Аналитика данных — это процесс сбора, анализа и изучения необработанных данных с помощью определенных аналитических методов. Аналитика нужна, чтобы выявить закономерности, например: как развивается компания, какие продукты продаются лучше, а какие пора снимать с производства. Процесс включает в себя различные методы, например статистические, математические, информативные.

Алгоритмы искусственного интеллекта умеют:

обрабатывать большие объемы данных — большие данные позволяют делать точные прогнозы развитию бизнеса или финансовым вложениям;

анализировать большие данные в реальном времени — система мониторит поведение клиентов в онлайн-гипермаркете, анализирует его и выдает информацию о том, в какое время больше посетителей или какие товары быстро раскупают, что нужно дозаказывать срочно. Еще такая система анализа помогает отслеживать суда, когда они перевозят, например, нефть. А мобильные операторы так отслеживают сбои сетей в реальном времени;

масштабировать полученные данные и выявлять закономерности, тенденции, ошибки, которые могут привести к финансовым потерям.

Анализ данных выполняет аналитик, но чтобы быстрее получить результат, можно подключить программы с искусственным интеллектом. Без И И проанализировать большие данные можно, но на это уйдут месяцы, а у нейросети — минуты.

Аналитику с использованием искусственного интеллекта проводят с помощью специальных программ, например Polymer, ChatGPT, Microsoft Power BI, Tableau. Нейросеть можно обучать, чтобы данные были точнее.

Аналитики используют искусственный интеллект для анализа больших данных, чтобы автоматизировать и ускорить работу. Например, руководство мегамаркета решает расширить ассортимент, а для этого нужны данные. С помощью нейросети и аналитики выясняют:

сколько времени нужно, чтобы пополнить запасы нового вида продукции;

какие товары хранятся на складе больше месяца или года;

сколько в среднем каждый вид товара хранится на складе;

какие товары и в каком количестве лежат на складе, а сколько — в торговом зале;

какие виды товаров чаще других нужно пополнять.

Вот для чего еще применяют ИИ в аналитике:

прогнозируют спрос продукции — нейросеть мониторит разные данные, например качество обслуживания клиентов, доходы и расходы компании. Это помогает компании делать закупки, которые приведут к прибыли;

выявляют мошенников — искусственный интеллект умеет находить аномальные значения, которые выбиваются из остальных данных. Это может быть признаком взлома системы. Если нейросеть настроена так, чтобы анализировать данные в реальном времени, служба безопасности быстро реагирует на взлом и защищает деньги или информацию компании;

ищут информацию — искусственный интеллект анализирует данные, которые помогают находить связи, например, между спросом на рынке и предложениями компании. Эта информация нужна маркетологам, чтобы улучшить работу с клиентами — повысить лояльность и увеличить продажи;

прогнозируют результаты — это необходимо, чтобы в компании выбрали лучший из возможных сценариев для развития. Прогнозы можно уточнять, чтобы принимать более точные решения. Например, чтобы планировать производство определенных товаров и не тратить ресурсы впустую.

Нейросеть анализирует данные и делает прогнозы, но окончательные решения принимает специалист.

В каждой сфере нужно анализировать данные, неважно маленький бизнес или крупный. Например, бариста высчитывает, сколько граммов кофе нужно для одной чашки напитка, а производитель кроссовок — данные о продажах, когда хочет понять, какие модели уже не покупают и пора снимать с производства.

Вот еще сферы, в которых нейросети могут помочь с аналитикой данных:

финансовая аналитика — искусственный интеллект анализирует базы данных, новости, финансовые отчеты и рынки, макроэкономические показатели, которые помогают владельцам бизнеса решать вопросы развития и инвестиций. Также нейросети помогают распознавать мошеннические и рисковые операции;

маркетинг — аналитика данных в этом направлении помогает выстраивать стратегии и предсказывает поведение покупателей. Например, с помощью алгоритмов и больших данных можно понять, что влияет на потребителей, почему они выбирают продукты одной компании, а другой — даже не замечают;

торговля — искусственный интеллект помогает проанализировать, какие скидки и в какое время лучше предлагать, составляет личные предложения в реальном времени. Например, алгоритм предлагает покупателю на маркетплейсе скидку на определенные виды товара из корзины, которая действует один час. Человек видит предложение и покупает товар;

производство — алгоритмы для аналитики данных помогают снизить траты на расходные материалы и оптимизировать производственные процессы, например вовремя заметить, что оборудование изнашивается и его нужно ремонтировать;

психология, социология, научные исследования — аналитика данных нужна, чтобы обрабатывать данные исследований и на их основе строить гипотезы;

логистика и транспортные компании — нейросеть помогает оптимизировать работу, например выстраивать маршруты так, чтобы доставить посылки быстрее.

Чтобы получить точные данные, нужно вводить правильные запросы, которые помогут системе собрать ответ.