#аналитикданных #искусственныйинтеллект
Если видео понравилось - буду благодарна лайку!
Мой телеграм канал: [ Ссылка ]
Угостить меня чашечкой кофе☕️❤️ [ Ссылка ]
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.
