestea includ:

• Matricea Eisenhower – este o tehnică simplă de prioritizare a sarcinilor bazată pe axe de urgență și importanță. Vă permite să împărțiți sarcinile în 4 categorii:
• Urgent și important – necesită implementare imediată.
• Important, dar nu urgent – ​​ar trebui să planificați un termen limită pentru implementarea lor.
• Urgent, dar lipsit de importanță - poate fi delegat altcuiva sau omis cu totul.
• Nici urgent, nici important – inutil, care absoarbe timp.

AI poate ajuta analiștii de afaceri care folosesc matricea Eisenhower să clasifice automat sarcinile analitice în funcție de urgență și importanță, facilitând prioritizarea și planificarea.

• SPADE (Spanning-tree Progression Analysis of Density-normalized Events) – un cadru cu mai multe fațete care pune accent pe responsabilitatea unei singure persoane pentru deciziile bazate pe împărtășirea experienței întregii echipe. Este un instrument folosit în afaceri, dar și în diagnosticul medical. AI poate sprijini căutarea prin analiza datelor, simulând opțiuni și modelând algoritmic consecințele fiecărei decizii.
• Agile Inception – creează un cadru pentru prima fază conceptuală și de luare a deciziilor a muncii echipei agile. Momentele sale principale sunt:
• Definiți viziunea produsului și obiectivele de afaceri.
• Analiza optiunilor si riscurilor, prototiparea solutiilor.
• Selectarea celor mai bune idei și determinarea MVP-ului.

AI poate modela riscurile, simula opțiunile și poate recomanda cele mai bune prototipuri pe baza datelor.

• Integrated Thinking – care este o metodă care se concentrează pe explorarea posibilităților și prototiparea rapidă a soluțiilor, unde instrumente precum ChatGPT sau Google Bard vor funcționa bine.

4 domenii de luare a deciziilor susținute de AI

Inteligența artificială este utilizată atât pentru deciziile simple, dar care necesită multă muncă de analiză a datelor, cât și pentru cele care necesită manipularea unor seturi mari de date. Acestea includ:

• Introducerea documentelor în baze de date – chiar și în situațiile în care acestea sunt livrate companiei pe hârtie sau conțin date incomplete sau prost structurate, AI poate organiza cu acuratețe informațiile și poate decide căreia colecție îi aparține documentul,
• să răspundă la întrebările adresate în limbaj natural – luarea deciziilor face ca inteligența artificială să poată răspunde cu acuratețe la întrebările adresate și să ia inițiativa punând întrebări ulterioare;
• Managementul proceselor de afaceri – în cazul datelor incomplete, AI poate decide să treacă la una dintre clicurile pașilor următori alternativi incluse în harta procesului
• Automatizarea proceselor – acțiunea inteligenței artificiale permite automatizarea fluxurilor de lucru între diferitele programe care deservesc compania.

Cele mai bune instrumente AI pentru analiza datelor de afaceri

Mai jos este cea mai recentă generație de instrumente care pot ajuta cu cea mai dificilă analiză a datelor – analiza prescriptivă, răspunzând la întrebarea ce trebuie făcut pentru a îmbunătăți rezultatele pe baza datelor. Niciunul dintre ei nu va decide singur, dar capacitățile lor facilitează în mod semnificativ o abordare obiectivă și cu mai multe fațete a datelor.

1. ChatGPT Code Interpreter – un instrument disponibil pentru abonații ChatGPT Plus care oferă analiza, vizualizarea și interpretarea datelor de până la 170 MB. Cel mai mare avantaj al acestuia este că se adaptează cu precizie la comenzile celui care pune întrebări, în timp ce dezavantajul este necesitatea de a pregăti datele pentru analiză într-un alt program. Cu toate acestea, un interpret de cod se poate ocupa de linii repetate, de date inexacte și de inexactități ale unităților, de a detecta valori aberante, de a verifica erorile, de a curăța, de a preprocesa, de a inspecta și de a vizualiza datele. AI gestionează datele structurate excepțional de bine. Puteți încărca foi de calcul Excel, fișiere CSV etc. și puteți solicita interpretului de cod să descrie, să proceseze, să evalueze, să vizualizeze și să interpreteze datele.
2. Tableau – oferă o funcție „Ask Data” care introduce o interogare în limbaj natural și apoi generează automat vizualizările de date corespunzătoare. Utilizează AI pentru a înțelege interogarea utilizatorului și pentru a oferi un răspuns bazat pe date. Tableau oferă și alte funcții bazate pe inteligență artificială, cum ar fi „Explică datele”, care interpretează automat datele și oferă perspective asupra semnificației acestora.
3. Improvado – un instrument de analiză pentru a consolida datele de marketing și vânzări din diverse surse într-un singur loc. Unul dintre principalele avantaje ale Improvado este că permite integrarea cu Google Ads, Facebook Ads sau Salesforce. Pe lângă crearea de rapoarte și tablouri de bord personalizate care vă permit să analizați datele rapid și ușor.

rezumat

Analiza datelor susținută de inteligența artificială deschide o nouă dimensiune a posibilităților de luare a deciziilor în afaceri. Deși AI are potențialul de a analiza seturi de date mult mai mari și de a vedea modele ascunse în ele, nu va înlocui judecata și intuiția umană. Colaborarea dintre oameni și tehnologie, prin cele mai bune instrumente AI, este cheia unui viitor în care deciziile sunt mai informate, mai precise și bazate pe date solide.

Dacă vă place conținutul nostru, alăturați-vă comunității noastre de albine ocupate pe Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest.

Autor: Robert Whitney

Expert JavaScript și instructor care antrenează departamentele IT. Scopul său principal este de a crește productivitatea echipei, învățându-i pe alții cum să coopereze eficient în timp ce codifică.

Vizualizați toate postările

AI în afaceri:

1. Amenințările și oportunitățile AI în afaceri (partea 1)
2. Amenințările și oportunitățile AI în afaceri (partea 2)
3. Aplicații AI în afaceri - prezentare generală
4. AI și rețelele sociale – ce spun ei despre noi?
5. Chatbot text asistați de inteligență artificială
6. Business NLP astăzi și mâine
7. Rolul AI în luarea deciziilor în afaceri
8. Programarea postărilor pe rețelele sociale. Cum poate ajuta AI?
9. Postări automate pe rețelele sociale
10. Inteligența artificială în managementul conținutului
11. AI creativ de astăzi și de mâine
12. AI multimodal și aplicațiile sale în afaceri
13. Interacțiuni noi. Cum schimbă AI modul în care operăm dispozitivele?
14. RPA și API-uri într-o companie digitală
15. Noi servicii și produse care operează cu AI
16. Viitoarea piață a muncii și viitoarele profesii
17. AI verde și AI pentru Pământ
18. EdTech. Inteligența artificială în educație
19. Care sunt punctele slabe ale ideii mele de afaceri? O sesiune de brainstorming cu ChatGPT
20. Folosind ChatGPT în afaceri
21. Actori sintetici. Top 3 generatoare video AI
22. 3 instrumente utile de proiectare grafică AI. AI generativ în afaceri
23. 3 scriitori AI minunați pe care trebuie să-i încercați astăzi
24. Explorarea puterii AI în crearea muzicii
25. Navigarea noilor oportunități de afaceri cu ChatGPT-4
26. Instrumente AI pentru manager
27. 6 plugin-uri minunate ChatGTP care vă vor face viața mai ușoară
28. 3 graficow AI. Generatywna sztuczna inteligencja dla biznesu
29. Care este viitorul AI conform McKinsey Global Institute?
30. Inteligența artificială în afaceri - Introducere
31. Ce este NLP sau procesarea limbajului natural în afaceri
32. Procesarea automată a documentelor
33. Google Translate vs DeepL. 5 aplicații de traducere automată pentru afaceri
34. Operarea și aplicațiile de afaceri ale vocii roboților
35. Tehnologia asistentului virtual sau cum să vorbești cu AI?
36. Ce este Business Intelligence?
37. Va înlocui inteligența artificială pe analiștii de afaceri?
38. Cum poate ajuta inteligența artificială cu BPM?