Возможности искусственного интеллекта в бизнес аналитике

AI (Artificial intelligence) усиливает свои позиции как современная технология, применяемая и доступная, от программного обеспечения с поддержкой глубокого обучения до автономных автомобилей, от интеллектуальной робототехники до приложений IoT. В рейтинге Gartner Hype Cycle for Emerging Technologies технологии с поддержкой ИИ/AI (искусственный интеллект) имеют разные рейтинги, указывающие на непобедимость ИИ в мире технологий.

Мы живем во время, когда все меняется. Отрасли претерпевают изменения. Малые предприятия постепенно завоевывают долю рынка и развивают собственный бренд. В бизнесе термин «монополия» постепенно отходит на второй план, и любой, у кого есть соответствующая стратегия и новые продукты, может заполучить долю на рынке и получить доход.

Бизнес, с другой стороны, привлекает навыки бизнес-аналитики и аналитики ИИ, поскольку это понятие увеличивает потоки доходов и дает полезную информацию. На самом деле, растущий объем и сложность данных внутри компаний привлекает к использованию AI для улучшения операций.

По мере того, как технологии искусственного интеллекта становятся все более широко используемыми, они становятся все более важными для предприятий, чтобы поддерживать конкурентное преимущество. Итак, как искусственный интеллект (ИИ) работает в корпоративном мире? Давайте попробуем понять, что такое искусственный интеллект и почему он так важен для современных коммерческих корпораций.

Для тех, кто не знаком с этим термином, бизнес-аналитика (BI) относится к системам, которые автоматизируют сбор, обработку и анализ больших объемов данных. Организации могут использовать огромные объемы данных, которые они собирают, для улучшения своих бизнес-процессов и принятия лучших решений.

Как бы ни был важен BI, ему присущи недостатки, которые ограничивают его ценность для бизнеса. Например, у возможностей BI есть предел, и сам объем собираемых данных приближается к этому пределу. Использование AI для BI будет чрезвычайно полезным, поскольку последний дополняет первый.

Искусственный интеллект или ИИ/AI — это фраза, используемая для описания процесса обучения компьютерных систем функциям человеческого интеллекта, таким как обучение, решение проблем и принятие решений. Технология машинного обучения (ML) на основе ИИ в значительной степени позволила применять ИИ в бизнесе, которые можно использовать для выполнения специализированных действий, таких как:

• Читать и понимать письменный текст, например критику или предложения пользователей.
• Определять и классифицировать визуальные изображения и фотографии.
• Распознавайте черты лица и объекты, что позволяет давать рекомендации по продуктам и идентифицировать лица.

Расширенные возможности автоматизации процессов, которые предоставляет технология ИИ, являются одним из наиболее значительных способов, с помощью которых технология AI революционизирует современные предприятия. Автоматизация во всех формах является желанным элементом бизнеса, поскольку фирмы уделяют особое внимание развитию своего бизнеса, снижению накладных расходов и улучшению качества обслуживания клиентов.

Хотя технологии на основе ИИ могут работать как автономные бизнес-решения, во многих случаях компоненты AI используются для улучшения и оптимизации существующих систем и процессов.

В настоящее время искусственный интеллект используется, например, для того, чтобы помочь веб-разработчикам создавать высоко функциональные и эстетически красивые макеты веб-сайтов. Алгоритмы машинного обучения могут использоваться для предложения изменений макета и стилей шрифта в зависимости от типа бизнеса или целевого рынка.

Ландшафт управления автопарком — еще одна область, в которой AI вызвал серьезные изменения. Благодаря автопроизводителям, таким как Tesla, автономные автомобили давно известны. С другой стороны, та же технология сейчас используется для создания новых решений для коммерческих грузовых перевозок.

Используя телематические средства и бортовые датчики, решения на базе искусственного интеллекта могут следить за мобильными объектами, такими как беспилотные полуприцепы или курьерские фургоны, почти в режиме реального времени, обеспечивая значительные преимущества в плане безопасности и экономии.

Возьмем, к примеру, производство товаров народного потребления. Фирма понятия не имеет, насколько хорошо работают их торговые акции, и хочет знать, как их данные работают в различных секторах.

Единственный способ решить эту проблему — использовать искусственный интеллект в бизнесе. Технологии больших данных и искусственного интеллекта упрощают объединение хаотичных и нерегулярных данных при анализе текста.

Алгоритмы ИИ позволили интегрировать широкий спектр источников данных в надежный и последовательный бизнес. Кроме того, ИИ помогает пользователям извлекать необходимую им информацию и идеи.

BI внутри AI может быть более последовательным, когда пользователь взаимодействует с этими знаниями и работает с ними. Когда ИИ работает в паре с инструментами бизнес-аналитики, он может посоветовать команде дизайнеров, что нужно вырезать, а что оставить на случай новой акции. Торговый представитель будет иметь всю необходимую информацию на своем смартфоне.

После сбора данных в режиме реального времени. Искусственный интеллект позволяет пользователям конкурировать с другими источниками данных, используя свои собственные данные. Пользователи смогут испытать ИИ, выявляя новые закономерности и разрабатывая действенные рекомендации на основе этих новых тенденций. Наконец, это гарантирует, что пользователь получит аналитические данные, когда и где они необходимы.

Несмотря на это, многие компании по-прежнему отстают, когда дело доходит до внедрения ИИ в свою аналитику. Компании, использующие искусственный интеллект, превосходят своих конкурентов с точки зрения получения доходов и общей эффективности бизнеса.

Разбивка большого объема данных на детализированные идеи — вот где можно увидеть истинную ценность бизнес-аналитики. Это позволяет предприятиям понять тонкости более широкой картины. Возможности и функциональность приложений бизнес-аналитики также расширяются за счет искусственного интеллекта. С другой стороны, понимание в реальном времени может быть серьезной проблемой.

Фактически, основная функция BI — анализ и визуализация данных. Но! Этот результат данных не может быть сгенерирован BI в режиме реального времени и не может быть спрогнозирован им. AI в сочетании с передовыми технологиями, такими как машинное обучение (ML), дает ему возможность генерировать идеи и тенденции в реальном времени. Повышение ценности BI для организации — это хорошо для бизнеса.

AI расширяет возможности бизнес-аналитики (BI).

Приложения бизнес-аналитики выигрывают от искусственного интеллекта. Благодаря ИИ бизнес-аналитика лучше подходит для разбивки огромных объемов больших данных на детализированные аналитические данные. AI помогает предприятиям лучше понять ценность крошечных компонентов в рамках более широкой картины.

Кроме того, существует проблема понимания в реальном времени, учитывая, что BI может анализировать и визуализировать огромные данные, но не может предвидеть тенденции или предоставлять информацию в реальном времени в своей текущей итерации. AI, с другой стороны, использует передовые технологии, такие как машинное обучение, для прогнозирования будущих тенденций в реальном времени.

В результате возможности систем бизнес-аналитики могут быть расширены, а их ценность для бизнеса повысится.

Бизнес-аналитика (BI) с поддержкой ИИ позволяет организациям получать важную информацию из ранее не изученных данных. Приложения бизнес-аналитики на базе искусственного интеллекта могут анализировать новые данные и выявлять любые важные тенденции для компании.

AI также позволяет BI использовать преимущества передовых технологий, таких как прогнозная аналитика, машинное обучение и обработка естественного языка, чтобы расширить объем отображаемой информации.

Организации нуждаются в решениях, которые устраняют разрыв между визуальным представлением и действенной информацией, а не полагаются на визуальную панель мониторинга тенденций больших данных. Здесь может помочь бизнес-аналитика на основе AI.

Сделать сложную процедуру более понятной

Даже при использовании технологий бизнес-аналитики просмотр больших объемов данных может быть сложной операцией. Чтобы собрать необходимую информацию, профессиональные аналитики данных должны изучить сотни диаграмм и информационных панелей. AI, с другой стороны, может упростить задачу.

Поскольку технологии на основе ИИ, такие как обработка естественного языка и машинное обучение, устраняют разрыв между машинным и человеческим общением, происходит упрощение. ИИ позволяет роботам лучше понимать человеческий язык и наоборот, облегчая аналитикам данных обнаружение взаимосвязей и выводов.

BI на основе AI позволяет компаниям анализировать более широкий спектр данных, включая как структурированные, так и неструктурированные данные, для получения более подробной и всесторонней информации.

Решение проблем с сохранением талантов

Когда данные поступают из разных источников, на информационных панелях сложно представить данные в удобном для чтения стиле. Однако с помощью ИИ данные могут быть указаны в большом масштабе, что упрощает получение значимой информации. Тогда есть вопрос таланта.

По состоянию на 2022 год количество аналитиков данных сильно ограничено. Выполняя некоторые обязанности, традиционно возлагаемые на аналитика данных, правильное программное обеспечение для обработки может помочь решить некоторые проблемы, вызванные нехваткой навыков.

Тайм-менеджмент

По данным журнала Entrepreneur Magazine, сотрудники в Великобритании ежегодно тратят миллионы часов (сумарно) на трудоемкую работу.

Точно так же, согласно исследованию рабочих мест, проведенному AtTask и Harris Interactive, сотрудники в Соединенных Штатах тратят только 45 процентов своего времени на свои основные обязанности. Работодатели, по сути, компенсируют своим сотрудникам за то, что они не работают столько, сколько должны.

С такими разоблачениями безответственности сотрудников любой метод решения этой траты ресурсов компании является долгожданным событием для руководителей.

Возможна автоматизация рутинных задач. Работодателям больше не придется беспокоиться о том, что их сотрудники не справляются со своими задачами. Запрограммированные машины будут выполнять задачи в соответствии с установленными критериями и нормами.

Появление искусственного интеллекта (ИИ) в корпоративной сфере привело к множеству преимуществ автоматизации для развивающихся компаний. Это особенно актуально для специалистов по данным, которые используют машинное обучение для повышения точности и эффективности очень сложного и технического бизнес-анализа. Однако важность ИИ не ограничивается технологическим бизнесом.

Существует множество приложений ИИ в бизнесе, таких как управление персоналом, бухгалтерский учет и даже здравоохранение, где доступны и хранятся огромные объемы данных клиентов и заказчиков.

Обрабатывая огромные объемы данных быстрее и эффективнее, чем люди, системы на основе ИИ могут помочь практикующим врачам диагностировать и лечить своих пациентов быстрее и точнее. Между тем, технологии искусственного интеллекта в отделах кадров и бухгалтерии помогают автоматизировать избыточный и повторяющийся ввод данных и отчетность, а также повышают производительность и производительность.

Малые предприятия теперь могут использовать проверенные стратегии для достижения более высоких бизнес-целей благодаря внедрению AI. Будущее, приятное или тяжелое, быстро приближается, и искусственный интеллект, несомненно, сыграет свою роль.

По мере развития этой технологии мир станет свидетелем появления новых предприятий, потребительских приложений и сокращения рабочих мест, а также создания совершенно новых рабочих мест.

AI повышает конкурентоспособность предприятий, а авторитетные корпорации предлагают инфраструктуру для создания креативных решений. AI стал необходимым компонентом реальности, от работы в качестве робота на заводе до беспилотных автомобилей и голосовых ресурсов в сложных медицинских процедурах.

Инструменты бизнес-аналитики (BI) претерпевают массовые изменения. Мощная интеграция сред искусственного интеллекта (ИИ), таких как обработка естественного языка и автоматизированное прогнозирование, меняет то, что BI может сделать для бизнеса.

Опрос говорит: AI неизбежен в применении

Недавний глобальный опрос IBM показал, что внедрение ИИ на крупных предприятиях составляет 45%, а в малых и средних компаниях (со штатом менее 1000 сотрудников) — 29%. Также подсчитано, что 80-90% крупных предприятий планируют внедрить использование ИИ в ближайшие два года.

Компании, использующие AI в инструментах бизнес-аналитики, уже опережают конкурентов. Например, интерфейс на естественном языке позволяет любому бизнес-пользователю запрашивать большие наборы данных и получать ценную информацию с помощью понятных визуализаций и языка. Эта демократизация анализа данных — лишь один из способов, благодаря которым ИИ в бизнес-аналитике предлагает огромный скачок вперед по сравнению с традиционными инструментами бизнес-аналитики.

Тратьте время на работу, которая имеет значение

В отчете также рассматривается еще один мощный компонент ИИ в инструментах бизнес-аналитики: автоматическая очистка и подготовка данных. Вместо того, чтобы тратить часы на построчное редактирование данных электронной таблицы или пометку содержимого с помощью ручного просмотра, ИИ в бизнес-аналитике выполняет утомительную работу по подготовке данных для анализа, высвобождая людей для более продуктивного использования своего времени. Вместо того, чтобы избавляться от работы, искусственный интеллект в бизнес-аналитике дает вам сверхспособности и позволяет вам сосредоточиться на работе, которая действительно может принести пользу.

С помощью полезных рисунков и примеров книга «Ценность бизнес-аналитики на базе ИИ» проливает свет на будущее AI в бизнес-аналитике. Включены мнения экспертов в области искусственного интеллекта о функциях, которые следует искать в инструментах бизнес-аналитики следующего поколения, включая прогнозную информацию. Благодаря этому отчету вы получите представление о том, как искусственный интеллект коренным образом меняет дисциплину бизнес-аналитики к лучшему.

Инвестиции в инструмент бизнес-аналитики на базе ИИ не должны вызывать затруднений, если вы хотите найти ценную информацию в своих данных для принятия более эффективных бизнес-решений. Обязательно ознакомьтесь с книгой «Ценность бизнес-аналитики на основе ИИ» Майкла Норриса, чтобы узнать больше.

Данные, данные и еще раз данные. От онлайн-покупок, которые вы делаете, до приложений, которые вы загружаете на свой телефон, данные есть везде, и они генерируются в быстром темпе. На самом деле, по оценкам, каждый день создается 2,5 квинтиллиона байтов данных, а к 2025 году будет генерироваться более 180 зеттабайтов данных ежегодно. Для бизнеса доступ к дополнительным данным может означать больше информации, которая приведет к более обоснованным решениям. Однако, хотя большие данные могут быть полезными, они также могут быть подавляющими. Было бы невозможно просеять все это, чтобы подобрать наиболее значимые идеи для вашей организации.

К счастью, бизнес-аналитика и инструменты искусственного интеллекта могут немного облегчить вашу работу — на самом деле, намного проще. Давайте посмотрим на различия между BI и AI, преимущества каждого из них и то, как они работают вместе, чтобы оказать положительное влияние на вашу производительность и принятие решений.

Что такое бизнес-аналитика?

Бизнес-аналитика (BI) относится к использованию программного обеспечения и облачных инструментов для сбора и анализа бизнес-данных, которые будут использоваться для принятия бизнес-решений. Многие платформы BI обеспечивают корпоративный доступ к ключевым бизнес-данным в режиме реального времени, позволяя любому сотруднику в любом отделе воспользоваться преимуществами настраиваемых инструментов отчетности и визуализации данных, помогающих оптимизировать процесс анализа данных.

От выявления тенденций в поведении клиентов до понимания степени удовлетворенности сотрудников и оптимизации процессов — инструменты бизнес-аналитики могут открыть сокровищницу идей, которые помогут компаниям встать на путь успеха.

Что такое искусственный интеллект?

С другой стороны, искусственный интеллект (ИИ) — это разработка и использование интеллектуального программного обеспечения, которое обычно требует человеческого интеллекта для выполнения определенных задач. Другими словами, ИИ относится к созданию машин, способных думать как люди, учиться на прошлом опыте и имитировать решение человеческих проблем и принятие решений.

Основным преимуществом ИИ является огромное количество данных, которые он может обрабатывать с молниеносной скоростью, намного быстрее, чем любой человеческий мозг. Он способен выявлять тенденции, прогнозировать результаты и давать рекомендации, которые затем могут быть рассмотрены людьми для рассмотрения и дальнейшего анализа.

Итак, BI и AI сильны сами по себе, но когда они работают вместе, то, эффект от возможностей преумножается. Это лишь верхушка айсберга, поскольку компании начинают внедрять ИИ в свои решения для бизнес-аналитики. Во-первых, организации получат возможность лучше управлять огромными объемами данных, собранных из различных источников, собирать ценные сведения с рекордной скоростью и получать основанные на данных рекомендации для составления эффективного плана действий.

Более того, используя магию технологии машинного обучения, поскольку инструменты бизнес-аналитики на базе ИИ собирают больше данных, связанных с взаимодействием с пользователем и генерируемыми результатами, современем они становятся «умнее», что в конечном итоге приводит к более эффективному анализу данных и более полезным бизнес-идеям. Например, AI может помочь пользователям методично оценить потенциальные последствия предлагаемых действий бизнес-плана, чтобы помочь лицам, принимающим решения, определить наилучший вариант. Другие преимущества совместной работы ИИ и BI включают автоматизацию рутинных задач и снижение вероятности человеческой ошибки.

Нет сомнений в том, что ИИ будет продолжать играть все более важную роль в том, как мы управляем данными и анализируем их, а также в создании бизнес-идей для принятия важных решений. То есть, если заинтересованные стороны, использующие эти данные, доверяют и понимают, откуда берутся эти идеи. Включение объяснимости в ваши инструменты AI имеет решающее значение. Вот тут-то и появляется объяснимый искусственный интеллект.

Объяснимый ИИ (XAI - Explainable artificial intelligence) относится к инструментам или методам, которые помогают пользователям понять и, что наиболее важно, доверять результатам BI/AI, созданным алгоритмами машинного обучения. XAI чрезвычайно важен для конечных пользователей в самых разных отраслях, поскольку рекомендации и решения, сгенерированные ИИ, могут оказать серьезное влияние на процессы, финансовые инвестиции и даже личную безопасность.

XAI также может помочь решить юридические и этические проблемы. Например, в сфере здравоохранения ИИ может давать новые рекомендации о том, как ухаживать за пациентами и назначать им лекарства. Прежде чем предпринимать какие-либо действия, поставщики медицинских услуг должны понять, как и почему были разработаны рекомендации. Или в производстве ИИ мог бы наметить более эффективный процесс строительства зданий с использованием тяжелой техники. Прежде чем двигаться вперед с рекомендацией ИИ, работники должны чувствовать себя комфортно с аргументами, лежащими в основе изменения процесса.

AI и BI (бизнес-аналитика) меняют способы доступа и анализа данных в компаниях, повышая производительность и возможности принятия решений. По мере того как мы смотрим в будущее, нет никаких сомнений в том, что технология ИИ будет продолжать влиять на BI в большей степени, чем мы можем себе представить, помогая предприятиям получать информацию, принимать решения и разрабатывать эффективные планы действий быстрее и эффективнее, чем когда-либо прежде.

Читайте анонсы наших статей:

Почитать наши архивные публикации можно и в Yandex Q