Kevés olyan szeglete maradt a mindennapoknak, hogy az AI mindenki munkáját megkönnyíti egy kicsit. Az AI könnyebbé és gyorsabbá teheti a folyamatokat, segíthet jobb döntéseket hozni és időt megtakarítani a kreatív munkára.

De hogyan segíti az AI az adatelemzési iparágat? Az olyan technológiák, mint a gépi tanulás, a prediktív algoritmusok és a természetes nyelvi feldolgozás megkönnyítik a nagy mennyiségű adat kezelését. Segítenek az adatok jobb összegyűjtésében, rendszerezésében és megértésében. A hagyományos adatelemzési módszerek nem érnek fel a mesterséges intelligencia azon képességéhez, hogy mintákat találjon, előrejelzéseket készítsen és hasznos insightokat nyújtson.

Mit jelent az AI az adatelemzésben?

Az adatelemzés egyszerűen az adatok elemzésének tudománya. Az AI a gépek és számítógépek által megjelenített intelligencia.

A hagyományos adatelemzés magában foglalta az adatok kézi gyűjtését és tisztítását, a leíró statisztikák használatát a trendek összegzésére, a jelentések létrehozását és tesztelését, az adatvizualizációk elkészítését és így tovább.

Az AI-alapú adatelemzés ezeket a folyamatokat racionalizálja és pontosabbá teszi, továbbá új lehetőségeket is felszabadít. A hipotézisek felállítása szükségtelenné válik, mivel a mesterséges intelligencia automatikusan képes felfedni a hatalmas adathalmazokban a trendeket, mintákat és összefüggéseket. Az előíró analitika segít optimalizálni a döntéshozatalt. A természetes nyelvi feldolgozás (NLP) még azt is lehetővé teszi, hogy kérdéseket tegyen fel az adatokkal kapcsolatban, így több ember számára válnak elérhetővé az insightok.

A mesterséges intelligencia segít a vállalkozásoknak abban, hogy valós idejű insightokat nyerjenek, hatékonyabban és eredményesebben hozzanak adatvezérelt döntéseket, csökkentsék az időigényes feladatokat, és olyan összetett, nem lineáris mintákat találjanak, amelyeket az emberek valószínűleg nem vesznek észre.

Egyszerűbben fogalmazva, az AI az adatelemzésben olyan, mintha 1000 adattudósunk lenne, akik nagyon gyorsan dolgoznak. De még ne érezzék magukat fenyegetve az adattudósok. A mesterséges intelligencia csak annyira erős, amennyire az adatok, amelyekkel táplálják, és a szakértelem, amely irányítja.

Az AI előnyei az adatelemzésben

Az AI-technológiák, például a gépi tanulás és a természetes nyelvi feldolgozás használata elsőre nehéznek tűnhet. Ha azonban belegondol az idő- és költségmegtakarításba, látni fogja, miért éri meg. Nézzünk csak néhányat az előnyök közül.

Javított adatfeldolgozás

A mesterséges intelligencia sokkal könnyebbé és gyorsabbá teszi az adatok feldolgozását, mivel automatizálja azokat a feladatokat, amelyek egyébként sok kézi munkát igényelnének. Míg egy embernek órákba telne feldolgozni és megérteni a nyers adatokat, addig az AI ezt azonnal meg tudja tenni. Ezáltal a vállalkozások gyorsan hozzáférhetnek a hasznos insightokhoz.

A gépi tanulási modellek képesek hasznos információkat találni a különböző típusú adatokban. Ide tartoznak a strukturált és a strukturálatlan adatok is. Mélyebb elemzést tesznek lehetővé anélkül, hogy emberi segítséggel lassítanák a dolgokat. Ez azt is jelenti, hogy a vállalkozásokat nem kötik le a rutinszerű adatfeldolgozási feladatok, és fontosabb dolgokra koncentrálhatnak.

Fokozott pontosság

A megnövekedett sebesség mellett a megnövekedett pontosság is nagy előny a mesterséges intelligenciát alkalmazók számára. A manuális folyamatokra való nagyfokú támaszkodás azt jelenti, hogy az emberi szintű pontosságra támaszkodunk, amely soha nem lehet olyan jó, mint a mesterséges intelligencia, mivel olyan tényezők, mint a fáradtság vagy a figyelmetlenség hibákat okozhatnak.

A mesterséges intelligencia szinte teljesen kiküszöbölheti ezt a kockázatot azáltal, hogy intelligens algoritmusokat használ, amelyek célja a pontatlanságok megtalálása és kiküszöbölése. A gépi tanulási modellek idővel egyre pontosabbá válnak, folyamatosan finomítva a korábbi információk alapján készült előrejelzéseket és elemzéseket.

Jobb skálázhatóság

Ahogy az adatok mennyisége és összetettsége növekszik, az intelligens gépek egyre fontosabbá válnak ezek kezeléséhez. A hagyományos módszerek már nem képesek megbirkózni a feladattal, és nem elégségesek az üzleti igények kielégítésére. A mesterséges intelligencia viszont képes hatalmas, bonyolult adathalmazok elemzésére anélkül, hogy ez a sebesség vagy a minőség rovására menne.

Ez azt jelenti, hogy az AI képes alkalmazkodni az adatigényekhez, legyen szó akár egy kis startupról, akár egy nagyvállalatról. A vállalkozások olyan új lehetőségeket is felfedezhetnek, amelyek a hagyományos rendszerekre támaszkodva elérhetetlenek voltak. Például különféle adathalmazokat elemezhetnek, több adatforrást integrálhatnak, vagy olyan meglátásokat fedezhetnek fel, amelyek eddig észrevétlenek maradtak.

Pontosabb előrejelzés

A mesterséges intelligencia segíthet a hagyományos módszereknél pontosabban megjósolni az eredményeket. Nagy és összetett adatforrásokat képes elemezni. Ez lehetővé teszi, hogy olyan mintákat és trendeket találjon, amelyeket a kézi elemzés esetleg kihagyna. Az AI által vezérelt előrejelző analitikával a vállalkozások hatalmas adathalmazokból mintákat vezethetnek le, és megbízható előrejelzéseket készíthetnek az üzleti tervezéshez.

Ez új szintre emelheti az olyan tevékenységeket, mint az értékesítési előrejelzések, a pénzügyi tervezés, a készletgazdálkodás és a vásárlói viselkedés előrejelzése. Az AI-támogatott elemzést használó vállalkozások jobban fel tudnak készülni a jövőre, jobban tudják ellenőrizni a kockázatokat és hatékonyabban tudják felhasználni az erőforrásokat.

Jobb döntéshozatal

Az összes előző előny együttesen hozza létre ezt a kulcsfontosságú előnyt: a jó döntések gyors meghozatalának képességét. A valós idejű meglátások és az összetett adatelemzés automatizálása révén a vállalkozások rugalmasak és alkalmazkodók maradhatnak a piaci vagy belső változásokhoz. A hagyományos adatelemzéssel a hosszadalmas adatelőkészítés, a kézi számítások és a statikus jelentések késleltetik a felismerések alapján történő cselekvést. Az AI azon képessége, hogy az adatokat feldolgozza és a trendeket helyben feltárja, legyőzi ezeket a kihívásokat.

A dinamikus iparágakban, mint például a pénzügy, egészségügy, kereskedelem és a tech vállalatok, ahol a gyors cselekvés elengedhetetlen, nagy hasznát vehetik ennek a fajta előnynek. A gyorsabb döntéshozatal azt jelenti, hogy a vállalkozások inkább proaktívak, mint reaktívak lehetnek, és a versenytársak előtt megragadhatják a lehetőségeket, valamint mérsékelhetik a kockázatokat.

Hogyan használjuk az AI-t az adatelemzésben?

Mielőtt hatékonyan használhatná a mesterséges intelligenciát az adatelemzésben, ki kell dolgoznia egy tervet. Íme egy általános vázlat, amelyet követhet a kezdéshez:

1. Határozza meg a megoldandó problémát!

Kezdje egy olyan üzleti probléma meghatározásával, amelyet meg akar oldani a mesterséges intelligencia segítségével, legyen szó akár az ügyfélmegtartás növeléséről, a költségek csökkentéséről vagy a készlet optimalizálásáról. Ez célt ad az új AI-megoldásának, és biztosítja, hogy a legsürgetőbb üzleti igényekre összpontosítson.

2. Gyűjtse össze és készítse elő az adatokat!

Ahogy már említettük, az AI csak annyira jó, amennyire az adatok, amelyekkel ellátja. Figyeljen az első lépésben meghatározott problémára, és gyűjtse össze az azzal kapcsolatos összes rendelkezésre álló adatot. Ezek valószínűleg több forrásból származnak majd, például adatbázisokból, értékesítési nyilvántartásokból és ügyfélinterakciókból. Készítse elő az adatokat tisztítással, integrálással és strukturálással, hogy biztosítsa, hogy kiváló minőségű információkkal táplálja a mesterséges intelligenciát.

3. Válassza ki a megfelelő AI-eszközt!

Nem minden AI-eszköz alkalmas az adatelemzésre. Ügyeljen arra, hogy olyat használjon, amelyik alkalmas a feladatra és megfelel az Ön követelményeinek. Rengeteg bevált AI-szolgáltatás létezik, például a Google Cloud AI és a Microsoft Azure Machine Learning. Folyamatosan jelennek meg új eszközök. Az eszköz kiválasztásakor vegye figyelembe az adatok méretét, a csapat képzettségi szintjét és az elemzés összetettségét.

4. Alkalmazza a gépi tanulási modelleket!

Miután előkészítette az adatokat, és a választott AI-eszköz készen áll, itt az ideje, hogy gépi tanulási modelleket alkalmazzon az insightok kinyeréséhez. A mesterséges intelligenciát számos dologra betaníthatja, például minták keresésére, trendek előrejelzésére vagy ajánlások megtételére. Különböző előre elkészített modelleket használhat az üzleti céljai alapján. Alternatívaként egyedi algoritmusokat is létrehozhat egyedi problémákra.

5. Cselekedjen a meglátások alapján!

Az AI valódi értéke abban rejlik, hogy a nyers adatokat használható insightokká alakítja. Tehát, hogy biztosan kihasználja ezt, ügyeljen arra, hogy ezeket az eredményeket az üzleti tevékenységével összefüggésben értelmezze. Használja fel őket a stratégia irányítására, az eredményt befolyásoló döntések megalapozására és a folyamatok javítására.

Szintet lépne?

Az AI-alapú adatelemzés forradalmasítja a vállalkozások működését és a döntéshozatal módját, és nem utolsó sorban értékes insightokat nyújthat. A MicroStrategy segítségével közvetlenül a munkafolyamatokba illesztheti a mesterséges intelligenciát és analitikáját. Ez segít csapatainak rejtett minták felkutatásában, a jövőbeli trendek előrejelzésében és az okosabb döntések meghozatalában. Fedezze fel az AI-vezérelt adatelemzés lehetőségeit a MicroStrategy-vel, mi segítünk!

(forrás: https://www.microstrategy.com/blog/unlocking-business-growth-with-ai-data-analytics)