Революция в аналитике: роль ИИ в бизнес-аналитике

Опубликовано: 2023-12-07

Искусственный интеллект (ИИ) и бизнес-аналитика (BI) — это две технологические сферы, которые в сочетании предлагают мощный набор инструментов для преобразования необработанных данных в полезную информацию и обеспечения доступности данных для каждого. Такая синергия позволяет предприятиям эффективно ориентироваться в огромных объемах данных, быстро принимая обоснованные решения.

В этом руководстве рассматривается все: от роли и преимуществ ИИ в бизнес-аналитике до первых шагов, которые вы можете предпринять для интеграции ИИ в ваши процессы бизнес-аналитики.

Роль ИИ в бизнес-аналитике

Искусственный интеллект в бизнес-аналитике подразумевает применение алгоритмов машинного обучения и методов анализа данных для интерпретации сложных данных. В отличие от традиционного BI, который в значительной степени опирается на ручной анализ, ИИ для бизнес-аналитики автоматизирует обработку данных, выявляя тенденции и закономерности, которые в противном случае могли бы остаться скрытыми под грудами данных.

Преимущества ИИ в BI для компаний

Интеграция искусственного интеллекта и бизнес-аналитики (BI) революционизирует работу компаний, предлагая множество преимуществ, которые подталкивают их к более эффективной, информированной и гибкой деловой практике. Вот некоторые из ключевых преимуществ, которые дает ИИ.

Данные доступны нетехническим пользователям

Это, безусловно, самое большое изменение, которое принесло внедрение ИИ в BI.

Традиционно маркетологам и другим специалистам без технического образования приходилось в значительной степени полагаться на аналитиков данных для исследований и анализа, поскольку навигация по сложным наборам данных и инструментам выходила за рамки их компетенции. Однако ИИ меняет эту динамику, демократизируя доступ к данным и их анализ.

Искусственный интеллект, а точнее технологии обработки естественного языка (NLP), предоставляют возможность запроса на простом английском языке. Это означает, что менеджер по маркетингу, руководитель отдела продаж или любой другой бизнес-пользователь теперь может просто ввести вопрос, как если бы он задал коллеге, и получить соответствующую информацию.

Такой индивидуальный подход значительно снижает зависимость от специализированных групп данных и позволяет быстрее и более автономно принимать решения по всем направлениям. По сути, ИИ превращает данные не в цифры, а в содержательные истории, которые может прочитать и понять каждый член команды, тем самым повышая общую эффективность и стратегические возможности организации.

Повышенная точность прогнозирования

Алгоритмы искусственного интеллекта превосходно справляются с распознаванием образов, анализируя исторические данные и выявляя тенденции, которые люди могут упустить из виду. Эта возможность позволяет более точно прогнозировать движение рынка, поведение клиентов и требования к запасам. Например, ИИ может анализировать сезонные модели покупок, чтобы прогнозировать спрос на продукцию, что позволяет компаниям оптимизировать уровень своих запасов и сократить отходы.

Быстрая реакция на изменения рынка

Скорость, с которой системы искусственного интеллекта могут обрабатывать и анализировать данные, означает, что компании могут реагировать на изменения рынка гораздо быстрее, чем раньше. Инструменты BI на базе искусственного интеллекта могут отслеживать потоки данных в реальном времени из различных источников, предупреждая лиц, принимающих решения, о важных событиях, которые могут повлиять на их бизнес, что позволяет быстро вносить стратегические корректировки.

Последовательность в принятии решений

ИИ помогает поддерживать последовательность в процессах принятия решений. В отличие от людей, на которых могут влиять предубеждения или колебания уровня производительности, системы искусственного интеллекта могут предоставлять стабильный, надежный анализ и рекомендации на основе данных, которые им предоставляют.

Этот момент также подчеркивает важность качества набора данных. Чистые, полные и хорошо структурированные данные являются ключом к точности анализа ИИ. Упростите этот процесс, приняв Improvado. Платформа подключается ко всем вашим источникам маркетинга и продаж для извлечения данных, их нормализации и проверки качества для подготовки к дальнейшему анализу, будь то с помощью BI или AI.

Кроме того, информационные панели могут отображать данные таким образом, что их можно интерпретировать, что потенциально может привести к различным интерпретациям и решениям в разных отделах. Однако ИИ обрабатывает данные, чтобы дать четкий ответ, обеспечивая стабильные результаты независимо от того, кто и сколько раз запрашивает данные.

Уменьшение человеческого фактора

ИИ может значительно уменьшить количество человеческих ошибок. Даже самые старательные и опытные профессионалы могут совершать ошибки, но системы искусственного интеллекта, если они правильно спроектированы и внедрены, работают с высокой степенью точности.

Широкий бизнес нуждается в поддержке

ИИ может удовлетворить широкий спектр бизнес-потребностей: от автоматизации бизнес-процессов и анализа данных до более эффективного привлечения клиентов и сотрудников.

Повышение конкурентного преимущества

Использование ИИ в BI дает компаниям конкурентное преимущество. Информация, полученная с помощью аналитики ИИ, позволяет компаниям делать более разумные инвестиции, улучшать свою деятельность и предлагать лучшее качество обслуживания клиентов, чем их конкуренты.

ИИ против традиционной бизнес-аналитики

Бизнес-аналитика традиционно представляла собой ретроспективный аналитический подход, в то время как искусственный интеллект привносит в анализ данных прогнозирующий и предписывающий аспект. Это сравнение исследует тонкие различия между ними, подчеркивая, как каждый из них служит уникальным целям в бизнес-среде.

Описательная аналитика: основа описательной аналитики в BI

Описательная аналитика — это тип анализа данных, который фокусируется на обобщении и интерпретации исторических данных для выявления закономерностей и тенденций. По сути, это отвечает на вопрос:что произошло?в данном сценарии.

  • Фокус: анализ исторических данных
  • Функция: Отчет о прошлых результатах.
  • Инструменты: стандартные отчеты, информационные панели и системы показателей.
  • Результат: понимание прошлой деловой активности.

Прогнозная аналитика: преимущество ИИ

Прогнозная аналитика использует исторические данные, статистические алгоритмы и методы машинного обучения для определения вероятности будущих результатов.

  • В центре внимания: будущие результаты и тенденции.
  • Функция: Прогнозирование и выявление тенденций.
  • Инструменты: модели машинного обучения, интеллектуальный анализ данных.
  • Результат: предсказания будущих событий.

Предписывающая аналитика: проактивный подход ИИ

Предписывающая аналитика — это расширенная форма анализа данных, которая не только предвидит, что и когда произойдет, но также предлагает варианты решений, позволяющие воспользоваться прогнозами.

  • Фокус: Консультирование по возможным результатам
  • Функция: Рекомендовать действия на основе прогнозов.
  • Инструменты: Алгоритмы моделирования, модели оптимизации.
  • Результат: Практические рекомендации для принятия решений.
Особенность Традиционная бизнес-аналитика Бизнес-аналитика, улучшенная искусственным интеллектом
Обработка данных Структурированные данные из внутренних источников Структурированные и неструктурированные данные из разных источников
Тип анализа Описательное (Что случилось?) Прогнозирующий (что произойдет?) и предписывающий (что нам делать?)
Принятие решений Реагировать на основе прошлых данных Проактивный подход к прогнозам на будущее
Составление отчетов Периодические отчеты и информационные панели Аналитика и прогнозы в реальном времени
Взаимодействие с пользователем Статические запросы и предопределенные отчеты Динамическое взаимодействие с обработкой естественного языка
Сложность данных Ограниченная сложность, часто ручная интерпретация Автоматический анализ сложных наборов данных
Скорость понимания Зависит от циклов отчетности Практически мгновенная аналитическая обработка
Область понимания Узкая ориентация на конкретные KPI Широкий фокус, охватывающий ряд потенциальных результатов
Инновации Постепенные улучшения на основе прошлых тенденций Постоянное обучение и адаптация к новым моделям

Взаимодополняющая природа BI и AI

В то время как традиционный BI обеспечивает основу для понимания исторических показателей эффективности бизнеса, ИИ в BI дополняет это, предлагая прогнозирование и стратегическое руководство. Интеграция ИИ в практику бизнес-аналитики не заменяет необходимость в традиционных методах, а, скорее, расширяет их, обеспечивая более полное представление как о прошлых результатах, так и о будущем потенциале.

Стратегическое внедрение искусственного интеллекта в бизнес-аналитике

Интеграция ИИ в бизнес-аналитику требует хорошо продуманного плана, выбора подходящих инструментов и приверженности обеспечению целостности данных. Следующие шаги описывают, как обеспечить, чтобы внедрение ИИ не только легко интегрировалось с существующими системами, но и способствовало развитию бизнеса.

1. Оценка потребностей и целей бизнеса

Первым шагом во внедрении ИИ в BI является проведение тщательной оценки потребностей и целей бизнеса. Понимание того, чего бизнес стремится достичь с помощью ИИ, будет определять выбор инструментов и разработку плана внедрения.

Вот ключевые вопросы, которые помогут оптимизировать процесс принятия решений:

  • Какие конкретные бизнес-задачи мы стремимся решить с помощью ИИ в BI. Это улучшение анализа данных, повышение точности прогнозирования или автоматизация определенных процессов BI?
  • Какие области нашего бизнеса могут получить наибольшую выгоду от интеграции ИИ? Есть ли определенные отделы или функции, такие как маркетинг, продажи или операции, которые увидят немедленные улучшения?
  • Какие типы данных у нас есть и как ИИ может помочь в их анализе? Имеем ли мы дело с большими объемами неструктурированных данных, требующих расширенных возможностей обработки?
  • Каковы наши текущие возможности бизнес-аналитики и как ИИ дополняет или улучшает их? Собираемся ли мы дополнить существующие инструменты бизнес-аналитики искусственным интеллектом или нам нужно новое решение, сочетающее в себе оба?
  • Как ИИ в BI будет соответствовать нашей общей бизнес-стратегии? Поддерживает ли интеграция долгосрочные цели, такие как расширение рынка, улучшение качества обслуживания клиентов или снижение затрат?
  • Какова ожидаемая рентабельность инвестиций от интеграции ИИ в наши процессы бизнес-аналитики? Как мы измеряем успех и каковы ключевые показатели эффективности?

Выбор правильных инструментов ИИ

Выбор правильных инструментов ИИ имеет решающее значение. Рынок предлагает широкий спектр BI-решений на базе искусственного интеллекта, каждое из которых обладает собственным набором функций и возможностей. Компании должны выбирать инструменты, соответствующие их конкретным требованиям, такие как визуализация данных, прогнозный анализ или обработка естественного языка.

Обеспечение качества данных

Системы искусственного интеллекта хороши настолько, насколько хороши данные, которые они обрабатывают. Обеспечение высокого качества данных имеет важное значение для успеха ИИ в BI. Это означает создание процессов сбора, очистки и управления данными для поддержания точных и актуальных наборов данных.

Интеграция ИИ с существующими системами BI

Интеграция — ключевая задача при внедрении ИИ в BI. Новые инструменты искусственного интеллекта должны бесперебойно работать с существующими системами бизнес-аналитики и инфраструктурой данных. Это может потребовать технических знаний для обеспечения совместимости и минимального нарушения текущих операций.

Тренировка и развитие

Сотрудников необходимо обучать работе с системами BI на базе искусственного интеллекта. Это включает в себя не только техническую подготовку, но и развитие понимания того, как ИИ может дополнять процесс принятия решений человеком.

Интеграция ИИ в системы BI может вызвать ряд проблем:

  • Многие сотрудники обеспокоены тем, что инструменты искусственного интеллекта могут оказаться слишком сложными для понимания и эффективного использования. Убедитесь, что инструменты искусственного интеллекта, интегрированные в систему BI, имеют удобный интерфейс. Предлагайте комплексные учебные занятия, которые разоблачают ИИ для нетехнического персонала.
  • Есть опасения, что ИИ может заменить человеческую интуицию и суждение, которые имеют решающее значение в маркетинге. Четко объясните, что искусственный интеллект призван дополнять, а не заменять процесс принятия решений человеком. Продемонстрируйте, как ИИ может улучшить человеческую интуицию с помощью аналитики, основанной на данных.
  • Чтобы развеять опасения по поводу финансовых инвестиций, необходимых для внедрения ИИ в системах BI, подчеркните долгосрочную экономию и повышение эффективности, которые перевешивают первоначальные затраты.
  • Еще одной распространенной проблемой является скептицизм в отношении точности и надежности выводов, полученных с помощью ИИ, по сравнению с традиционными методами. Используйте пилотные программы, чтобы продемонстрировать точность и дополнительную ценность информации, полученной с помощью ИИ.

Мониторинг и постоянное улучшение

После внедрения важно отслеживать производительность ИИ в BI-системах и постоянно совершенствовать их. Возможно, потребуется усовершенствовать модели искусственного интеллекта и скорректировать процессы, чтобы обеспечить максимальную отдачу от своих инвестиций.

Как начать?

Improvado представляет AI Assistant — совершенно новый способ анализа эффективности маркетинга. Это платформа, похожая на чат, где вы можете задавать любые вопросы, связанные с аналитикой, на простом английском языке и мгновенно получать ценную информацию. Помощник переводит ваши вопросы в SQL и запрашивает ваш набор данных, чтобы предоставить вам ответ или отчет.

Improvado AI Assistant — это мощные инструменты бизнес-аналитики и маркетинговых данных на базе искусственного интеллекта.

Вы можете задать Ассистенту что-нибудь вроде:

  • Покажите, как мы распределяем рекламные расходы в наших целевых регионах.
  • Покажите мне 5 лучших кампаний, которые принесли самую высокую рентабельность инвестиций в текущем квартале.
  • Какие кампании в Google и Bing имели самую высокую цену за конверсию за последние 90 дней?
  • Сравните коэффициенты конверсии в Google Рекламе за октябрь и сентябрь 2023 года.

Все эти вопросы задают реальные пользователи AI Assistant.

Получив ответ, вы можете продолжить разговор с помощником и попросить его интерпретировать результаты, предоставить более подробные данные или советы по кампании.

AI Assistant работает на основе специальной модели большого языка (LLM), аналогичной ChatGPT, и технологии преобразования текста в SQL, которая позволяет помощнику интерпретировать английский язык для запроса ваших данных и предоставления аналитической информации.

Такой подход к анализу маркетинговых данных значительно снижает потребность в сложных запросах и кодировании, делая данные более доступными для нетехнических пользователей.

В конечном счете, AI Assistant способствует более быстрому обнаружению информации. Маркетологам больше не нужно полагаться исключительно на аналитиков в поисках ответов. Нет необходимости ждать следующей встречи или отправлять электронные письма туда и обратно, чтобы получить доступ к данным из отделов продаж или отдела обслуживания клиентов. Маркетинговые аналитики, в свою очередь, могут ответить на любой ситуативный вопрос, не создавая новых информационных панелей и не изменяя таблицы данных.

Общайтесь со своими маркетинговыми данными на простом английском языке с помощью AI Assistant.

Связаться с нами

Часто задаваемые вопросы

В чем разница между ИИ и традиционным BI?

ИИ и традиционный BI различаются подходом к анализу данных и принятию решений. ИИ использует алгоритмы машинного обучения и передовые методы для обработки как структурированных, так и неструктурированных данных, прогнозирования будущих тенденций и предоставления действенной информации. Он автоматизирует сложные процессы, адаптируется к изменяющимся шаблонам данных и поддерживает упреждающее принятие решений с помощью прогнозной и предписывающей информации. Традиционный BI больше ориентирован на описательную аналитику с использованием структурированных данных. Он генерирует отчеты и информационные панели для объяснения прошлых и текущих показателей бизнеса, в первую очередь помогая принимать реактивные решения на основе исторических данных. Таким образом, ИИ расширяет возможности традиционного BI, обеспечивая более высокую степень автоматизации, адаптивности и расширенной аналитики.

Как ИИ повышает точность прогнозирования в бизнесе?

Алгоритмы искусственного интеллекта умеют выявлять закономерности в исторических данных, что позволяет более точно прогнозировать рыночные тенденции, поведение клиентов и потребности в запасах.

Может ли ИИ в BI улучшить качество обслуживания клиентов?

Да, ИИ в BI может улучшить качество обслуживания клиентов. Более эффективно и точно анализируя огромные объемы данных, ИИ может глубже понять поведение и предпочтения клиентов. Это позволяет предприятиям более эффективно персонализировать свои услуги и продукты, прогнозировать потребности клиентов и быстро реагировать на тенденции рынка. В результате клиенты получают более актуальный, своевременный и индивидуальный опыт, что может значительно повысить удовлетворенность и лояльность.

Каковы преимущества ИИ для бизнес-аналитиков?

ИИ автоматизирует рутинные задачи по обработке данных, экономя время и снижая вероятность ошибок. ИИ также предоставляет расширенные аналитические возможности, такие как прогнозное моделирование и анализ тенденций, что позволяет аналитикам получать более глубокие знания и делать более обоснованные прогнозы. Кроме того, ИИ помогает интерпретировать большие объемы сложных данных, что помогает аналитикам более эффективно и результативно принимать стратегические решения.

Как ИИ влияет на принятие решений в бизнесе?

ИИ предоставляет последовательные рекомендации на основе данных, позволяя компаниям быстро принимать упреждающие решения в ответ на изменения рынка.