איך משלבים AI כדאטה אנליסט?

בשנים האחרונות כולם מדברים על החשיבות בניתוח נתונים, מה שהוליד מקצוע שניקרא דאטה אנליסט. אז מהו המקצוע הזה ואיך אפשר לייעל את העבודה בו באמצעות הAI (בינה המלאכותית)?

כל פעם כשאנחנו משאירים את הפרטים שלנו לעסקים או ברשת לקבלת שירות או מידע הנתונים האלה נשארים. הנתונים האלה מתמלאים בכמויות עצומות, בדאטה (הנתונים) של החברות או של הרשת. ועם הזמן אנשים הבינו שאם ינתחו את הדאטה (הנתונים)  בצורה נכונה ניתן יהיה לשפר את איכות השירות של העסק, איכות התוצאות בתחום השיווק, מתן ההלוואות/ המשכנתאות בבנקים, הערכת הסיכונים בשוק ההון ועוד. וכך למעשה נוצר מצב שבו כל ארגון גדול או קטן זקוק לאיש מקצוע שידע לנתח את הנתונים של אותו העסק או ארגון כדי ליעל את התפקוד שלו בשירות, במכירות, בשיווק ועוד.

כחלק מההתפתחות הטכנולוגית של השנים האחרונות פותחה גם הטכנולוגיה של הAI שזו הבינה המלאכותית. הבינה המלאכותית (AI) מייעלת בצורה משמעותית  את העבודה של הדאטה אנליסט. הבינה המלאכותית משפרת את מהירות העבודה והאיכות של הנתונים שעליהם עובדים, מה שנותן תוצאות יותר מדוייקות.

אז איך אפשר לשלב את הAI  כדאטה אנליסט? 

ה-AI יכול לשמש כ”דאטה אנליסט על סטרואידים” – מודלי שפה כמו Chatgpt ו Gemini מצטיינים בתחומים הבאים:

• איתור מגמות ודפוסים: יכול לזהות אנומליות או התנהגויות חוזרות.
• שיחה עם מספרים ומסמכים: שאלות חכמות יובילו לתשובות חכמות.
• תחזיות מבוססות נתוני עבר: יכול לייצר תחזיות סטטיסטיות.
• אופטימיזציה: במיוחד בקמפיינים שיווקיים.
• השוואת תכנון מול ביצוע: וניתוח עמידה ביעדים.
• ניתוח סנטימנטים: מדוחות, סקרים או נתוני לקוחות.
• בקרה מקצועית: לווידוא תוצאות ופעולות של עובדים אחרים.
• ניתוח מהיר של כמויות גדולות: לדוגמה במחלקות HR.
• תמיכה בקבלת החלטות: על בסיס מידע קונקרטי ומעמיק.
• הכנת הנתונים: מקל את עבודת הכנת הנתונים.
• הסקת תובנות: ניתן לבקש למשל מה Chatgpt להראות נתונים למיקסום תוצאות היעדים של העסק.
• הדמייה (ויזואלוזציה) של המידע: ה Chatgpt יודע ליצור גרפים על בסיס הנתונים.

וכמו כן את מודלי השפה האלה ואת כל האפשרויות שהם נותנים ניתן לשלב בכל שלבי העבודה בניתוח הנתונים הכוללים הגדרת הבעיה, איסוף וניקוי הנתונים, בחירת שיטות ניתוח, ביצוע הניתוח עצמו, הדמיית (ויזואליזציה) התוצאות, והסקת מסקנות להחלטות עסקיות מושכלות.

1. איך עושים הגדרת הבעיה והיעדים עם AI?

כאשר מתחילים לעשות ניתוח נתונים צריך להבין את הבעיות והיעדים של העסק,את הצרכים המסחריים שלו או את שאלת המחקר ולקבוע את היעדים המדוייקים לאותו הניתוח. הרבה פעמים זה יכול להיות תהליך ארוך ומסובך במיוחד כשיכולים להיות הרבה נושאים שבהם העסק רוצה להשתפר ולהתפתח בהם. אחת הדרכים למשל שאיתן ניתן לעשות את זה זה באמצעות תהליך שנקרא סיעור מוחות, שבו זורקים את כל הרעיונות, שעולים על הנושאים שרוצים לחקור על דף. תהליך שמתייעל הרבה יותר כשמשלבים בתוכו את השימוש ב Chatgpt. כיוון שה Chatgpt, מחובר לרשת כשעושים סיעור מוחות, הוא יכול לתת הצעות לגבי נושאים שיכול להיות לא היינו חושבים עליהם בכלל. או שהוא יכול לחדד את הנושאים לניתוח הנתונים, בצורה יותר מדוייקת. 

2. איך אוספים נתונים עם בינה מלאכותית?

תהליך איסוף  נתונים רלוונטיים יכול להיות מסורבל כיוון שצריך לדעת איך ואיפה לחפש את המידע הנחוץ. ברגע שלכל התהליך הזה אפשר להכניס את השימוש בAI אנו מוסיפים בעצם בכך עוד כלי לאיסוף המקורות. והרבה פעמים הAI יכול לכוון אותנו גם בצורה יותר מדוייקת לגבי הנתונים שאנחנו צריכים. למשל Chatgpt, יכול לרשום לנו לינקים למקורות של הנתונים.

3. איך עושים הכנה וניקוי נתונים (Data Preparation/Cleaning) עם AI?

כשעושים הכנה וניקוי נתונים צריך לזהות חריגות, למלא ערכים חסרים, לארגן כמויות גדולות של נתונים, הסרת כפילויות ותיקון שגיאות כתיב או פורמטים. זה תהליך מאוד ארוך, שלוקח הרבה זמן ודורש המון דיוק, כיוון שאם הנתונים לא יהיו מדוייקים זה ישפיע על התוצאות. וכן יוצא שלוקח הרבה זמן לביצוע המחקר ולהגיע לתוצאות. בזכות הAI כל התהליך הזה יהיה מהיר יותר וגם התוצאות יהיו יותר מדוייקות. למשל ChatGPT יכול לכתוב קוד לניקוי נתונים, ליצור פונקציות איכות נתונים או לשכתב שאילתות SQL מורכבות.

4. איך בוחרים שיטות לניתוח הנתונים עם AI?

בתהליך של ניתוח הנתונים הדאטה אנליסט צריך לדעת לבחור את השיטות לניתוח הנתונים כדי שזה יתן לו בצורה נכונה את המידע שהוא מחפש. הבחירה הנכונה בשיטות המחקר היא מאוד חשובה ולכן כשמשתמשים גם בAI בשביל זה, אז התהליך שבחירת השיטה יותר מדוייק. למשל ניתן לשאול את הGemini  או Chatgpt איזו שיטה מתאימה יותר לאיזה מחקר וכך למקד את תהליך ניתוח הנתונים.

5. איך מנתחים נתונים (Analysis) בשילוב הAI?

בתהליך ניתוח הנתונים לאחר שבוחרים בשיטת המחקר המועדפת, יש צורך בשאלת שאילתות מהדוח על מנת לקבל תובנות מהמחקר. הרבה פעמים משתמשים בשביל זה בשפות קוד כמו Python, R ו SQL משהו שיכול להיות מסובך ולקחת הרבה זמן כיוון שצריך לדעת איך לנסח את השאילתה כדי להוציא את התוצאה שאנחנו מחפשים. ולכן גם כאן הAI יכול לעזור. הAI יכול לשפר את יעילות השאילתות. כיוון שלמשל עם הAI ניתן לכתוב את השאילתות בזכות ה Chatgpt. ובגלל העובדה שבChatgpt ניתן לכתוב את השאילתות בצורה מילולית והצ'ט יתרגם את זה לפונקציה לפי השפות של התכנות, זה מקל מאוד על האנליסט ומזרז בכך את עבודתו בזיהוי דפוסים, מגמות וקשרים בנתונים.

6. איך מציגים הדמיה ופרשנות (Visualization & Interpretation) עם בינה מלאכותית?

בניגוד לניתוח רגיל, AI יכול להציע היפותזות שלא חשבו עליהן, לזהות דפוסים בעבר, ניבוי מגמות עתידיות, להתריע על בעיות עסקיות לפני שהן קורות, הצגת הממצאים באמצעות גרפים ודוחות ויזואליים כדי להקל על ההבנה ופירוש התוצאות והקשר שלהן ליעדים הראשוניים.

את תוצאות ניתוח הנתונים ניתן להראות בצורה ויזואלית כדי להקל על הפרשנות של התובנות. כשמשתמשים בAI כדי לייצר ויזואליות ותובנות אוטומטיות, הAI יכול להציע סוגים שונים של גרפים, לייצר תובנות מתוך DataFrame (למשל: מה הכי משפיע על הנטישה של הלקוחות?"), ליצור לוחות תובנות מהירים ואוטומטיים לחלוטין.

7. איך מקבלים החלטות לאחר ניתוח הנתונים בעזרת הAI?

לאחר ניתוח הנתונים הדאטה אנליסט צריך לדעת להשתמש בתובנות שהופקו כדי שבעל העסק יוכל לקבל החלטות מושכלות, לשפר תהליכים ולייעל אסטרטגיות. כדי לייעל את הפקת התובנות גם בתהליך הזה ניתן להשתמש בAI. בתהליך הזה הAI יכול לייצר דוחות שונים בצורה אוטומטית למשל דוחות עם סיכומים, לכתוב מסקנות בשפה טבעית ולהכין מצגות. למשל נניתן להזין לו אקסל והוא יחלץ משם תובנות מוכנות לשליחה.

בזכות מהפכת הAI הרבה תחומים בחיינו משפרים את עבודתם וייעילותם וכך גם התחום של הדאטה (ניתוח הנתונים). נורא חשוב ללמוד את תחום הדאטה או ניתוח הנתונים בשילוב של הבינה המלאכותית ולרגע לא להפסיק ללמוד ולהתפתח במיוחד בכל מהשקשור לכל טכנולוגיה חדשה בכלל והAI בפרט. מי שלא ילמד כל הזמן על הטכנולוגיות חדשות ועל הבינה המלאכותית יכול למצוא את עצמו פתאום כלא רלוונטי בשוק העבודה.