4 duomenų analizės tipai, kuriuos remia dirbtinis intelektas

Svarbiausi duomenų analizės tipai, kuriuos gali remti dirbtinis intelektas, yra:

  • Aprašomoji analizė – dar žinoma kaip aprašomoji analizė, tai yra paprasčiausia analizės forma. Ji apima istorinių duomenų rinkimą ir organizavimą, t. y. apie tai, kas jau įvyko įmonėje. Paprastai dirbtinio intelekto naudoti nereikia. DI naudojamas tik tada, kai analizuojama labai didelė duomenų apimtis, arba kai analitikai tikisi, kad dirbtinis intelektas atskleis naujus modelius, kurie anksčiau nebuvo tiriami.
  • Papildoma analizė – tai įrankis, kuris remia analitikus užduotyse, tokiose kaip duomenų rinkimas analizei arba rezultatų vizualizavimas įvairiais grafika, lentelėmis ir pristatymais. Remdamasis DI paruoštais duomenimis, analitikas gali lengviau daryti išvadas iš surinktos medžiagos be komandos pagalbos, kad būtų įvesti ir klasifikuoti duomenys. Čia gali padėti nemokamas ChatGPT įrankis arba naudoti freemium parinktis, tokias kaip Visme arba Datawrapper.
  • duomenų analizė

    Duomenų vizualizacijos pavyzdys.

    Šaltinis: academy.datawrapper.de

  • Prognozuojamoji analizė – orientuota į modelių paiešką esamuose duomenyse, kad būtų galima priimti tikslesnius sprendimus remiantis jais ir nustatyti galimus rizikos veiksnius. Dirbtinis intelektas naudoja statistinį modeliavimą, mašininį mokymąsi (ML, Machine Learning) ir duomenų gavybos technikas, kad prognozuotų būsimus įvykius.
  • Rekomendacinė analizė – kitaip žinoma kaip rekomendacinė analizė, kaip ir visi aukščiau išvardyti, renka duomenis apie praeities situacijas. Tačiau jos tikslas yra sudėtingiausias, o jos veikimas labiausiai priklauso nuo dirbtinio intelekto. Tai yra todėl, kad ji nurodo geriausią elgesį tam tikroje verslo situacijoje.

Sprendimų priėmimas – žmogus vs. DI

Tikslių sprendimų priėmimo bet kokio tipo pagrindas yra žinios apie įvykių ir procesų ryšius. Tiek žmonės, tiek dirbtinis intelektas, bandantys prognozuoti ateitį, turi tam tikrą sėkmės galimybę, rinkdami ir analizuodami duomenis apie praeitį.

Statistiškai, tikslesnio sprendimo priėmimo galimybės yra didesnės labiau uždaroje sistemoje, t. y. situacijoje, kuri nėra veikiama išorinių veiksnių. Sėkmės galimybės taip pat didinamos didesniu duomenų rinkiniu, apibūdinančiu įvairiais būdais panašius praeities ryšius.

Dirbtinis intelektas turi pranašumą prieš žmones, nes gali analizuoti daug didesnius duomenų kiekius ir matyti juose modelius, kurie yra nematomi žmogaus akiai. DI gali, pavyzdžiui:

  • matyti ciklinius paslaugų paklausos pokyčius, priklausančius nuo vietos,
  • tiksliau analizuoti rinkos informaciją, sudarytą iš įvairių duomenų,
  • iš vizualiai nepatrauklaus gyvenimo aprašymo ištraukti kandidato optimalų įgūdžių derinį įmonei.

Tačiau žmogus turi pranašumą prieš dirbtinį intelektą, kad priimdamas sprendimus gali atsižvelgti į išorinius veiksnius, kurių poveikis įmonės situacijai gali būti neakivaizdus arba netiesioginis. Žmogus, interpretuodamas duomenis, gali:

  • apsvarstyti etinius, socialinius ir teisinius savo pasirinkimų aspektus,
  • kvestionuoti ir kritiškai vertinti savo prielaidas ir išvadas,
  • atsižvelgti į esamus santykius su klientais ir verslo partneriais.
Sprendimų priėmimo metodai

Norėdamos susidoroti su rizikomis, neaiškumais ir atsakomybėmis, susijusiomis su verslo sprendimų priėmimu, įmonės priima metodus, kad procesą padarytų lengvesnį ir tvarkingesnį. Tai apima:

  • Eisenhowerio matrica – tai paprasta užduočių prioritetizavimo technika, pagrįsta skubumo ir svarbos ašimis. Ji leidžia užduotis suskirstyti į 4 kategorijas:
    • Skubios ir svarbios – reikalauja nedelsiant įgyvendinti.
    • Svarbios, bet nesvarbios – turėtumėte suplanuoti terminą jų įgyvendinimui.
    • Skubios, bet nesvarbios – gali būti deleguotos kitam asmeniui arba visiškai praleistos.
    • Ne skubios, nei svarbios – nereikalingos, laiką eikvojančios.

    DI gali padėti verslo analitikams, kurie naudoja Eisenhowerio matricą, automatiškai klasifikuoti analitines užduotis pagal skubumą ir svarbą, taip palengvindamas prioritetizavimą ir planavimą.

  • SPADE (Spanning-tree Progression Analysis of Density-normalized Events) – tai daugiaplanė sistema, kuri pabrėžia vieno asmens atsakomybę už sprendimus, remiantis visos komandos patirtimi. Tai įrankis, naudojamas versle, bet taip pat ir medicinos diagnostikoje. DI gali remti paiešką analizuojant duomenis, simuliuojant variantus ir algoritmiškai modeliuojant kiekvieno sprendimo pasekmes.
  • Agile Inception – sukuria struktūrą pirmam konceptualiam ir sprendimų priėmimo etapui agiliame komandos darbe. Pagrindiniai momentai yra:
    • Apibrėžti produkto viziją ir verslo tikslus.
    • Variantų ir rizikų analizė, sprendimų prototipavimas.
    • Geriausių idėjų pasirinkimas ir MVP nustatymas.

    DI gali modeliuoti rizikas, simuliuoti variantus ir rekomenduoti geriausius prototipus, remdamasis duomenimis.

  • Integruotas mąstymas – tai metodas, kuris orientuojasi į galimybių tyrimą ir greitą sprendimų prototipavimą, kur tokie įrankiai kaip ChatGPT ar Google Bard veiks gerai.

4 sprendimų priėmimo sritys, kurias remia DI

Dirbtinis intelektas naudojamas tiek paprastiems, bet daug laiko reikalaujantiems duomenų analizės sprendimams, tiek tiems, kurie reikalauja dirbti su dideliais duomenų rinkiniais. Tai apima:

  • Dokumentų įvedimas į duomenų bazes – net ir situacijose, kai jie įmonę pasiekia popierine forma arba turi neišsamius ar prastai struktūrizuotus duomenis, DI gali tiksliai organizuoti informaciją ir nuspręsti, kuriai kolekcijai dokumentas priklauso,
  • atsakymai į natūralia kalba užduodamus klausimus – sprendimų priėmimas leidžia dirbtiniam intelektui tiksliai atsakyti į užduotus klausimus ir imtis iniciatyvos užduodant papildomus klausimus,
  • Verslo procesų valdymas – esant neišsamiems duomenims, DI gali nuspręsti pereiti prie vienos iš alternatyvių kitų žingsnių, įtrauktų į proceso žemėlapį
  • Procesų automatizavimas – dirbtinio intelekto veiksmai leidžia automatizuoti darbo srautus tarp įvairių įmonės programų.

Geriausi DI įrankiai verslo duomenų analizei

Žemiau pateikiama naujausios kartos įrankių, kurie gali padėti su sudėtingiausia duomenų analize – rekomendacine analize, atsakančia į klausimą, ką reikia padaryti, kad būtų pagerinti rezultatai remiantis duomenimis. Nė vienas iš jų nepriims sprendimų savarankiškai, tačiau jų galimybės žymiai palengvina objektyvų ir daugiaplanį požiūrį į duomenis.

  1. ChatGPT kodo interpretuotojas – įrankis, prieinamas ChatGPT Plus prenumeratoriams, kuris apima duomenų analizę, vizualizaciją ir interpretaciją iki 170 MB. Jo didžiausias pranašumas yra tas, kad jis tiksliai prisitaiko prie klausinėtojo nurodymų, o trūkumas – būtinybė paruošti duomenis analizei kitoje programoje. Tačiau kodo interpretuotojas gali susidoroti su pasikartojančiomis eilutėmis, netiksliais duomenimis ir matavimo netikslumais, aptikti anomalijas, patikrinti klaidas, valyti, išankstinio apdorojimo, tikrinti ir vizualizuoti duomenis. DI ypač gerai tvarko struktūrizuotus duomenis. Galite įkelti Excel skaičiuokles, CSV failus ir kt., ir leisti kodo interpretuotojui aprašyti, apdoroti, įvertinti, vizualizuoti ir interpretuoti duomenis.
  2. Tableau – siūlo „Klauskite duomenų“ funkciją, kuri įveda natūralios kalbos užklausą ir tada automatiškai generuoja atitinkamas duomenų vizualizacijas. Jis naudoja DI, kad suprastų vartotojo užklausą ir pateiktų duomenimis pagrįstą atsakymą. Tableau taip pat siūlo kitas DI pagrindu veikiančias funkcijas, tokias kaip „Paaiškinti duomenis“, kuri automatiškai interpretuoja duomenis ir pateikia įžvalgas apie jų prasmę.
  3. Improvado – analitikos įrankis, skirtas konsoliduoti rinkodaros ir pardavimų duomenis iš įvairių šaltinių vienoje vietoje. Vienas iš pagrindinių Improvado pranašumų yra tas, kad jis leidžia integruotis su Google Ads, Facebook Ads ar Salesforce. Be to, jis leidžia kurti individualius ataskaitas ir informacinius skydelius, leidžiančius greitai ir lengvai analizuoti duomenis.
duomenų analizė

Santrauka

Dirbtinio intelekto remiama duomenų analizė atveria naują galimybių dimensiją verslo sprendimų priėmimui. Nors DI turi potencialą analizuoti daug didesnius duomenų rinkinius ir matyti juose paslėptus modelius, jis nepakeis žmogaus sprendimų ir intuicijos. Bendradarbiavimas tarp žmonių ir technologijų, naudojant geriausius DI įrankius, yra raktas į ateitį, kurioje sprendimai bus labiau informuoti, tikslūs ir paremti tvirtais duomenimis.

Jei jums patinka mūsų turinys, prisijunkite prie mūsų užimtų bičių bendruomenės Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest.

Robert Whitney

JavaScript ekspertas ir instruktorius, kuris moko IT skyrius. Jo pagrindinis tikslas yra padidinti komandos produktyvumą, mokant kitus, kaip efektyviai bendradarbiauti programuojant.

View all posts →

AI in business:

  1. 6 nuostabūs ChatGTP papildiniai, kurie palengvins jūsų gyvenimą
  2. Naujų verslo galimybių naršymas su ChatGPT-4
  3. 3 nuostabūs AI rašytojai, kuriuos privalote išbandyti šiandien
  4. Sintetiniai aktoriai. 3 geriausi AI vaizdo generatoriai
  5. Kokios yra mano verslo idėjos silpnybės? Idėjų generavimo sesija su ChatGPT
  6. Naudojant ChatGPT versle
  7. Naujos paslaugos ir produktai, veikiantys su dirbtiniu intelektu
  8. Automatizuoti socialinių tinklų įrašai
  9. Socialinių tinklų įrašų planavimas. Kaip gali padėti dirbtinis intelektas?
  10. Dirbtinio intelekto vaidmuo verslo sprendimų priėmime
  11. Verslo NLP šiandien ir rytoj
  12. Dirbtinio intelekto pagalba veikiantys tekstiniai pokalbių robotai
  13. Dirbtinio intelekto taikymas versle - apžvalga
  14. Dirbtinio intelekto grėsmės ir galimybės versle (2 dalis)
  15. Dirbtinio intelekto grėsmės ir galimybės versle (1 dalis)
  16. Koks yra dirbtinio intelekto ateitis pagal McKinsey Global Institute?
  17. Dirbtinis intelektas versle - Įvadas
  18. Kas yra NLP, arba natūralios kalbos apdorojimas versle
  19. „Google Translate“ vs „DeepL“. 5 mašininio vertimo taikymo būdai verslui
  20. Automatinis dokumentų apdorojimas
  21. Balsobotų veikla ir verslo programos
  22. Virtualaus asistento technologija, arba kaip kalbėti su dirbtiniu intelektu?
  23. Kas yra verslo intelektas?
  24. Kaip dirbtinis intelektas gali padėti BPM?
  25. Šiandienos ir rytojaus kūrybinė dirbtinė intelektas
  26. Dirbtinis intelektas turinio valdyme
  27. Tyrinėjant dirbtinio intelekto galią muzikos kūrime
  28. 3 naudingi AI grafikos dizaino įrankiai. Generatyvi AI versle
  29. Dirbtinis intelektas ir socialinė žiniasklaida – ką jie sako apie mus?
  30. Ar dirbtinis intelektas pakeis verslo analitikus?
  31. AI įrankiai vadovui
  32. Ateities darbo rinka ir artėjančios profesijos
  33. RPA ir API skaitmeninėje įmonėje
  34. Naujos sąveikos. Kaip dirbtinis intelektas keičia mūsų prietaisų valdymo būdą?
  35. Multimodalinė dirbtinio intelekto technologija ir jos taikymas versle
  36. Dirbtinis intelektas ir aplinka. 3 AI sprendimai, padedantys jums sukurti tvarų verslą
  37. AI turinio detektoriai. Ar jie verti?
  38. ChatGPT vs Bard vs Bing. Kuris AI pokalbių robotas pirmauja lenktynėse?
  39. Ar chatbot AI yra konkurentas „Google“ paieškai?
  40. Efektyvūs ChatGPT užklausimai žmogiškųjų išteklių ir atrankos srityje
  41. Paskatų inžinerija. Ką daro paskatų inžinierius?
  42. Dirbtinis intelektas ir kas dar? Pagrindinės technologijų tendencijos verslui 2024 metais
  43. Dirbtinis intelektas ir verslo etika. Kodėl turėtumėte investuoti į etinius sprendimus
  44. Meta AI. Ką turėtumėte žinoti apie „Facebook“ ir „Instagram“ dirbtinio intelekto palaikomas funkcijas?
  45. Dirbtinio intelekto reguliavimas. Ką turite žinoti kaip verslininkas?
  46. 5 nauji dirbtinio intelekto naudojimo būdai versle
  47. AI produktai ir projektai - kuo jie skiriasi nuo kitų?
  48. Dirbtinis intelektas kaip ekspertas jūsų komandoje
  49. AI komanda vs. vaidmenų pasiskirstymas
  50. Kaip pasirinkti karjeros sritį dirbtiniame intelekte?
  51. Dirbtinis intelektas žmogiškųjų išteklių srityje: Kaip automatizuota atranka veikia žmogiškųjų išteklių valdymą ir komandos vystymąsi
  52. Dirbtinio intelekto pagalba automatizuota procesų valdymas. Nuo ko pradėti?
  53. 6 įdomiausi AI įrankiai 2023 metais
  54. Kokia yra įmonės dirbtinio intelekto brandos analizė?
  55. Dirbtinis intelektas B2B personalizavimui
  56. ChatGPT naudojimo atvejai. 18 pavyzdžių, kaip 2024 metais patobulinti savo verslą su ChatGPT
  57. AI maketų generatorius. 4 geriausi įrankiai
  58. Mikro mokymasis. Greitas būdas įgyti naujų įgūdžių
  59. Įdomiausi dirbtinio intelekto taikymai įmonėse 2024 metais
  60. Kokie iššūkiai kyla dirbtinio intelekto projektui?
  61. Aukščiausios 8 AI priemonės verslui 2024 metais
  62. Dirbtinis intelektas CRM. Ką dirbtinis intelektas keičia CRM įrankiuose?
  63. ES AI įstatymas. Kaip Europa reguliuoja dirbtinio intelekto naudojimą
  64. Top 7 AI svetainių kūrėjai
  65. Be kodo įrankiai ir dirbtinio intelekto inovacijos
  66. Kiek dirbtinio intelekto naudojimas padidina jūsų komandos produktyvumą?
  67. Kaip naudoti ChatGTP rinkos tyrimams?
  68. Kaip išplėsti savo AI rinkodaros kampanijos pasiekiamumą?
  69. Dirbtinis intelektas transporto ir logistikos srityje
  70. Kokias verslo problemas gali išspręsti dirbtinis intelektas?
  71. Kaip pritaikyti dirbtinio intelekto sprendimą verslo problemai?
  72. Dirbtinis intelektas žiniasklaidoje
  73. Dirbtinis intelektas bankininkystėje ir finansuose. Stripe, Monzo ir Grab
  74. Dirbtinis intelektas kelionių pramonėje
  75. Kaip dirbtinis intelektas skatina naujų technologijų atsiradimą
  76. Dirbtinis intelektas elektroninėje prekyboje. Pasaulinių lyderių apžvalga
  77. Top 4 AI vaizdų kūrimo įrankiai
  78. Top 5 AI įrankiai duomenų analizei
  79. Dirbtinio intelekto revoliucija socialiniuose tinkluose
  80. Ar visada verta pridėti dirbtinį intelektą prie produkto kūrimo proceso?
  81. 6 didžiausi verslo nesėkmės atvejai, kuriuos sukėlė dirbtinis intelektas
  82. AI strategija jūsų įmonėje - kaip ją sukurti?
  83. Geriausi AI kursai – 6 nuostabūs rekomendacijos
  84. Socialinių tinklų stebėjimo optimizavimas naudojant dirbtinį intelektą
  85. IoT + AI, arba kaip sumažinti energijos sąnaudas įmonėje
  86. Dirbtinis intelektas logistikoje. 5 geriausi įrankiai
  87. GPT parduotuvė – įdomiausių GPT verslui apžvalga
  88. LLM, GPT, RAG... Ką reiškia dirbtinio intelekto akronimai?
  89. AI robotai – verslo ateitis ar dabartis?
  90. Kokia yra dirbtinio intelekto įgyvendinimo kaina įmonėje?
  91. Ką daro dirbtinio intelekto specialistai?
  92. Kaip dirbtinis intelektas gali padėti laisvai samdomo darbuotojo karjeroje?
  93. Darbo automatizavimas ir produktyvumo didinimas. Gidas dirbantiems laisvai su dirbtiniu intelektu
  94. Dirbtinis intelektas startuoliams – geriausi įrankiai
  95. Svetainės kūrimas su dirbtiniu intelektu
  96. Vienuolika laboratorijų ir kas dar? Perspektyviausi dirbtinio intelekto startuoliai
  97. OpenAI, Midjourney, Anthropic, Hugging Face. Kas yra kas dirbtinio intelekto pasaulyje?
  98. Sintetiniai duomenys ir jų svarba jūsų verslo plėtrai
  99. Populiariausi AI paieškos varikliai. Kur ieškoti AI įrankių?
  100. Vaizdo AI. Naujausi AI vaizdo generatoriai
  101. Dirbtinis intelektas vadovams. Kaip dirbtinis intelektas gali palengvinti jūsų darbą
  102. Kas naujo „Google Gemini“? Viskas, ką reikia žinoti
  103. Dirbtinis intelektas Lenkijoje. Įmonės, susitikimai ir konferencijos
  104. AI kalendorius. Kaip optimizuoti savo laiką įmonėje?
  105. Dirbtinis intelektas ir darbo ateitis. Kaip paruošti savo verslą pokyčiams?
  106. AI balso klonavimas verslui. Kaip sukurti asmeninius balso pranešimus naudojant dirbtinį intelektą?
  107. "Mes visi esame kūrėjai". Kaip piliečių kūrėjai gali padėti jūsų įmonei?
  108. Faktų tikrinimas ir AI haliucinacijos
  109. Dirbtinis intelektas atrankoje – žingsnis po žingsnio rengiant atrankos medžiagą
  110. Sora. Kaip realistiški vaizdo įrašai iš OpenAI pakeis verslą?
  111. Midjourney v6. Inovacijos dirbtinio intelekto vaizdų generavime
  112. Dirbtinis intelektas mažose ir vidutinėse įmonėse. Kaip mažos ir vidutinės įmonės gali konkuruoti su milžinais, naudodamos dirbtinį intelektą?
  113. Kaip dirbtinis intelektas keičia influencerių rinkodarą?
  114. Ar dirbtinis intelektas iš tikrųjų kelia grėsmę programuotojams? Devin ir Microsoft AutoDev
  115. Geriausi AI pokalbių robotai elektroninei prekybai. Platformos
  116. AI pokalbiai robotai e. prekybai. Atvejų analizės
  117. Kaip būti informuotam apie tai, kas vyksta dirbtinio intelekto pasaulyje?
  118. AI prisijaukinimas. Kaip žengti pirmuosius žingsnius taikant AI savo versle?
  119. Suklupimas, Bing Copilot ar You.com? Palyginimas su AI paieškos varikliais
  120. Dirbtinio intelekto ekspertai Lenkijoje
  121. ReALM. Revoliucinis kalbos modelis iš Apple?
  122. „Google Genie“ — generatyvinis dirbtinio intelekto modelis, kuris kuria visiškai interaktyvias pasaulius iš vaizdų
  123. Automatizacija ar papildymas? Du požiūriai į dirbtinį intelektą įmonėje
  124. LLMOps, arba kaip efektyviai valdyti kalbos modelius organizacijoje
  125. AI vaizdo generavimas. Nauji horizontai vaizdo turinio gamyboje verslui
  126. Geriausi AI transkripcijos įrankiai. Kaip paversti ilgas įrašus į glaustus santraukas?
  127. Sentimentų analizė su dirbtiniu intelektu. Kaip tai padeda skatinti pokyčius versle?
  128. Dirbtinio intelekto vaidmuo turinio moderavime