Как ИИ меняет бизнес-аналитику
ИИ меняет то, кто может получать ответы из данных, и сколько ручной работы лежит между сырыми данными и решением. В этом руководстве описаны основные изменения и их пределы.
Как была организована работа с BI
Традиционная бизнес-аналитика устроена как цепочка: инженеры готовят данные, аналитики строят отчёты и дашборды, бизнес-пользователи их читают. Каждый новый вопрос идёт обратно вверх по цепочке, и каждый шаг — ручная работа специалистов.
Пять изменений, которые приносит ИИ
- Подготовка данных: ИИ профилирует данные, предлагает соединения и готовит черновики конвейеров преобразования для проверки инженерами.
- Создание дашбордов: ИИ предлагает KPI и типы диаграмм и собирает первый черновик, так что аналитикам больше не нужно начинать с чистого холста.
- Вопросы на обычном языке: люди спрашивают своими словами и получают диаграмму или таблицу, не зная языка запросов.
- Выявление закономерностей: ИИ выделяет тренды и необычные значения, которые человек мог бы и не догадаться искать.
- Прогнозы для большего числа людей: прогнозы и сценарии «что если» становятся частью повседневных дашбордов, а не отдельными проектами data science.
Что меняется для каждой роли
| Роль | До | С помощью ИИ |
|---|---|---|
| Инженер данных | Пишет большинство конвейеров вручную | Проверяет и утверждает сгенерированные конвейеры и сосредотачивается на бизнес-правилах и пограничных случаях |
| BI-аналитик | Создаёт дашборды с нуля | Проверяет и дорабатывает сгенерированные дашборды и отвечает за определения показателей |
| Бизнес-пользователь | Ждёт отчётов или новых запросов | Задаёт уточняющие вопросы прямо по управляемым данным |
Что ИИ не меняет
- Правильность ответов по-прежнему определяется качеством данных.
- Показателям нужны согласованные определения и ответственные.
- Сгенерированные конвейеры, дашборды и ответы должны поддаваться проверке, и кто-то должен за них отвечать.
- Прогнозы остаются оценками на основе исторических закономерностей и выбранных допущений.
Управление данными становится важнее, а не наоборот
Когда всё больше людей могут создавать дашборды и задавать вопросы, единые определения, правила доступа и этапы проверки становятся важнее. Выбирайте инструменты, которые показывают, как получен каждый результат, и соблюдают правила доступа исходных систем.
Как это применяет DAXORA
DAXORA Studio применяет ИИ к подготовке данных и машинному обучению, DAXORA Insight — к дашбордам, вопросам и прогнозированию, а DAXORA Forge — к созданию нативных отчётов для BI-платформ. В каждом продукте люди проверяют результаты работы ИИ перед использованием.
Связанные страницы
Посмотрите DAXORA Studio, Insight и Forge на своём сценарии
Расскажите, где хранятся ваши данные и какие решения нужно поддерживать. Мы покажем, как применяются платформы.