Рассказываем о том дне, когда вы сможете увидеть данные из CRM, гугл-таблиц и таcк-менеджеров в одном месте.
Прежде чем поговорим о влиянии генеративного ИИ на бизнес-аналитику или BI, сначала давайте разберемся, что такое вообще этот BI.
Под BI обычно понимаются методы и процессы, которые организации используют для сбора, подготовки, анализа и представления данных и информации, чтобы облегчить принятие решений. Это если на серьезном языке.
Суть бизнес-аналитики заключается в том, чтобы взять необработанные данные и преобразовать их в полезную информацию, на основе который можно принять качественное решение.
Для выполнения этой задачи в малом бизнесе чаще всего используется несколько инструментов: гугл-таблицы, CRM, таск-менеджеры. Уже здесь возникает сложность с тем, чтобы данные из разных источников «подружить» друг с другом.
Но для целей данного обсуждения давайте продвинемся чуть дальше и поговорим о трех ключевых ролях в аналитике бизнеса.
Первый – это хранитель данных. В крупных компаниях – это штатные аналитики. В небольших – это, как правило, руководитель отдела, который не профессионально занимается сбором, обработкой и подготовкой данных к аналитике. А когда данные очищены, подготовлены и сформированы отчеты и дашборды, наступает черед велосипеда. Бесконечный.
Выходит ситуация, что несмотря на большие инвестиции компаний в аналитику и ИИ (более $32 млрд к 2027 году),
И связано это в основном с тремя причинами:
И на самом деле – многим не очень то нужна аналитика сама по себе. Хотя менеджеры заинтересованы в рекомендациях или окончательных выводах, сделанных на основе данных, им не обязательно создавать отчеты, дашборды, работать с данными, вручную их интерпретировать. Им ничего этого не нужно. Они просто хотят абстрагироваться от шума аналитики и получить окончательные вывода или рекомендации, чтобы принять более качественное решение.
Однако сейчас мы, вероятно, находимся на переломном этапе благодаря генеративному ИИ. Давайте разберемся как GenAI может помочь нам, представителям небольших бизнесов.
Во-первых, GenAI позволит общаться со своими данными.
Мы имеем в виду, что, будучи бизнес-пользователем, вы можете задать системе вопрос на своем повседневном языке. А генеративный ИИ примет этот вопрос, поймет, что за ним стоит, определит нужные источники данных, выполнит нужный запрос данных, проведет нужный статистический анализ и, наконец, выдаст ответ в удобном для восприятия формате. То есть на человеческом языке или в виде визуализации.
Во-вторых, ИИ оптимизирует процесс создания отчетов.
С помощью ИИ вы можете автоматически создавать отчеты с ключевыми инсайтами, выводами или строить графики и редактировать их, опять же, с помощью естественного языка.
Разумеется, когда бизнес-пользователь могут задавать вопросы своим данным, получать информацию от системы и не погружаться вглубь огромного потока данных, принятие решений для них становятся легче. И качественнее.
Прежде чем поговорим о влиянии генеративного ИИ на бизнес-аналитику или BI, сначала давайте разберемся, что такое вообще этот BI.
Под BI обычно понимаются методы и процессы, которые организации используют для сбора, подготовки, анализа и представления данных и информации, чтобы облегчить принятие решений. Это если на серьезном языке.
Суть бизнес-аналитики заключается в том, чтобы взять необработанные данные и преобразовать их в полезную информацию, на основе который можно принять качественное решение.
Для выполнения этой задачи в малом бизнесе чаще всего используется несколько инструментов: гугл-таблицы, CRM, таск-менеджеры. Уже здесь возникает сложность с тем, чтобы данные из разных источников «подружить» друг с другом.
Но для целей данного обсуждения давайте продвинемся чуть дальше и поговорим о трех ключевых ролях в аналитике бизнеса.
Первый – это хранитель данных. В крупных компаниях – это штатные аналитики. В небольших – это, как правило, руководитель отдела, который не профессионально занимается сбором, обработкой и подготовкой данных к аналитике. А когда данные очищены, подготовлены и сформированы отчеты и дашборды, наступает черед велосипеда. Бесконечный.
Выходит ситуация, что несмотря на большие инвестиции компаний в аналитику и ИИ (более $32 млрд к 2027 году),
И связано это в основном с тремя причинами:
Первая причина
Подготовка и объединение данных – это сложно, утомительно, выполняется вручную, требует специальных навыков и, как следствие, создает серьезное «узкое место».Вторая причина
Заключается в том, что возможностей для аналитики СЛИШКОМ много. Это создает «перегрузку» данными.И на самом деле – многим не очень то нужна аналитика сама по себе. Хотя менеджеры заинтересованы в рекомендациях или окончательных выводах, сделанных на основе данных, им не обязательно создавать отчеты, дашборды, работать с данными, вручную их интерпретировать. Им ничего этого не нужно. Они просто хотят абстрагироваться от шума аналитики и получить окончательные вывода или рекомендации, чтобы принять более качественное решение.
И третий фактор – это пропасть, существующая между данными и их пониманием
Даже если вы получите самый лучший отчет или дашборд, подготовленные профессиональными аналитиками, вам, как бизнес-пользователю, все равно придется вручную интерпретировать этот отчет, чтобы понять, что произошло. Затем понять, почему что-то произошло, что будет происходить и что вы можете с этим сделать.Однако сейчас мы, вероятно, находимся на переломном этапе благодаря генеративному ИИ. Давайте разберемся как GenAI может помочь нам, представителям небольших бизнесов.
Во-первых, GenAI позволит общаться со своими данными.
Мы имеем в виду, что, будучи бизнес-пользователем, вы можете задать системе вопрос на своем повседневном языке. А генеративный ИИ примет этот вопрос, поймет, что за ним стоит, определит нужные источники данных, выполнит нужный запрос данных, проведет нужный статистический анализ и, наконец, выдаст ответ в удобном для восприятия формате. То есть на человеческом языке или в виде визуализации.
Во-вторых, ИИ оптимизирует процесс создания отчетов.
С помощью ИИ вы можете автоматически создавать отчеты с ключевыми инсайтами, выводами или строить графики и редактировать их, опять же, с помощью естественного языка.
Разумеется, когда бизнес-пользователь могут задавать вопросы своим данным, получать информацию от системы и не погружаться вглубь огромного потока данных, принятие решений для них становятся легче. И качественнее.
