AI ในการวิเคราะห์: ขับเคลื่อนอนาคตของการวิเคราะห์ข้อมูล

AI ในการวิเคราะห์: ขับเคลื่อนอนาคตของการวิเคราะห์ข้อมูล

การวิเคราะห์ที่เพิ่มขึ้น: การรวมกันของ AI และการวิเคราะห์เป็นนวัตกรรมล่าสุดในการวิเคราะห์ข้อมูล สำหรับองค์กร การวิเคราะห์ข้อมูลได้พัฒนาจากการจ้างนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล “ยูนิคอร์น” ไปสู่การมีแอปพลิเคชันอัจฉริยะที่ให้ข้อมูลเชิงลึกที่นำไปใช้ได้จริงเพื่อการตัดสินใจในไม่กี่คลิก ต้องขอบคุณ AI การเพิ่มตามคำจำกัดความหมายถึงการทำให้บางสิ่งมีความแข็งแกร่งหรือคุณค่ามากขึ้น การวิเคราะห์ที่เพิ่มขึ้นหรือที่เรียกว่าการวิเคราะห์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI ช่วยในการระบุรูปแบบที่ซ่อนอยู่ในชุดข้อมูลขนาดใหญ่และเปิดเผยแนวโน้มและข้อมูลเชิงลึกที่สามารถดำเนินการได้ โดยใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยีต่างๆ เช่น การวิเคราะห์ การเรียนรู้ของเครื่อง และการสร้างภาษาธรรมชาติ เพื่อทำให้กระบวนการจัดการข้อมูลเป็นไปโดยอัตโนมัติและช่วยเหลือในส่วนที่ยากของการวิเคราะห์ จากข้อมูลของ Gartner ในตอนท้ายของ 2024 75% ขององค์กรจะเปิดใช้งาน AI โดยผลักดันข้อมูลการสตรีมเพิ่มขึ้น 5 เท่า และโครงสร้างพื้นฐานด้านการวิเคราะห์ ความสามารถของ AI นั้นพร้อมที่จะเพิ่มกิจกรรมการวิเคราะห์และช่วยให้บริษัทต่างๆ สามารถประมวลผลการตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลภายใน ขณะเดียวกันก็ทำให้ทุกคนในองค์กรจัดการกับข้อมูลได้อย่างง่ายดาย ซึ่งหมายความว่า AI ช่วยในการทำให้ข้อมูลเป็นประชาธิปไตยทั่วทั้งองค์กรและช่วยนักวิเคราะห์ข้อมูล นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล วิศวกร และผู้เชี่ยวชาญด้านข้อมูลอื่นๆ จากการใช้เวลากับกระบวนการที่ต้องดำเนินการด้วยตนเองซ้ำๆ AI ปรับปรุง Analytics อย่างไร ความก้าวหน้าล่าสุดในปัญญาประดิษฐ์มีบทบาทสำคัญในการทำให้กระบวนการทางธุรกิจมีประสิทธิภาพและประสิทธิผลมากขึ้นด้วยความช่วยเหลือของระบบอัตโนมัติ การวิเคราะห์ก็เข้าถึงได้และเป็นอัตโนมัติมากขึ้นด้วยเพราะ AI ต่อไปนี้คือวิธีที่ AI มีส่วนร่วมในการวิเคราะห์: ด้วยความช่วยเหลือของอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่อง ระบบ AI สามารถวิเคราะห์ข้อมูลโดยอัตโนมัติและเปิดเผยแนวโน้ม รูปแบบ และข้อมูลเชิงลึกที่ซ่อนอยู่ ซึ่งพนักงานสามารถใช้เพื่อทำการตัดสินใจที่มีข้อมูลดีขึ้น AI สร้างรายงานโดยอัตโนมัติและทำให้ข้อมูลที่เข้าใจง่ายโดยใช้ Natural Language Generation การใช้ Natural Language Query (NLQ) ทำให้ทุกคนในองค์กรสามารถค้นหาคำตอบและดึงข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูลได้อย่างสังหรณ์ใจ จึงช่วยปรับปรุงการรู้ข้อมูลและเวลาว่างสำหรับ นักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูล AI ช่วยในการปรับปรุง BI โดยทำให้การวิเคราะห์ข้อมูลเป็นไปโดยอัตโนมัติและมอบข้อมูลเชิงลึกและมูลค่าที่เร็วขึ้น แล้วมันทำงานยังไง? ในขณะที่ BI แบบดั้งเดิมใช้โปรแกรมที่อิงตามกฎเพื่อส่งรายงานการวิเคราะห์แบบคงที่จากข้อมูล การวิเคราะห์ที่เพิ่มขึ้นนั้นใช้ประโยชน์จากเทคนิค AI เช่น การเรียนรู้ของเครื่องและการสร้างภาษาธรรมชาติ เพื่อทำให้การวิเคราะห์ข้อมูลและการแสดงภาพเป็นไปโดยอัตโนมัติ การเรียนรู้ของเครื่องจะเรียนรู้จากข้อมูลและระบุแนวโน้ม รูปแบบ และความสัมพันธ์ระหว่างจุดข้อมูล สามารถใช้อินสแตนซ์และประสบการณ์ที่ผ่านมาเพื่อปรับให้เข้ากับการเปลี่ยนแปลงและด้นสดกับข้อมูล Natural Language Generation ใช้ภาษาเพื่อแปลงสิ่งที่ค้นพบจากข้อมูลการเรียนรู้ของเครื่องให้เป็นข้อมูลเชิงลึกที่ง่ายต่อการถอดรหัส แมชชีนเลิร์นนิงได้มาจากข้อมูลเชิงลึกทั้งหมด และ NLG จะแปลงข้อมูลเชิงลึกเหล่านั้นให้อยู่ในรูปแบบที่มนุษย์อ่านได้ การวิเคราะห์ที่เพิ่มขึ้นยังสามารถใช้คำถามจากผู้ใช้และสร้างคำตอบในรูปแบบของภาพและข้อความ กระบวนการทั้งหมดนี้เป็นการสร้างข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูลโดยอัตโนมัติ และช่วยให้ผู้ใช้ที่ไม่ใช่ด้านเทคนิคสามารถตีความข้อมูลและระบุข้อมูลเชิงลึกได้อย่างง่ายดาย Augmented Analytics for Enterprises Business Intelligence สามารถช่วยในการตัดสินใจทางธุรกิจที่ดีขึ้นและผลักดัน ROI ให้ดีขึ้นด้วยการรวบรวมและประมวลผลข้อมูล เครื่องมือ BI ที่ดีจะรวบรวมข้อมูลที่สำคัญจากแหล่งข้อมูลภายในและภายนอก และให้ข้อมูลเชิงลึกที่นำไปใช้ได้จริง การวิเคราะห์ที่เพิ่มขึ้นนั้นช่วยปรับปรุงระบบธุรกิจอัจฉริยะและช่วยเหลือองค์กรด้วยวิธีต่อไปนี้: เร่งการเตรียมข้อมูล นักวิเคราะห์ข้อมูลมักใช้เวลาส่วนใหญ่ในการดึงข้อมูลและล้างข้อมูล การวิเคราะห์ที่เพิ่มขึ้นช่วยขจัดขั้นตอนที่ยุ่งยากทั้งหมดที่นักวิเคราะห์ข้อมูลต้องทำ โดยทำให้กระบวนการข้อมูล ETL (แยก แปลง และโหลด) เป็นอัตโนมัติ และให้ข้อมูลที่มีค่าซึ่งเป็นประโยชน์สำหรับการวิเคราะห์ สร้างข้อมูลเชิงลึกโดยอัตโนมัติ เมื่อข้อมูลถูกจัดเตรียมและพร้อมสำหรับการประมวลผล การวิเคราะห์ที่เพิ่มขึ้นจะใช้ข้อมูลเพื่อรับข้อมูลเชิงลึกโดยอัตโนมัติ ใช้อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อทำการวิเคราะห์โดยอัตโนมัติและสร้างข้อมูลเชิงลึกอย่างรวดเร็ว ซึ่งจะใช้เวลาหลายวันและหลายเดือนหากนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและนักวิเคราะห์ทำเสร็จ ช่วยให้การสืบค้นข้อมูล การวิเคราะห์ที่เพิ่มขึ้นทำให้ผู้ใช้ถามคำถามและโต้ตอบกับข้อมูลได้ง่าย ด้วยความช่วยเหลือของ NLQ และ NLG จะมีการสืบค้นข้อมูลในรูปแบบของภาษาธรรมชาติ แปลเป็นภาษาเครื่อง จากนั้นจึงให้ผลลัพธ์ที่มีความหมายและข้อมูลเชิงลึกในรูปแบบของภาษาที่เข้าใจง่าย สิ่งนี้ทำให้การวิเคราะห์ข้อมูลเป็นการสนทนาแบบสองทางที่ธุรกิจสามารถถามคำถามเกี่ยวกับข้อมูลและรับคำตอบแบบเรียลไทม์ ส่งเสริมให้ทุกคนใช้ผลิตภัณฑ์การวิเคราะห์ คุณลักษณะของการสืบค้นข้อมูลทำให้มืออาชีพสามารถเจาะลึกข้อมูลของตนได้ลึกขึ้นและยังช่วยให้ทุกคนในองค์กรใช้ผลิตภัณฑ์การวิเคราะห์ได้ องค์กรไม่ต้องการนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลหรือผู้เชี่ยวชาญที่มีความเชี่ยวชาญด้านเทคนิคในการใช้เครื่องมือ BI เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลอีกต่อไป ส่งผลให้ฐานผู้ใช้ BI และเครื่องมือวิเคราะห์เพิ่มขึ้น สร้างและเผยแพร่รายงานโดยอัตโนมัติ ด้วยการวิเคราะห์ที่เพิ่มขึ้น สามารถสร้างข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูลที่คิดได้อย่างรวดเร็ว ข้อมูลเชิงลึกเหล่านี้ยังสามารถนำไปใช้ในการเขียนรายงานโดยอัตโนมัติ ซึ่งช่วยประหยัดแรงงานคนจำนวนมากในการสร้างรายงาน Augmented Analytics ในการดำเนินการ Augmented Analytics สามารถใช้ในการแก้ปัญหาทางธุรกิจต่างๆ กรณีการใช้งานและแอปพลิเคชันบางอย่างรวมถึงการคาดการณ์ความต้องการ การฉ้อโกง และการตรวจจับความผิดปกติ การรับข้อมูลเชิงลึกของลูกค้าและตลาด การติดตามประสิทธิภาพ และอื่นๆ ต่อไปนี้คือตัวอย่างบางส่วน: การธนาคารและสถาบันการเงินใช้การวิเคราะห์ที่เพิ่มขึ้นเพื่อสร้างรายงานการวิเคราะห์พอร์ตโฟลิโอส่วนบุคคล บริษัทค้าปลีกและ FMCG ใช้ข้อมูลอัจฉริยะที่ขับเคลื่อนโดยการวิเคราะห์ที่เพิ่มขึ้นเพื่อติดตามข้อมูลเชิงลึกของตลาดและตัดสินใจอย่างชาญฉลาด บริษัทในภาคบริการทางการเงินใช้คำแนะนำและข้อมูลเชิงลึกที่ขุด โดยการวิเคราะห์ที่เพิ่มขึ้นเพื่อตรวจจับและป้องกันการฉ้อโกงหรือความผิดปกติ บริษัทสื่อและความบันเทิงใช้ข้อมูลเชิงลึกที่สร้างขึ้นจากการวิเคราะห์ที่เพิ่มขึ้นเพื่อมอบเนื้อหาที่ปรับให้เหมาะกับผู้ใช้ของตน ฟังก์ชันการตลาดและการขายในธุรกิจต่างๆ ใช้การวิเคราะห์ที่เพิ่มขึ้นเพื่อดึงข้อมูลจากแหล่งภายนอกและภายในและรับข้อมูลเชิงลึก ยอดขาย แนวโน้มของลูกค้า และประสิทธิภาพของผลิตภัณฑ์ สรุป ความซับซ้อนและขนาดของข้อมูลที่ถูกผลิตและใช้งานโดยธุรกิจข้ามภาคส่วนมีมากกว่าที่มนุษย์คนเดียวสามารถจัดการได้ องค์กรต่างๆ เริ่มใช้คลื่น AI ใหม่ในการวิเคราะห์เพื่อจัดการกับข้อมูลและปรับปรุงกระบวนการของตน การวิเคราะห์ที่เพิ่มขึ้นเป็นตัวขัดขวาง และการใช้ประโยชน์จากแพลตฟอร์ม BI จะช่วยให้ธุรกิจวิเคราะห์ข้อมูลได้เร็วขึ้น เพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงาน และทำให้ทีมข้อมูลมีประสิทธิผลมากขึ้น

  • บ้าน
  • ธุรกิจ
  • วิทยาศาสตร์ข้อมูล
  • การตลาดดิจิทัล

  • ตลาดการค้า
  • Leave a comment

    Your email address will not be published. Required fields are marked *