Den roll som artificiell intelligens spelar i beslutsprocesser. 4 typer av dataanalys | AI i affärer #14

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.

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.

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.