Analiza danych a rola AI w decyzjach biznesowych

Jak wykorzystać moc sztucznej inteligencji, by Twoje decyzje biznesowe były oparte na szczegółowych danych i jeszcze bardziej trafne? Przyjrzymy się typom analizy danych i sposobom, jak mogą być wspierane przez AI, a także narzędziom, które zrewolucjonizują Twój sposób postrzegania danych.

Analiza danych – 4 typy wspierane przez AI

Najważniejsze typy analizy, których przeprowadzanie może wspierać sztuczna inteligencja to:

Analiza opisowa (descriptive analysis) – zwana też analizą deskryptywną, to najprostsza forma analityki. Polega na gromadzeniu i porządkowaniu danych historycznych, czyli dotyczących tego, co już wydarzyło się w przedsiębiorstwie. Zwykle nie musi korzystać ze sztucznej inteligencji. AI jest wykorzystywana tylko, gdy analizie poddawane są bardzo duże ilości danych, lub gdy analitycy oczekują, że sztuczna inteligencja pozwoli im odkryć nowe wzorce, które nie były wcześniej badane.
Analiza poszerzona (augmented analytics) – to narzędzie wspierające analityków w zadaniach takich jak opracowywanie danych do analizy czy wizualizacja wyników za pomocą różnych wykresów, tabel i prezentacji. Na podstawie przygotowanych przez AI danych, analityk może łatwiej wyciągać wnioski ze zgromadzonych materiałów nie korzystając z pomocy zespołu zajmującego się wprowadzaniem i klasyfikacją informacji. Można wspomóc się tutaj darmowym narzędziem ChartGPT, lub skorzystać z opcji freemium takich jak Visme czy Datawrapper.

Przykładowa wizualizacja danych.

Źródło: academy.datawrapper.de

Analiza predykcyjna (predictive analytics) – koncentruje się na wyszukiwaniu wzorców w istniejących danych po to, by można było na ich podstawie podejmować trafniejsze decyzje i identyfikować potencjalne ryzyko. Sztuczna inteligencja posługuje się modelowaniem statystycznym, uczeniem maszynowym (ML, Machine Learning), a także technikami Data Mining, aby przewidywać przyszłe zdarzenia.
Analiza preskrypcyjna (prescriptive analytics) – inaczej zwana preskryptywną, tak jak wszystkie wymienione powyżej zbiera dane dotyczące sytuacji z przeszłości. Jednak jej cel jest najbardziej złożony, a działanie najbardziej zależne od sztucznej inteligencji. Chodzi bowiem o wskazanie najlepszego zachowania w danej sytuacji biznesowej.

Podejmowanie decyzji – człowiek vs AI

Podstawą podejmowania trafnych decyzji każdego typu jest wiedza dotycząca zależności pomiędzy zdarzeniami i procesami. Zarówno człowiek jak i sztuczna inteligencja próbujący przewidzieć przyszłość mają pewne szanse na sukces dzięki zbieraniu i analizie danych dotyczących przeszłości.

Statystycznie, szanse na podjęcie trafniejszej decyzji daje bardziej zamknięty system, czyli sytuacja nie podlegająca zewnętrznym wpływom. Szanse na sukces zwiększa także bardziej obszerny zbiór danych opisujących na różne sposoby podobne zależności z przeszłości.

Sztuczna inteligencja ma przewagę nad człowiekiem, ponieważ jest w stanie analizować znacznie większe ilości danych i dostrzegać w nich wzorce niewidoczne dla ludzkiego oka. AI może na przykład:

dostrzec cykliczne zmiany w zapotrzebowaniu na usługi firmy zależne od lokalizacji,
dokładniej analizować informacje rynkowe składające się z różnorodnych danych,
wyłowić z nieatrakcyjnego wizualnie CV optymalne dla firmy połączenie umiejętności kandydata.

Człowiek ma jednak tą przewagę nad sztuczną inteligencją, że podejmując decyzje może brać pod uwagę czynniki zewnętrzne, których wpływ na sytuację firmy może być nieoczywisty lub pośredni. Człowiek interpretując dane może:

uwzględnić aspekty etyczne, społeczne i prawne swoich wyborów,
kwestionować i krytycznie oceniać swoje własne założenia i wnioski,
wziąć pod uwagę istniejące relacje z klientami i partnerami biznesowymi.

Metody podejmowania decyzji

Aby radzić sobie z ryzykiem, niepewnością i odpowiedzialnością związaną z podejmowaniem decyzji biznesowych, firmy stosują metody ułatwiające i porządkujące ten proces. Są to między innymi:

Matryca Eisenhowera – to prosta technika priorytetyzacji zadań oparta na osiach pilności i ważności. Pozwala podzielić zadania na 4 kategorie:

Pilne i ważne – wymagają natychmiastowej realizacji.
Ważne, ale niepilne – należy zaplanować termin ich realizacji.
Pilne, ale nieważne – można oddelegowywać komuś innemu lub
Ani pilne ani ważne – zbędne, absorbujące czas.

AI może pomóc analitykom biznesowym korzystającym z matrycy Eisenhowera automatycznie kategoryzować zadania analityczne według pilności i ważności, co ułatwi priorytetyzację i planowanie.

SPADE (Spanning-tree Progression Analysis of Density-normalized Events) – wieloaspektowe ramy kładące nacisk na jednoosobową odpowiedzialność za decyzje podejmowane na podstawie wymiany doświadczeń całego zespołu. To narzędzie używane w biznesie, lecz również diagnostyce medycznej. AI może wspomóc poszukiwania poprzez analizę danych, symulację opcji i algorytmiczne modelowanie konsekwencji każdej decyzji.
Agile Inception – która tworzy ramy dla pierwszej koncepcyjnej i decyzyjnej fazy pracy zwinnego zespołu. Jej główne momenty to:

Określenie wizji produktu i celów biznesowych.
Analiza opcji i ryzyk, prototypowanie rozwiązań.
Wybór najlepszych pomysłów i określenie MVP.

AI może modelować ryzyka, symulować opcje i rekomendować najlepsze prototypy opierając się na danych.

Integrated Thinking – czyli metoda stawiająca na eksplorację możliwości i szybkie prototypowanie rozwiązań, gdzie świetnie sprawdzą się narzędzia takie jak ChatGPT, czy Google Bard.

4 obszary decyzyjne analizy danych wspierane przez AI

Sztuczna inteligencja znajduje zastosowanie zarówno przy podejmowaniu prostych, lecz pracochłonnych decyzji związanych z analizą danych, jak i przy tych wymagających posługiwania się dużymi zbiorami danych. Są to między innymi:

wprowadzanie dokumentów do baz danych – nawet w sytuacjach, gdy są one dostarczane firmie w formie papierowej lub zawierają niepełne lub źle ustrukturyzowane dane, AI jest w stanie trafnie uporządkować informacje i podjąć decyzję, do którego zbioru należy dokument,
odpowiadanie na pytania zadawane w języku naturalnym – podejmowanie decyzji sprawia, że sztuczna inteligencja potrafi trafnie reagować na zadawane pytania, oraz przejmować inicjatywę zadając pytania dodatkowe,
zarządzanie procesami biznesowymi – w sytuacji niepełnych danych AI może podjąć decyzję o przejściu do jednego z kliku alternatywnych, następnych kroków ujętych na mapie procesu
automatyzacji procesów – działanie sztucznej inteligencji umożliwia automatyzację workflow pomiędzy poszczególnymi programami obsługującymi firmę.

Najlepsze narzędzia AI do analizy danych dla analityków biznesowych

Poniżej przedstawiamy narzędzia najnowszej generacji, które mogą pomóc w najtrudniejszej z analiz – analizie preskryptywnej, odpowiadającej na pytanie, co należy zrobić aby poprawić rezultaty w oparciu o dane. Żadne z nich nie podejmie decyzji samodzielnie, jednak ich możliwości znacząco ułatwiają obiektywne i wieloaspektowe podejście do danych.

ChatGPT Code Interpreter – narzędzie dostępne dla subskrybentów ChatGPT Plus umożliwia analizę, wizualizację i interpretację danych o objętości do 170 MB. Jego największe zalety to dokładne dostosowanie do poleceń pytającego, zaś wada – konieczność przygotowania danych do analizy w innym programie. Code Interpreter potrafi jednak radzić sobie z powtarzającymi się wierszami, niedokładnymi danymi i nieścisłościami jednostek, wykrywać wartości odstające, sprawdzać błędy, czyścić, przetwarzać wstępnie, analizować, wizualizować dane. AI radzi sobie wyjątkowo dobrze z danymi strukturalnymi. Możesz przesłać arkusze kalkulacyjne Excel, pliki CSV itp. i zlecić Code Interpreterowi opisanie danych, przetworzenie, analizę, wizualizację i interpretację.
Tableau – oferuje funkcję „Ask Data”, która pozwala użytkownikom na wprowadzenie zapytania w języku naturalnym, a następnie automatycznie generuje odpowiednie wizualizacje danych. Funkcja ta wykorzystuje AI do zrozumienia zapytania użytkownika i dostarczenia odpowiedzi opartej na danych. Tableau oferuje również inne funkcje oparte na AI, takie jak „Explain Data”, która automatycznie analizuje dane i dostarcza wglądów w ich znaczenie.
Improvado – narzędzie analityczne, które umożliwia konsolidację danych marketingowych i sprzedażowych z różnych źródeł w jednym miejscu. Jedną z głównych zalet Improvado jest to, że pozwala na integrację z Google Ads, Facebook Ads, czy Salesforce. Oprócz tworzenia niestandardowych raportów i dashboardów, które pozwalają na szybkie i łatwe analizowanie danych.

Analiza danych – podsumowanie

Analiza danych wspierana przez sztuczną inteligencję otwiera przed nami nowe horyzonty możliwości w zakresie podejmowania decyzji biznesowych. Choć AI ma potencjał do analizy znacznie większych zbiorów danych i dostrzegania w nich ukrytych wzorców, nie zastąpi ludzkiego osądu i intuicji. Współpraca między ludźmi a technologią, korzystając z najlepszych narzędzi AI, jest kluczem do przyszłości, w której decyzje będą bardziej świadome, trafne i oparte na solidnych danych.

Przeczytaj również: Czym jest Business Intelligence?

Jeśli podobają Ci się treści, które tworzymy, sprawdź również: Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest.

Autor: Marta Matylda Kania
Założycielka Superpowered by AI. Opracowuje dla biznesu procesy tworzenia treści przez generatywną sztuczną inteligencję. Interesuje się przyszłością AI w biznesie, pisze zaawansowane prompty i prowadzi szkolenia z ChataGPT dla firm.
Zobacz wszystkie posty