Решающая роль для успеха в 2025 году

Данные имеют решающее значение для принятия решений и разработки эффективных стратегий. По мере развития технологий растет потребность в профессионалах, которые смогут связать искусственный интеллект (ИИ) с бизнес-анализом. Именно здесь в игру вступают бизнес-аналитики ИИ. Они помогают организациям использовать ИИ для улучшения процесса принятия решений и достижения своих целей.

В этой статье мы рассмотрим, чем занимаются бизнес-аналитики ИИ, как ИИ помогает им анализировать данные и оптимизировать процессы, а также их роль в обеспечении успеха в бизнесе.

Что такое бизнес-аналитик ИИ?

Бизнес-аналитик ИИ — это профессионал, который объединяет технические аспекты искусственного интеллекта со стратегическими потребностями бизнеса. Эта роль сосредоточена на понимании того, как технологии искусственного интеллекта могут способствовать достижению целей организации и улучшать процесс принятия решений. Преодолевая разрыв между техническими командами и бизнес-лидерами, бизнес-аналитик ИИ гарантирует, что инициативы ИИ эффективно согласуются с целями компании, что в конечном итоге способствует инновациям и эффективности внутри организации.

Почему бизнес-аналитики искусственного интеллекта приобретают все большую известность?

Искусственный интеллект для бизнес-аналитиков становится все более популярным. Они гарантируют, что проекты ИИ соответствуют стратегическим целям бизнеса, что важно для оптимизации окупаемости инвестиций.

Они помогают снизить риски, связанные с проектами ИИ, предотвращая дорогостоящие ошибки и юридические проблемы. Они способствуют эффективному использованию ресурсов и более эффективному принятию решений посредством анализа данных, отдавая приоритет проектам с наибольшим потенциальным эффектом.

Кроме того, бизнес-аналитики ИИ выступают в роли ускорителей инноваций, помогая компаниям открывать новые возможности и поддерживать свою конкурентоспособность на быстро меняющемся рынке.

Традиционные и искусственные бизнес-аналитики: ключевые различия

Вот ключевые различия между традиционной аналитикой и аналитикой на основе искусственного интеллекта:

• Статическая и адаптивная отчетность

Основное внимание традиционных аналитиков уделяется статическим отчетам и информационным панелям, но они могут ответить только на определенные вопросы. С другой стороны, аналитики искусственного интеллекта могут предоставить бизнесу информацию в режиме реального времени, соответствующую изменяющимся обстоятельствам, посредством использования запросов на естественном языке.

Там, где обычные аналитики дают объяснения «что» и требуют от посторонних копать глубже, чтобы выявить коренные причины, аналитики ИИ более продвинуты и дают объяснения «почему», что позволяет им быстро принимать решения на основе полученных выводов.

• Основанный на гипотезах и основанный на данных

Традиционные аналитики используют структуру гипотез в качестве отправной точки и могут упустить более широкие перспективы и выводы. Аналитики ИИ начинают без каких-либо предположений, которые помогают им искать все данные и находить даже те закономерности и тенденции для анализа, которые обычно подпадают под категорию.

Как автоматизация меняет процесс принятия бизнес-решений

ИИ фундаментально меняет то, как предприятия принимают решения, отдавая приоритет данным, а не интуиции. Этот сдвиг позволяет организациям минимизировать риски, эффективно распределять ресурсы и стимулировать рост на основе конкретных идей.

Устраняя человеческие предубеждения, ИИ обеспечивает более четкое и объективное понимание рыночной ситуации. Его способность анализировать большие наборы данных в режиме реального времени позволяет компаниям принимать быстрые и обоснованные решения, позволяя им быстро адаптироваться к изменениям и использовать новые возможности в динамичной среде.

Основные обязанности бизнес-аналитика ИИ

Теперь давайте посмотрим на ключевые обязанности бизнес-аналитика ИИ:

1. Анализ требований

Аналитик играет решающую роль в определении потребностей бизнеса, связанных с решениями искусственного интеллекта, и общается со всеми заинтересованными сторонами, например, с руководителями бизнеса, специалистами по данным и разработчиками программного обеспечения, чтобы собрать информацию и понять цели, а также масштабы проекта.

2. Анализ данных

Качество данных определяет, эффективен ИИ или нет. Аналитик подготавливает и очищает наборы данных для использования ИИ. Процесс очищает данные и подготавливает их таким образом, чтобы они подходили для алгоритмов, на которых будут учиться машины.

3. Выбор модели

Выбор правильной модели ИИ имеет решающее значение для успеха проекта. Аналитик сотрудничает с учеными, работающими с данными, чтобы определить, какие модели лучше всего подходят для конкретных бизнес-целей. На этот выбор влияют такие факторы, как тип доступных данных, сложность задачи и желаемые результаты, обеспечивая подходящую модель для проекта.

4. Мониторинг производительности

После внедрения аналитик постоянно контролирует решения ИИ. Они отслеживают ключевые показатели, чтобы оценить, насколько хорошо работают системы искусственного интеллекта и достигают ли они поставленных бизнес-целей. При возникновении проблем аналитик вносит коррективы для оптимизации производительности и поддержания эффективности с течением времени.

5. Оценка рисков

Проекты ИИ представляют ряд рисков с точки зрения этических, юридических и операционных проблем. Выявление таких потенциальных рисков на предварительных этапах побуждает аналитика разрабатывать стратегии, которые могут способствовать смягчению таких рисков. Соблюдение упреждающих правил и положений гарантирует отсутствие отклонений с точки зрения этики, тем самым уберегая организацию от возможных ловушек.

Основные навыки для бизнес-аналитика искусственного интеллекта

Вот основные навыки бизнес-аналитика ИИ:

1. Аналитический склад ума

Бизнес-аналитику ИИ необходимы сильные аналитические навыки и навыки критического мышления. Они должны уметь понимать сложные наборы данных, выявлять закономерности, тенденции и отклонения и использовать эту информацию для принятия стратегических решений.

2. Техническая компетентность

Знание языков программирования и инструментов визуализации данных имеет решающее значение. Знакомство с технологиями искусственного интеллекта позволяет аналитикам эффективно работать с большими наборами данных. Такие инструменты, как Python, R или SQL, обычно используются для анализа и интерпретации данных.

3. Деловая хватка

Понимание общих стратегических целей и операционных задач бизнеса является актуальным. Это помогает бизнес-аналитику ИИ расставить приоритеты в проектах ИИ в соответствии с целями организации. Будучи очень хорошо осведомленными в своей отрасли, они могут определить конкретные проблемы и возможности.

4. Навыки общения

Эффективное общение между техническими командами и заинтересованными сторонами бизнеса помогает преодолеть пропасть. Поэтому, будучи бизнес-аналитиком искусственного интеллекта, человек должен предоставлять другим идеи и рекомендации в очень простой форме, делая сложную техническую информацию простой и доступной каждому.

Помимо навыков, давайте посмотрим на инструменты и технологии, используемые бизнес-аналитиками ИИ:

Tableau — популярный инструмент среди бизнес-аналитиков из-за его репутации в области визуализации данных и создания информационных панелей. Это облегчает создание динамичных, привлекательных отчетов. Однако у него нет конкретных инструментов для тщательного анализа и выявления потребностей.

С помощью Akkio пользователи могут создавать модели искусственного интеллекта и анализировать данные, не умея программировать. Бизнес-работники могут легко включать ИИ в процессы принятия решений благодаря его интуитивно понятному интерфейсу. Платформа поддерживает автоматизацию рабочих процессов, развертывание моделей и подготовку данных.

Qlik Sense предлагает интеграцию данных, визуализацию и анализ на основе искусственного интеллекта. Пользовательский интерфейс, основанный на вопросах, позволяет пользователям интуитивно изучать данные, что делает его эффективным инструментом для получения ценной информации и поддержки процессов принятия решений.

Благодаря настраиваемым панелям мониторинга и отчетам Google Looker является эффективным инструментом для анализа и визуализации данных. Он подходит для изучения бизнес-информации, поскольку взаимодействует с различными источниками данных. Обнаружение данных упрощается благодаря интерактивным элементам пользовательского интерфейса.

ChatGPT — это гибкая платформа искусственного интеллекта, которую можно применять для различных бизнес-задач, включая автоматизацию задач, ответы на вопросы и генерирование аналитической информации. Он не предназначен для бизнес-анализа, поэтому пользователи могут столкнуться с трудностями при интеграции рабочего процесса и подсказках.

Влияние бизнес-аналитиков ИИ на успех в бизнесе

Теперь, когда вы знаете об инструментах, используемых бизнес-аналитиками ИИ, вот несколько ключевых способов достижения успеха в бизнесе:

Инструменты искусственного интеллекта быстро обрабатывают большие объемы данных, выявляя закономерности и тенденции, которые могут остаться незамеченными. Такая скорость позволяет предприятиям получать ценную информацию в режиме реального времени, помогая им более эффективно реагировать на изменения рынка и потребности клиентов.

Аналитика, основанная на искусственном интеллекте, позволяет компаниям принимать обоснованные решения на основе данных, а не предположений. Оценивая риски и выявляя возможности, ИИ помогает компаниям делать более надежный и эффективный выбор.

Автоматизация с помощью искусственного интеллекта снижает нагрузку на повторяющиеся задачи, позволяя аналитикам сосредоточиться на более стратегических областях. Мониторинг эффективности бизнеса в режиме реального времени также позволяет быстро вносить изменения, что приводит к повышению производительности.

С ростом бизнеса приходит необходимость в управлении возрастающими объемами данных. Инструменты искусственного интеллекта могут с легкостью обрабатывать большие наборы данных, что позволяет компаниям легко масштабироваться и иметь преимущество перед другими на постоянно меняющемся рынке.

Бизнес-аналитики искусственного интеллекта в разных отраслях

Давайте рассмотрим, как бизнес-аналитики ИИ меняют ситуацию в различных отраслях:

1. Здравоохранение

Бизнес-аналитики ИИ преобразуют здравоохранение, персонализируя методы лечения, ускоряя разработку лекарств и прогнозируя результаты лечения пациентов. ИИ позволяет разрабатывать индивидуальные планы лечения с использованием генетических и медицинских данных, ускоряет разработку лекарств за счет анализа молекулярной информации, а также прогнозирует тенденции заболеваний, госпитализацию и результаты лечения пациентов с помощью прогнозной аналитики.

2. Финансы

Бизнес-аналитики ИИ в финансовом секторе улучшают торговлю, оценку рисков и безопасность. Используя исторические данные, ИИ оценивает кредитные и инвестиционные риски, находит аномальные закономерности в финансовых транзакциях для выявления мошенничества и обеспечивает быструю алгоритмическую торговлю для максимизации финансовых операций.

3. Розничная торговля

Розничная торговля получает преимущества от анализа клиентов на основе искусственного интеллекта, прогнозирования спроса и персонализации маркетинга. ИИ сегментирует клиентов по поведению, прогнозирует спрос на продукцию для лучшего управления запасами и предлагает персонализированные рекомендации для улучшения качества обслуживания клиентов.

4. Производство

Бизнес-аналитики ИИ стимулируют производство, прогнозируя потребности в техническом обслуживании, обеспечивая контроль качества и оптимизируя цепочки поставок. ИИ прогнозирует отказы оборудования, чтобы сократить время простоев, проверяет продукцию на наличие дефектов и повышает эффективность цепочки поставок за счет эффективного управления транспортировкой, запасами и планированием производства.

Вам может быть интересно, заменит ли ИИ бизнес-аналитиков. Используя свои особые способности, чтобы сократить разрыв между требованиями компаний и технологиями, бизнес-аналитики, тем не менее, будут необходимы компаниям в 2025 году.

Их способность предоставлять ценную информацию и поощрять сотрудничество будет иметь важное значение для продвижения инноваций и успеха по мере усложнения проблем. Бизнес-аналитики будут адаптироваться и процветать, а не выходить из моды, помогая фирмам оставаться конкурентоспособными и гибкими в быстро меняющейся среде.

Проблемы, с которыми сталкиваются бизнес-аналитики ИИ

Вот несколько проблем, с которыми обычно сталкиваются бизнес-аналитики ИИ:

• Быстрые технологические изменения

Пространство искусственного интеллекта никогда не бывает статичным: постоянно появляются новые инструменты и алгоритмы. Это очень важно, но справиться с этим может быть довольно сложно.

Соблюдение правил обработки данных, таких как GDPR, имеет жизненно важное значение. Организации должны быть осторожны в том, как они собирают и используют данные. Бизнес-аналитикам ИИ необходимо учитывать этические вопросы, поскольку ошибки могут нанести вред репутации и финансам компании.

Качество данных очень важно для успешного проекта ИИ. Если данные неполны или неточны, то результат анализа может оказаться плохим решением. В большинстве случаев бизнес-аналитики тратят много времени на очистку и подготовку данных, чтобы сделать их надежными.

Некоторые организации не решаются внедрять ИИ из-за опасений потери работы или культурного отката. Решение этих проблем важно для поощрения признания и подчеркивания преимуществ, которые может принести ИИ.

Будущие тенденции для бизнес-аналитиков искусственного интеллекта в 2025 году

В 2025 году бизнес-аналитики ИИ увидят ряд значительных событий. Объясняемый ИИ (XAI) будет иметь приоритет, чтобы облегчить принятие более понятных решений. Далее, генеративный ИИ улучшит понимание языка и поможет в создании отчетов. Аналитики также сосредоточат внимание на этике, чтобы предотвратить предвзятость в приложениях ИИ.

Кроме того, рутинная работа будет выполняться с помощью автоматизации, что позволит аналитикам сосредоточиться на стратегии. В конечном счете, использование сложных аналитических данных потребует работы с учеными, работающими с данными.

Заключение

В заключение отметим, что бизнес-аналитики ИИ призваны сыграть решающую роль в формировании будущего анализа данных и принятия решений. По мере того, как организации осваивают новые технологии, эти специалисты будут играть решающую роль в преодолении сложностей искусственного интеллекта, гарантируя, что их идеи останутся актуальными и эффективными. Их уникальные навыки понимания потребностей бизнеса и эффективного общения будут по-прежнему незаменимы.

Для тех, кто хочет повысить свой опыт в этой области, специализация Applied Gen AI от Simplilearn предлагает комплексную учебную программу. Эта программа предоставит вам новейшие инструменты и методы искусственного интеллекта, подготовив вас к тому, чтобы стать ценным активом в развивающейся сфере бизнес-анализа.

Кроме того, не упустите шанс погрузиться в наши ведущие программы по генеративному искусственному интеллекту. Вы освоите ключевые навыки, такие как оперативное проектирование, GPT и другие передовые концепции. Сделайте следующий шаг и зарегистрируйтесь сегодня, чтобы оставаться впереди в своей игре с искусственным интеллектом!

Часто задаваемые вопросы

1. Чем занимается бизнес-аналитик ИИ?

Бизнес-аналитик ИИ использует искусственный интеллект для улучшения анализа данных и принятия решений. Они анализируют тенденции данных, разрабатывают прогнозные модели и сотрудничают с заинтересованными сторонами, чтобы согласовать решения ИИ с бизнес-целями.

2. Какова зарплата бизнес-аналитика ИИ?

Ориентировочная зарплата бизнес-аналитика варьируется от от 5 л до 9 л в год. Средняя базовая зарплата составляет около 6 рупий, а дополнительная оплата достигает 7 рупий, включая бонусы и комиссионные.

3. Какой ИИ лучше всего подходит бизнес-аналитикам?

Лучшие инструменты искусственного интеллекта для бизнес-аналитиков включают Tableau для визуализации данных, Qlik Sense для интеграции и анализа и Sisense для обработки данных с минимальным кодированием. Эти инструменты помогают создавать подробные отчеты и эффективно визуализировать тенденции данных.

4. Заменит ли ИИ бизнес-аналитиков?

ИИ вряд ли заменит бизнес-аналитиков. Вместо этого это повысит их роль за счет автоматизации рутинных задач и предоставления более глубокой информации. Уникальные человеческие навыки аналитиков, такие как коммуникация и критическое мышление, останутся важными для принятия стратегических решений.