Edukacija

Kako AI možete koristiti za poboljšanje analize podataka

U današnjem digitalnom dobu, količina generiranih podataka eksponencijalno raste.

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 edukacijma 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.

Click to comment

Komentari

Poslovanju ne treba nužno milijun ljudi koji će je vidjeti. Trebaju joj pravi ljudi koji će napraviti ono zbog čega je kampanja pokrenuta.

Novosti

Domagoj Hrkać postaje novi Managing Partner KPMG Adria clustera koji obuhvaća KPMG u Hrvatskoj, Sloveniji te Bosni i Hercegovini.

Ljudski resursi

Kada se u timu stalno ponavljaju isti problemi, uzrok često ne leži u zaposlenicima, nego u načinu na koji ih vodite. Evo kako uočiti...

Ljudski resursi

Izdvojili smo 10 zanimljivih prilika za one koji razmišljaju o novom poslu ili poslovnom koraku.

Medijski mali servis j.d.o.o. Sva prava pridržana.

Exit mobile version