Kako AI možete koristiti za poboljšanje analize podataka
U današnjem digitalnom dobu, količina generiranih podataka eksponencijalno raste. Tradicionalne metode analize podataka često nisu dovoljno efikasne da obrade i interpretiraju velike skupove podataka (big data). Umjetna inteligencija (AI) sve više postaje ključni alat u unapređenju analize podataka, omogućujući bržu, precizniju i dublju analizu informacija, piše stručnjak za Excel Luka Kobeščak u svojoj analizi.
Automatizacija i prediktivna analitika
Jedan od osnovnih načina na koji AI poboljšava analizu podataka je automatizacija procesa obrade. Korištenjem algoritama strojnog učenja (machine learning), sustavi mogu identificirati obrasce i trendove u podacima bez potrebe za eksplicitnim programiranjem. Na primjer, AI može analizirati podatke o kupcima kako bi predvidio ponašanje potrošača, personalizirao ponude ili optimizirao marketinške strategije.
AI također omogućuje prediktivnu analitiku – sposobnost predviđanja budućih događaja na temelju povijesnih podataka. U financijskim institucijama, ovakvi modeli koriste se za procjenu kreditnog rizika, otkrivanje prijevara i donošenje investicijskih odluka.
Kako AI pomaže u poslovnim edukacijama ističe Kobeščak na svom primjeru.
Koristimo jako puno umjetnu inteligenciju, pogotovo kod sastavljanja tablica za edukacije jer smo prije trošili jako puno sati dok samo izmišljali imena, gradove i ostalo dok sada s umjetnom inteligencijom smo u par sekundi gotovi i mislim da to nije budućnost, nego već i sadašnjost i da jednostavno moramo početi konzumirati ono što nam tehnologija nudi i maksimalno iskoristiti za bilo koji posao koji radimo.
Rad s nestrukturiranim podacima i prilagodba u stvarnom vremenu
Duboko učenje (deep learning), podskup strojnog učenja, koristi se za obradu nestrukturiranih podataka poput teksta, slike i zvuka. To omogućuje, primjerice, automatsku analizu sentimenta u korisničkim recenzijama ili prepoznavanje objekata na fotografijama.
Još jedna prednost AI-ja u analizi podataka je mogućnost kontinuiranog učenja i prilagodbe. Modeli se mogu ažurirati u stvarnom vremenu, čime se povećava točnost i relevantnost analize. Ovo je osobito korisno u dinamičnim okruženjima kao što su tržišta kapitala ili društvene mreže.
AI ne samo da ubrzava analizu velikih količina podataka, već omogućuje i donošenje informiranijih odluka, optimizaciju procesa i otkrivanje vrijednih uvida koji bi inače ostali skriveni.
Implementacijom AI tehnologija, organizacije mogu značajno povećati svoju konkurentnost i agilnost u digitalnom okruženju. Ključno i temeljno u svemu je znanje Excela u kojem se dobiveni podaci i informacije mogu koristiti. PS/SM
