A mesterséges intelligencia szerepe a döntéshozatali folyamatokban. 4 típusú adat elemzés | MI az üzletben #14

4 típusú adat-elemzés, amelyet az AI támogat

A legfontosabb típusú adat-elemzés, amelyet a mesterséges intelligencia támogathat:

• Leíró elemzés – más néven leíró elemzés, ez a legegyszerűbb formája az elemzésnek. Történeti adatok gyűjtését és rendszerezését jelenti, azaz arról, ami már megtörtént a vállalatnál. Általában nem szükséges mesterséges intelligenciát használni. Az AI-t csak akkor használják, amikor nagyon nagy mennyiségű adatot elemeznek, vagy amikor az elemzők azt várják, hogy a mesterséges intelligencia új mintákat fedezzen fel, amelyeket korábban nem tanulmányoztak.
• Fokozott elemzés – egy eszköz, amely támogatja az elemzőket olyan feladatokban, mint az adatok összegyűjtése az elemzéshez vagy az eredmények vizualizálása különböző diagramok, táblázatok és prezentációk segítségével. Az AI által előkészített adatok alapján az elemző könnyebben levonhatja a következtetéseket az összegyűjtött anyagról anélkül, hogy csapat segítségére lenne szüksége az információk bevitelében és osztályozásában. Itt segíthet a ingyenes ChatGPT eszköz, vagy használhatók freemium lehetőségek, mint a Visme vagy a Datawrapper.


Az adatok vizualizálásának példája.

Forrás: academy.datawrapper.de

• Prediktív elemzés – a meglévő adatokban minták keresésére összpontosít, hogy pontosabb döntéseket lehessen hozni, és azonosítani lehessen a potenciális kockázatokat. A mesterséges intelligencia statisztikai modellezést, gépi tanulást (ML, Machine Learning) és adatbányászati technikákat használ a jövőbeli események előrejelzésére.
• Preskriptív elemzés – más néven preskriptív elemzés, mint az összes fent említett, adatokat gyűjt a múltbeli helyzetekről. Azonban a célja a legbonyolultabb, és a működése a legjobban függ a mesterséges intelligenciától. Ennek az az oka, hogy a legjobb viselkedést kell jeleznie egy adott üzleti helyzetben.

Döntéshozatal – ember vs. AI

A pontos döntések meghozatalának alapja az események és folyamatok közötti kapcsolatok ismerete. Mind az emberek, mind a mesterséges intelligencia, amely megpróbálja előre jelezni a jövőt, bizonyos eséllyel sikerrel járhat, ha adatokat gyűjt és elemez a múltról.

Statisztikailag a pontosabb döntés meghozatalának esélyeit egy zártabb rendszer adja, azaz egy olyan helyzet, amely nem áll külső hatások alatt. A siker esélyeit egy szélesebb adatállomány is növeli, amely különböző módokon írja le a hasonló múltbeli kapcsolatokat.

A mesterséges intelligencia előnyben van az emberekkel szemben, mert sokkal nagyobb mennyiségű adatot tud elemezni, és olyan mintákat látni benne, amelyek az emberi szem számára láthatatlanok. Az AI például:

• látja a kereslet ciklikus változásait a vállalat szolgáltatásai iránt a helyszíntől függően,
• pontosabban elemzi a piaci információkat, amelyek különböző adatokból állnak,
• ki tudja választani a jelölt optimális készségeinek kombinációját a vállalat számára egy vizuálisan vonzótlannak tűnő önéletrajzból.

Azonban az embernek van előnye a mesterséges intelligenciával szemben, hogy döntések meghozatalakor figyelembe tudja venni a külső tényezőket, amelyek hatása a vállalat helyzetére nem nyilvánvaló vagy közvetett lehet. Az ember, aki értelmezi az adatokat, képes:

• figyelembe venni a választásai etikai, társadalmi és jogi aspektusait,
• megkérdőjelezni és kritikusan értékelni a feltételezéseit és következtetéseit,
• figyelembe venni a meglévő kapcsolatokat az ügyfelekkel és az üzleti partnerekkel.

Döntéshozatali módszerek

A kockázatokkal, bizonytalanságokkal és a vállalati döntéshozatallal kapcsolatos felelősségekkel való megbirkózás érdekében a vállalatok olyan módszereket alkalmaznak, amelyek megkönnyítik és rendezettebbé teszik a folyamatot. Ezek közé tartozik:

• Eisenhower mátrix – egy egyszerű feladatprioritási technika, amely a sürgősség és a fontosság tengelyeire épül. Lehetővé teszi a feladatok 4 kategóriába való besorolását:
• Sürgős és fontos – azonnali végrehajtást igényelnek.
• Fontos, de nem sürgős – tervezni kell a végrehajtás határidejét.
• Sürgős, de nem fontos – átadható valaki másnak, vagy teljesen kihagyható.
• Sem nem sürgős, sem nem fontos – szükségtelen, időigényes.

Az AI segíthet az Eisenhower mátrixot alkalmazó üzleti elemzőknek az analitikai feladatok automatikus kategorizálásában sürgősség és fontosság szerint, megkönnyítve a prioritás megállapítását és a tervezést.

• SPADE (Spanning-tree Progression Analysis of Density-normalized Events) – egy sokoldalú keretrendszer, amely hangsúlyozza az egyéni felelősséget a döntésekért, az egész csapat tapasztalatainak megosztásán alapulva. Ez egy üzleti eszköz, de orvosi diagnosztikában is használják. Az AI támogathatja a keresést adat-elemzéssel, lehetőségek szimulálásával és algoritmikus modellezéssel a döntések következményeiről.
• Agilis kezdet – keretet teremt az agilis csapat munkájának első koncepcionális és döntéshozatali fázisához. Főbb pillérei:
• A termék víziójának és üzleti céljainak meghatározása.
• Lehetőségek és kockázatok elemzése, megoldások prototípusának készítése.
• A legjobb ötletek kiválasztása és a MVP meghatározása.

Az AI modellezheti a kockázatokat, szimulálhatja a lehetőségeket és ajánlhatja a legjobb prototípusokat az adatok alapján.

• Integrált gondolkodás – amely egy olyan módszer, amely a lehetőségek feltárására és a megoldások gyors prototípus-készítésére összpontosít, ahol olyan eszközök, mint a ChatGPT vagy a Google Bard jól működnek.

4 döntéshozatali terület, amelyet az AI támogat

A mesterséges intelligencia mind a egyszerű, de munkaigényes adat-elemzési döntésekhez, mind a nagy adathalmazok kezelését igénylő döntésekhez használható. Ezek közé tartozik:

• Dokumentumok bevitele adatbázisokba – még olyan helyzetekben is, amikor papíralapú formában érkeznek a vállalathoz, vagy hiányos vagy rosszul strukturált adatokat tartalmaznak, az AI pontosan tudja rendszerezni az információkat és eldönteni, hogy a dokumentum melyik gyűjteményhez tartozik,
• természetes nyelven feltett kérdések megválaszolása – a döntéshozatal lehetővé teszi a mesterséges intelligencia számára, hogy pontosan válaszoljon a feltett kérdésekre, és kezdeményezzen további kérdéseket,
• Üzleti folyamatok kezelése – hiányos adatok esetén az AI dönthet úgy, hogy továbblép egy alternatív következő lépés klikkjére, amely a folyamat térképében szerepel
• Folyamat automatizálása – a mesterséges intelligencia cselekvése lehetővé teszi a munkafolyamatok automatizálását a vállalatot szolgáló különböző programok között.

A legjobb AI eszközök az üzleti adat-elemzéshez

Az alábbiakban a legújabb generációs eszközök találhatók, amelyek segíthetnek a legnehezebb adat-elemzésben – a preskriptív elemzésben, amely megválaszolja a kérdést, hogy mit kell tenni az eredmények javítása érdekében az adatok alapján. Egyikük sem dönt önállóan, de képességeik jelentősen megkönnyítik az objektív és sokoldalú megközelítést az adatokhoz.

1. ChatGPT Kódértelmező – a ChatGPT Plus előfizetők számára elérhető eszköz, amely akár 170 MB adat elemzését, vizualizálását és értelmezését kínálja. Legnagyobb előnye, hogy pontosan alkalmazkodik a kérdező parancsaihoz, míg hátránya, hogy az adatokat egy másik programban kell előkészíteni az elemzéshez. A Kódértelmező azonban képes kezelni az ismétlődő sorokat, a pontatlan adatokat és az egységpontatlanságokat, észlelni a kiugró értékeket, ellenőrizni a hibákat, tisztítani, előfeldolgozni, ellenőrizni és vizualizálni az adatokat. Az AI kiválóan kezeli a strukturált adatokat. Feltöltheti az Excel táblázatokat, CSV fájlokat stb., és a Kódértelmező leírhatja, feldolgozhatja, értékelheti, vizualizálhatja és értelmezheti az adatokat.
2. Tableau – egy “Kérdezd az adatokat” funkciót kínál, amely természetes nyelvű lekérdezést ad meg, majd automatikusan generálja a megfelelő adatvizualizációkat. Az AI-t használja a felhasználó lekérdezésének megértésére és adatvezérelt válaszok biztosítására. A Tableau más AI-alapú funkciókat is kínál, mint például az “Adatok magyarázata”, amely automatikusan értelmezi az adatokat és betekintést nyújt azok jelentésébe.
3. Improvado – egy analitikai eszköz, amely lehetővé teszi a marketing- és értékesítési adatok egy helyen történő konszolidálását. Az Improvado egyik fő előnye, hogy integrálható a Google Ads, Facebook Ads vagy Salesforce rendszerekkel. Ezen kívül lehetővé teszi egyedi jelentések és irányítópultok létrehozását, amelyek gyors és egyszerű adat-elemzést tesznek lehetővé.

Összefoglalás

A mesterséges intelligencia által támogatott adat-elemzés új lehetőségek dimenzióját nyitja meg az üzleti döntéshozatal számára. Míg az AI képes sokkal nagyobb adathalmazokat elemezni és rejtett mintákat látni bennük, nem helyettesíti az emberi ítélőképességet és intuíciót. Az emberek és a technológia közötti együttműködés, a legjobb AI eszközök révén, kulcsfontosságú egy olyan jövőhöz, amelyben a döntések tájékozottabbak, pontosabbak és szilárd adatokon alapulnak.

Ha tetszik a tartalmunk, csatlakozzon aktív méheink közösségéhez a Facebookon, Twitteren, LinkedIn-en, Instagramon, YouTube-on, Pinterest-en.