Заменит ли ИИ бизнес-аналитиков? | ИИ в бизнесе №14

Опубликовано: 2022-09-06

Удобны традиционные цифровые инструменты для подготовки бизнес-анализа. Они работают быстро, качественно и прекрасно справляются со своими задачами. Есть только одна проблема — они выполняют свои функции только тогда, когда запрограммированы человеком. Именно тогда люди предоставляют им правильные данные и выбирают правильный процесс для анализа информации, предоставленной программе, и делают выводы из нее. Для этого бизнес-аналитики обычно тратят большую часть своего времени на подготовку данных для анализа. Поможет ли использование искусственного интеллекта изменить эту ситуацию?

Заменит ли искусственный интеллект бизнес-аналитиков? - оглавление:

Заменит ли ИИ бизнес-аналитиков? Введение
Типы анализа, поддерживаемые ИИ
Заменит ли ИИ бизнес-аналитиков? - Резюме

Заменит ли ИИ бизнес-аналитиков? Введение

Анализ бизнес-данных с поддержкой искусственного интеллекта (BDA, анализ бизнес-данных) сегодня является неотъемлемой частью системы бизнес-аналитики, предназначенной для принятия решений, основанных на знаниях. Бизнес-аналитика состоит из технологий, которые позволяют компаниям анализировать данные и управлять ими, чтобы предпринимать шаги, повышающие эффективность бизнеса.

И все же, способен ли сегодня искусственный интеллект заменить работу аналитиков? Чтобы попытаться ответить на этот вопрос, нам нужно более подробно рассмотреть роль ИИ в анализе данных.

Типы анализа, поддерживаемые ИИ

Мы опишем их один за другим, указав, как ИИ улучшает производительность каждого из них.

Описательный анализ

Описательный анализ, также известный как описательный анализ, является простейшей формой аналитики. Он предполагает сбор и систематизацию исторических данных, то есть о том, что уже произошло в компании. Обычно для этого не нужно использовать искусственный интеллект. ИИ используется только при анализе огромных объемов данных или когда аналитики ожидают, что искусственный интеллект выявит новые закономерности, которые ранее не изучались.

Примером использования описательной аналитики с поддержкой ИИ может быть обработка больших объемов данных о клиентах с использованием платформы электронной коммерции для выявления моментов отказа от покупки.

Расширенный анализ

Расширенная аналитика — это инструмент, который поддерживает аналитиков в таких задачах, как подготовка данных для анализа или визуализация результатов с помощью различных диаграмм, таблиц и презентаций. На основе данных, подготовленных ИИ, аналитику легче делать выводы из собранного материала без помощи команды для ввода и классификации информации.

Интересный пример дополненной аналитики касается ее применения в сельском хозяйстве. Искусственный интеллект может собирать и классифицировать данные из различных источников и инструментов измерения, например данные о потреблении воды и удобрений, а также о температуре и росте растений. Затем он представит их в доступной для человека форме, что упростит выводы из его методов и принятие бизнес-решений.

Предиктивный анализ

Предиктивная аналитика фокусируется на поиске закономерностей в существующих данных , чтобы на их основе можно было принимать более точные решения и выявлять потенциальные риски. Искусственный интеллект включает в себя статистическое моделирование, машинное обучение (МО, машинное обучение) и методы интеллектуального анализа данных для эффективного прогнозирования будущих событий.

Среди других приложений он используется для планирования ресурсов предприятия (ERP). Например, это позволяет снизить потребность в складировании сырья и запасных частей. Это также позволяет составить оптимальный календарь работ по техническому обслуживанию. Кроме того, он помогает определить потребность в персонале и рыночный спрос на продукцию за определенный период времени.

Предписывающий анализ

Описательный анализ, также известный как предписывающий, как и все вышеперечисленное, собирает данные о прошлых ситуациях. Однако его назначение является наиболее сложным, а его работа наиболее зависима от искусственного интеллекта. Это потому, что речь идет об указании наилучшего поведения в данной деловой ситуации.

Хотя результаты предписывающего анализа очень ценны и многообещающи, сделать их правильными очень сложно. Во-первых, это требует сбора огромного количества данных. Поэтому этим занимаются только крупные компании.

При проведении прескриптивного анализа искусственный интеллект обычно привлекает данные, полученные с помощью описательного и предиктивного анализа, о которых мы писали выше. Он делает выводы из собранной информации с помощью машинного обучения (ML). Это позволяет ИИ подсказывать, например, стратегию публикации контента или планировать эффективную рекламную кампанию.

Заменит ли ИИ бизнес-аналитиков? - Резюме

Бизнес-аналитики, работающие на малых и средних предприятиях, по-прежнему могут спать спокойно. Это, конечно, если они на лету учатся работать с инструментами ИИ для поддержки своей работы, повышая точность своего анализа и эффективность своих выводов.

Искусственный интеллект может значительно ускорить и облегчить процессы сбора, классификации и визуализации данных. Однако давать предположения о будущем на основе небольшого набора информации все еще в руках опытных аналитиков.

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

Автор: Роберт Уитни
Эксперт и инструктор по JavaScript, который тренирует ИТ-отделы. Его главная цель — повысить продуктивность команды, научив других эффективно сотрудничать при написании кода.
Просмотреть все сообщения

ИИ в бизнесе:

Искусственный интеллект в бизнесе — Введение
Угрозы и возможности ИИ в бизнесе (часть 1)
Угрозы и возможности ИИ в бизнесе (часть 2)
Приложения ИИ в бизнесе — обзор
Что такое НЛП, или обработка естественного языка в бизнесе
Автоматическая обработка документов
ИИ и социальные сети — что они говорят о нас?
Автоматический переводчик. Интеллектуальная локализация цифровых продуктов
Текстовые чат-боты с искусственным интеллектом
Работа и бизнес-приложения голосовых ботов
Технология виртуального помощника, или как разговаривать с ИИ?
НЛП для бизнеса сегодня и завтра
Как искусственный интеллект может помочь с BPM?
Заменит ли искусственный интеллект бизнес-аналитиков?
Роль ИИ в принятии бизнес-решений
Что такое бизнес-аналитика?
Планирование постов в социальных сетях. Чем может помочь ИИ?
Автоматизированные посты в социальных сетях
Искусственный интеллект в управлении контентом
Креативный ИИ сегодня и завтра
Мультимодальный ИИ и его применение в бизнесе
Новые взаимодействия. Как ИИ меняет то, как мы управляем устройствами?
RPA и API в цифровой компании
Новые услуги и продукты, работающие с ИИ
Будущий рынок труда и будущие профессии
Зеленый ИИ и ИИ для Земли
ЭдТех. Искусственный интеллект в образовании