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 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.
- 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.
- 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.
- 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.
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 →