การวิเคราะห์ข้อมูลด้วย AI

การใช้ AI สำหรับ การวิเคราะห์ข้อมูล สามารถช่วยให้องค์กรของคุณปรับปรุงกระบวนการ เพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน และเสริมสร้างการตัดสินใจ มาสำรวจประโยชน์เหล่านี้ให้ละเอียดมากขึ้น:  

• ทรัพยากรที่ได้รับการปรับให้เหมาะสม: การวิเคราะห์ด้วย AI ช่วยทำให้งานที่ซ้ำกันและใช้เวลานานเป็นอัตโนมัติ ซึ่งทำให้ทีมวิเคราะห์ข้อมูลสามารถมุ่งเน้นไปที่ความคิดริเริ่มเชิงกลยุทธ์ที่มีมูลค่าสูงได้ นอกเหนือจากการปรับปรุงประสิทธิภาพการทำงานของทีมแล้ว การเปลี่ยนแปลงนี้ยังช่วยให้ผู้นำจัดสรรทรัพยากรให้กับกิจกรรมที่ส่งผลกระทบต่อผลลัพธ์ทางธุรกิจโดยตรง นอกจากนี้ยังช่วยป้องกันภาวะหมดไฟของนักวิเคราะห์และปรับปรุงความพึงพอใจโดยรวมของพวกเขา ซึ่งส่งเสริมให้บุคลากรมีส่วนร่วมและสร้างสรรค์มากขึ้น
  
  
• การจัดการการขยายปริมาณข้อมูล: เครื่องมือการวิเคราะห์ด้วย AI จะปรับขนาดเมื่อปริมาณข้อมูลเพิ่มขึ้นและความต้องการทางธุรกิจเปลี่ยนแปลง โดยไม่ลดความเร็วและความแม่นยำ การทำเช่นนี้ทำให้แน่ใจได้ว่าความพยายามในการวิเคราะห์ข้อมูลของคุณปรับขนาดได้อย่างราบรื่นเมื่อองค์กรของคุณเติบโต นอกจากนี้ ความสามารถของ AI ในการทำงานร่วมกับระบบที่มีอยู่ช่วยให้ธุรกิจสามารถปรับขนาดการดำเนินงานโดยไม่ต้องปรับเปลี่ยนเทคโนโลยีทั้งหมด ซึ่งทำให้ลดการหยุดชะงักให้เหลือน้อยที่สุด
  
  
• ต้นทุนที่ลดลง: เครื่องมือ AI เร่งการวิเคราะห์ข้อมูล ซึ่งลดการพึ่งพาแรงงานมนุษย์ และลดข้อผิดพลาดของมนุษย์ และช่วยให้ได้รับข้อมูลเชิงลึกที่เร็วขึ้น ซึ่งทั้งหมดนี้สามารถนำไปสู่การประหยัดต้นทุนได้อย่างมาก เมื่อเวลาผ่านไป ผลตอบแทนจากการลงทุนจากการใช้ AI สามารถส่งมอบมูลค่าทางการเงินที่ยั่งยืนได้ นอกจากนี้ เครื่องมือ AI ยังสามารถระบุความไม่มีประสิทธิภาพในการดำเนินงาน และโอกาสในการประหยัดที่อาจไม่มีใครสังเกตเห็น ซึ่งส่งผลให้ได้รับผลประโยชน์ทางการเงินเพิ่มเติม
  
  
• การตัดสินใจเชิงกลยุทธ์: เครื่องมือ AI เช่น Microsoft 365 Copilot ช่วยให้ผู้นำธุรกิจสามารถตัดสินใจได้เร็วขึ้นและมีข้อมูลที่ดีขึ้น โดยการนำเสนอข้อมูลเชิงลึกที่สามารถดำเนินการได้ในเวลาจริง สิ่งนี้ช่วยเพิ่มความสามารถในการแข่งขัน และช่วยให้ผู้นำตอบสนองต่อโอกาสและความท้าทายในตลาดในเชิงรุก นอกจากนี้ AI ยังสามารถเปิดเผยแนวโน้มและความสัมพันธ์ที่ซ่อนอยู่ในข้อมูล ซึ่งช่วยให้เข้าใจเกี่ยวกับการเปลี่ยนแปลงของตลาดและพฤติกรรมของลูกค้าได้มากขึ้น
  
  
• การเตรียมความพร้อมสำหรับอนาคตของทักษะของทีมการวิเคราะห์ข้อมูล: การเชี่ยวชาญในเครื่องมืออัตโนมัติด้านข้อมูลช่วยให้นักวิเคราะห์ข้อมูลของคุณรู้เท่าทันในแนวโน้มระดับมืออาชีพ นอกจากนี้ยังช่วยให้ทีมข้อมูลของคุณปรับปรุงคุณภาพของการวิเคราะห์และเพิ่มคุณค่าให้กับกระบวนการตัดสินใจขององค์กรของคุณ ด้วยการทำให้กระบวนการข้อมูลประจำวันเป็นอัตโนมัติ คุณเพิ่มศักยภาพให้กับทีมข้อมูลของคุณเพื่อใช้เวลามากขึ้นในการแก้ไขปัญหาที่ซับซ้อน การบอกเล่าเรื่องราว และการพัฒนากลยุทธ์

เครื่องมือ AI สามารถประมวลผลจุดข้อมูลหลายล้านจุดในเวลาจริงและวิเคราะห์ข้อมูลในไม่กี่นาทีหรือแม้แต่ไม่กี่วินาที ทั้งนี้ขึ้นอยู่กับขนาดและความซับซ้อนของชุดข้อมูลที่เกี่ยวข้อง ด้วยเหตุนี้ AI จึงมีประโยชน์อย่างมากในการดำเนินธุรกิจในอุตสาหกรรมที่หลากหลาย 

ต่อไปนี้คือกรณีการใช้งานทั่วไปบางส่วน:

• 
  
• การตรวจจับการฉ้อโกงของธนาคาร: ธนาคารใช้โมเดล AI เพื่อลดความเสี่ยงโดยการวิเคราะห์รูปแบบธุรกรรมในเวลาจริง ซึ่งช่วยให้ธนาคารตรวจหาสิ่งผิดปกติ เช่น พฤติกรรมการใช้จ่ายที่ผิดปกติหรือการทําธุรกรรมที่ซ้ำกันในบัญชีลูกค้า การใช้ AI เพื่อช่วยตรวจจับธุรกรรมที่ฉ้อโกงช่วยประหยัดเงินให้กับธนาคารได้หลายล้านดอลลาร์ต่อปีและช่วยรักษาความไว้วางใจของลูกค้า
  
  
• การลดต้นทุนการผลิต: ผู้ผลิตใช้โมเดล AI เพื่อคาดการณ์ความต้องการของผู้บริโภคได้แม่นยำยิ่งขึ้นโดยการวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมากในเวลาจริง ความต้องการในการพยากรณ์อย่างถูกต้องสามารถลดการผลิตที่มากเกินไปและการขาดแคลนสินค้า ซึ่งช่วยประหยัดค่าใช้จ่ายและเพิ่มรายได้ ผู้ผลิตยังใช้ AI เพื่อระบุความไม่มีประสิทธิภาพ ปรับกระบวนการให้เหมาะสม และลดของเสียให้เหลือน้อยที่สุด ตัวอย่างเช่น การบำรุงรักษาเชิงพยากรณ์ที่ขับเคลื่อนโดย AI สามารถลดต้นทุนการซ่อมแซมและการหยุดทำงานของอุปกรณ์ได้
  
  
• แคมเปญการตลาดแบบส่วนตัว: เครื่องมือระบบอัตโนมัติของข้อมูลสามารถทำให้บริษัทมีความได้เปรียบในการแข่งขันโดยการกำหนดลูกค้าลงในกลุ่มย่อยตามพฤติกรรมและลักษณะการช้อปปิ้ง ตัวอย่างเช่น บริษัทอีคอมเมิร์ซสามารถใช้ AI เพื่อส่งคำแนะนำผลิตภัณฑ์ที่ได้รับการปรับแต่งให้กับลูกค้าแต่ละราย การทำเช่นนี้ช่วยเพิ่มอัตราการมีส่วนร่วมของลูกค้า การแปลง และการรักษาลูกค้า
  
  
• การดูแลผู้ป่วยเชิงพยากรณ์: ในภาคการดูแลสุขภาพ AI จะวิเคราะห์ประวัติผู้ป่วยและข้อมูลในเวลาจริงจากอุปกรณ์ที่สวมใส่ได้ เช่น เครื่องตรวจวัดระดับน้ำตาลในเลือดแบบต่อเนื่อง ซึ่งช่วยให้ผู้ให้บริการด้านการดูแลสุขภาพสามารถคาดการณ์ปัญหาสุขภาพที่อาจเกิดขึ้นและปรับปรุงผลลัพธ์ของผู้ป่วยได้ การใช้ AI ที่ประสบความสำเร็จมีลักษณะอย่างไรในการวิเคราะห์ข้อมูลในโลกแห่งความเป็นจริง มาดูสองตัวอย่างกัน

ขณะนี้ Copilot เป็นส่วนหนึ่งของ Microsoft 365 ซึ่งหมายความว่าบริษัทของคุณสามารถใช้ Copilot ในแอปพลิเคชัน เช่น Excel, Outlook, Word, PowerPoint และ Teams เพื่อเปลี่ยนแปลงวิธีการของคุณเกี่ยวกับการวิเคราะห์ข้อมูล

ต่อไปนี้คือวิธีการบางอย่างที่ทีมการวิเคราะห์ข้อมูลของคุณสามารถเริ่มใช้ Copilot เพื่อทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น และปรับกระบวนการของบริษัทให้เหมาะสม:
 

• เปิดรับการวิเคราะห์เชิงพยากรณ์และเชิงให้คำแนะนำ: สร้างแบบจำลองเชิงพยากรณ์ใน Excel เพื่อคาดการณ์แนวโน้มและแนะนำการตัดสินใจเกี่ยวกับการขาย กลยุทธ์การตลาด และการจัดสรรทรัพยากร วิเคราะห์ข้อมูลในอดีตโดยใช้คิวรีภาษาธรรมชาติเพื่อระบุรูปแบบและความผิดปกติที่สามารถแจ้งกลยุทธ์ทางธุรกิจได้
  
  
• ปรับต้นทุนและทรัพยากรให้เหมาะสม: กำหนดให้การติดตามงบประมาณเป็นอัตโนมัติเพื่อตรวจสอบการใช้จ่ายในแผนกต่างๆ และรับรองการปฏิบัติตามข้อบังคับทางการเงิน จัดสรรแอสเซทของบริษัทได้ดีขึ้นโดยใช้ Copilot เพื่อระบุทรัพยากรที่ไม่ได้ใช้ประโยชน์อย่างเต็มที่และพื้นที่ที่มีพนักงานมากเกินไป
  
  
• เปิดเผยข้อมูลเชิงลึกของลูกค้าและตลาด: แบ่งส่วนข้อมูลลูกค้าได้อย่างรวดเร็วโดยใช้ข้อมูล CRM เพื่อระบุความต้องการและการกำหนดลักษณะเฉพาะ สรุปคำติชม รีวิว และแนวโน้มแบบสำรวจของลูกค้าเพื่อระบุข้อมูลเชิงลึกที่สามารถดำเนินการได้เพื่อปรับปรุงผลิตภัณฑ์และบริการ  
  
  
• สนับสนุนการตัดสินใจ: ใช้ Copilot ใน Excel เพื่อทำการวิเคราะห์ What-if เพื่อจำลองสถานการณ์และประเมินผลกระทบทางการเงินของกลยุทธ์ต่างๆ เปลี่ยนข้อมูลเชิงลึกเป็นคำแนะนำโดยการสร้างรายการงานที่จัดอันดับและขั้นตอนถัดไปสำหรับผู้มีอำนาจตัดสินใจ
  
  
• รวมและแแสดงแผนภาพข้อมูล: กำหนดให้การสร้างรายงานเป็นอัตโนมัติสำหรับยอดขาย ประสิทธิภาพ และตัวเลขทางการเงิน ใช้ Copilot ใน Power BI, Excel และ SharePoint เพื่อสร้างแดชบอร์ดในเวลาจริง นอกจากนี้ ปรับปรุงกระบวนการวิเคราะห์โดยใช้ชุดข้อมูลจากหลายแหล่งข้อมูลในรูปแบบที่รวม   
  
  
• ปรับปรุงการทำงานร่วมกัน: ใช้ Copilot ใน Word และ Teams เพื่อสรุปข้อมูลเชิงลึกเชิงวิเคราะห์เพื่ออธิบายคำบรรยายที่ชัดเจนสำหรับผู้เกี่ยวข้อง 
  
  
• ปรับกระบวนการทั้งองค์กรให้เหมาะสม: ระบุงานที่ซ้ำกันและกำหนดให้เวิร์กโฟลว์เป็นอัตโนมัติเพื่อลดความพยายามด้วยตนเองและปรับปรุงประสิทธิภาพการดำเนินงาน นอกจากนี้ ลดความซับซ้อนของการเตรียมความพร้อมให้พนักงานใหม่ด้วยการสร้างเอกสารการฝึกอบรมและคำถามที่ถามบ่อยโดยอัตโนมัติเพื่อสนับสนุนพนักงานใหม่
  
  

เครื่องมือ AI เช่น Copilot ช่วยเพิ่มศักยภาพให้กับทีมการวิเคราะห์ข้อมูลของคุณเพื่อให้ได้ข้อมูลเชิงลึกที่รวดเร็วและมีประสิทธิภาพมากขึ้น ซึ่งช่วยให้คุณสามารถทำการตัดสินใจโดยใช้ข้อมูลได้มากขึ้น ด้วยการกำหนดให้งานที่ซ้ำกันเป็นแบบอัตโนมัติและการลดความซับซ้อนของกระบวนการ เครื่องมือ AI จะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพทางธุรกิจ ปรับปรุงประสิทธิภาพในการดำเนินงาน และลดเวลาตอบสนองสำหรับการวิเคราะห์ที่สำคัญ

นอกจากนี้ เครื่องมือ AI ยังช่วยให้นักวิเคราะห์ข้อมูลสามารถมุ่งเน้นไปที่โครงการที่มีมูลค่าสูงกว่า เช่น การระบุโอกาสเชิงกลยุทธ์และการให้คำแนะนำที่สามารถดำเนินการได้ สำหรับผู้นำทางธุรกิจ สิ่งนี้หมายความว่าการเข้าถึงข้อมูลเชิงลึกที่แม่นยำมากขึ้นและรวดเร็วยิ่งขึ้น และการตอบสนองที่คล่องตัวมากขึ้นต่อการเปลี่ยนแปลงและโอกาสของตลาด