Анализируй так: умные расшифровщики, поисковики, дашборды и искусственный интеллект

Руководитель аналитического центра red_mad_robot Игорь Епанешников — о том, какие цифровые сервисы, решения и технологии мы уже используем в аналитике, а какие только тестируем, чтобы начать применять полноценно.

Анализируй так: умные расшифровщики, поисковики, дашборды и искусственный интеллект

Кто мы и что делаем

Аналитический центр red_mad_robot — структура внутри компании, которая помогает топ-менеджменту и бизнес-юнитам группы разбираться в неизвестном, работая с большими данными.

Что именно мы делаем:

  1. Помогаем команде маркетинга с контентом телеграм-канала Redmadnews.
  2. Проводим исследования вместе с партнёрами.

  3. Создаём аналитические материалы для пресейлов и участвуем в коммерческих проектах, подготавливая данные к этапу проектирования решения совместно с лицами, принимающими решения (ЛПР).
  4. Помогаем готовиться к стратегическим сессиям команды топ-менеджмента: готовим аналитику под стратегию, исследуем отрасли, рынки, регионы и технологии.
Анализируй так: умные расшифровщики, поисковики, дашборды и искусственный интеллект

Аналитическая работа: пять этапов

Процесс аналитики состоит из пяти последовательных этапов: подготовки, поиска данных, структурирования и систематизации, подготовки выводов и визуализации. Пойдём по порядку и расскажем, какие цифровые решения используем на каждом этапе.

1. Подготовка

Важно выявить, для чего проводится анализ: выгрузить и получить всевозможные вводные, определить образ желаемого результата и потенциальные решения, которые по итогу хотим принять. Для этого стоит синхронизироваться с ЛПР.

Нужно уметь занимать его позицию и понимать контекст, в котором он находится. Для этого можно использовать вопросы, которые помогут смоделировать, что будет, если принять решение, а что — если не принимать.

Какие вопросы задать:

  1. Нужно ли вообще решать этот вопрос? Может быть, проблема в другом?
  2. Как решать этот вопрос? Какие инструменты, техники, методологии, источники планируем использовать?
  3. Можно ли решить этот вопрос за счёт меньших усилий? Каких?
  4. Какой результат должен быть и что он должен решить?
  5. В чём корневая проблема?
  6. Сколько нужно времени?
  7. Какие риски?
  8. Как будем проверять данные?

Важна связка собранной информации и контекста. Контекстом может быть ситуация в компании и на рынке, проекты развития, стратегия и понимание целей ЛПР.

Анализируй так: умные расшифровщики, поисковики, дашборды и искусственный интеллект

Что можно использовать

Сервис, который с помощью ИИ помогает автоматически расшифровать аудио- и видеозаписи.

Функция автоматической расшифровки не уникальна — например, она есть и у Zoom. Но SONIX поддерживает до восьми языков и распознаёт разных спикеров, а ещё предлагает встроенный редактор расшифровки. Тот же Zoom выдаёт текст, не разбивая его на спикеров.

SONIX позволяет создать пользовательский словарь и использовать, например, профессиональные термины, которые в последующих записях будут корректно распознаны
SONIX позволяет создать пользовательский словарь и использовать, например, профессиональные термины, которые в последующих записях будут корректно распознаны

Это расширение для браузера помогает делать заметки с веб-страниц и соцсетей. Мы используем его для стенограммы видео.

Анализируй так: умные расшифровщики, поисковики, дашборды и искусственный интеллект

Делает выжимки длительностью 60 минут, а каждый час разбивает на пятиминутки. Понимает русскоязычные видео, но саммари пишет на английском. Важно: он именно пересказывает содержание видео своими словами, а не делает дословную расшифровку.

Анализируй так: умные расшифровщики, поисковики, дашборды и искусственный интеллект

2. Поиск

На этапе поиска очень важно быстро найти релевантные данные. И при этом не потеряться в большом потоке, проверить их на актуальность и провести факт- и кросс-чекинг.

Какие вопросы задать:

  1. Какие источники достоверны?
  2. Как найти нужные данные?
  3. Как не потеряться в потоке данных?
  4. Как вообще искать информацию в браузере?

Что можно использовать

Базовые поисковые сервисы: Google, Яндекс, Bing (с его последним обновлением с чат-ботом на базе ChatGPT). Google очень функционален: например, имеет команды расширенного поиска, который позволяет уточнять запросы. Можно ставить кавычки, чтобы запрос был более точным, или использовать оператор filetype, чтобы искать материалы в конкретном формате.

Оператор поиска — специальное ключевое слово или символ, который фильтрует выдачу, делает её более точной.

Мы часто это используем, когда нужно найти исследования, например, консалтеров Big4 или каких-нибудь исследовательских компаний.

Анализируй так: умные расшифровщики, поисковики, дашборды и искусственный интеллект

Оператор site позволяет найти информацию на конкретном сайте, а related находит сайты, которые соединены с материнским. Этой командой можно искать похожие компании, конкурентов и даже отлавливать проекты на стадии запуска.

Комбинация этих команд помогает найти материалы и данные под конкретный запрос или, наоборот, общий обзор какой-то технологии или рынка. Например, по опыту мы представляем, что консалтеры и исследовательские компании готовят объёмные отчёты со множеством данных. Но мы не можем чётко сформулировать, чего конкретно мы хотим. Тогда нам нужны отчёты, то есть PDF-файлы, скрытые от обычного поиска.

Бот Валера

В 2018 году мы запустили телеграм-канал Redmadnews, где публикуем новости, статьи и разную аналитику по интересным для нас темам.

Когда появилась команда rdl by red_mad_robot — они занимаются ИИ и машинным обучением, — мы вместе с ними попробовали собрать бота, который помогал нам находить новости и интересные статьи. Назвали его Валерой — в честь настоящего живого аналитика Валеры, который работает в Роботе.

Ребята разработали бота, а мы подгрузили список источников, облако тегов и тем, которые нам интересны. Потом они собрали простой интерфейс и загрузили в бота первые данные. Живой Валера взаимодействовал с железным тёзкой через этот интерфейс: бот выдавал список новостей по тегам, а Валера обучал его — «поощрял», нажимая галочку, или «наказывал», выбирая крестик.

Сверху — новость, предложенная ботом, а снизу — собранный им текст, который уже можно было опубликовать в телеграм-канале
Сверху — новость, предложенная ботом, а снизу — собранный им текст, который уже можно было опубликовать в телеграм-канале

Вот как эта новость в итоге выглядела в канале:

Анализируй так: умные расшифровщики, поисковики, дашборды и искусственный интеллект

Спустя год мы отправили бота на пенсию, потому что столкнулись с несколькими барьерами:

  1. Бот не умел логиниться на платных ресурсах, которые были полезны для поиска новостей — например, Statista или Crunchbase. Из-за этого мы теряли интересные инфоповоды.
  2. Бот путал некоторые термины и из-за этого выдавал некорректные новости. Человеческий мозг пока всё-таки более точен в запросах. Например, мы подразумеваем под «диджиталом» нечто цифровое, а в интернете с этим словом связано очень многое: и диджитал-маркетинг, и SEO-аналитика, и соцсети. Бот подбирал нам и эти новости, и его тяжело было переучить.

После нескольких итераций по пересборке бота мы поняли, что быстрее и дешевле делать это руками, и отказались от него. Вывод такой: важно осознанно подходить к применению технологий, а не внедрять их для галочки.

3. и 4. Систематизация и выводы

На этапе систематизации мы структурируем данные по критериям, которые задаём в начале.

Какие вопросы задать:

  1. Как систематизировать данные?

  2. Какие инструменты использовать?

  3. Как их подобрать под текущую ситуацию?

Этап выводов — это резюмирование, подготовка тезисов, рекомендаций и открытых вопросов, на которые пока нет ответа.

Какие вопросы задать:

  1. Какая информация и выводы нужны для принятия решения по изначальной проблематике?

  2. Позволит ли информация вообще принять решение или её недостаточно?

На этих двух этапах используем схожие инструменты.

Что можно использовать

Доски в Miro позволяют здорово структурировать работу и в целом вести аналитику от начала до конца. Можно накидывать мысли, оставлять комментарии, структурировать — и в результате выходить на конкретные решения.

Вот пример борда, на котором мы готовили аналитику агропромышленного рынка.

Анализируй так: умные расшифровщики, поисковики, дашборды и искусственный интеллект

Сервис позволяет работать совместно, поэтому над бордом работали несколько аналитиков одновременно. Накидывали разную информацию, сразу выделяли самое важное, фиксировали риски, вопросы и комментарии.

Анализируй так: умные расшифровщики, поисковики, дашборды и искусственный интеллект

Вот как это выглядело в результате, когда мы сделали анализ. Структура в целом схожа с тем, что мы определили изначально, но при этом поменялись цифры.

Сервис с интерактивными слайдами, с которыми аудитория может взаимодействовать, выбирая те или иные варианты ответов. На слайды можно положить QR-код — аудитория считывает его и проходит заранее спроектированный опрос, а сервис сразу структурирует ответы, собирает график, умеет считать средний показатель и медиану.

ИИ-помощник в исследованиях. Этот сервис обрабатывает большие отчёты и позволяет работать с ними в формате вопросов.

Справа я положил в сервис большой отчёт про тренды ИИ на 2023 год. Он за несколько секунд его прочитал, и я попросил его подготовить резюме
Справа я положил в сервис большой отчёт про тренды ИИ на 2023 год. Он за несколько секунд его прочитал, и я попросил его подготовить резюме

Это очень сокращает время на анализ — аналитики используют много объёмных материалов. Но есть минус — сервис не умеет работать с графиками. Например, в исследованиях PwC часто используются изображения, и здесь бот не позволяет сделать качественную выжимку.

Небезызвестный чат-бот, который поддерживает диалог с пользователем и решает задачи, причём не только математические. Вышло уже четвёртое поколение бота — теперь он умеет анализировать изображения.

Например, есть какой-то объём данных, на основе анализа которых нужно сделать визуализацию. Бот пока не умеет изучать документы, поэтому может работать только с текстовым форматом.

Анализируй так: умные расшифровщики, поисковики, дашборды и искусственный интеллект

Нам нужно было проанализировать несколько компаний по определённым критериям. Задали вводные для бота: вот такие-то критерии, а вот компании.

<p>Вот результат, который выдал чат. Мы провели фактчек и убедились, что данные релевантны</p>

Вот результат, который выдал чат. Мы провели фактчек и убедились, что данные релевантны

Теперь можно попросить нейросеть визуализировать данные. Отображать визуальный формат чат-бот пока не умеет, но выдаёт код, который можно использовать в разработке.

В общем, даже с такой прогрессивной технологией, как ChatGPT, без человека пока не обойтись.

ИИ-помощники от Google

Google анонсировал набор ИИ-инструментов для почты, документов, таблиц и презентаций.

Новые инструменты Google ускоряют корпоративные процессы и рутинные задачи. К примеру, они могут:

  • сделать сводку, о чём идёт речь в длинной ветке писем,
  • составить письмо для нужной ветки по ключевой фразе,
  • набросать текст на основе сгенерированной пользователем темы,
  • самостоятельно сделать презентацию и даже сгенерировать для неё аудио, видео и картинки,
  • записать конспект созвона в Google Meet и сформулировать задачи по итогам встречи.

5. Визуализация

Это последний этап исследования, на нём мы демонстрируем результаты. Поэтому важно представить информацию в удобном и лёгком для восприятия формате.

Какие вопросы задать:

  1. Кто и как планирует использовать информацию?
  2. Как уместнее отобразить цифровые и текстовые данные, изображения?

Что можно использовать

Дашборды: Power BI и Google Data Studio

Это панели индикаторов, которые помогают создавать динамические интерактивные карты. Благодаря им мы визуализируем и анализируем бизнес-процессы, их эффективность и понимаем, что происходит с компанией.

Дашборды помогают руководителям и менеджерам понимать, что прямо сейчас происходит с определёнными показателями, и быстро на них реагировать. Ключевое отличие дашборда — это цифры во времени и интерактивность данных.

Наш опыт: обновляемая аналитика по клиентам

Несколько лет назад мы создали дашборд по текущим клиентам в компании, чтобы отслеживать изменения в динамике. Обновляем его раз в квартал. Он позволяет постоянно мониторить ключевые метрики и показатели бизнеса.

Как мы это делали:

  1. Собрали образ результата — графики и метрики, которые хотим отслеживать.
  2. Спроектировали структуру данных в Excel: какие данные нужны, где они хранятся, как их собирать.
  3. Собрали интерактивные графики в Google Data Studio.

Ниже — примеры дашбордов: услуги и продукты компании red_mad_robot за 2021 и 2022 годы в разрезе структуры портфеля. Топ-менеджмент сразу видит цели, которые ставили в начале года, и результат, который мы получаем в конце.

Анализируй так: умные расшифровщики, поисковики, дашборды и искусственный интеллект
Анализируй так: умные расшифровщики, поисковики, дашборды и искусственный интеллект
Анализируй так: умные расшифровщики, поисковики, дашборды и искусственный интеллект

Также мы используем дашборды как говорящую аналитику в проектах. Например, когда мы анализировали топ-100 крупных компаний в России для стратегической сессии, то разложили их на матрицу, которую назвали «матрица цифровизации корпораций».

Вот она
Вот она

По вертикали — финансовое здоровье компании, которое состоит из метрик объёма годовой выручки или объёма годовой реализации продуктов и темпа роста компании. По горизонтали — импортозамещение, отработка текущих проектов и новые клиентские проекты.

Мы исследовали каждую компанию: что они делали в 2022 году, какие цифровые проекты и инновации запускали, — и определяли те или иные компании в определённые столбцы. Размер цветного баббла означает размер компании по выручке.

У нас есть фильтр с отраслями, который позволяет видеть закономерности, где какая отрасль превалирует. То есть чем она активнее занимается: дорабатывает текущее решение, запускает какие-то новые клиентские сервисы или импортозамещает инфраструктурное ПО.

Нейросеть: DALL-E

На этапе визуализации мы используем ещё и нейросеть. Мы готовим информационные дайджесты по разным темам: финансовый сектор, трендвотчинг, цифровые сервисы.

<p>Письмо о новостях цифровых сервисов</p>

Письмо о новостях цифровых сервисов

В какой-то момент решили подключить нейросети для сокращения времени на поиск подходящей превью-картинки под новости.

Протестировали несколько сервисов и остановились на DALL-E компании Midjourney — он предлагает более качественные изображения. Сейчас решение на открытом бета-тестировании.

Анализируй так: умные расшифровщики, поисковики, дашборды и искусственный интеллект

Раньше под определённые рубрики мы вручную искали изображения, которые подходили бы по тематике. Сейчас достаточно написать боту в Discord, что именно мы хотим получить. И спустя несколько секунд он выдаёт несколько вариантов — нужно только выбрать. Время на это сократилось в два раза.

Что в результате

Цифровые сервисы, которые мы обсудили, можно разложить по пяти этапам аналитического процесса.

Анализируй так: умные расшифровщики, поисковики, дашборды и искусственный интеллект

Можно заметить, что для подготовки к исследованию и выводов сервисов не так много. Возможно, это говорит о том, что это самые сложные для оцифровки этапы, потому что включают много живой коммуникации. Но это не значит, что автоматизировать и оцифровать это невозможно. Все эти решения помогают ускорить процесс исследования и аналитики. Большинство из них используют искусственный интеллект.

Можно говорить и о том, что сегодня появляются новые требования к аналитикам: им, а также исследователям и менеджерам, нужно уметь работать с нейросетями уже сейчас.

Если посмотреть на статистику HeadHunter, то за последние полгода количество вакансий с требованием навыков работы с нейросетями увеличилось на 62% — в основном это DALL-E, Midjourney и ChatGPT.

Анализируй так: умные расшифровщики, поисковики, дашборды и искусственный интеллект

Всё это сервисы, которые ускоряют работу аналитики. Открытым остаётся вопрос — какие технологии и цифровые сервисы способны улучшить её качество? Пишите ваши идеи и вопросы в комментарии.

Над материалом работали:

  • текст — Игорь Епанешников, Ника Черникова,
  • редактура — Виталик Балашов,
  • иллюстрации — Юля Ефимова.

Чтобы ничего не пропустить, следи за развитием цифры вместе с нами:

Да пребудет с тобой сила роботов! 🤖

2020
1 комментарий

Дизайнера на обложки наймите пожалуйста