จะใช้ AI เพื่อการตัดสินใจทางธุรกิจที่แม่นยำยิ่งขึ้นได้อย่างไร การวิเคราะห์ข้อมูล 4 ประเภท | AI ในธุรกิจ #14

คุณจะควบคุมพลังของปัญญาประดิษฐ์เพื่อการตัดสินใจทางธุรกิจโดยอาศัยข้อมูลโดยละเอียดและมีความเกี่ยวข้องมากขึ้นได้อย่างไร เราจะดูประเภทของการวิเคราะห์ข้อมูลและวิธีที่ AI สามารถรองรับได้ รวมถึงเครื่องมือที่จะปฏิวัติวิธีการดูข้อมูลของคุณ

การวิเคราะห์ข้อมูล 4 ประเภทที่รองรับโดย AI

การวิเคราะห์ข้อมูลประเภทที่สำคัญที่สุดที่ปัญญาประดิษฐ์สามารถรองรับได้คือ:

• การวิเคราะห์เชิงพรรณนา หรือที่เรียกว่าการวิเคราะห์เชิงพรรณนา เป็นรูปแบบการวิเคราะห์ที่ง่ายที่สุด มันเกี่ยวข้องกับการรวบรวมและจัดระเบียบข้อมูลในอดีต เช่น สิ่งที่เกิดขึ้นแล้วในบริษัท มักจะไม่จำเป็นต้องใช้ปัญญาประดิษฐ์ AI จะใช้เฉพาะเมื่อมีการวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมาก หรือเมื่อนักวิเคราะห์คาดหวังว่าปัญญาประดิษฐ์จะเปิดเผยรูปแบบใหม่ๆ ที่ยังไม่เคยมีการศึกษามาก่อน
• การวิเคราะห์เสริม – เป็นเครื่องมือที่สนับสนุนนักวิเคราะห์ในงานต่างๆ เช่น การรวบรวมข้อมูลเพื่อการวิเคราะห์หรือการแสดงผลลัพธ์เป็นภาพผ่านแผนภูมิ ตาราง และการนำเสนอต่างๆ จากข้อมูลที่จัดทำโดย AI นักวิเคราะห์สามารถสรุปเนื้อหาที่รวบรวมได้ง่ายขึ้น โดยไม่ต้องอาศัยความช่วยเหลือจากทีมงานในการป้อนและจำแนกข้อมูล คุณสามารถช่วยได้ที่นี่ด้วยเครื่องมือ ChatGPT ฟรี หรือใช้ตัวเลือก freemium เช่น Visme หรือ Datawrapper


ตัวอย่างการแสดงภาพข้อมูล

ที่มา: academy.datawrapper.de

• การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ – มุ่งเน้นไปที่การค้นหารูปแบบในข้อมูลที่มีอยู่ เพื่อให้สามารถตัดสินใจได้แม่นยำยิ่งขึ้นโดยพิจารณาจากข้อมูลนั้น และสามารถระบุความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้นได้ ปัญญาประดิษฐ์ใช้การสร้างแบบจำลองทางสถิติ การเรียนรู้ของเครื่อง (ML, การเรียนรู้ของเครื่อง) และเทคนิคการทำเหมืองข้อมูลเพื่อทำนายเหตุการณ์ในอนาคต
• การวิเคราะห์เชิงกำหนด – หรือที่รู้จักกันในชื่อการวิเคราะห์เชิงกำหนด เช่นเดียวกับที่กล่าวมาทั้งหมดรวบรวมข้อมูลเกี่ยวกับสถานการณ์ในอดีต อย่างไรก็ตาม จุดประสงค์ของมันนั้นซับซ้อนที่สุด และการดำเนินการของมันนั้นขึ้นอยู่กับปัญญาประดิษฐ์มากที่สุด เนื่องจากเป็นการแสดงพฤติกรรมที่ดีที่สุดในสถานการณ์ทางธุรกิจที่กำหนด

การตัดสินใจ – มนุษย์กับ AI

พื้นฐานสำหรับการตัดสินใจที่ถูกต้องทุกประเภทคือความรู้เกี่ยวกับความสัมพันธ์ระหว่างเหตุการณ์และกระบวนการ ทั้งมนุษย์และปัญญาประดิษฐ์ที่พยายามทำนายอนาคตมีโอกาสที่จะประสบความสำเร็จด้วยการรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลในอดีต

ตามสถิติ โอกาสในการตัดสินใจที่แม่นยำยิ่งขึ้นนั้นมาจากระบบปิดมากกว่า นั่นคือสถานการณ์ที่ไม่อยู่ภายใต้อิทธิพลจากภายนอก โอกาสในการประสบความสำเร็จยังเพิ่มขึ้นด้วยชุดข้อมูลที่กว้างขวางมากขึ้น ซึ่งอธิบายความสัมพันธ์ในอดีตในลักษณะต่างๆ ที่คล้ายกัน

ปัญญาประดิษฐ์มีข้อได้เปรียบเหนือมนุษย์ เนื่องจากสามารถวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมากกว่ามากและมองเห็นรูปแบบในข้อมูลซึ่งมองไม่เห็นด้วยตามนุษย์ AI สามารถทำได้ เช่น:

• ดูการเปลี่ยนแปลงของความต้องการบริการของบริษัทตามรอบตามสถานที่ตั้ง
• วิเคราะห์ข้อมูลตลาดที่ประกอบด้วยข้อมูลที่หลากหลายได้แม่นยำยิ่งขึ้น
• ค้นหาการผสมผสานทักษะที่เหมาะสมที่สุดของผู้สมัครสำหรับบริษัทจากเรซูเม่ที่ไม่น่าดึงดูดทางสายตา

อย่างไรก็ตาม มนุษย์มีข้อได้เปรียบเหนือปัญญาประดิษฐ์ คือ ในการตัดสินใจสามารถคำนึงถึงปัจจัยภายนอก ซึ่งผลกระทบต่อสถานการณ์ของบริษัทอาจไม่ชัดเจนหรือโดยอ้อม ข้อมูลการตีความของมนุษย์สามารถ:

• พิจารณาด้านจริยธรรม สังคม และกฎหมายในการเลือกของพวกเขา
• ตั้งคำถามและประเมินสมมติฐานและข้อสรุปอย่างมีวิจารณญาณ
• คำนึงถึงความสัมพันธ์ที่มีอยู่กับลูกค้าและคู่ค้าทางธุรกิจ

วิธีการตัดสินใจ

เพื่อรับมือกับความเสี่ยง ความไม่แน่นอน และความรับผิดชอบที่เกี่ยวข้องกับการตัดสินใจทางธุรกิจ บริษัทต่างๆ จึงนำวิธีการต่างๆ มาใช้เพื่อทำให้กระบวนการง่ายขึ้นและเป็นระเบียบมากขึ้น ซึ่งรวมถึง:

• Eisenhower Matrix เป็นเทคนิคง่ายๆ ในการจัดลำดับความสำคัญของงานโดยยึดตามแกนของความเร่งด่วนและความสำคัญ ช่วยให้คุณสามารถแบ่งงานออกเป็น 4 ประเภท:
• เร่งด่วนและสำคัญ – ต้องดำเนินการทันที
• สำคัญแต่ไม่เร่งด่วน คุณควรวางแผนกำหนดเวลาในการดำเนินการ
• เร่งด่วนแต่ไม่สำคัญ สามารถมอบหมายให้บุคคลอื่นหรือข้ามไปเลยก็ได้
• ไม่เร่งด่วนหรือสำคัญ ไม่จำเป็น ดูดซับเวลา

AI สามารถช่วยให้นักวิเคราะห์ธุรกิจที่ใช้เมทริกซ์ของ Eisenhower เพื่อจัดหมวดหมู่งานการวิเคราะห์โดยอัตโนมัติตามความเร่งด่วนและความสำคัญ ทำให้การจัดลำดับความสำคัญและการวางแผนง่ายขึ้น

• SPADE (Spanning-tree Progression Analysis of Density-normalized Events) – กรอบงานหลายแง่มุมที่เน้นความรับผิดชอบเพียงคนเดียวในการตัดสินใจ โดยอิงจากการแบ่งปันประสบการณ์ของทั้งทีม เป็นเครื่องมือที่ใช้ในธุรกิจ แต่ยังใช้ในการวินิจฉัยทางการแพทย์ด้วย AI สามารถรองรับการค้นหาด้วยการวิเคราะห์ข้อมูล จำลองตัวเลือก และการสร้างแบบจำลองตามอัลกอริทึมผลลัพธ์ที่ตามมาของการตัดสินใจแต่ละครั้ง
• Agile Inception – สร้างกรอบการทำงานสำหรับขั้นตอนแรกของแนวคิดและการตัดสินใจของการทำงานของทีมที่คล่องตัว ช่วงเวลาหลักคือ:
• กำหนดวิสัยทัศน์ผลิตภัณฑ์และวัตถุประสงค์ทางธุรกิจ
• การวิเคราะห์ทางเลือกและความเสี่ยง การสร้างต้นแบบการแก้ปัญหา
• การเลือกแนวคิดที่ดีที่สุดและการกำหนด MVP

AI สามารถจำลองความเสี่ยง จำลองตัวเลือก และแนะนำต้นแบบที่ดีที่สุดตามข้อมูล

• การคิดเชิงบูรณาการ - ซึ่งเป็นวิธีการที่มุ่งเน้นไปที่การสำรวจความเป็นไปได้และการสร้างต้นแบบโซลูชันอย่างรวดเร็ว โดยที่เครื่องมือเช่น ChatGPT หรือ Google Bard จะทำงานได้ดี

4 ด้านการตัดสินใจที่สนับสนุนโดย AI

ปัญญาประดิษฐ์ใช้สำหรับการตัดสินใจในการวิเคราะห์ข้อมูลที่เรียบง่ายแต่ต้องใช้แรงงานมาก และการตัดสินใจที่ต้องจัดการชุดข้อมูลขนาดใหญ่ ซึ่งรวมถึง:

• การป้อนเอกสารลงในฐานข้อมูล – แม้ในสถานการณ์ที่จัดส่งให้กับบริษัทในรูปแบบกระดาษหรือมีข้อมูลที่มีโครงสร้างไม่สมบูรณ์หรือมีโครงสร้างไม่ดี AI ก็สามารถจัดระเบียบข้อมูลได้อย่างแม่นยำและตัดสินใจว่าคอลเลกชันเอกสารใดเป็นของ
• การตอบคำถามที่ถามด้วยภาษาธรรมชาติ การตัดสินใจทำให้ปัญญาประดิษฐ์สามารถตอบคำถามที่ถามได้อย่างถูกต้อง และใช้ความคิดริเริ่มโดยการถามคำถามติดตามผล
• การจัดการกระบวนการทางธุรกิจ – ในกรณีที่ข้อมูลไม่สมบูรณ์ AI สามารถตัดสินใจย้ายไปยังกลุ่มของขั้นตอนถัดไปทางเลือกที่รวมอยู่ในแผนผังกระบวนการ
• กระบวนการอัตโนมัติ – การทำงานของปัญญาประดิษฐ์ช่วยให้ขั้นตอนการทำงานเป็นอัตโนมัติระหว่างโปรแกรมต่างๆ ที่ให้บริการในบริษัท

เครื่องมือ AI ที่ดีที่สุดสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลธุรกิจ

ด้านล่างนี้คือเครื่องมือรุ่นล่าสุดที่สามารถช่วยวิเคราะห์ข้อมูลที่ยากที่สุดได้ – การวิเคราะห์เชิงกำหนด ตอบคำถามว่าต้องทำอะไรเพื่อปรับปรุงผลลัพธ์ตามข้อมูล ไม่มีใครตัดสินใจได้ด้วยตัวเอง แต่ความสามารถของพวกเขาเอื้ออำนวยต่อวัตถุประสงค์และการเข้าถึงข้อมูลหลายแง่มุมอย่างมาก

1. ChatGPT Code Interpreter – เครื่องมือสำหรับสมาชิก ChatGPT Plus ที่มีการวิเคราะห์ การแสดงภาพ และการตีความข้อมูลขนาดสูงสุด 170 MB ข้อได้เปรียบที่ใหญ่ที่สุดคือสามารถปรับให้เข้ากับคำสั่งของผู้ถามได้อย่างแม่นยำ ในขณะที่ข้อเสียคือต้องเตรียมข้อมูลสำหรับการวิเคราะห์ในโปรแกรมอื่น อย่างไรก็ตาม Code Interpreter สามารถจัดการกับบรรทัดที่ซ้ำกัน ข้อมูลที่ไม่ถูกต้อง และความไม่ถูกต้องของหน่วย ตรวจจับค่าผิดปกติ ตรวจสอบข้อผิดพลาด ทำความสะอาด ประมวลผลล่วงหน้า ตรวจสอบและแสดงภาพข้อมูล AI จัดการข้อมูลที่มีโครงสร้างได้ดีเป็นพิเศษ คุณสามารถอัปโหลดสเปรดชีต Excel, ไฟล์ CSV ฯลฯ และให้ Code Interpreter อธิบาย ประมวลผล ประเมิน แสดงภาพ และตีความข้อมูลได้
2. Tableau – เสนอฟังก์ชัน “ถามข้อมูล” ที่เข้าสู่การสืบค้นด้วยภาษาธรรมชาติ จากนั้นจะสร้างการแสดงภาพข้อมูลที่เหมาะสมโดยอัตโนมัติ ใช้ AI เพื่อทำความเข้าใจคำถามของผู้ใช้และให้การตอบกลับที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล Tableau ยังมีฟีเจอร์ที่ใช้ AI อื่นๆ เช่น “อธิบายข้อมูล” ซึ่งจะตีความข้อมูลโดยอัตโนมัติและให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับความหมายของข้อมูล
3. Improvado – เครื่องมือวิเคราะห์เพื่อรวบรวมข้อมูลการตลาดและการขายจากแหล่งต่างๆ ไว้ในที่เดียว ข้อดีหลักประการหนึ่งของ Improvado คือสามารถทำงานร่วมกับ Google Ads, โฆษณา Facebook หรือ Salesforce ได้ นอกจากการสร้างรายงานและแดชบอร์ดแบบกำหนดเองที่ช่วยให้คุณวิเคราะห์ข้อมูลได้อย่างรวดเร็วและง่ายดาย

สรุป

การวิเคราะห์ข้อมูลที่สนับสนุนโดยปัญญาประดิษฐ์กำลังเปิดมิติใหม่ของความเป็นไปได้ในการตัดสินใจทางธุรกิจ แม้ว่า AI จะมีศักยภาพในการวิเคราะห์ชุดข้อมูลขนาดใหญ่กว่ามากและมองเห็นรูปแบบที่ซ่อนอยู่ในชุดข้อมูลดังกล่าว แต่ก็ไม่สามารถแทนที่การตัดสินใจและสัญชาตญาณของมนุษย์ได้ การทำงานร่วมกันระหว่างมนุษย์และเทคโนโลยีผ่านเครื่องมือ AI ที่ดีที่สุด ถือเป็นกุญแจสำคัญสู่อนาคตที่การตัดสินใจมีข้อมูลครบถ้วน แม่นยำ และอยู่บนพื้นฐานของข้อมูลที่มั่นคงมากขึ้น

หากคุณชอบเนื้อหาของเรา เข้าร่วมชุมชนผึ้งที่ไม่ว่างของเราบน Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest

ผู้เขียน : โรเบิร์ต วิทนีย์

ผู้เชี่ยวชาญ JavaScript และผู้สอนที่เป็นโค้ชแผนกไอที เป้าหมายหลักของเขาคือการยกระดับผลงานของทีมโดยการสอนผู้อื่นถึงวิธีการร่วมมืออย่างมีประสิทธิภาพในขณะที่เขียนโค้ด

ดูโพสต์ทั้งหมด

AI ในธุรกิจ:

1. ภัยคุกคามและโอกาสของ AI ในธุรกิจ (ตอนที่ 1)
2. ภัยคุกคามและโอกาสของ AI ในธุรกิจ (ตอนที่ 2)
3. แอปพลิเคชัน AI ในธุรกิจ – ภาพรวม
4. AI และโซเชียลมีเดีย – พวกเขาพูดอะไรเกี่ยวกับเรา?
5. แชทบอทข้อความช่วยด้วย AI
6. ธุรกิจ NLP วันนี้และพรุ่งนี้
7. บทบาทของ AI ในการตัดสินใจทางธุรกิจ
8. การกำหนดเวลาโพสต์บนโซเชียลมีเดีย เอไอสามารถช่วยได้อย่างไร?
9. โพสต์โซเชียลมีเดียอัตโนมัติ
10. ปัญญาประดิษฐ์ในการจัดการเนื้อหา
11. AI สร้างสรรค์ของวันนี้และอนาคต
12. Multimodal AI และการใช้งานในธุรกิจ
13. การโต้ตอบใหม่ AI เปลี่ยนแปลงวิธีการใช้งานอุปกรณ์ของเราอย่างไร
14. RPA และ API ในบริษัทดิจิทัล
15. บริการและผลิตภัณฑ์ใหม่ที่ทำงานด้วย AI
16. ตลาดงานในอนาคตและอาชีพที่จะเกิดขึ้น
17. AI สีเขียวและ AI สำหรับโลก
18. เอ็ดเทค ปัญญาประดิษฐ์ในการศึกษา
19. จุดอ่อนของแนวคิดทางธุรกิจของฉันคืออะไร? เซสชั่นระดมความคิดด้วย ChatGPT
20. การใช้ ChatGPT ในธุรกิจ
21. นักแสดงสังเคราะห์ เครื่องสร้างวิดีโอ AI 3 อันดับแรก
22. 3 เครื่องมือออกแบบกราฟิก AI ที่มีประโยชน์ AI เจนเนอเรชั่นในธุรกิจ
23. นักเขียน AI ที่ยอดเยี่ยม 3 คนที่คุณต้องลองวันนี้
24. สำรวจพลังของ AI ในการสร้างดนตรี
25. นำทางโอกาสทางธุรกิจใหม่ด้วย ChatGPT-4
26. เครื่องมือ AI สำหรับผู้จัดการ
27. 6 ปลั๊กอิน ChatGTP ที่ยอดเยี่ยมที่จะทำให้ชีวิตของคุณง่ายขึ้น
28. 3 กราฟิค AI Generatywna sztuczna inteligencja dla biznesu
29. อนาคตของ AI ตาม McKinsey Global Institute จะเป็นอย่างไร
30. ปัญญาประดิษฐ์ในธุรกิจ--บทนำ
31. NLP หรือการประมวลผลภาษาธรรมชาติในธุรกิจคืออะไร
32. การประมวลผลเอกสารอัตโนมัติ
33. Google แปลภาษากับ DeepL 5 แอพพลิเคชั่นเครื่องแปลภาษาสำหรับธุรกิจ
34. การดำเนินงานและการใช้งานทางธุรกิจของวอยซ์บอท
35. เทคโนโลยีผู้ช่วยเสมือนหรือจะคุยกับ AI ได้อย่างไร?
36. ระบบธุรกิจอัจฉริยะคืออะไร?
37. ปัญญาประดิษฐ์จะมาแทนที่นักวิเคราะห์ธุรกิจหรือไม่?
38. ปัญญาประดิษฐ์สามารถช่วย BPM ได้อย่างไร?