Когда кожаный аналитик не смог и ты не знаешь что делать с бизнесом

Способен ли ИИ помочь малому бизнесу лучше анализировать данные и, например, предотвращать кассовые разрывы

Когда кожаный аналитик не смог и ты не знаешь что делать с бизнесом

Прежде чем поговорим о влиянии генеративного ИИ на бизнес-аналитику или BI, сначала давайте разберемся, что такое вообще этот BI.

Под BI обычно понимаются методы и процессы, которые организации используют для сбора, подготовки, анализа и представления данных и информации, чтобы облегчить принятие решений. Это если на серьезном языке.

Суть бизнес-аналитики заключается в том, чтобы взять необработанные данные и преобразовать их в полезную информацию, на основе который можно принять качественное решение.

Для выполнения этой задачи в малом бизнесе чаще всего используется несколько инструментов: гугл-таблицы, CRM, таск-менеджеры. Уже здесь возникает сложность с тем, чтобы данные из разных источников «подружить» друг с другом.

Но для целей данного обсуждения давайте продвинемся чуть дальше и поговорим о трех ключевых ролях в аналитике бизнеса.

Первый – это хранитель данных. В крупных компаниях – это штатные аналитики. В небольших – это, как правило, руководитель отдела, который не профессионально занимается сбором, обработкой и подготовкой данных к аналитике. А когда данные очищены, подготовлены и сформированы отчеты и дашборды, наступает черед велосипеда. Бесконечный.

В процессе работы с этими отчетами и дашбордами менеджеры взаимодействуют с ними самыми разными способами: строят диаграммы, добавляют фильтры и т. д. Но по большей части – они просто потребляют информацию, содержащуюся в этих отчетах или дашбордах.

Выходит ситуация, что несмотря на большие инвестиции компаний в аналитику и ИИ (более $32 млрд к 2027 году), только 30% бизнес-пользователей реально используют данные и аналитику для принятия решений.

И связано это в основном с тремя причинами:

Первая причина

Подготовка и объединение данных – это сложно, утомительно, выполняется вручную, требует специальных навыков и, как следствие, создает серьезное «узкое место».

Вторая причина

Заключается в том, что возможностей для аналитики СЛИШКОМ много. Это создает «перегрузку» данными. Мы писали об этом здесь.

Когда кожаный аналитик не смог и ты не знаешь что делать с бизнесом

И на самом деле – многим не очень то нужна аналитика сама по себе. Хотя менеджеры заинтересованы в рекомендациях или окончательных выводах, сделанных на основе данных, им не обязательно создавать отчеты, дашборды, работать с данными, вручную их интерпретировать. Им ничего этого не нужно. Они просто хотят абстрагироваться от шума аналитики и получить окончательные вывода или рекомендации, чтобы принять более качественное решение.

И третий фактор – это пропасть, существующая между данными и их пониманием

Даже если вы получите самый лучший отчет или дашборд, подготовленные профессиональными аналитиками, вам, как бизнес-пользователю, все равно придется вручную интерпретировать этот отчет, чтобы понять, что произошло. Затем понять, почему что-то произошло, что будет происходить и что вы можете с этим сделать.

Однако сейчас мы, вероятно, находимся на переломном этапе благодаря генеративному ИИ. Давайте разберемся как GenAI может помочь нам, представителям небольших бизнесов.

Во-первых, GenAI позволит общаться со своими данными. Мы имеем в виду, что, будучи бизнес-пользователем, вы можете задать системе вопрос на своем повседневном языке. А генеративный ИИ примет этот вопрос, поймет, что за ним стоит, определит нужные источники данных, выполнит нужный запрос данных, проведет нужный статистический анализ и, наконец, выдаст ответ в удобном для восприятия формате. То есть на человеческом языке или в виде визуализации.

Во-вторых, ИИ оптимизирует процесс создания отчетов. С помощью ИИ вы можете автоматически создавать отчеты с ключевыми инсайтами, выводами или строить графики и редактировать их, опять же, с помощью естественного языка.

Разумеется, когда бизнес-пользователь могут задавать вопросы своим данным, получать информацию от системы и не погружаться вглубь огромного потока данных, принятие решений для них становятся легче. И качественнее.

Чтобы реализовать такое видение – мы создаем Панельку. Делаем так, чтобы отчеты, графики и аналитика формировалась по вашему запросу на человеческом языке, а не айтишном. И отображаем все важные бизнес-показатели на одной странице.

Если вы предприниматель с командой от 15 человек, у вас каша с отчетами и вы хотите повысить прозрачность – дайте нам об этом знать, записавшись в лист ожидания на нашем сайте. Так мы поймем, что вам действительно нужен этот продукт. И дадим доступ к бета-версии бесплатно.

1616
22
11
11
43 комментария

че то пока есть сомнения про успешность ИИ в аналитике, галлюцинирует много

1
Ответить

есть всякие штуки типа RAG, которые помогают галюцинации убрать

1
Ответить

Думаю, что данные нормально анализировать может ИИ

Ответить

Воооот да, тот же вопрос

Ответить

Как работает сервис? Какие интеграции доступны?

Ответить

полностью суть и функционал тут не опишем, но если коротко – вы подгружаете свои источники данных (например, гугл-таблицы, CRM и тд) и можете строить визуализацию (графики, диаграммы). И все это размещать на одной странице. Плюс у ИИ запрашивать детальный вопросы вроде «В каком канале лид стоит для меня дешевле всего»

1
Ответить

видел у Морейниса, что зарубежом подобные стартапы поднимают раунды

Ответить