4 typer av dataanalys som stöds av AI

De viktigaste typerna av dataanalys som artificiell intelligens kan stödja är:

  • Deskriptiv analys – även känd som deskriptiv analys, är den enklaste formen av analys. Det handlar om att samla in och organisera historisk data, det vill säga om vad som redan har hänt i företaget. Det behöver vanligtvis inte använda artificiell intelligens. AI används endast när mycket stora mängder data analyseras, eller när analytiker förväntar sig att artificiell intelligens ska avslöja nya mönster som inte har studerats tidigare.
  • Augmenterad analys – är ett verktyg som stöder analytiker i uppgifter som att sammanställa data för analys eller visualisera resultat genom olika diagram, tabeller och presentationer. Baserat på den AI-förberedda datan kan en analytiker lättare dra slutsatser av det insamlade materialet utan hjälp av ett team för att mata in och klassificera information. Man kan här få hjälp av det kostnadsfria verktyget ChatGPT, eller använda freemium-alternativ som Visme eller Datawrapper.
  • data analysis

    Exempel på datavisualisering.

    Källa: academy.datawrapper.de

  • Prediktiv analys – fokuserar på att hitta mönster i befintlig data så att mer exakta beslut kan fattas baserat på den och potentiella risker kan identifieras. Artificiell intelligens använder statistisk modellering, maskininlärning (ML, Machine Learning) och Data Mining-tekniker för att förutsäga framtida händelser.
  • Preskriptiv analys – annars känd som preskriptiv analys, samlar liksom alla ovanstående data om tidigare situationer. Dess syfte är dock det mest komplexa, och dess funktion är mest beroende av artificiell intelligens. Detta beror på att det handlar om att ange det bästa beteendet i en given affärssituation.

Beslutsfattande – människa vs. AI

Grunden för att fatta exakta beslut av alla typer är kunskap om relationen mellan händelser och processer. Både människor och artificiell intelligens som försöker förutsäga framtiden har en viss chans att lyckas genom att samla in och analysera data om det förflutna.

Statistiskt sett ges chanserna för att fatta ett mer exakt beslut av ett mer slutet system, det vill säga en situation som inte är föremål för externa influenser. Chanserna för framgång ökar också med en mer omfattande datamängd som beskriver på olika sätt liknande tidigare relationer.

Artificiell intelligens har en fördel över människor eftersom den kan analysera mycket större mängder data och se mönster i den som är osynliga för det mänskliga ögat. AI kan till exempel:

  • se cykliska förändringar i efterfrågan på företagets tjänster beroende på plats,
  • mer noggrant analysera marknadsinformation som består av en mängd olika data,
  • plocka ut kandidatens optimala kombination av färdigheter för företaget från ett visuellt oattraktivt CV.

Men en människa har fördelen över artificiell intelligens att när man fattar beslut kan man ta hänsyn till externa faktorer vars påverkan på företagets situation kanske inte är uppenbar eller indirekt. En människa som tolkar data kan:

  • överväga de etiska, sociala och juridiska aspekterna av sina val,
  • ifrågasätta och kritiskt utvärdera sina antaganden och slutsatser,
  • ta hänsyn till befintliga relationer med kunder och affärspartners.
Beslutsfattande metoder

För att hantera risker, osäkerheter och ansvar kopplade till att fatta affärsbeslut, antar företag metoder för att göra processen enklare och mer ordnad. Dessa inkluderar:

  • Eisenhower-matrisen – är en enkel teknik för att prioritera uppgifter baserat på axlar av brådska och vikt. Den möjliggör att dela upp uppgifter i 4 kategorier:
    • Brådskande och viktiga – kräver omedelbar genomförande.
    • Viktiga men icke-brådskande – du bör planera en deadline för deras genomförande.
    • Brådskande men oviktiga – kan delegeras till någon annan eller helt enkelt hoppas över.
    • Varken brådskande eller viktiga – onödiga, tidskrävande.

    AI kan hjälpa affärsanalytiker som använder Eisenhower-matrisen att automatiskt kategorisera analytiska uppgifter efter brådska och vikt, vilket gör prioritering och planering enklare.

  • SPADE (Spanning-tree Progression Analysis of Density-normalized Events) – en mångfacetterad ram som betonar enskild ansvarighet för beslut baserat på att dela erfarenheten av hela teamet. Det är ett verktyg som används inom affärsvärlden, men också inom medicinsk diagnostik. AI kan stödja sökningen genom dataanalys, simulera alternativ och algoritmiskt modellera konsekvenserna av varje beslut.
  • Agil Inception – skapar en ram för den första konceptuella och beslutsfattande fasen av det agila teamets arbete. Dess huvudmoment är:
    • Definiera produktvision och affärsmål.
    • Analys av alternativ och risker, prototyping av lösningar.
    • Välja de bästa idéerna och bestämma MVP.

    AI kan modellera risker, simulera alternativ och rekommendera de bästa prototyperna baserat på datan.

  • Integrerat tänkande – vilket är en metod som fokuserar på att utforska möjligheter och snabb prototyping av lösningar, där verktyg som ChatGPT eller Google Bard fungerar bra.

4 beslutsfattande områden som stöds av AI

Artificiell intelligens används för både enkla men arbetsintensiva dataanalysbeslut och de som kräver hantering av stora datamängder. Dessa inkluderar:

  • Inmatning av dokument i databaser – även i situationer där de levereras till företaget i pappersform eller innehåller ofullständig eller dåligt strukturerad data, kan AI noggrant organisera informationen och avgöra vilken samling dokumentet tillhör,
  • besvara frågor ställda på naturligt språk – beslutsfattande gör att artificiell intelligens kan svara exakt på ställda frågor och ta initiativ genom att ställa följdfrågor,
  • Affärsprocesshantering – i fall av ofullständig data kan AI besluta att gå vidare till ett av alternativen för nästa steg som ingår i processkartan
  • Processautomation – handlingen av artificiell intelligens möjliggör automatisering av arbetsflöden mellan de olika program som tjänar företaget.

De bästa AI-verktygen för affärsdataanalys

Nedan finns den senaste generationen av verktyg som kan hjälpa till med den svåraste av dataanalyser – preskriptiv analys, som svarar på frågan om vad som behöver göras för att förbättra resultaten baserat på datan. Inga av dem kommer att fatta beslut på egen hand, men deras kapabiliteter underlättar avsevärt en objektiv och mångfacetterad syn på data.

  1. ChatGPT Code Interpreter – ett verktyg som är tillgängligt för ChatGPT Plus-prenumeranter som har analys, visualisering och tolkning av data på upp till 170 MB. Dess största fördel är att den noggrant anpassar sig till frågeställarens kommandon, medan nackdelen är behovet av att förbereda datan för analys i ett annat program. Men en Code Interpreter kan hantera upprepade rader, felaktiga data och enhetsfel, upptäcka avvikelser, kontrollera fel, rensa, förbehandla, inspektera och visualisera data. AI hanterar strukturerad data exceptionellt bra. Du kan ladda upp Excel-kalkylblad, CSV-filer osv., och låta Code Interpreter beskriva, bearbeta, utvärdera, visualisera och tolka datan.
  2. Tableau – erbjuder en “Ask Data”-funktion som matar in en fråga på naturligt språk och sedan automatiskt genererar lämpliga datavisualiseringar. Den använder AI för att förstå användarens fråga och ge ett datadrivet svar. Tableau erbjuder också andra AI-baserade funktioner, såsom “Explain Data”, som automatiskt tolkar data och ger insikter om dess betydelse.
  3. Improvado – ett analysverktyg för att konsolidera marknads- och försäljningsdata från olika källor på ett ställe. En av de främsta fördelarna med Improvado är att det möjliggör integration med Google Ads, Facebook Ads eller Salesforce. Förutom att skapa anpassade rapporter och instrumentpaneler som gör att du kan analysera data snabbt och enkelt.
data analysis

Sammanfattning

Dataanalys som stöds av artificiell intelligens öppnar upp en ny dimension av möjligheter för affärsbeslutsfattande. Medan AI har potential att analysera mycket större datamängder och se dolda mönster i dem, kommer den inte att ersätta mänskligt omdöme och intuition. Samarbete mellan människor och teknik, genom de bästa AI-verktygen, är nyckeln till en framtid där beslut är mer informerade, exakta och baserade på solida data.

Om du gillar vårt innehåll, gå med i vår aktiva community av busy bees på Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest.

Robert Whitney

JavaScript-expert och instruktör som coachar IT-avdelningar. Hans huvudmål är att höja teamets produktivitet genom att lära andra hur man effektivt samarbetar medan man kodar.

View all posts →

AI in business:

  1. 6 fantastiska ChatGTP-plugins som kommer att göra ditt liv enklare
  2. Navigera nya affärsmöjligheter med ChatGPT-4
  3. 3 fantastiska AI-skribenter du måste prova idag
  4. Syntetiska skådespelare. Topp 3 AI-videogeneratorer
  5. Vilka är svagheterna i min affärsidé? En brainstorming-session med ChatGPT
  6. Att använda ChatGPT i affärer
  7. Nya tjänster och produkter som använder AI
  8. Automatiserade inlägg på sociala medier
  9. Schemalägga inlägg på sociala medier. Hur kan AI hjälpa till?
  10. AI:s roll i affärsbeslutsfattande
  11. Affärsnlp idag och imorgon
  12. AI-assisterade textchattbotar
  13. AI-applikationer inom affärsvärlden - översikt
  14. Hot och möjligheter med AI i affärer (del 2)
  15. Hot och möjligheter med AI i affärer (del 1)
  16. Vad är framtiden för AI enligt McKinsey Global Institute?
  17. Artificiell intelligens i affärer - Introduktion
  18. Vad är NLP, eller naturlig språkbehandling i affärer
  19. Google Translate vs DeepL. 5 tillämpningar av maskinöversättning för företag
  20. Automatisk dokumenthantering
  21. Drift och affärsapplikationer för röstrobotar
  22. Virtuell assistentteknik, eller hur man pratar med AI?
  23. Vad är affärsintelligens?
  24. Hur kan artificiell intelligens hjälpa till med BPM?
  25. Kreativ AI idag och imorgon
  26. Artificiell intelligens i innehållshantering
  27. Utforska kraften i AI inom musikskapande
  28. 3 användbara AI-grafikdesignverktyg. Generativ AI i affärer
  29. AI och sociala medier – vad säger de om oss?
  30. Kommer artificiell intelligens att ersätta affärsanalytiker?
  31. AI-verktyg för chefen
  32. Framtidens arbetsmarknad och kommande yrken
  33. RPA och API:er i ett digitalt företag
  34. Nya interaktioner. Hur förändrar AI sättet vi använder enheter?
  35. Multimodal AI och dess tillämpningar inom affärer
  36. Artificiell intelligens och miljön. 3 AI-lösningar för att hjälpa dig bygga en hållbar verksamhet
  37. AI-innehållsdetektorer. Är de värda det?
  38. ChatGPT vs Bard vs Bing. Vilken AI-chattbot leder racet?
  39. Är chatbot-AI en konkurrent till Google-sökning?
  40. Effektiva ChatGPT-frågor för HR och rekrytering
  41. Prompt engineering. Vad gör en promptingenjör?
  42. AI och vad mer? Toppteknologitrender för företag 2024
  43. AI och affärsetik. Varför du bör investera i etiska lösningar
  44. Meta AI. Vad bör du veta om Facebooks och Instagrams AI-stödda funktioner?
  45. AI-reglering. Vad behöver du veta som entreprenör?
  46. 5 nya användningar av AI i affärer
  47. AI-produkter och projekt - hur skiljer de sig från andra?
  48. AI som en expert i ditt team
  49. AI-team vs. rollfördelning
  50. Hur väljer man ett karriärområde inom AI?
  51. AI inom HR: Hur rekryteringsautomation påverkar HR och teamutveckling
  52. AI-assisterad processautomation. Var ska man börja?
  53. 6 mest intressanta AI-verktyg 2023
  54. Vad är företagets AI-mognadsanalys?
  55. AI för B2B-personalisering
  56. ChatGPT-användningsfall. 18 exempel på hur du kan förbättra ditt företag med ChatGPT 2024
  57. AI Mockup-generator. Topp 4 verktyg
  58. Mikrolärande. Ett snabbt sätt att få nya färdigheter
  59. De mest intressanta AI-implementationerna i företag 2024
  60. Vilka utmaningar medför AI-projektet?
  61. Topp 8 AI-verktyg för företag 2024
  62. AI i CRM. Vad förändrar AI i CRM-verktyg?
  63. UE:s AI-lag. Hur reglerar Europa användningen av artificiell intelligens
  64. Topp 7 AI webbplatsbyggare
  65. Ingen kodverktyg och AI-innovationer
  66. Hur mycket ökar användningen av AI produktiviteten i ditt team?
  67. Hur man använder ChatGTP för marknadsundersökningar?
  68. Hur kan du bredda räckvidden för din AI-marknadsföringskampanj?
  69. AI inom transport och logistik
  70. Vilka affärsproblem kan AI lösa?
  71. Hur matchar du en AI-lösning med ett affärsproblem?
  72. Artificiell intelligens i medierna
  73. AI inom bank och finans. Stripe, Monzo och Grab
  74. AI inom resebranschen
  75. Hur AI främjar födelsen av nya teknologier
  76. AI inom e-handel. Översikt över globala ledare
  77. Topp 4 AI-bildskapande verktyg
  78. Topp 5 AI-verktyg för dataanalys
  79. Revolutionen av AI i sociala medier
  80. Är det alltid värt att lägga till artificiell intelligens i produktutvecklingsprocessen?
  81. 6 största affärsmisstag orsakade av AI
  82. AI-strategi i ditt företag - hur bygger man den?
  83. Bästa AI-kurser – 6 fantastiska rekommendationer
  84. Optimera sociala medier-lyssnande med AI-verktyg
  85. IoT + AI, eller hur man minskar energikostnaderna i ett företag
  86. AI inom logistik. 5 bästa verktyg
  87. GPT Store – en översikt över de mest intressanta GPT:erna för företag
  88. LLM, GPT, RAG... Vad betyder AI-förkortningar?
  89. AI-robotar – framtiden eller nutiden för affärer?
  90. Vad kostar det att implementera AI i ett företag?
  91. Vad gör specialister inom artificiell intelligens?
  92. Hur kan AI hjälpa till i en frilansares karriär?
  93. Automatisera arbete och öka produktiviteten. En guide till AI för frilansare
  94. AI för startups – bästa verktyg
  95. Bygga en webbplats med AI
  96. Eleven Labs och vad mer? De mest lovande AI-startups.
  97. OpenAI, Midjourney, Anthropic, Hugging Face. Vem är vem i AI-världen?
  98. Syntetisk data och dess betydelse för utvecklingen av ditt företag
  99. Topp AI-sökmotorer. Var ska man leta efter AI-verktyg?
  100. Video AI. De senaste AI-videogeneratorerna
  101. AI för chefer. Hur AI kan göra ditt jobb enklare
  102. Vad är nytt i Google Gemini? Allt du behöver veta
  103. AI i Polen. Företag, möten och konferenser
  104. AI-kalender. Hur optimerar du din tid i ett företag?
  105. AI och framtiden för arbete. Hur förbereder du ditt företag för förändring?
  106. AI-röstkloning för företag. Hur skapar man personliga röstmeddelanden med AI?
  107. "Vi är alla utvecklare". Hur kan medborgarutvecklare hjälpa ditt företag?
  108. Faktakontroll och AI-hallucinationer
  109. AI i rekrytering – utveckla rekryteringsmaterial steg för steg
  110. Sora. Hur kommer realistiska videor från OpenAI att förändra affärer?
  111. Midjourney v6. Innovationer inom AI-bildgenerering
  112. AI i små och medelstora företag. Hur kan små och medelstora företag konkurrera med jättar med hjälp av AI?
  113. Hur förändrar AI influencer-marknadsföring?
  114. Är AI verkligen ett hot mot utvecklare? Devin och Microsoft AutoDev
  115. Bästa AI-chatbots för e-handel. Plattformar
  116. AI-chattbottar för e-handel. Fallstudier
  117. Hur håller man sig uppdaterad om vad som händer i AI-världen?
  118. Tämja AI. Hur tar man de första stegen för att tillämpa AI i sitt företag?
  119. Förvirring, Bing Copilot eller You.com? Jämförelse av AI-sökmotorer
  120. AI-experter i Polen
  121. ReALM. En banbrytande språkmodell från Apple?
  122. Google Genie — en generativ AI-modell som skapar helt interaktiva världar från bilder
  123. Automation eller förstärkning? Två tillvägagångssätt för AI i ett företag
  124. LLMOps, eller hur man effektivt hanterar språkmodeller i en organisation
  125. AI-videogenerering. Nya horisonter inom videoinnehållsproduktion för företag
  126. Bästa AI-transkription verktyg. Hur man omvandlar långa inspelningar till koncisa sammanfattningar?
  127. Sentimentanalys med AI. Hur hjälper det till att driva förändring i företag?
  128. AI:s roll i innehållsmoderering