ai ai-trends business-tech

Почему AI Unified Analytics полезен для вашего бизнеса

3 декабря 2022 г.

Искусственный интеллект (ИИ) в последнее время набирает обороты в деловом мире, меняя методы работы и принятия решений людьми из различных отраслей. Однако многим бизнесменам часто требуется помощь в сборе и использовании данных, необходимых для работы инструментов ИИ. Это потому, что информация часто поступает из разных источников и мест. К счастью, новая функция под названием унифицированная аналитика ИИ может решить эту проблему и позволить компаниям использовать возможности искусственного интеллекта.

Как следует из названия, он сочетает искусственный интеллект с усилиями по сбору и организации данных, независимо от их многочисленных источников. Вот более подробное рассмотрение того, почему унифицированная аналитика ИИ имеет смысл для современных компаний и почему вы должны настоятельно рассмотреть возможность ее внедрения в своей.

Используйте свои данные более эффективно

Многие компании собирают так много данных, что руководители не знают, как их использовать и даже не знают, что они существуют. Во многих случаях это означает, что лица, принимающие решения, могут не иметь точного представления о проблемах, с которыми сталкивается бизнес, или им может не хватать всей информации, необходимой для принятия правильного решения. п

Темные данные – это информация, которую компания собирает, но не использует. Она названа так удачно, потому что остается скрытой и непригодной для использования. Однако представители бизнеса, которые обязуются сократить его, могут получить доступ к ранее недоступным сведениям. Минимизация темных данных также может помочь руководителям компаний выявить риски и предотвратить будущие проблемы.

Подумайте, как компании во многих отраслях, таких как пищевая промышленность и фармацевтика, должны соблюдать строгие правила. Компании, чьи руководители не знают о том, что руководство может столкнуться с неприятными сюрпризами, которые приведут к штрафам и другим карательным мерам со стороны властей.

Унифицированная аналитика ИИ может помочь представителям компаний разобраться в скрытых данных. Это первый шаг к преобразованию этой информации в полезную и действенную информацию.

Поддерживать общее техническое обновление

Иногда руководителям бизнеса трудно оправдать высокие первоначальные затраты, связанные с техническим обновлением, даже если они знают, что это повысит эффективность бизнеса или принесет другой желаемый результат. Однако, согласно прогнозу Gartner от января 2022 года, глобальные расходы на ИТ растут. Прогнозируется, что Увеличение расходов на ИТ на 5,1 % в течение года.

Возможности использования технологий в бизнесе практически безграничны. Например, компании могут использовать специализированные продукты для запуска обновлений прошивки и демонстрации< /a> соответствующие статусы устройств на централизованных информационных панелях. Многие руководители компаний готовы использовать ИИ, но не знают, с чего начать.

Унифицированная аналитика ИИ может поддерживать существующие процессы независимо от того, как и в какой степени компания уже использует технологии. Во многих случаях это дает возможность улучшить их.

Руководитель группы обслуживания клиентов может захотеть узнать общие темы в вопросах поддержки и заявках на устранение неполадок, а у компании есть интерфейсы и базы данных для использования сотрудниками. Однако люди могут взаимодействовать с работниками службы поддержки по различным каналам, таким как чаты Messenger и WhatsApp, электронная почта, телефонные звонки и личное общение.

Унифицированная аналитика ИИ упрощает компиляцию экземпляров из этих различных источников. Алгоритмы искусственного интеллекта работают намного быстрее, чем люди без посторонней помощи, поэтому они могут искать ключевые слова и фразы, которые показывают, почему людям чаще всего требуется обслуживание клиентов.

Сведите к минимуму сбои в цепочке поставок

Люди, контролирующие цепочки поставок, сталкивались с многочисленными сбоями, которые подвергали их риску нарушения сроков и разочарования клиентов. Тем не менее, унифицированная аналитика ИИ может сделать такие проблемы менее частыми и уменьшить серьезность любых последствий. п

Компания Deloitte опубликовала опрос в сентябре 2022 года, в котором изучили влияние на цепочки поставок за предыдущие 18 месяцев. Задержки доставки были наиболее распространенной проблемой, затрагивающей 59% респондентов. Нехватка комплектующих и замедление движения также были частыми проблемами, о чем сообщили 56 % опрошенных.

Невозможно предугадать и подготовиться ко всем возможным сбоям. Однако эксперты выступают за единую стратегию управления данными< /a> для укрепления цепочек поставок. Лица, принимающие решения, которые могут получить всю информацию из различных источников, могут чувствовать себя достаточно уверенно, чтобы действовать в соответствии с ней.

Сценарии использования унифицированной аналитики ИИ выходят за рамки цепочки поставок, но также включают ее. Одним из основных преимуществ актуальной информации является то, что она дает людям время для действий. Несмотря на то, что люди не могут с уверенностью предсказать будущее, надежные данные часто помогают им обнаружить признаки проблем.

Искусственный интеллект также позволяет людям быстрее выявлять тревожные тенденции. Возможно, когда-то выдающийся партнер по цепочке поставок постепенно начал упускать цели и минимальные стандарты. Алгоритмы искусственного интеллекта позволяют подтверждать такие тенденции, предоставляя менеджерам цепочки поставок рычаги, необходимые им для участия в продуктивных обсуждениях с соответствующей компанией.