AI w analizie danych biznesowych

Jak wykorzystać AI w analizie danych? Dlaczego AI idealnie nadaje się do przyspieszenia analizy danych? Jak zautomatyzować analizę danych? Jakich narzędzi użyć do analizy danych? Ten artykuł postara się odpowiedzieć na te i kilka innych pytań.

Czym jest analiza danych oparta na sztucznej inteligencji?

Wraz ze wzrostem ilości danych, ich eksploracja staje się coraz trudniejsza i bardziej czasochłonna. AI analiza danych biznesowych wykorzystuje różne techniki sztucznej inteligencji w celu uzyskania cennych informacji z dużych zbiorów danych. Oto kilka przykładów takich technik.

• Algorytmy uczenia maszynowego (Machine Learning – DL): wyodrębnianie wzorców lub prognozowanie na podstawie dużych zbiorów danych
• Głębokie uczenie (Deep Learning – DL): wykorzystanie sieci neuronowych do takich zadań, jak rozpoznawanie obrazów, analiza szeregów czasowych i inne
• Przetwarzanie języka naturalnego (Natural Language Processing - NLP): uzyskiwanie wniosków z nieustrukturyzowanych danych tekstowych

Wyobraź sobie, że pracujesz w magazynie, który codziennie przechowuje i dystrybuuje tysiące paczek. Aby usprawnić zaopatrzenie magazynu, chcesz wiedzieć:

• Jak długo średnio towary pozostają w magazynie?
• Ile miejsca w magazynie jest średnio zajęte (wolne)?
• Które produkty są w niedoborze i należy je uzupełnić?
• Ile czasu zajmuje uzupełnienie zapasów poszczególnych rodzajów produktów?
• Które produkty znajdują się w magazynie dłużej niż 1 miesiąc/kwartał/rok?

Algorytmy AI będą wyszukiwać wzorce w dużych zbiorach danych, aby znaleźć odpowiedzi na te i wiele innych pytań biznesowych. Dzięki automatyzacji oraz AI w analizie danych biznesowych firmy mogą szybko podejmować lepsze decyzje oparte na danych. Naukowcy zajmujący się danymi od lat wykorzystują uczenie maszynowe do analizy dużych zbiorów danych. Nowa fala Gen AI umożliwia analizę danych każdemu, nawet osobom nieposiadającym wiedzy z zakresu programowania, tworzenia agentów AI czy nauki o danych.

Wykorzystanie wniosków opartych na sztucznej inteligencji toruje drogę do magazynu przyszłości, w którym operacje są optymalizowane dzięki analizie danych w czasie rzeczywistym i analizie predykcyjnej. Nowe modele Gen AI umożliwia analizę danych każdemu, nawet osobom nieposiadającym wiedzy z zakresu nauki o danych.

Korzyści wdrożenia AI w analizie danych biznesowych

Sztuczna inteligencja może wydawać się zniechęcająca, jeśli nie jest się z nią zaznajomionym. Jednak jeśli weźmiesz pod uwagę korzyści, warto spróbować.

Po pierwsze, sztuczna inteligencja może znacznie obniżyć koszty operacyjne. Wiele firm twierdzi, że wdrożenie AI przyniosło oszczędności. Wyobraź sobie, że płacisz analitykowi danych za 8 godzin ręcznego czyszczenia lub przetwarzania danych. A co, jeśli te powtarzalne zadania można wykonać w mniej niż godzinę za pomocą modeli uczenia maszynowego? Pozostaje 7 godzin na analizę innych danych lub interpretację wyników.

To prowadzi nas do kolejnej dużej zalety: oszczędności czasu. AI może analizować duże ilości danych znacznie szybciej niż ludzie. Znacznie łatwiej jest skalować analizę danych i uzyskiwać wgląd w czasie rzeczywistym. Szczególnie w branżach takich jak produkcja, opieka zdrowotna czy finanse, monitorowanie danych w czasie rzeczywistym ma nieoceniony wpływ. Wyobraź sobie, ilu wypadków zagrażających życiu można by uniknąć, gdyby awarie maszyn były zgłaszane przed ich wystąpieniem.

AI w analizie danych biznesowych i analitycy danych

Wraz z pojawieniem się GenAI takich jak ChatGPT, ludzie natychmiast zaczęli wyrażać obawy dotyczące bezpieczeństwa zatrudnienia. Pomyślmy ponownie o naszym analityku danych, który teraz wykonuje swoją pracę 8 razy szybciej. Czy powinien obawiać się, że AI przejmie jego pracę?

Jeśli wiesz, że 90% światowych danych zostało wygenerowanych w ciągu ostatnich 2 lat, a do 2025 r. oczekuje się wzrostu ilości danych o 150%, nie ma powodu do obaw. W najbliższych latach dane będą tylko zyskiwać na znaczeniu, a świat będzie potrzebował analityków danych i naukowców zajmujących się danymi, aby nadać im sens.

Chociaż narzędzia AI mogą zmienić role zawodowe i przepływ pracy, eksperci ds. analizy danych będą jeszcze bardziej niezbędni w firmach opartych na danych. Firmy, które inwestują w szkolenia z zakresu analizy danych korporacyjnych, wykorzystania AI w analizie danych biznesowych, wyposażają zespoły firmowe w umiejętności pozwalające skutecznie wykorzystywać wnioski płynące z AI, zapewniając im konkurencyjność i innowacyjność w zmieniającym się otoczeniu.

Jeśli już teraz zapoznasz się z narzędziami AI, może to znacznie przyspieszyć Twoją karierę. Będziesz w stanie szybciej rozwiązywać bardziej złożone problemy, co ma kluczowe znaczenie dla innowacji.

Wykorzystanie AI w analizie danych biznesowych

Od surowych danych do decyzji – przyjrzyjmy się roli sztucznej inteligencji na każdym etapie procesu analizy danych.

• Gromadzenie danych. Jeśli chcesz uzyskać cenne informacje na podstawie danych przy użyciu sztucznej inteligencji, podstawowym pierwszym krokiem jest gromadzenie danych. Załóżmy na przykład, że analizujesz trendy sprzedaży B2B i chcesz uwzględnić wskaźniki zasięgu, takie jak wskaźniki otwarć wiadomości e-mail od decydentów w docelowych firmach. W takim przypadku stworzenie wysokiej jakości listy kontaktów jest równie ważne, jak analiza wewnętrznych danych CRM. Jeśli brakuje Ci kluczowych kontaktów, przed przystąpieniem do analizy sprawdź, jak znaleźć adres e-mail dyrektora generalnego, aby uzupełnić zbiór danych. Systemy AI w analizie danych biznesowych można trenować przy użyciu dowolnego rodzaju danych, niezależnie od tego, czy są to dane dotyczące analizy produktów, transakcji sprzedaży, śledzenia ruchu w sieci, czy też automatycznego gromadzenia danych bez kodowania.
• Czyszczenie danych. Im bardziej dokładne, sprawdzone dane, tym cenniejsze będą wnioski. Jednak czyszczenie danych jest żmudnym procesem i podatnym na błędy ludzkie, jeśli trzeba je wykonywać ręcznie. Możesz wykorzystać sztuczną inteligencję do wykonania tej żmudnej pracy. Na przykład, użyj AI do identyfikacji wartości odstających, obsługi pustych wartości, normalizacji danych i nie tylko.
• Analiza danych. Po przeszkoleniu modeli AI przy użyciu czystych, odpowiednich danych można rozpocząć analizę danych i generowanie praktycznych wniosków. Modele AI w analizie danych biznesowych mogą identyfikować wzorce, korelacje, anomalie i trendy w danych. GenAI rewolucjonizuje tę dziedzinę. Zamiast zatrudniać analityka danych, który przez wiele dni lub tygodni zajmuje się ręcznym raportowaniem, można teraz uzyskać odpowiedź na pytania biznesowe w ciągu kilku minut.
• Generatywna analiza biznesowa w ChatGPT. Przykład niestandardowego GPT, który umożliwia interakcję z danymi w aplikacji AI. Narzędzia AI w analizie danych biznesowych działają w oparciu o konwersację. Możesz zadać pytanie, na przykład: Jakie przychody osiągnęła firma (tutaj nazwa Twojej firmy) w miesiącu (tutaj podaj nazwę miesiąca i rok)?. Aplikacja AI w analizie danych biznesowych odpowie prostym językiem, dzięki czemu nie musisz już przeglądać arkuszy kalkulacyjnych pełnych danych. Nie musisz nawet patrzeć na wykresy ani wizualizacje. Jak w przypadku każdej technologii, zawsze należy uważać na dokładność i stronniczość systemu AI. Sztuczna inteligencja uczy się na podstawie danych szkoleniowych, więc jeśli dane źródłowe zawierają błędy, mogą one również przeniknąć do algorytmów AI.
• Wizualizacja danych. Po znalezieniu interesujących wzorców w danych warto przedstawić je w łatwym do zrozumienia formacie. Za pomocą narzędzi AI w analizie danych biznesowych można zacząć tworzyć wizualne pulpity nawigacyjne wspomagające podejmowanie decyzji. Interaktywne wykresy i diagramy pozwalają dogłębnie analizować dane i drążyć konkretne informacje, aby usprawnić przepływ pracy. Jeśli chcesz zautomatyzować proste zadania związane z wizualizacją danych, możesz skorzystać z jednego z wielu dostępnych GPT, a do wizualizacji danych w ChatGPT. Szczególnie jeśli tworzysz wizualizacje danych dla aplikacji przeznaczonej dla klientów, chcesz mieć pewność, że analiza i wizualizacja danych będzie przebiegać płynnie. Na przykład dzięki generatorowi wykresów AI firmy każdy może wpisać proste polecenie i uzyskać interaktywne wizualizacje danych.
• Analiza predykcyjna. W porównaniu z tradycyjną analityką biznesową sztuczna inteligencja wyróżnia się w prognozowaniu. Na podstawie wzorców w danych historycznych może uruchamiać modele predykcyjne, aby dokonywać trafnych prognoz dotyczących przyszłości. Wystarczy pomyśleć o prognozowaniu zapasów na podstawie poprzednich poziomów magazynowych. Albo o ustalaniu celów sprzedaży na podstawie poprzedniej sprzedaży i sezonowości. LLM podsumowuje prognozy, ale zawiera również szereg interaktywnych wizualizacji, które umożliwiają porównanie wskaźników poszczególnych drużyn.
• Podejmowanie decyzji oparte na danych. Jeśli w poprzednich krokach wykorzystałeś AI w analizie danych biznesowych, z pewnością uzyskasz lepszy wgląd w sytuację. Wykorzystując te informacje, będziesz podejmować lepsze decyzje szybciej i poprawisz swój status quo. Dzięki analizie predykcyjnej możesz nawet uniknąć problemów, zanim one wystąpią.

Zagrożenia związane z wykorzystaniem AI do analizy danych biznesowych

Chociaż narzędzia analityczne AI znacznie przyspieszają proces analizy danych biznesowych, istnieją również pewne pułapki. Narzędzia te mogą usprawnić proces, ale ich skuteczność zależy od osoby, która je wykorzystuje. Oto kilka wyzwań, które mogą pojawić się w związku z AI.

Jakość danych. Śmieci na wejściu = śmieci na wyjściu (Trash in = trash out - TiTo). AI do analizy danych biznesowych wykorzystuje dane, które im dostarczasz, i podają odpowiednie wyniki. Jeśli Twoje dane są źle sformatowane, zawierają błędy i brakujące informacje lub mają wartości odstające, narzędzia analityczne AI nie będą w stanie tego wykryć, ponieważ wiele z nich nie posiada funkcji wykrywania anomalii.  Innymi słowy, przed przystąpieniem do analizy danych zainwestuj czas i pieniądze w czyszczenie i formatowanie danych. Procesy decyzyjne działają tylko wtedy, gdy dane są dokładne i aktualne, i tu właśnie pojawia się rola człowieka.

Bezpieczeństwo i prywatność danych. W kwietniu 2023 r. pracownicy firmy Samsung wykorzystali OpenAI do pomocy w pisaniu kodu. Efekt? Wyciek poufnego kodu służącego do pomiaru urządzeń nadprzewodnikowych. Jak stwierdza OpenAI na swojej stronie internetowej, dane wprowadzane do ChatGPT są wykorzystywane do szkolenia modelu uczenia modelu ChatGPT i przekazywania mu większej wiedzy o świecie. Jeśli poprosisz narzędzie AI o analizę lub podsumowanie danych, oznacza to, że w większości przypadków ktoś inny będzie miał dostęp do tych danych. Niezależnie od tego, czy są to osoby odpowiedzialne za potężne narzędzie analityczne AI, czy użytkownicy chcący się uczyć, Twoje dane nie zawsze są bezpieczne. Zwróć uwagę na dane wprowadzane do AI do analizy danych biznesowych, zwłaszcza jeśli musisz przestrzegać surowych przepisów i regulacji.

Nadal będziesz potrzebować analityków danych. Nawet jeśli dysponujesz najlepszymi narzędziami do analizy danych na świecie, nadal będziesz potrzebować kogoś, kto będzie nimi zarządzał, analityka danych Po pierwsze, możesz potrzebować analityka danych, który pomoże Ci w pracy z danymi nieustrukturyzowanymi, a także w wyborze odpowiedniej platformy i wizualizacji danych. Wiele zadań możesz wykonać samodzielnie, korzystając z narzędzia takiego jak generator wykresów. Jednak nadal będziesz potrzebować kogoś, kto poprowadzi Cię we właściwym kierunku. Jeśli chcesz tworzyć aplikacje do obsługi danych dla klientów, analityków danych jest idealnym wyborem.

Pierwsze kroki z AI do analizy danych biznesowych

AI do analizy danych biznesowych nie jest już przywilejem analityków danych i naukowców zajmujących się danymi. Nie potrzebujesz już doktoratu z nauk o danych ani bogatego doświadczenia w pisaniu kodu SQL. Dzięki narzędziom AI każdy może podejmować decyzje oparte na danych bez zrozumienia złożonych struktur danych, które za nimi stoją, i nie musi to być czasochłonne. Dzięki analizom AI przyspieszysz proces uzyskiwania wniosków dla swoich klientów i zwiększysz zaangażowanie użytkowników oprogramowania.