Tekoälyn rooli päätöksentekoprosesseissa. 4 tyyppiä datan analysointia | Tekoäly liiketoiminnassa #14

4 tyyppiä datan analysointia, joita tekoäly tukee

Tärkeimmät datan analysoinnin tyypit, joita tekoäly voi tukea, ovat:

• Kuvaileva analyysi – tunnetaan myös kuvailevana analyysina, on yksinkertaisin analytiikan muoto. Se sisältää historiallisten tietojen keräämisen ja järjestämisen, eli sen, mitä yrityksessä on jo tapahtunut. Se ei yleensä vaadi tekoälyn käyttöä. Tekoälyä käytetään vain, kun analysoidaan erittäin suuria tietomääriä tai kun analyytikot odottavat tekoälyn paljastavan uusia kaavoja, joita ei ole aiemmin tutkittu.
• Lisätty analytiikka – on työkalu, joka tukee analyytikkoja tehtävissä, kuten datan kokoamisessa analyysiä varten tai tulosten visualisoimisessa erilaisten kaavioiden, taulukoiden ja esitysten avulla. Tekoälyn valmistamien tietojen perusteella analyytikko voi helpommin tehdä johtopäätöksiä kerätystä materiaalista ilman tiimin apua tietojen syöttämisessä ja luokittelussa. Täällä voi auttaa ilmainen ChatGPT-työkalu tai käyttää freemium-vaihtoehtoja, kuten Visme tai Datawrapper.


Esimerkki datan visualisoinnista.

Lähde: academy.datawrapper.de

• Ennakoiva analytiikka – keskittyy löytämään kaavoja olemassa olevista tiedoista, jotta tarkempia päätöksiä voidaan tehdä niiden perusteella ja mahdollisia riskejä voidaan tunnistaa. Tekoäly käyttää tilastollista mallintamista, koneoppimista (ML, Machine Learning) ja datan louhintatekniikoita ennustamaan tulevia tapahtumia.
• Suositteleva analytiikka – tunnetaan myös suosittelevana analytiikkana, kuten kaikki edellä mainitut, kerää tietoja menneistä tilanteista. Sen tarkoitus on kuitenkin monimutkaisin, ja sen toiminta on eniten riippuvainen tekoälystä. Tämä johtuu siitä, että se tarkoittaa parhaan käyttäytymisen osoittamista tietyssä liiketoimintatilanteessa.

Päätöksenteko – ihminen vs. tekoäly

Tarkkojen päätösten tekemisen perusta on tieto tapahtumien ja prosessien välisistä suhteista. Sekä ihmisillä että tekoälyllä, jotka yrittävät ennustaa tulevaisuutta, on jonkin verran mahdollisuuksia onnistua keräämällä ja analysoimalla tietoja menneisyydestä.

Tilastollisesti tarkemman päätöksen tekemisen mahdollisuudet paranevat suljetummassa järjestelmässä, eli tilanteessa, joka ei ole alttiina ulkoisille vaikutuksille. Onnistumisen mahdollisuuksia lisää myös laajempi tietojoukko, joka kuvaa eri tavoin samankaltaisia menneitä suhteita.

Tekoälyllä on etu ihmisiin nähden, koska se voi analysoida paljon suurempia tietomääriä ja nähdä niissä kaavoja, jotka ovat ihmisen silmälle näkymättömiä. Tekoäly voi esimerkiksi:

• nähdä kysynnän syklisiä muutoksia yrityksen palveluille sijainnista riippuen,
• analysoida tarkemmin markkinatietoja, jotka koostuvat erilaisista tiedoista,
• kaivaa esiin ehdokkaan optimaalisen taitoyhdistelmän yritykselle visuaalisesti epäesteettisestä ansioluettelosta.

Kuitenkin ihmisellä on etu tekoälyyn nähden, että päätöksiä tehdessään hän voi ottaa huomioon ulkoiset tekijät, joiden vaikutus yrityksen tilanteeseen ei välttämättä ole ilmeinen tai suora. Ihminen, joka tulkitsee tietoja, voi:

• ottaa huomioon valintojensa eettiset, sosiaaliset ja oikeudelliset näkökohdat,
• kyseenalaistaa ja arvioida kriittisesti oletuksiaan ja johtopäätöksiään,
• ottaa huomioon olemassa olevat suhteet asiakkaisiin ja liikekumppaneihin.

Päätöksentekomenetelmät

Riskien, epävarmuuksien ja liiketoimintapäätöksiin liittyvien vastuujen hallitsemiseksi yritykset ottavat käyttöön menetelmiä, jotka helpottavat ja järjestävät prosessia. Näitä ovat:

• Eisenhowerin matriisi – on yksinkertainen tehtävien priorisointitekniikka, joka perustuu kiireellisyyden ja tärkeyden akseliin. Se mahdollistaa tehtävien jakamisen 4 kategoriaan:
• Kiireelliset ja tärkeät – vaativat välitöntä toteutusta.
• Tärkeät mutta ei-kiireelliset – niiden toteutukselle tulisi suunnitella määräaika.
• Kiireelliset mutta epäolennaiset – voidaan delegoida toiselle tai ohittaa kokonaan.
• Ei kiireelliset eikä tärkeät – tarpeettomia, aikaa vieviä.

Tekoäly voi auttaa liiketoiminta-analyytikkoja, jotka käyttävät Eisenhowerin matriisia, automaattisesti luokittelemaan analyyttisiä tehtäviä kiireellisyyden ja tärkeyden mukaan, mikä helpottaa priorisointia ja suunnittelua.

• SPADE (Spanning-tree Progression Analysis of Density-normalized Events) – monipuolinen kehys, joka korostaa yksittäisen henkilön vastuuta päätöksistä tiimin koko kokemuksen jakamisen perusteella. Se on työkalu, jota käytetään liiketoiminnassa, mutta myös lääketieteellisessä diagnostiikassa. Tekoäly voi tukea hakua datan analyysin avulla, simuloimalla vaihtoehtoja ja mallintamalla algoritmisesti jokaisen päätöksen seurauksia.
• Agile Inception – luo kehyksen ketterän tiimin työn ensimmäiselle konseptuaaliselle ja päätöksentekovaiheelle. Sen pääkohdat ovat:
• Määritä tuotteen visio ja liiketoimintatavoitteet.
• Vaihtoehtojen ja riskien analyysi, ratkaisujen prototypointi.
• Parhaiden ideoiden valinta ja MVP:n määrittäminen.

Tekoäly voi mallintaa riskejä, simuloida vaihtoehtoja ja suositella parhaita prototyyppejä tietojen perusteella.

• Integroitu ajattelu – joka on menetelmä, joka keskittyy mahdollisuuksien tutkimiseen ja ratkaisujen nopeaan prototypointiin, jossa työkalut kuten ChatGPT tai Google Bard toimivat hyvin.

4 päätöksentekoa tukevat alueet, joita tekoäly tukee

Tekoälyä käytetään sekä yksinkertaisissa mutta työläissä datan analysointipäätöksissä että niissä, jotka vaativat suurten tietojoukkojen käsittelyä. Näitä ovat:

• Asiakirjojen syöttäminen tietokantoihin – jopa tilanteissa, joissa ne toimitetaan yritykselle paperimuodossa tai sisältävät puutteellisia tai huonosti jäsenneltyjä tietoja, tekoäly voi tarkasti järjestää tiedot ja päättää, mihin kokoelmaan asiakirja kuuluu,
• kysymyksiin vastaaminen luonnollisella kielellä – päätöksenteko tekee tekoälystä kykenevän tarkasti vastaamaan esitettyihin kysymyksiin ja ottamaan aloitteen esittämällä lisäkysymyksiä,
• Liiketoimintaprosessien hallinta – puutteellisten tietojen tapauksessa tekoäly voi päättää siirtyä yhteen prosessikartan vaihtoehtoisista seuraavista vaiheista
• Prosessien automatisointi – tekoälyn toiminta mahdollistaa työnkulkujen automatisoinnin eri ohjelmien välillä, jotka palvelevat yritystä.

Parhaat tekoälytyökalut liiketoimintadatan analysointiin

Alla on uusimman sukupolven työkaluja, jotka voivat auttaa vaikeimmassa datan analysoinnissa – suositteleva analyysi, joka vastaa kysymykseen siitä, mitä on tehtävä tulosten parantamiseksi tietojen perusteella. Mikään niistä ei päätä itsenäisesti, mutta niiden kyvyt helpottavat merkittävästi objektiivista ja monipuolista lähestymistapaa dataan.

1. ChatGPT Code Interpreter – työkalu, joka on saatavilla ChatGPT Plus -tilaajille ja joka sisältää analyysi-, visualisointi- ja tietojen tulkintatoimintoja jopa 170 MB:n tietomäärille. Sen suurin etu on, että se mukautuu tarkasti kysyjän komentoihin, kun taas haittana on tarve valmistella tiedot analyysiä varten toisessa ohjelmassa. Kuitenkin Code Interpreter voi käsitellä toistuvia rivejä, epätarkkoja tietoja ja yksikköepäselvyyksiä, havaita poikkeamia, tarkistaa virheitä, puhdistaa, esikäsitellä, tarkastaa ja visualisoida tietoja. Tekoäly käsittelee jäsenneltyjä tietoja poikkeuksellisen hyvin. Voit ladata Excel-taulukkoja, CSV-tiedostoja jne. ja antaa Code Interpreterin kuvata, käsitellä, arvioida, visualisoida ja tulkita tiedot.
2. Tableau – tarjoaa “Kysy dataa” -toiminnon, joka syöttää luonnollisen kielen kyselyn ja luo sitten automaattisesti sopivat datan visualisoinnit. Se käyttää tekoälyä ymmärtääkseen käyttäjän kyselyn ja tarjotakseen datalähtöisen vastauksen. Tableau tarjoaa myös muita tekoälypohjaisia ominaisuuksia, kuten “Selitä data”, joka tulkitsee automaattisesti tietoja ja antaa oivalluksia niiden merkityksestä.
3. Improvado – analytiikkatyökalu, joka yhdistää markkinointi- ja myyntitietoja eri lähteistä yhteen paikkaan. Yksi Improvadon pääeduista on, että se mahdollistaa integraation Google Ads:in, Facebook Ads:in tai Salesforce:n kanssa. Lisäksi se luo mukautettuja raportteja ja koontinäyttöjä, jotka mahdollistavat tietojen nopean ja helpon analysoinnin.

Yhteenveto

Tekoälyn tukema datan analyysi avaa uusia mahdollisuuksia liiketoimintapäätöksenteolle. Vaikka tekoälyllä on potentiaalia analysoida paljon suurempia tietojoukkoja ja nähdä niissä piilotettuja kaavoja, se ei korvaa ihmisen harkintaa ja intuitiota. Yhteistyö ihmisten ja teknologian välillä, parhaiden tekoälytyökalujen avulla, on avain tulevaisuuteen, jossa päätökset ovat paremmin informoituja, tarkempia ja perustuvat vankkoihin tietoihin.

Jos pidät sisällöstämme, liity vilkkaaseen mehiläisyhteisöömme Facebookissa, Twitterissä, LinkedInissä, Instagramissa, YouTubessa, Pinterestissä.