Brug af AI til dataanalyse – En komplet guide

Har du nogensinde bemærket, hvordan du altid får relevante annoncer, uanset om du streamer på Netflix eller shopper på Amazon? Eller hvordan det nogle gange er bare at tænke på noget, der får det til at dukke op på din telefon? Det føles som om, at alle applikationer på en eller anden måde ved, hvad du tænker, og serverer dig personlige forslag med høj præcision.

Har du nogensinde spekuleret over, hvordan dette sker? Det er revolutionen inden for AI-dataanalyse ved hjælp af AI-algoritmer. Disse algoritmer analyserer browseradfærd, købshistorik og realtidsmønstre for at levere anbefalinger, der er skræddersyet præcist til hver bruger. Forestil dig nu den samme intelligens, der er indlejret i proaktive AI-agenter, anvendt på din virksomhed. Disse intelligente AI-værktøjer kan give dataprofessionelle og teams på tværs af afdelinger mulighed for at forudsige præstationer, personliggøre indhold og vise handlingsrettet indsigt, der virkelig driver strategiske mål langt ud over, hvad traditionelle KPI'er alene kan afsløre.

Dette er det nyeste inden for smart, datadrevet beslutningstagning i dag: styret af menneskelig intuition, drevet af omfattende dataanalyse og drevet af AI agenter.

Hvad er dataanalyse?

Dataanalyse betyder at inspicere, rense, transformere og modellere dine data for at træffe informerede beslutninger. Før AI kom ind i billedet, var dataanalyse overvejende manuel og i høj grad afhængig af menneskelig ekspertise og traditionelle statistiske metoder. Lad os kort se på disse konventionelle tilgange:

Traditionelle dataanalysemetoder

• Manuel dataindsamling og -indtastning: Hold indsamler rådata fra forskellige kilder og indtaster dem manuelt i regneark eller databaserDette gør processen langsom, ressourcekrævende og ofte fejlbehæftet, hvilket påvirker den samlede datakvalitet.
• Beskrivende statistik: Dataanalytikere opsummerer tidligere data ved hjælp af metrikker som middelværdi, median, modus og standardafvigelse for bedre at forstå fordelinger og tendenser.
• Inferential statistik: Ved hjælp af etablerede metoder som hypotesetestning, regression og korrelation laver dataprofessionelle forudsigelser eller drager konklusioner ud fra stikprøvedata.
• Datavisualisering: Diagrammer, grafer og tabeller oprettes manuelt for visuelt at fremhæve tendenser og mønstre i dataene for en bedre forståelse.
• Rapportering: Indsigter samles i statiske rapporter, der opdateres efter en fast tidsplan. Dette begrænser muligheden for at træffe rettidige, datadrevne beslutninger baseret på de mest aktuelle oplysninger.

AI-drevet dataanalyse

AI-dataanalyse, eller AI-analyse, er anvendelsen af kunstig intelligens-teknikker, såsom naturlig sprogbehandling (NLP) og maskinlæring (ML), på rådata for at afdække mønstre, generere forudsigelser eller afdække indsigt.

Brugen af AI til analyser markerer et fundamentalt skift i, hvordan vi arbejder med data. Traditionelle dataanalysemetoder er afhængige af faste regler som hardcodede formler, manuelle forespørgsler eller foruddefinerede filtre. I modsætning hertil opdager AI automatisk mønstre, efterhånden som data udvikler sig, og viser brugbar indsigt, uden at nogen behøver at omskrive regler eller formler.

Her er nogle af de vigtigste teknikker, den bruger:

• MaskinelæringLærer af tidligere data for at opdage tendenser og forudsige fremtidige resultater.
• Tidsserie-analyseIdentificerer mønstre over tid med henblik på prognoser og overvågning, hvilket er afgørende for prædiktiv analyse.
• Natural Language Processing (NLP): Henter omfattende indsigt fra e-mails, kundefeedback og andre tekstkilder.
• Generative AI-værktøjer: Platforme som ChatGPT, Gemini, Claude osv. giver brugerne mulighed for at analysere data ved hjælp af opfordringer til naturligt sprog, hvilket gør avanceret analyse tilgængelig for alle uden nogen teknisk ekspertise.

Lad os tage et marketingteam i en e-handelsvirksomhed som eksempel. De kører flere kampagner på tværs af e-mail, sociale medier og betalt søgning, og ønsker at forstå følgende gennem dataanalyse:

• Hvilke kampagner har genereret den største omsætning i løbet af de seneste 6 måneder?
• Hvilke typer kunder interagerer med hvilke indholdsformater (videoer, blogs, e-mails)?
• Er der mønstre i forladelse af indkøbskurve på bestemte tidspunkter af dagen eller på bestemte enheder?
• Hvilke produkter er populære i forskellige regioner, og hvorfor?
• Hvilke målgruppesegmenter er mest sandsynlige at konvertere baseret på adfærd og demografi?

AI kan analysere kampagnedata, brugeradfærd, købstendenser og endda eksterne signaler som tid eller region for at finde mønstre på tværs af disse spørgsmål. I stedet for at opbygge snesevis af rapporter kan marketingchefen blot stille spørgsmål på almindeligt engelsk (ved at udnytte forståelsen af naturligt sprog) og få visuelle svar i realtid drevet af maskinlæring, tidsserieanalyse og NLP.

Med AI-drevet dataanalyse bruger dataprofessionelle mindre tid på at bearbejde tal og mere tid på at optimere kampagner, hvilket fører til hurtigere datadrevne beslutninger, bedre målretning og højere ROI.

Traditionel vs. AI-drevet dataanalyse: Tallene lyver ikke

Selvom traditionel dataanalyse har tjent os godt, når det kommer til at få indsigt, betyder den store mængde, hastighed og variation af moderne data, at det kæmper med at følge med. AI-drevet dataanalyse, især med AI-agenter, tilbyder bedre effektivitet, nøjagtighed og dybdegående indsigt. Tallene illustrerer tydeligt denne præstationsforskel:

Hastighed og effektivitet

Nøjagtighed og indsigtsopdagelse

Forudsigelseskraft

Skalerbarhed og datahåndtering

Sådan bruger du AI til dataanalyse

Brug af AI til dataanalyse

Nu hvor vi har set, hvordan AI forbedrer dataanalyse, lad os undersøge, hvordan du effektivt kan anvende det i din egen virksomhed.

1. Start med det rigtige spørgsmål, ikke kun dataene:
   For at forstå, hvad dit første skridt kunne være i forhold til at bruge AI til dataanalyse, så spørg dig selv problemformuleringen. Specifikt,
   Hvilket forretningsmål vil jeg opnå ved at bruge AI til analyser?
   En marketingmedarbejder ville sandsynligvis bruge det til at identificere aktuelle og nye marketingtendenser, en sælger ville måske gerne vide mere om de funktioner, der mest sandsynligt vil øge konverteringsraten osv. At finde det rigtige spørgsmål er det mest kritiske trin. AI er et kraftfuldt værktøj, men det kan kun give dig svar, hvis du ved, hvad du spørger om.
2. Vælg det rigtige AI-værktøj:
   Dette er det andet trin, hvor du skal finde det rigtige AI-værktøj, der matcher dine prioriteter og imødekommer dine forretningsbehov. En effektiv tilgang ville være at oprette en liste over potentielle værktøjer og vurdere dem ud fra, hvor godt de adresserer smertepunkterne og understøtter dit datamiljø. Typisk betyder det at evaluere dem ud fra de fem mest almindelige faktorer: nøjagtighed, forklarlighed, integrationsvenlighed, sikkerhed og omkostninger.
3. Forbind dine data:
   En af de vigtigste faktorer at overveje er dataforbindelserne, fordi en AI-platform, der ikke kan etablere en sikker forbindelse, vil blive et yderligere lag af friktion. Så analyser, hvilke forbindelser du har brug for at tilgå og analysere data fra, og sørg for, at det værktøj, du vælger, understøtter det native. Det kan være databaser, regneark, cloud-data warehouses og -søer, CRM'er osv.
4. Forbered dine data:
   For at sikre en pålidelig analyse skal du sørge for, at dine data er godt forberedt. Nu om dage ser det ud til, at AI-værktøjer automatiserer og gør stort set alt, men de har stadig ikke nået det niveau af perfektion, hvor vi kan forestille os at eliminere det menneskelige element.
   AI-drevne værktøjer kan registrere formateringsuoverensstemmelser og identificere dubletter, men din domæneekspertise vil fortsat være afgørende for at gennemgå resultaterne.
5. Brug naturligt sprog til at få indsigt:
   Brugen af naturligt sprog gør AI-analyser virkelig tilgængelige for alle, fra forretningsbrugere til dataprofessionelle. Med indbygget konversationel AI moderne analyseværktøjer, kan du skrive prompts i letforståeligt engelsk og få den indsigt, du har brug for. For eksempel kan en læge gerne observere data vedrørende bivirkningerne af en medicin over de sidste 10 år. Uden AI kan man nu forestille sig, hvor komplekst dette spørgsmål kan være for en erhvervsbruger, da det ville kræve, at de skriver et langt stykke kode.
6. Handl på indsigterne (det menneskelige element):
   Det sidste og vigtigste trin er beslutningstagning. AI kan kun give dig indsigt baseret på de oplysninger, du giver. Det betyder, at outputtet fra et AI-analyseværktøj udelukkende afhænger af, hvilke data det blev leveret til, hvor forberedte og rene de var, og hvor effektiv din prompt var.
   AI kan kun fortælle dig, at et bestemt produkt er trending, men det er dit teams domæneerfaring, der vil udvikle en strategi til at kapitalisere på denne trend. Så den sande værdi af AI-analyser ligger ikke i at afdække mønstre, men i at muliggøre hurtigere, mere sikre og i sidste ende mere succesfulde strategiske beslutninger.

Risici og faldgruber at være opmærksom på i forbindelse med AI-dataanalyse

AI-værktøjer kan gøre dataanalyse meget hurtigere. Men de er ikke perfekte, og de er kun så gode som den information og vejledning, du giver dem. Her er nogle vigtige udfordringer at overveje, når du bruger AI til dataanalyse:

1. Datakvalitet er stadig vigtig

Selvom AI er fantastisk til automatiseret dataforberedelse, din startdatakvalitet er stadig vigtigst. Reglen "garbage in, garbage out" gælder især i tilfælde af AI-analyse. Hvis dine data er rodede, har mangler eller mangler poster, vil selv de bedste AI-algoritmer have svært ved at give dig resultater, du kan stole på. Nogle AI-værktøjer er muligvis ikke engang i stand til at få øje på alle de skjulte problemer i dine data.

Så før du dykker ned i AI-dataanalyse, skal du bruge tid på at sikre, at dine data er rene og korrekt konfigureret. Gode datadrevne beslutninger er afhængige af korrekt og opdateret information. Dette viser, hvorfor menneskelig ekspertise altid er nødvendig for at administrere dine data korrekt.

2. Beskyttelse af dine data: Sikkerhed og privatliv

Microsoft AI-forskere afslører ved et uheld 38 TB følsomme data

I september 2023 afslørede Microsofts AI-forskerteam utilsigtet 38 terabyte private data, herunder adgangskoder, hemmelige nøgler og interne Teams-beskeder, på grund af en forkert konfigureret Azure Storage URL. Lækket opstod, da forskere delte open source AI-træningsdata på GitHub, men utilsigtet inkluderede et link, der gav adgang til hele lagerkontoen. Denne hændelse understreger de risici, der er forbundet med forkert datahåndtering, og vigtigheden af strenge sikkerhedsforanstaltninger, når man arbejder med AI-teknologier.

3. Du har stadig brug for folk

Selv de bedste AI-værktøjer og -agenter kan ikke erstatte menneskelig ekspertise. Dataloger er stadig afgørende for at arbejde med ustrukturerede data, vælge de rigtige AI-algoritmer og fortolke prædiktive indsigter, fordi AI-værktøjer – selvom de accelererer analyse – har brug for menneskelig ekspertise til at håndtere komplekse, rodede data og sikre, at resultaterne er nøjagtige og meningsfulde.

Fra indsigt til implementering: Opbygning af dine egne AI-drevne arbejdsgange

AI-dataanalyse hjælper dataprofessionelle med at omsætte indsigt til handling. Mens mange organisationer er afhængige af standard AI-værktøjer eller analyseplatforme, går nogle nu et skridt videre ved at bygge brugerdefinerede AI-drevne arbejdsgange, der er skræddersyet til deres unikke data- og forretningsbehov.

En stadig mere populær tilgang er at bygge AI-agenter, der specialiserer sig i specifikke dele af dataanalyseprocessen, lige fra rensning af indgående datastrømme til opsummering af indsigt i naturligt sprog eller udløsning af handlinger baseret på prædiktive tendenser. Disse agenter kan hjælpe med at muliggøre AI-drevne processer på tværs af afdelinger, hvilket gør dataanalyse ikke kun smartere, men også mere skalerbar og automatiseret.

For dem, der ønsker at udforske denne vej, Astera's AI Agent Builder tilbyder en kraftfuld platform til at designe, bygge og implementere intelligente agenter, der fungerer problemfrit med din eksisterende datainfrastruktur.

Hvad laver AsteraEr AI Agent Builder enestående?

I modsætning til værktøjer, der kræver omfattende kodning, Asteras platform er:

• Bygget til alle: Det være sig analytikere, forretningsbrugere og marketingfolk.
• Modulær: Forbind data, definer trin, træn én gang.
• Skalerbar: Start småt, eller byg et komplet netværk med flere agenter.
• Forklarligt: Hvert resultat er understøttet af kontekst.

Da det er en del af det større Astera økosystem, kan du integrere det i dine ETL-pipelines, data warehouse, Dataprep og mere.

Intelligens er ikke bare kunstig – den er forstærket

Vi behøver ikke kunstig intelligens til at erstatte os. Vi har brug for den til at løfte os.

AI-dataanalyse hjælper med at omdanne overvældende data til klar retning. Den fremhæver det vigtigste, afslører blinde vinkler og afdækker muligheder, der ellers ville gå ubemærket hen.

De klogeste virksomheder er ikke dem med mest data. Det er dem, der ved, hvordan man bruger det.

Brug af AI til dataanalyse

Astera Data Prep er et AI-drevet, chatbaseret dataforberedelsesværktøj, der giver alle, uanset teknisk baggrund, mulighed for nemt at rense, transformere og forberede data.

Læs mere om Astera Dataforberedelse