Va înlocui AI pe analiștii de afaceri? | AI în afaceri #14

Instrumentele digitale tradiționale pentru pregătirea analizei de afaceri sunt la îndemână. Ei lucrează rapid, eficient și sunt perfect capabili să-și îndeplinească sarcinile. Există o singură problemă – își îndeplinesc funcțiile numai atunci când sunt programate de oameni. Atunci oamenii le furnizează datele potrivite și aleg procesul potrivit pentru a analiza informațiile date programului și a trage concluzii din acesta. Pentru aceasta, analiștii de afaceri își petrec de obicei cea mai mare parte a timpului pregătind datele pentru analiză. Va ajuta utilizarea inteligenței artificiale la schimbarea acestei situații?

Va înlocui inteligența artificială pe analiștii de afaceri? - Cuprins:

1. Va înlocui AI pe analiștii de afaceri? Introducere
2. Tipuri de analiză susținute de AI
3. Va înlocui AI pe analiștii de afaceri? - Rezumat

Va înlocui AI pe analiștii de afaceri? Introducere

Analiza datelor de afaceri susținută de inteligență artificială (BDA, Business Data Analysis) este astăzi o parte esențială a sistemului de Business Intelligence conceput pentru a veni și pentru a lua decizii bazate pe cunoștințe. Business Intelligence constă în tehnologii care permit companiilor să analizeze și să gestioneze datele pentru a lua măsuri care să îmbunătățească performanța afacerii.

Totuși, este inteligența artificială capabilă să înlocuiască munca analiștilor de astăzi? Pentru a încerca să răspundem la această întrebare, va trebui să aruncăm o privire mai atentă asupra rolului AI în analiza datelor.

Tipuri de analiză susținute de AI

Le vom descrie unul câte unul, indicând modul în care AI îmbunătățește performanța fiecăruia.

Analiza descriptivă

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 analizează cantități imense de date sau când analiștii se așteaptă ca inteligența artificială să descopere noi modele care nu au fost studiate înainte.

Un exemplu de utilizare a analizei descriptive susținute de inteligență artificială ar putea fi procesarea unor cantități mari de date despre clienți folosind o platformă de comerț electronic pentru a identifica momentele de abandon de achiziție.

Analiză extinsă

Augmented analytics este un instrument care sprijină analiștii în sarcini precum pregătirea datelor pentru analiză sau vizualizarea rezultatelor prin diferite diagrame, tabele și prezentări. Pe baza datelor pregătite de AI, un analist poate trage mai ușor concluzii din materialul colectat fără ajutorul unei echipe pentru a introduce și clasifica informațiile.

Un exemplu interesant de analiză augmentată se referă la aplicarea sa în industria agricolă. Inteligența artificială poate colecta și clasifica date din diverse surse și instrumente de măsurare, cum ar fi cele privind consumul de apă și îngrășăminte, precum și temperatura și creșterea plantelor. Apoi le va prezenta într-o formă accesibilă oamenilor, facilitând tragerea de concluzii din metodele sale și luarea deciziilor de afaceri.

Analiza predictivă

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 include modelare statistică, învățare automată (ML, învățare automată) și tehnici de data mining pentru a prezice eficient evenimentele viitoare.

Printre alte aplicații, se află în planificarea resurselor întreprinderii (ERP). De exemplu, permite reducerea necesității de a stoca materii prime și piese de schimb. De asemenea, face posibilă crearea unui calendar optim pentru lucrările de întreținere. În plus, ajută la determinarea nevoilor de personal și a cererii pieței pentru produse într-o anumită perioadă de timp.

Analiza prescriptivă

Analiza pescriptivă, altfel cunoscută ca 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.

Deși rezultatele analizei prescriptive sunt foarte valoroase și promițătoare, este foarte dificil să o faceți corect. În primul rând, necesită colectarea unei cantități uriașe de date. Prin urmare, este realizat doar de companii mai mari.

Atunci când efectuează analize prescriptive, inteligența artificială atrage de obicei date obținute prin analiză descriptivă și predictivă, despre care am scris mai sus. Trage concluzii din informațiile colectate folosind Machine Learning (ML). Acest lucru permite AI să sugereze, de exemplu, o strategie de publicare a conținutului sau să planifice o campanie publicitară eficientă.

Va înlocui AI pe analiștii de afaceri? - Rezumat

Analiștii de afaceri care lucrează în întreprinderi mici și mijlocii pot dormi liniștit. Aceasta este, desigur, dacă învață din mers să lucreze cu instrumente AI pentru a-și sprijini munca, sporind acuratețea analizei lor și eficacitatea concluziilor lor.

Inteligența artificială poate accelera și facilita în mod semnificativ procesele de colectare, clasificare și vizualizare a datelor. Cu toate acestea, oferirea de sugestii despre viitor pe baza unui set mic de informații este încă în mâinile analiștilor experimentați.

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. Inteligența artificială în afaceri - Introducere
2. Amenințările și oportunitățile AI în afaceri (partea 1)
3. Amenințările și oportunitățile AI în afaceri (partea 2)
4. Aplicații AI în afaceri - prezentare generală
5. Ce este NLP sau procesarea limbajului natural în afaceri
6. Procesarea automată a documentelor
7. AI și rețelele sociale – ce spun ei despre noi?
8. Traducător automat. Localizare inteligentă a produselor digitale
9. Chatbot text asistați de inteligență artificială
10. Operarea și aplicațiile de afaceri ale vocii roboților
11. Tehnologia asistentului virtual sau cum să vorbești cu AI?
12. Business NLP astăzi și mâine
13. Cum poate ajuta inteligența artificială cu BPM?
14. Va înlocui inteligența artificială pe analiștii de afaceri?
15. Rolul AI în luarea deciziilor în afaceri
16. Ce este Business Intelligence?
17. Programarea postărilor pe rețelele sociale. Cum poate ajuta AI?
18. Postări automate pe rețelele sociale
19. Inteligența artificială în managementul conținutului
20. AI creativ de astăzi și de mâine
21. AI multimodal și aplicațiile sale în afaceri
22. Interacțiuni noi. Cum schimbă AI modul în care operăm dispozitivele?
23. RPA și API-uri într-o companie digitală
24. Servicii și produse noi care operează cu AI
25. Viitoarea piață a muncii și viitoarele profesii
26. AI verde și AI pentru Pământ
27. EdTech. Inteligența artificială în educație