Как использовать ИИ для принятия более точных бизнес-решений? 4 типа анализа данных | ИИ в бизнесе №14

Как вы можете использовать возможности искусственного интеллекта, чтобы принимать бизнес-решения на основе подробных и еще более актуальных данных? Мы рассмотрим типы анализа данных и способы их поддержки с помощью ИИ, а также инструменты, которые произведут революцию в способе просмотра данных.

4 типа анализа данных, поддерживаемые ИИ

Наиболее важными типами анализа данных, которые может поддерживать искусственный интеллект, являются:

• Описательный анализ , также известный как описательный анализ, является простейшей формой аналитики. Он предполагает сбор и систематизацию исторических данных, т.е. о том, что уже произошло в компании. Обычно не требуется использовать искусственный интеллект. ИИ используется только тогда, когда анализируются очень большие объемы данных или когда аналитики ожидают, что искусственный интеллект обнаружит новые закономерности, которые ранее не изучались.
• Дополненная аналитика – это инструмент, который поддерживает аналитиков в таких задачах, как сбор данных для анализа или визуализация результатов с помощью различных диаграмм, таблиц и презентаций. На основе данных, подготовленных ИИ, аналитик может легче сделать вывод о собранном материале без помощи команды для ввода и классификации информации. Здесь можно помочь с помощью бесплатного инструмента ChatGPT или использовать бесплатные варианты, такие как Visme или Datawrapper.


Пример визуализации данных.

Источник: academy.datawrapper.de.

• Прогнозная аналитика – фокусируется на поиске закономерностей в существующих данных, чтобы на их основе можно было принимать более точные решения и выявлять потенциальные риски. Искусственный интеллект использует статистическое моделирование, машинное обучение (ML, Machine Learning) и методы интеллектуального анализа данных для прогнозирования будущих событий.
• Предписывающая аналитика – иначе известная как предписывающая аналитика, как и все вышеперечисленное, собирает данные о прошлых ситуациях. Однако его назначение самое сложное, а его работа больше всего зависит от искусственного интеллекта. Это потому, что речь идет об указании наилучшего поведения в конкретной деловой ситуации.

Принятие решений – человек против ИИ

Основой принятия точных решений любого типа является знание взаимосвязи между событиями и процессами. И люди, и искусственный интеллект, пытающиеся предсказать будущее, имеют некоторый шанс на успех, собирая и анализируя данные о прошлом.

По статистике, шансы на принятие более точного решения дает более закрытая система, то есть ситуация, не подверженная внешним воздействиям. Шансы на успех также повышаются за счет более обширного набора данных, описывающих разными способами схожие прошлые отношения.

Искусственный интеллект имеет преимущество перед людьми, поскольку он может анализировать гораздо большие объемы данных и видеть в них закономерности, невидимые человеческому глазу. ИИ может, например:

• увидеть циклические изменения спроса на услуги компании в зависимости от местоположения,
• более точно анализировать рыночную информацию, состоящую из множества данных,
• выловить оптимальное для компании сочетание навыков кандидата из визуально непривлекательного резюме.

Однако у человека есть преимущество перед искусственным интеллектом в том, что при принятии решений он может учитывать внешние факторы, влияние которых на ситуацию в компании может быть не очевидным или косвенным. Интерпретация данных человеком может:

• учитывать этические, социальные и юридические аспекты своего выбора,
• подвергать сомнению и критически оценивать свои предположения и выводы,
• учитывать существующие отношения с клиентами и деловыми партнерами.

Методы принятия решений

Чтобы справиться с рисками, неопределенностями и ответственностью, связанными с принятием бизнес-решений, компании внедряют методы, позволяющие сделать этот процесс более простым и упорядоченным. К ним относятся:

• Матрица Эйзенхауэра – это простой метод определения приоритетности задач, основанный на осях срочности и важности. Он позволяет разделить задачи на 4 категории:
• Срочные и важные – требуют немедленной реализации.
• Важные, но несрочные – следует запланировать сроки их выполнения.
• Срочное, но неважное — можно поручить кому-то другому или вообще пропустить.
• Ни срочного, ни важного – ненужного, отнимающего много времени.

ИИ может помочь бизнес-аналитикам, использующим матрицу Эйзенхауэра, автоматически классифицировать аналитические задачи по срочности и важности, что упрощает расстановку приоритетов и планирование.

• SPADE (анализ прогрессии остовного дерева событий, нормализованных по плотности) – многогранная структура, которая подчеркивает ответственность одного человека за решения, основанные на обмене опытом всей команды. Это инструмент, используемый не только в бизнесе, но и в медицинской диагностике. ИИ может поддерживать поиск путем анализа данных, моделирования вариантов и алгоритмического моделирования последствий каждого решения.
• Agile Inception – создает основу для первого концептуального этапа и этапа принятия решений в работе agile-команды. Его основные моменты:
• Определить видение продукта и бизнес-цели.
• Анализ вариантов и рисков, прототипирование решений.
• Отбор лучших идей и определение MVP.

ИИ может моделировать риски, моделировать варианты и рекомендовать лучшие прототипы на основе данных.

• Интегрированное мышление – это метод, который фокусируется на исследовании возможностей и быстром прототипировании решений, при этом такие инструменты, как ChatGPT или Google Bard, будут хорошо работать.

4 области принятия решений, поддерживаемые ИИ

Искусственный интеллект используется как для простых, но трудоемких решений по анализу данных, так и для тех, которые требуют обработки больших наборов данных. К ним относятся:

• Внесение документов в базы данных — даже в ситуациях, когда они поступают в компанию в бумажном виде или содержат неполные или плохо структурированные данные, ИИ может точно систематизировать информацию и решить, к какой коллекции принадлежит документ,
• отвечать на вопросы, заданные на естественном языке – принятие решений позволяет искусственному интеллекту точно отвечать на заданные вопросы и проявлять инициативу, задавая дополнительные вопросы,
• Управление бизнес-процессами – в случае неполных данных ИИ может принять решение перейти к одной из групп альтернативных следующих шагов, включенных в карту процесса.
• Автоматизация процессов – действие искусственного интеллекта позволяет автоматизировать рабочие процессы между различными программами, обслуживающими компанию.

Лучшие инструменты искусственного интеллекта для анализа бизнес-данных

Ниже представлено последнее поколение инструментов, которые могут помочь в самом сложном анализе данных – предписывающем анализе, отвечающем на вопрос, что необходимо сделать для улучшения результатов на основе данных. Никто из них не примет решения самостоятельно, но их возможности существенно облегчают объективный и многогранный подход к данным.

1. ChatGPT Code Interpreter – инструмент, доступный подписчикам ChatGPT Plus, который обеспечивает анализ, визуализацию и интерпретацию данных размером до 170 МБ. Самым большим его преимуществом является то, что он точно адаптируется к командам вопрошающего, а недостатком является необходимость подготовки данных для анализа в другой программе. Однако интерпретатор кода может обрабатывать повторяющиеся строки, неточные данные и неточности единиц измерения, обнаруживать выбросы, проверять наличие ошибок, очищать, предварительно обрабатывать, проверять и визуализировать данные. ИИ исключительно хорошо обрабатывает структурированные данные. Вы можете загружать электронные таблицы Excel, файлы CSV и т. д., а интерпретатор кода описывает, обрабатывает, оценивает, визуализирует и интерпретирует данные.
2. Tableau – предлагает функцию «Запросить данные», которая вводит запрос на естественном языке, а затем автоматически генерирует соответствующие визуализации данных. Он использует искусственный интеллект для понимания запроса пользователя и предоставления ответа на основе данных. Tableau также предлагает другие функции на основе искусственного интеллекта, такие как «Объяснение данных», которые автоматически интерпретируют данные и дают представление об их значении.
3. Improvado – инструмент аналитики для консолидации данных о маркетинге и продажах из разных источников в одном месте. Одним из основных преимуществ Improvado является возможность интеграции с Google Ads, Facebook Ads или Salesforce. Помимо создания пользовательских отчетов и информационных панелей, которые позволяют быстро и легко анализировать данные.

Краткое содержание

Анализ данных, поддерживаемый искусственным интеллектом, открывает новое измерение возможностей для принятия бизнес-решений. Хотя ИИ обладает потенциалом анализировать гораздо большие наборы данных и видеть в них скрытые закономерности, он не заменит человеческое суждение и интуицию. Сотрудничество между людьми и технологиями с помощью лучших инструментов искусственного интеллекта является ключом к будущему, в котором решения будут более информированными, точными и основанными на надежных данных.

Если вам нравится наш контент, присоединяйтесь к нашему занятому сообществу пчел на Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest.

Автор: Роберт Уитни

Эксперт и инструктор JavaScript, тренирующий ИТ-отделы. Его главная цель — повысить продуктивность команды, обучая других эффективному сотрудничеству при кодировании.

Просмотреть все сообщения

ИИ в бизнесе:

1. Угрозы и возможности ИИ в бизнесе (часть 1)
2. Угрозы и возможности ИИ в бизнесе (часть 2)
3. Приложения искусственного интеллекта в бизнесе – обзор
4. Искусственный интеллект и социальные сети – что они говорят о нас?
5. Текстовые чат-боты с поддержкой искусственного интеллекта
6. Бизнес НЛП сегодня и завтра
7. Роль ИИ в принятии бизнес-решений
8. Планирование публикаций в социальных сетях. Как ИИ может помочь?
9. Автоматизированные публикации в социальных сетях
10. Искусственный интеллект в управлении контентом
11. Творческий ИИ сегодня и завтра
12. Мультимодальный ИИ и его применение в бизнесе
13. Новые взаимодействия. Как ИИ меняет то, как мы управляем устройствами?
14. RPA и API в цифровой компании
15. Новые сервисы и продукты, работающие с ИИ
16. Будущий рынок труда и будущие профессии
17. Зеленый ИИ и ИИ для Земли
18. ЭдТех. Искусственный интеллект в образовании
19. Каковы слабые стороны моей бизнес-идеи? Мозговой штурм с ChatGPT
20. Использование ChatGPT в бизнесе
21. Синтетические актеры. Топ-3 генератора видео с использованием искусственного интеллекта
22. 3 полезных инструмента графического дизайна с использованием искусственного интеллекта. Генеративный ИИ в бизнесе
23. 3 замечательных автора ИИ, которых вы должны попробовать сегодня
24. Исследование возможностей искусственного интеллекта в создании музыки
25. Навигация по новым бизнес-возможностям с помощью ChatGPT-4
26. Инструменты искусственного интеллекта для менеджера
27. 6 потрясающих плагинов ChatGTP, которые сделают вашу жизнь проще
28. 3 графика А.И. Генерация интеллектуальных технологий для бизнеса
29. Каково будущее искусственного интеллекта по мнению Глобального института McKinsey?
30. Искусственный интеллект в бизнесе – Введение
31. Что такое НЛП, или обработка естественного языка в бизнесе
32. Автоматическая обработка документов
33. Google Translate против DeepL. 5 применений машинного перевода для бизнеса
34. Работа и бизнес-приложения голосовых ботов
35. Технология виртуального помощника, или как поговорить с ИИ?
36. Что такое бизнес-аналитика?
37. Сможет ли искусственный интеллект заменить бизнес-аналитиков?
38. Как искусственный интеллект может помочь в BPM?