Как искусственный интеллект меняет аналитику данных: Аналитик данных VS ИИ аналитика

#аналитикданных #искусственныйинтеллект Если видео понравилось - буду благодарна лайку! Мой телеграм канал:
Преврати свой телеграм канал в источник дохода 👉 tgcourse.com Как выглядит традиционная аналитика? Происходит какое-то событие: например, падают продажи Аналитик данных формирует гипотезы о том, какие причины могли вызвать падение продаж? Далее идет трудоемкий процесс проверки гипотез: Аналитик подготавливает данные (соединяет их из различных источников, очищает) и проводит различные манипуляции в виде расчетов и визуализаций, пока не будет найдено достаточно доказательств в поддержку конкретной гипотезы. Затем аналитик пишет отчет, в котором суммирует полученные им результаты и шаги, которые следует предпринять бизнесу. Как вы уже поняли, этот процесс может занять много времени и нет никакой гарантии, что ответ вообще будет найден. Ситуация осложняется тем, что аналитика нужна не только руководителю, а всем отделам компании: продажи и маркетинг, исследования и разработки, обслуживание клиентов — это лишь некоторые из бизнес-функций, которые стали зависеть от данных. Если у каждого сотрудника есть хотя бы один быстрый вопрос, на который ему нужно ответить к концу дня, то отставание может быстро выйти из-под контроля. Аналитики данных перегружены. Сотрудники долго ждут результаты анализа, поэтому часто вынуждены работать с неполной информацией, и весь бизнес страдает от отсутствия понимания и направления. По данным исследовательской компании IDC, 76 процентов ИТ-руководителей заявили, что задержка данных негативно повлияла на их бизнес, а более половины заявили, что задержки снизили операционную эффективность компании. Как искусственный интеллект может решить эту проблему и изменить игру? Смотрите краткий обзор в этом видео.