人工智能会取代业务分析师吗？ | 商业中的人工智能#14

已发表: 2022-09-06

用于准备业务分析的传统数字工具很方便。 他们工作快速、高效，完全有能力执行他们的任务。 只有一个问题——它们只有在由人类编程时才能执行其功能。 那时人类会为他们提供正确的数据并选择正确的流程来分析提供给程序的信息并从中得出结论。 为此，业务分析师通常花费大部分时间来准备数据以进行分析。 人工智能的使用是否有助于改变这种情况？

人工智能会取代业务分析师吗？ - 目录：

  1. 人工智能会取代业务分析师吗？ 介绍
  2. 人工智能支持的分析类型
  3. 人工智能会取代业务分析师吗？ - 概括

人工智能会取代业务分析师吗？ 介绍

人工智能支持的业务数据分析（BDA，业务数据分析）是当今商业智能系统的重要组成部分，旨在提出和做出基于知识的决策。 商业智能包括使企业能够分析和管理数据以采取措施提高业务绩效的技术。

尽管如此，人工智能是否能够取代当今分析师的工作？ 为了回答这个问题，我们需要仔细研究人工智能在数据分析中的作用。

人工智能支持的分析类型

Will AI replace business analysts

我们将一一描述它们，说明 AI 如何提高它们的性能。

描述性分析

描述性分析，也称为描述性分析，是最简单的分析形式。 它涉及收集和组织历史数据，即关于公司已经发生的事情。 它通常不需要使用人工智能。 人工智能仅在分析大量数据时使用，或者当分析师期望人工智能发现以前未研究过的新模式时使用。

使用人工智能支持的描述性分析的一个例子可能是使用电子商务平台处理大量客户数据，以识别购买放弃的时刻。

扩展分析

增强分析是一种工具，可支持分析师完成各种任务，例如准备用于分析的数据或通过各种图表、表格和演示文稿可视化结果。 基于 AI 准备的数据，分析师可以更轻松地从收集的材料中得出结论，而无需团队帮助输入和分类信息。

增强分析的一个有趣示例涉及其在农业中的应用。 人工智能可以收集和分类来自各种来源和测量工具的数据，例如关于水和肥料消耗以及温度和植物生长的数据。 然后它将以人类可访问的形式呈现它们，从而更容易从其方法中得出结论并做出业务决策。

预测分析

预测分析侧重于在现有数据中发现模式，以便可以根据它做出更准确的决策并识别潜在风险。 人工智能具有统计建模、机器学习（ML，机器学习）和数据挖掘技术，可有效预测未来事件。

在其他应用程序中，它在企业资源规划 (ERP) 中具有特色。 例如，它可以减少储存原材料和备件的需要。 它还可以为维护工作创建最佳日历。 此外，它有助于确定给定时间段内的人员配备需求和产品市场需求。

规范性分析

描述性分析，也称为规范性分析，与上述所有方法一样，收集有关过去情况的数据。 然而，它的目的是最复杂的，它的运作也是最依赖人工智能的。 这是因为它是关于在给定的业务情况下指示最佳行为。

虽然规范性分析的结果非常有价值和有希望，但要做到正确却非常困难。 首先，它需要收集大量数据。 因此，它仅由较大的公司执行。

在进行规范性分析时，人工智能通常会提取通过描述性和预测性分析获得的数据，我们在上面已经写过。 它使用机器学习 (ML) 从收集的信息中得出结论。 例如，这允许人工智能建议发布内容的策略，或计划有效的广告活动。

人工智能会取代业务分析师吗？ - 概括

在中小企业工作的业务分析师仍然可以睡个好觉。 也就是说，当然，如果他们学习使用人工智能工具来支持他们的工作，从而提高分析的准确性和结论的有效性。

人工智能可以显着加快和促进数据收集、分类和可视化的过程。 然而，基于一小部分信息给出关于未来的建议仍然掌握在经验丰富的分析师手中。

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作者：罗伯特·惠特尼

JavaScript 专家和指导 IT 部门的讲师。 他的主要目标是通过教其他人如何在编码时有效合作来提高团队生产力。

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