Daha doğru iş kararları vermek için yapay zeka nasıl kullanılır? 4 tür veri analizi | İş dünyasında yapay zeka #14

İş kararlarınızı ayrıntılı verilere dayalı ve daha da alakalı hale getirmek için yapay zekanın gücünden nasıl yararlanabilirsiniz? Veri analizi türlerine ve bunların yapay zeka tarafından nasıl desteklenebileceğine ve ayrıca verileri görüntüleme şeklinizde devrim yaratacak araçlara göz atacağız.

Yapay zeka tarafından desteklenen 4 tür veri analizi

Yapay zekanın destekleyebileceği en önemli veri analizi türleri şunlardır:

• Tanımlayıcı analiz olarak da bilinen tanımlayıcı analiz, analitiğin en basit biçimidir. Geçmiş verileri, yani şirkette halihazırda olup bitenleri toplamayı ve düzenlemeyi içerir. Genellikle yapay zeka kullanmaya gerek yoktur. Yapay zeka yalnızca çok büyük miktarlarda veri analiz edilirken veya analistler yapay zekanın daha önce üzerinde çalışılmamış yeni kalıpları ortaya çıkarmasını beklediklerinde kullanılır.
• Artırılmış analitik – analiz için veri derlemek veya sonuçları çeşitli grafikler, tablolar ve sunumlar aracılığıyla görselleştirmek gibi görevlerde analistleri destekleyen bir araçtır. Bir analist, yapay zeka tarafından hazırlanan verilere dayanarak, bilgileri girip sınıflandıracak bir ekibin yardımı olmadan, toplanan materyali daha kolay bir şekilde sonuçlandırabilir. Burada ücretsiz ChatGPT aracıyla yardımcı olabilir veya Visme veya Datawrapper gibi ücretsiz seçenekleri kullanabilirsiniz.


Veri görselleştirme örneği.

Kaynak: academy.datawrapper.de

• Tahmine dayalı analitik – mevcut verilerdeki kalıpları bulmaya odaklanır, böylece buna dayalı olarak daha doğru kararlar alınabilir ve potansiyel riskler belirlenebilir. Yapay zeka, gelecekteki olayları tahmin etmek için istatistiksel modelleme, makine öğrenimi (ML, Makine Öğrenimi) ve Veri Madenciliği tekniklerini kullanır.
• Kuralcı analitikler - kuralcı analitikler olarak da bilinir, yukarıdakilerin tümü gibi geçmiş durumlara ilişkin verileri toplar. Ancak amacı en karmaşık olanıdır ve işleyişi en çok yapay zekaya bağımlıdır. Bunun nedeni, belirli bir iş durumunda en iyi davranışın gösterilmesiyle ilgili olmasıdır.

Karar verme – insan ve yapay zeka

Her türde doğru karar vermenin temeli, olaylar ve süreçler arasındaki ilişkinin bilgisidir. Geleceği tahmin etmeye çalışan hem insanlar hem de yapay zeka, geçmişe ait verileri toplayıp analiz ederek bir miktar başarı şansına sahip.

İstatistiksel olarak daha doğru karar verme şansı daha kapalı bir sistem yani dış etkenlere maruz kalmayan bir durum tarafından verilmektedir. Başarı şansı, geçmişteki benzer ilişkileri çeşitli şekillerde açıklayan daha kapsamlı bir veri seti ile de artırılmaktadır.

Yapay zekanın insanlara göre bir avantajı var çünkü çok daha büyük miktarda veriyi analiz edebiliyor ve insan gözünün göremediği desenleri görebiliyor. Yapay zeka örneğin şunları yapabilir:

• Şirketin hizmetlerine olan talebin lokasyona bağlı olarak döngüsel değişikliklerini görebilir,
• Çeşitli verilerden oluşan piyasa bilgilerini daha doğru analiz edebilir,
• Görsel olarak çekici olmayan bir özgeçmişten adayın şirket için en uygun beceri kombinasyonunu bulun.

Ancak insanın yapay zekaya göre avantajı, karar verirken şirketin durumu üzerindeki etkisi açık veya dolaylı olmayan dış faktörleri hesaba katabilmesidir. Verileri yorumlayan bir insan şunları yapabilir:

• Seçimlerinin etik, sosyal ve hukuki yönlerini göz önünde bulundurmak,
• Varsayımlarını ve sonuçlarını sorgulayabilir ve eleştirel olarak değerlendirebilir,
• Müşteriler ve iş ortaklarıyla mevcut ilişkileri dikkate alın.

Karar verme yöntemleri

Şirketler, iş kararları almayla ilgili riskler, belirsizlikler ve sorumluluklarla başa çıkabilmek için süreci daha kolay ve daha düzenli hale getirecek yöntemler benimsiyor. Bunlar şunları içerir:

• Eisenhower Matrisi aciliyet ve önem eksenlerine dayalı basit bir görev önceliklendirme tekniğidir. Görevleri 4 kategoriye ayırmanızı sağlar:
• Acil ve önemli – derhal uygulanmasını gerektirir.
• Önemli ama acil değil – bunların uygulanması için bir son tarih planlamanız gerekir.
• Acil ama önemsiz – başka birine devredilebilir veya tamamen atlanabilir.
• Ne acil ne de önemli; gereksiz, zaman alıcı.

Yapay zeka, Eisenhower matrisini kullanan iş analistlerinin analitik görevleri aciliyet ve önem sırasına göre otomatik olarak kategorilere ayırmasına yardımcı olarak önceliklendirmeyi ve planlamayı kolaylaştırabilir.

• SPADE (Yoğunluğa Göre Normalleştirilmiş Olayların Yayılma Ağacı İlerleme Analizi) – tüm ekibin deneyiminin paylaşılmasına dayalı olarak kararlar için tek kişinin hesap verebilirliğini vurgulayan çok yönlü bir çerçeve. Bu iş dünyasında kullanılan bir araçtır, aynı zamanda tıbbi teşhislerde de kullanılır. Yapay zeka, veri analizi yoluyla aramayı, seçenekleri simüle etmeyi ve her kararın sonuçlarını algoritmik olarak modellemeyi destekleyebilir.
• Çevik Başlangıç ​​– çevik ekibin çalışmasının ilk kavramsal ve karar verme aşaması için bir çerçeve oluşturur. Ana anları:
• Ürün vizyonunu ve iş hedeflerini tanımlayın.
• Seçeneklerin ve risklerin analizi, çözümlerin prototiplenmesi.
• En iyi fikirlerin seçilmesi ve MVP'nin belirlenmesi.

Yapay zeka, riskleri modelleyebilir, seçenekleri simüle edebilir ve verilere dayalı olarak en iyi prototipleri önerebilir.

• Entegre Düşünce – ChatGPT veya Google Bard gibi araçların iyi çalışacağı, olasılıkların araştırılmasına ve çözümlerin hızlı prototiplenmesine odaklanan bir yöntemdir.

Yapay zeka tarafından desteklenen 4 karar verme alanı

Yapay zeka, hem basit ama emek yoğun veri analizi kararları hem de büyük veri kümelerinin işlenmesini gerektiren kararlar için kullanılır. Bunlar şunları içerir:

• Belgelerin veritabanlarına girilmesi - şirkete kağıt şeklinde teslim edildiği veya eksik veya kötü yapılandırılmış veriler içerdiği durumlarda bile yapay zeka, bilgileri doğru bir şekilde düzenleyebilir ve belgenin hangi koleksiyona ait olduğuna karar verebilir,
• doğal dilde sorulan soruları yanıtlama - karar verme, yapay zekanın sorulan sorulara doğru bir şekilde yanıt vermesini ve takip soruları sorarak inisiyatif almasını sağlar,
• İş süreci yönetimi – verilerin eksik olması durumunda yapay zeka, süreç haritasında yer alan alternatif sonraki adımlardan birine geçmeye karar verebilir
• Süreç otomasyonu – yapay zekanın eylemi, şirkete hizmet veren çeşitli programlar arasındaki iş akışlarının otomasyonunu sağlar.

İş verileri analizi için en iyi yapay zeka araçları

Aşağıda, verilere dayalı sonuçları iyileştirmek için ne yapılması gerektiği sorusunu yanıtlayan, veri analizinin en zoru olan kuralcı analizde yardımcı olabilecek en yeni nesil araçlar bulunmaktadır. Hiçbiri kendi başına karar vermeyecek, ancak yetenekleri verilere nesnel ve çok yönlü bir yaklaşımı önemli ölçüde kolaylaştırıyor.

1. ChatGPT Kod Tercümanı – ChatGPT Plus abonelerinin kullanımına sunulan, 170 MB'a kadar verilerin analizi, görselleştirilmesi ve yorumlanmasını sağlayan bir araç. En büyük avantajı sorgulayıcının komutlarına doğru şekilde uyum sağlaması, dezavantajı ise veriyi başka bir programda analize hazırlama ihtiyacıdır. Bununla birlikte, bir Kod Yorumlayıcı tekrarlanan satırlarla, hatalı verilerle ve birim hatalarıyla başa çıkabilir, aykırı değerleri tespit edebilir, hataları kontrol edebilir, verileri temizleyebilir, ön işleyebilir, inceleyebilir ve görselleştirebilir. Yapay zeka, yapılandırılmış verileri son derece iyi bir şekilde işler. Excel elektronik tablolarını, CSV dosyalarını vb. yükleyebilir ve Kod Yorumlayıcının verileri tanımlamasını, işlemesini, değerlendirmesini, görselleştirmesini ve yorumlamasını sağlayabilirsiniz.
2. Tableau – doğal dil sorgusuna giren ve ardından otomatik olarak uygun veri görselleştirmelerini oluşturan bir “Veri Sor” işlevi sunar. Kullanıcının sorgusunu anlamak ve veriye dayalı bir yanıt sağlamak için yapay zekayı kullanır. Tableau ayrıca verileri otomatik olarak yorumlayan ve anlamlarına ilişkin öngörüler sağlayan "Verileri Açıklama" gibi başka yapay zeka tabanlı özellikler de sunuyor.
3. Improvado – çeşitli kaynaklardan gelen pazarlama ve satış verilerini tek bir yerde birleştirmeye yönelik bir analiz aracı. Improvado'nun temel avantajlarından biri Google Ads, Facebook Ads veya Salesforce ile entegrasyona izin vermesidir. Verileri hızlı ve kolay bir şekilde analiz etmenize olanak tanıyan özel raporlar ve gösterge tabloları oluşturmanın yanı sıra.

Özet

Yapay zeka tarafından desteklenen veri analizi, iş karar alma süreçlerinde yeni bir olasılık boyutu açıyor. Yapay zeka, çok daha büyük veri kümelerini analiz etme ve bunlardaki gizli kalıpları görme potansiyeline sahip olsa da, insan muhakemesi ve sezgisinin yerini alamayacak. En iyi yapay zeka araçları aracılığıyla insanlar ve teknoloji arasındaki iş birliği, kararların daha bilinçli, doğru ve sağlam verilere dayandığı bir geleceğin anahtarıdır.

İçeriğimizi beğendiyseniz Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest'teki meşgul arılar topluluğumuza katılın.

Yazarı: Robert Whitney

BT departmanlarına koçluk yapan JavaScript uzmanı ve eğitmeni. Ana hedefi, başkalarına kodlama sırasında etkili bir şekilde işbirliği yapmayı öğreterek ekip üretkenliğini üst düzeye çıkarmaktır.

Tüm gönderileri görüntüle

İş dünyasında yapay zeka:

1. İş dünyasında yapay zekanın tehditleri ve fırsatları (bölüm 1)
2. İş dünyasında yapay zekanın tehditleri ve fırsatları (bölüm 2)
3. İşletmelerdeki yapay zeka uygulamaları - genel bakış
4. Yapay zeka ve sosyal medya – hakkımızda ne söylüyorlar?
5. Yapay zeka destekli metin sohbet robotları
6. İş NLP'sinin bugünü ve geleceği
7. Yapay zekanın iş karar vermedeki rolü
8. Sosyal medya paylaşımlarının planlanması. Yapay zeka nasıl yardımcı olabilir?
9. Otomatik sosyal medya gönderileri
10. İçerik yönetiminde yapay zeka
11. Bugünün ve yarının yaratıcı yapay zekası
12. Çok modlu yapay zeka ve iş dünyasındaki uygulamaları
13. Yeni etkileşimler. Yapay zeka, cihazları çalıştırma şeklimizi nasıl değiştiriyor?
14. Dijital bir şirkette RPA ve API'ler
15. Yapay zeka ile çalışan yeni hizmetler ve ürünler
16. Gelecekteki iş piyasası ve gelecek meslekler
17. Dünya için Yeşil Yapay Zeka ve Yapay Zeka
18. EdTech. Eğitimde yapay zeka
19. İş fikrimin zayıf yönleri nelerdir? ChatGPT ile beyin fırtınası oturumu
20. ChatGPT'yi iş hayatında kullanma
21. Sentetik aktörler. En iyi 3 yapay zeka video oluşturucu
22. 3 kullanışlı AI grafik tasarım aracı. İş dünyasında üretken yapay zeka
23. Bugün denemeniz gereken 3 harika AI yazarı
24. Müzik yaratmada yapay zekanın gücünü keşfetmek
25. ChatGPT-4 ile yeni iş fırsatlarına yön vermek
26. Yönetici için yapay zeka araçları
27. Hayatınızı kolaylaştıracak 6 harika ChatGTP eklentisi
28. 3 grafik akışlı yapay zeka. Generatywna sztuczna akıllı telefon ve iş dünyası
29. McKinsey Global Institute'e göre yapay zekanın geleceği ne olacak?
30. İş dünyasında yapay zeka - Giriş
31. NLP nedir veya iş dünyasında doğal dil işleme
32. Otomatik belge işleme
33. Google Çeviri vs DeepL. İşletmeler için makine çevirisinin 5 uygulaması
34. Voicebot'ların işleyişi ve iş uygulamaları
35. Sanal asistan teknolojisi veya yapay zeka ile nasıl konuşulur?
36. İş Zekası Nedir?
37. Yapay zeka iş analistlerinin yerini alacak mı?
38. Yapay zeka BPM'ye nasıl yardımcı olabilir?