Kokkuvõte 8.oktoobril toimunud veebiseminarist.
Tehisintellekt muudab ärianalüütikat kiiremini kui kunagi varem. Kui seni oleme harjunud otsima vastuseid aruannetest ja juhtimislaudadelt, siis nüüd saame oma andmetega vestelda, lasta tehisintellektil avastada olulisi seoseid, prognoosida tulevikku ja isegi käivitada vajalikke tegevusi. Qlik Cloudi platvormil on paljud neist võimalustest juba täna olemas.
Qlik on viimastel aastatel oluliselt laiendanud oma tehisintellekti võimalusi. AI ei ole enam üks eraldiseisev funktsioon, vaid on põimitud erinevatesse analüüsi-, andmehaldus- ja automatiseerimistööriistadesse. See muudab analüütika kättesaadavamaks ka neile, kes ei ole igapäevased andmeanalüütikud.
Vaatame lähemalt, mida Qliki AI abil juba täna teha saab.
Andmed räägivad ja vastavad küsimustele
1. Automaatsed andmekokkuvõtted (Natural Language Insights)
Alati ei pea graafikuid ise tõlgendama. Qlik suudab analüüsida juhtimislaual olevaid andmeid ning koostada nende põhjal tekstilisi kokkuvõtteid, tuues esile olulisemad muutused, trendid ja seosed. Nii saab juht kiiresti ülevaate sellest, mis ettevõtte tulemustes tähelepanu väärib.
2. Olulisemate mõjutegurite leidmine (Key Driver Analysis)
Miks müük langes? Millised tegurid mõjutavad kõige rohkem kasumlikkust või klientide rahulolu? Qlik analüüsib erinevate näitajate omavahelisi seoseid ja aitab tuvastada tegurid, millele tasub edasises analüüsis keskenduda. See võimaldab jõuda kiiremini oluliste küsimusteni, ilma et peaks kõiki andmeid käsitsi läbi töötama.
3. Vestlus oma andmetega (Qlik Answers)
Üks põnevamaid võimalusi on küsida ettevõtte andmetelt küsimusi tavakeeles. Näiteks: „Milliste klientide müük on viimase kvartaliga kõige rohkem vähenenud?“ või „Millised on meie müügi peamised trendid?“
Qlik Answers otsib vastuseid ettevõtte andmetest, loob vajadusel uusi analüüsivaateid ning võimaldab esitada täpsustavaid küsimusi. See tähendab, et vastuse saamiseks ei pea enam tingimata teadma, millisest aruandest seda otsida.
4. AI-assistent ettevõtte dokumentidele
Lisaks struktureeritud äriandmetele saab AI abil otsida infot ka dokumentidest, näiteks lepingutest, juhenditest, protseduuridest ja tootekirjeldustest. Nii saab ettevõtte teadmusbaasist praktiline abiline, kellelt küsida konkreetseid küsimusi, ilma et peaks kümneid dokumente läbi lugema.
5. Qliki andmed teistes AI-tööriistades (MCP)
Qliki andmeid saab ühendada ka väliste AI-assistentidega, näiteks Claude’iga, kasutades MCP (Model Context Protocol) tehnoloogiat. See võimaldab analüüsida ettevõtte andmeid juba tuttavas AI-keskkonnas ning kombineerida neid muu vajaliku informatsiooniga. Oluline on seejuures tagada sobivad juurdepääsuõigused ja andmeturvalisus.
Analüütika, mis vaatab tulevikku ja tegutseb ise
6. Tuleviku prognoosimine (Qlik Predict)
Qlik Predict kasutab masinõpet, et ajalooliste andmete põhjal ennustada tulevasi tulemusi. Näiteks saab prognoosida müügitulemusi, klientide lahkumise tõenäosust, tarnete hilinemist või nõudluse muutumist. Lisaks aitab see mõista, millised tegurid prognoosi enim mõjutavad, ning hinnata võimalike muudatuste mõju.
7. Oluliste muutuste automaatne avastamine (Qlik Discovery / Feeds)
Enam ei pea kõiki näitajaid pidevalt ise jälgima. Qlik suudab automaatselt avastada andmetes ebatavalisi muutusi, uusi trende, rekordtasemeid ja kõrvalekaldeid ning juhtida neile tähelepanu. Nii võib oluline probleem või ärivõimalus jõuda otsustajani enne, kui keegi oskab seda ise otsima hakata.
8. Tegevuste automatiseerimine (Qlik Automate)
Andmete analüüsimisest saab minna sammu edasi – automaatsete tegevusteni. Näiteks võib Qlik tuvastada tarne hilinemise riski ja käivitada selle põhjal teavituse või töövoo. Samuti saab automatiseerida aruannete edastamist, teavitusi ja erinevate süsteemide vahelisi protsesse. Analüütika ei piirdu enam teadmisega, vaid aitab kaasa ka tegutsemisele.
Nutikam andmehaldus loob aluse usaldusväärsele AI-le
9. Andmete ja ärimõistete automaatne kirjeldamine
Selleks, et AI annaks õigeid vastuseid, peab ta mõistma ettevõtte andmete tähendust. Qliki AI-tööriistad aitavad koostada andmete ja ärimõistete sõnastike esialgseid kirjeldusi, vähendades käsitsi tehtavat tööd ning luues parema aluse andmete üheseks mõistmiseks.
10. AI tugi arenduses ja andmetöötluses
Tehisintellekt aitab järjest enam ka analüütikuid ja arendajaid, toetades andmetega seotud tehnilisi tegevusi, lahenduste loomist ja arendustööde lihtsustamist. Nii jääb spetsialistidele rohkem aega sisuliste äriprobleemide lahendamiseks.
Kuidas Qliki AI võimalused oma ettevõttes kasutusele võtta?
Hea uudis on see, et paljud kirjeldatud võimalused on Qlik Cloudi platvormil juba olemas. Nende kasutuselevõtt ei tähenda tingimata uue analüütikalahenduse ehitamist. Küll aga võib olla vaja olemasolevaid rakendusi ja andmemudeleid AI jaoks kohandada, täiendada andmete kirjeldusi ning seadistada vajalikud õigused.
Samuti sõltub erinevate AI-funktsioonide kättesaadavus kasutatavast Qliki litsentsipaketist.
Helmeses soovitame alustada konkreetsest ärivajadusest, mitte tehnoloogiast. Milline analüüs võtab täna liiga palju aega? Millist olulist muutust tahaksime märgata varem? Milliseid otsuseid saaksime teha paremate prognooside abil?
Sageli piisab alustuseks ühest hästi valitud kasutusloost, et AI tegelik väärtus nähtavaks muuta.
Helmese BI- ja AI-spetsialistid aitavad hinnata olemasoleva Qliki keskkonna valmisolekut, valida sobivad AI-võimalused ning need praktiliselt kasutusele võtta.
Sest AI suurim väärtus ei seisne selles, kui palju andmeid meil on, vaid selles, kui kiiresti ja targalt suudame need otsusteks ja tegevusteks muuta.
