Давайте посмотрим правде в глаза — данные стали новой золотой лихорадкой. Пока большинство из нас копят фотографии своих кошек, компании добывают данные, чтобы получить информацию, которая может их сделать или погубить.
И если вы считаете, что
Итак, возьмите свой кофе (или чай, здесь я не буду вас осуждать) и давайте поговорим о том, как
Что делает бизнес-аналитику на базе искусственного интеллекта такой крутой?
Представьте, что ваши инструменты BI — это как ваш тренер в спортзале: они дают вам советы на основе данных, но поднимать эти веса — решать вам. Теперь, с ИИ, ваш тренер также знает, что вы ели на завтрак, сколько вы спали и находится ли Меркурий в ретрограде. Это разница между работой усерднее и работой умнее.
Вот небольшой взгляд на магию, которую искусственный интеллект привносит в вечеринку BI:
1. Предиктивная аналитика: хрустальный шар, которому можно доверять
Забудьте о гадалках; у предиктивной аналитики ИИ есть квитанции данных. Она обрабатывает исторические данные, чтобы предсказать будущие тенденции, например, когда в вашем любимом
Возьмем в качестве примера розничную торговлю. Несколько лет назад я зашел в магазин в середине декабря и обнаружил, что полки там пустее, чем мой холодильник в пятницу вечером. Теперь, с помощью искусственного интеллекта, розничные торговцы могут предсказывать сезонные всплески и корректировать запасы, прежде чем такие клиенты, как я, выбегут, бормоча: «Почему у них никогда нет того, что я хочу?»
2. Предписывающая аналитика: мудрая старая сова BI
Прогнозная аналитика говорит вам, что, скорее всего, произойдет, но предписывающая аналитика говорит вам, «что с этим делать». Думайте об этом как о GPS для ваших
Например, если предиктивная аналитика выявляет падение спроса на продукт, например, на определенную модель часов Tissot, предписывающая аналитика может рекомендовать скорректировать графики производства или запустить целевые акции для эффективного балансирования спроса и предложения.
3. Аналитика в реальном времени: потому что никому не нравятся вчерашние новости
Инсайты в реальном времени — это тот лайфхак, о котором мы даже не знали, что он нам нужен. Традиционные инструменты BI предоставляют вам данные, например, данные о продажах за прошлый месяц — полезные, но не совсем последние новости. С другой стороны, ИИ предоставляет вам самые свежие обновления, так что вы можете менять направление быстрее, чем кошка, избегающая воды в ванне.
Представьте себе, что вы управляете рестораном и внезапно видите приток клиентов, заказывающих тосты с авокадо (это модно, не так ли?). Аналитика ИИ в реальном времени позволяет вам оповещать персонал кухни о необходимости взять больше авокадо, вместо того чтобы неловко объяснять голодным миллениалам, почему их мечты о бранче рухнули.
Примеры из реальной жизни: ИИ в действии
Давайте рассмотрим это на примерах, которые покажут, что
Яркие инвентарные запасы Walmart
Walmart использует ИИ как босс. Их системы анализируют все, от погодных условий до тенденций TikTok (вероятно), чтобы предсказать спрос и оптимизировать запасы. Так что, когда я пришел на свой ночной забег по перекусам во время снежной бури, угадайте что? Полностью заполненные полки. ИИ спас день — и мои пристрастия.
John Deere: фермерство умнее, а не сложнее
Фермеры, возможно, и старомодны, но John Deere здесь, чтобы все встряхнуть. У них есть инструменты ИИ, анализирующие спутниковые снимки, состояние почвы и даже фермерские вибрации (ладно, может, и не вибрации), чтобы рекомендовать, когда и где сажать, поливать или удобрять. Это фермерство встречается с научной фантастикой, и я здесь для этого.
Университет Джонса Хопкинса и идеи, спасающие жизни
Это серьезно: Университет Джонса Хопкинса использует ИИ для обнаружения ранних признаков сепсиса у пациентов больницы. Это как иметь
Эти примеры подчеркивают универсальность и влияние ИИ в
Как создать команду мечты с использованием искусственного интеллекта и бизнес-анализа
Внедрение ИИ в BI может показаться таким же сложным, как попытка собрать мебель IKEA без инструкций. Но не волнуйтесь — я вас прикрою.
1. Начните с плана:
Прежде чем погрузиться в это, выясните, какие проблемы вы решаете. Это медленная отчетность? Плохое прогнозирование? Или вы просто пытаетесь разобраться в джунглях данных, которые напоминают ваш захламленный кухонный ящик?
2. Выбирайте инструменты с умом:
Существует множество инструментов, от визуальных эффектов до бесшовной интеграции Microsoft Power BI с другими приложениями, которые вы уже игнорируете. Выберите то, что подходит для ваших конкретных нужд, и не бойтесь протестировать несколько, прежде чем
3. Очистите свой дом данных:
Плохие данные — как плохие сплетни: они распространяют дезинформацию и приводят к ужасным решениям. Убедитесь, что ваши данные чистые, непротиворечивые и надежные, прежде чем скармливать их вашему новому блестящему инструменту ИИ. Поверьте мне, ничто не портит хороший ИИ быстрее, чем скармливание ему мусора.
4. Обучите свою команду:
ИИ не заменяет людей (пока), поэтому важно, чтобы ваша команда понимала, как с ним работать. Думайте об ИИ как о новом лучшем друге, а не как о подражателе Терминатору. Небольшое обучение поможет всем заинтересоваться потенциалом.
В целом, внедрение ИИ в
Подводя итоги: светлое будущее, и оно основано на искусственном интеллекте
BI на базе ИИ — это не просто тенденция; это следующий логический шаг в эволюции принятия решений. Будь то прогнозирование следующего популярного продукта, оптимизация операций или спасение жизней, возможности безграничны — и чертовски захватывающи.
Итак, управляете ли вы компанией из списка Fortune 500 или пытаетесь справиться с заказами в магазине Etsy, ИИ может помочь вам принимать более разумные и быстрые решения. Вот если бы он мог подсказать мне, что приготовить на ужин сегодня вечером.
