Что такое бизнес‑аналитика?

Создать аккаунт AWS

Изучите бесплатные предложения по искусственному интеллекту

Бесплатно разрабатывайте, развертывайте и запускайте приложения на базе искусственного интеллекта в облаке

Ознакомьтесь с сервисами на базе искусственного интеллекта

Ускорьте внедрение инноваций с помощью самого универсального набора сервисов на базе искусственного интеллекта

Выбирайте учебные курсы по ИИ

Развивайте востребованные навыки работы с искусственным интеллектом с помощью курсов, учебных пособий и ресурсов

Читайте блоги на тему искусственного интеллекта и машинного обучения

Читайте последние новости о продуктах, а также рекомендации в области искусственного интеллекта и машинного обучения AWS

Что такое бизнес‑аналитика?

Бизнес-аналитика (BI) – это набор программных возможностей, которые позволяют компаниям получать доступ к данным, анализировать их и получать полезную информацию для принятия бизнес-решений. Как правило, инструменты бизнес-аналитики предоставляют информацию на удобных информационных панелях и средствах визуализации данных, которые отображают ключевые показатели в виде графиков и диаграмм. В прошлом эти функции использовались командами технических или ИТ-экспертов, которым требовались специализированные знания, однако современные инструменты бизнес-аналитики предоставляют необходимые возможности обработки данных и прогнозной аналитики принимающим решения лицам, позволяя им составлять отчеты и получать точную бизнес-информацию. Традиционно бизнес-аналитика была сосредоточена на описательной и диагностической отчетности, касающейся исторической и текущей деловой деятельности.

Почему бизнес-аналитика имеет такое важное значение?

Современная бизнес-аналитика в режиме реального времени предоставляет ответы на сложные бизнес-вопросы на основе данных. Представленная в виде простых для понимания информационных панелей, визуальных элементов или отчетов из нескольких источников и хранилищ данных, бизнес-аналитика позволяет пользователям анализировать эффективность деятельности компании, выявлять тенденции и определять области, в которых показатели производительности являются неприемлемыми. Как правило, она структурирована таким образом, чтобы предоставить аналитику об исторических показателях, включая текущие результаты. В зависимости от решения пользователи могут задавать вопросы на естественных языках без необходимости ввода программного кода. Далее описаны некоторые области, в которых компании используют BI.

Окупаемость инвестиций. Интеллектуальное понимание бизнеса, основанное на бизнес-аналитике, помогает организациям оптимизировать производительность и окупаемость инвестиций с помощью бизнес-аналитики.
Опыт работы с клиентами. Лучшее понимание предпочтений, тенденций покупок и поведения покупателей позволяет улучшить обслуживание клиентов и упростить целевой маркетинг.
Мониторинг эффективности бизнеса. Использование анализа данных для анализа эффективности компании и постоянного улучшения операционной деятельности.

Традиционные методы бизнес-аналитики сосредоточены на исторических данных и дают ответы на такие вопросы, как что и почему произошло. Для этого аналитики структурируют запросы, выполняемые в обычных реляционных базах данных, чтобы создавать статические отчеты.

Искусственный интеллект (AI) и машинное обучение (ML) для бизнес-аналитики используют алгоритмы и методы глубокого обучения для анализа больших данных и выявления скрытых в них закономерностей. ИИ позволяет специалистам по обработке данных и бизнес-аналитикам автоматизировать ручные процессы для извлечения данных, лучшего понимания тенденций, прогнозирования и создания новых отчетов бизнес-аналитики. Это также полезно для получения новой информации, которую невозможно выявить с помощью традиционных методов бизнес-аналитики. Еще одна область бизнес-аналитики, в которой активно используется ИИ, – обработка естественного языка, предусматривающая извлечение бизнес-аналитикой на базе ИИ сведений о настроении и информации из документов, электронных писем и стенограмм центров обработки вызовов. Пользователи бизнес-аналитики могут глубже изучать данные, не требуя от аналитиков создания собственных информационных панелей или отчетов.

Каким образом искусственный интеллект улучшает бизнес-аналитику?

Использование бизнес-аналитики на основе ИИ может улучшить результаты и обеспечить получение более подробной аналитической информации. В частности, ИИ позволяет пользователям эффективно анализировать большие объемы данных, включая структурированные и неструктурированные типы данных. Приложения, управляемые ИИ, могут более эффективно выделять приоритетные области, чем стандартная бизнес-аналитика. Далее перечислены некоторые из преимуществ использования ИИ в бизнес-аналитике.

Расширенные возможности бизнес-аналитики. ИИ позволяет лучше понимать взаимосвязь между данными, нюансами, исключениями и скрытыми тенденциями.
Принятие более обоснованных решений. Возможности прогнозирования бизнес-аналитики на основе ИИ позволяют пользователям легче выявлять тенденции и принимать взвешенные решения.
Упреждающие решения. ИИ может быстро выявлять тенденции в текущих данных, позволяя аналитикам выявлять эти тенденции на ранней стадии и принимать упреждающие решения в режиме реального времени.
Интеллектуальная адаптивная бизнес-аналитика. Возможности машинного обучения ИИ могут повысить производительность бизнес-аналитики благодаря способности ИИ находить аналитические данные и рекомендации, обеспечивающие наилучшие результаты.
Лучшая аналитика. Решения бизнес-аналитики с поддержкой ИИ помогают пользователям лучше выявлять скрытые тенденции и предоставлять новые аналитические сведения, которые не всегда очевидны при использовании устаревших BI-инструментов.

Каковы преимущества использования искусственного интеллекта в бизнес-аналитике?

Расширенные возможности бизнес-аналитики. ИИ позволяет лучше понимать взаимосвязь между данными, нюансами, исключениями и скрытыми тенденциями.
Принятие более обоснованных решений. Возможности прогнозирования бизнес-аналитики на основе ИИ позволяют пользователям легче выявлять тенденции и принимать взвешенные решения.
Упреждающие решения. ИИ может быстро выявлять тенденции в текущих данных, позволяя аналитикам выявлять эти тенденции на ранней стадии и принимать упреждающие решения в режиме реального времени.
Интеллектуальная адаптивная бизнес-аналитика. Возможности машинного обучения ИИ могут повысить производительность бизнес-аналитики благодаря способности ИИ находить аналитические данные и рекомендации, обеспечивающие наилучшие результаты.
Лучшая аналитика. Решения бизнес-аналитики с поддержкой ИИ помогают пользователям лучше выявлять скрытые тенденции и предоставлять новые аналитические сведения, которые не всегда очевидны при использовании устаревших BI-инструментов.

Как AWS может помочь при использовании искусственного интеллекта в бизнес-аналитике?

Amazon SageMaker Canvas расширяет доступ к машинному обучению, предоставляя бизнес-аналитикам визуальный интерфейс, который позволяет самостоятельно генерировать точные прогнозы на основе машинного обучения без предварительного опыта работы с ним и написания каких-либо кодов. С помощью Amazon SageMaker Canvas можно пользоваться готовыми моделями или создавать собственные, чтобы за считанные минуты извлекать информацию и генерировать прогнозы из тысяч документов, изображений и строк текста.

Кроме того, бизнес-аналитики могут использовать прогнозы машинного обучения, созданные в SageMaker Canvas, дополнять их интерактивными информационными панелями в сервисе Amazon QuickSight, который обеспечивает единую бизнес-аналитику в условиях гипермасштабирования, и применять аналитические данные этих информационных панелей для принятия текущих бизнес-решений. Благодаря QuickSight все пользователи могут выполнять различные аналитические задачи, используя один и тот же источник достоверной информации, с помощью современных интерактивных информационных панелей, постраничных отчетов, встроенной аналитики, запросов на естественном языке и аналитических данных на основе машинного обучения.

Чтобы начать работу с SageMaker Canvas и QuickSight, посмотрите семинар.