人工智能會取代業務分析師嗎？ | 商業中的人工智能#14

已發表: 2022-09-06

用於準備業務分析的傳統數字工具很方便。 他們工作快速、高效，完全有能力執行他們的任務。 只有一個問題——它們只有在由人類編程時才能執行其功能。 那時人類會為他們提供正確的數據並選擇正確的流程來分析提供給程序的信息並從中得出結論。 為此，業務分析師通常花費大部分時間來準備數據以進行分析。 人工智能的使用是否有助於改變這種情況？

人工智能會取代業務分析師嗎？ - 目錄：

  1. 人工智能會取代業務分析師嗎？ 介紹
  2. 人工智能支持的分析類型
  3. 人工智能會取代業務分析師嗎？ - 概括

人工智能會取代業務分析師嗎？ 介紹

人工智能支持的業務數據分析（BDA，業務數據分析）是當今商業智能係統的重要組成部分，旨在提出和做出基於知識的決策。 商業智能包括使企業能夠分析和管理數據以採取措施提高業務績效的技術。

儘管如此，人工智能是否能夠取代當今分析師的工作？ 為了回答這個問題，我們需要仔細研究人工智能在數據分析中的作用。

人工智能支持的分析類型

Will AI replace business analysts

我們將一一描述它們，說明 AI 如何提高它們的性能。

描述性分析

描述性分析，也稱為描述性分析，是最簡單的分析形式。 它涉及收集和組織歷史數據，即關於公司已經發生的事情。 它通常不需要使用人工智能。 人工智能僅在分析大量數據時使用，或者當分析師期望人工智能發現以前未研究過的新模式時使用。

使用人工智能支持的描述性分析的一個例子可能是使用電子商務平台處理大量客戶數據，以識別購買放棄的時刻。

擴展分析

增強分析是一種工具，可支持分析師完成各種任務，例如準備用於分析的數據或通過各種圖表、表格和演示文稿可視化結果。 基於 AI 準備的數據，分析師可以更輕鬆地從收集的材料中得出結論，而無需團隊幫助輸入和分類信息。

增強分析的一個有趣示例涉及其在農業中的應用。 人工智能可以收集和分類來自各種來源和測量工具的數據，例如關於水和肥料消耗以及溫度和植物生長的數據。 然後它將以人類可訪問的形式呈現它們，從而更容易從其方法中得出結論並做出業務決策。

預測分析

預測分析側重於在現有數據中發現模式，以便可以根據它做出更準確的決策並識別潛在風險。 人工智能具有統計建模、機器學習（ML，機器學習）和數據挖掘技術，可有效預測未來事件。

在其他應用程序中，它在企業資源規劃 (ERP) 中具有特色。 例如，它可以減少儲存原材料和備件的需要。 它還可以為維護工作創建最佳日曆。 此外，它有助於確定給定時間段內的人員配備需求和產品市場需求。

規範性分析

描述性分析，也稱為規範性分析，與上述所有方法一樣，收集有關過去情況的數據。 然而，它的目的是最複雜的，它的運作也是最依賴人工智能的。 這是因為它是關於在給定的業務情況下指示最佳行為。

雖然規範性分析的結果非常有價值和有希望，但要做到正確卻非常困難。 首先，它需要收集大量數據。 因此，它僅由較大的公司執行。

在進行規範性分析時，人工智能通常會提取通過描述性和預測性分析獲得的數據，我們在上面已經寫過。 它使用機器學習 (ML) 從收集的信息中得出結論。 例如，這允許人工智能建議發佈內容的策略，或計劃有效的廣告活動。

人工智能會取代業務分析師嗎？ - 概括

在中小企業工作的業務分析師仍然可以睡個好覺。 也就是說，當然，如果他們學習使用人工智能工具來支持他們的工作，從而提高分析的準確性和結論的有效性。

人工智能可以顯著加快和促進數據收集、分類和可視化的過程。 然而，基於一小部分信息給出關於未來的建議仍然掌握在經驗豐富的分析師手中。

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作者：羅伯特·惠特尼

JavaScript 專家和指導 IT 部門的講師。 他的主要目標是通過教其他人如何在編碼時有效合作來提高團隊生產力。

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