#businessanalytics

Штучний Інтелект у сфері аналізу даних

Штучний Інтелект широко використовується у багатьох додатках, зокрема й для аналітики даних. В основному ШІ застосовується для аналізу великих наборів даних, що дозволяє отримувати цінну інформацію, визначати тенденції, будувати прогнози тощо. Алгоритми машинного навчання забезпечують швидку та точну роботу з величезними обсягами даних.

У процесі аналізу даних важливо використовувати ШІ, оскільки це має низку переваг:

ШІ передбачає доповнення роботи фахівців у галузі аналізу даних. Основні способи використання ШІ в аналізі даних:

Сховище даних для швидкого отримання аналітичної інформації

Ми добре знаємо, що основним та найціннішим ресурсом сучасного бізнесу є дані. Проте, чи всі дані однаково цінні?

Дані втрачають свою цінність протягом кількох днів – вони стають неактуальними і несуть мало користі для компанії. Мета кожної компанії знайти рішення, яке дозволить отримати корисну інформацію та ідеї з даних, перш ніж вони застаріють.

Якість даних та ефективність алгоритмів можуть сильно ускладнювати проблему своєчасного надання даних. Варто звернути увагу на сховища даних. Правильне рішення щодо сховища має важливе значення у процесі швидкого надання аналітичної інформації.

На самому початку цифрової революції компанії частіше зберігали дані, щоб дотриматися вимог або оцінити минулі результати. За останні 10 років мета зберігання даних змінилася. Зараз історичні дані можуть нам допомогти у побудові прогнозів та визначенні майбутніх тенденцій. Це призвело до відкриття нових можливостей у процесі ухвалення бізнес-рішень. Разом з цим різко зріс обсяг даних, що генеруються, і з’явилося багато технологій для їх збору та аналізу.

Питання зберігання даних часто є не пріоритетним. Величезна кількість даних зберігається на дисках або стрічкових накопичувачах. Це значно ускладнює доступ до них, збільшуючи фінансові витрати та енергоспоживання. Якісне рішення щодо зберігання даних звільняє час та переводить фокус уваги з проблем високих витрат на аналітику, оптимізацію та розв’язання завдань ШІ. Наприклад, у фармацевтиці час, який необхідний для отримання інформації, має важливе значення у боротьбі з пандеміями, розробці нових ефективніших ліків та вдосконаленні існуючих. Тому для оперативного процесу отримання даних необхідне ефективне рішення щодо зберігання даних.

Однією з найпоширеніших проблем у процесі управління даними є якість даних. Часто прагнення помістити всю інформацію на озера даних перетворювало це озеро на «болото». Дані, які не відповідають реальності, знижують ефективність. Тому для компаній, які переходять на управління на основі даних, важливо акцентувати на способах оцінки та усунення прогалин у якості.

Інфраструктура даних може впливати на якість даних. Вбудовані інструменти на основі ШІ здатні забезпечити правильне зберігання інформації з огляду на вимоги, обов’язкові перевірки та заходи безпеки. Інфраструктура даних представляє величезні можливості та при цьому усуває людські витрати та енергетичні неефективності застарілих систем зберігання.

Основні переваги бізнес-аналітики

Незамінним інструментом для сучасного бізнесу є бізнес-аналітика. Незалежно від сфери діяльності, кожна компанія генерує величезні обсяги даних. Правильна робота з ними відкриває безліч можливостей для розвитку бізнесу.

Бізнес-аналітика – це інструмент, який використовує кількісні методи отримання цінної інформації (сенсу) з наданих даних. На основі отриманої інформації бізнес здатний приймати обґрунтовані рішення, вживати певних заходів та проводити детальний аналіз ситуації.

Основні переваги бізнес-аналітики:

Основні навички для оволодіння бізнес-аналітикою

Успіх у будь-якій області залежить від рівня володіння певними знаннями та навичками. Бізнес-аналітика не є винятком і вимагає від фахівців технічних і нетехнічних навичок, а також досвіду та знань з різних сфер. Наприклад, знання та розуміння бізнес-процесів, розуміння основних запитів SQL, навички обробки великих обсягів даних, навички роботи з різними програмами, уміння будувати діаграми тощо. Нижче розглянемо список основних навичок, якими необхідно володіти для освоєння бізнес-аналітики.

  1. Статистика та ймовірність

Однією з основних технічних вимог є знання статистики та ймовірності. Це пояснюється тим, що мета бізнес-аналітики – знайти відповідь у статистичних даних та ймовірнісних підходах. Це допоможе знайти взаємозв’язки даних і прийняти правильне рішення. Також статистика та ймовірність дозволяють глибше розуміти дані та будувати більш точні прогнози.

  1. Візуалізація даних

Для трансформації необроблених даних в аналітичні дані потрібна візуалізація. Цей інструмент дозволяє бізнес-аналітикам розуміти дані та приймати стратегічні рішення для досягнення цілей та задоволення запитів. Для цього вони використовують точкові діаграми, динамічні ряди, діаграми з полярними областями, часові шкали, лінійні графіки та інші варіанти візуалізації.

  1. Навички програмування

В основному бізнес-аналітики мають справу з даними та відповідним кодом, що передбачає володіння комп’ютерною мовою. Такі програми, як Python, дають можливість працювати з великими обсягами даних. Вміння працювати з системами управління базами даних допоможе вилучати, генерувати та змінювати дані з баз даних.

  1. Навички ведення переговорів

Сполучною ланкою між технічною командою та менеджментом є команда бізнес-аналітиків. Реалізація будь-якого бізнес-рішення та концепції передбачає узгодження безлічі вимог та рішень з особами, які приймають рішення. Бізнес-аналітик має вміти спілкуватися та чути обидві сторони та їх умови.

  1. Комунікативні навички

Ще однією з важливих навичок є комунікація. Головне завдання бізнес-аналітика – створити рішення для розвитку бізнесу. Для цього необхідно вміти чітко викладати свої думки та точку зору членам своєї команди. Також, бізнес-аналітики досить часто присутні на зустрічах із клієнтами та зацікавленими особами, що також потребує гарних комунікативних здібностей.

  1. Прийняття рішень

Пропонувати рішення, які будуть вигідні для бізнесу та його розвитку – завдання бізнес-аналітика. Висновки, отримані з даних, можуть мати значний вплив на компанію, процес прийняття рішень, які, зі свого боку, допоможуть обійти конкурентів та вивести компанію на новий рівень. Здатність аналізувати ситуацію з різних сторін та прогнозувати ймовірні результати допомагає бізнес-аналітикам приймати обґрунтовані рішення.

  1. Критичне мислення

Критичне мислення бізнес-аналітиків допомагає задовольняти очікування клієнтів за допомогою аналізу даних з урахуванням різних факторів та бізнес-вимог. Також, бізнес-аналітики повинні чітко розуміти дані, які вони збирають, а також процеси та процедури, які вони використовують для отримання даних. Тільки якісні дані можуть гарантувати чудовий результат.

  1. Вирішення проблем

Досвід вирішення проблем допомагає в подальшому вирішити нові проблеми та завдання. Діяльність бізнес-аналітика є достатньо складною на кожному етапі, що передбачає від нього вміння вирішувати проблеми. Розуміння джерела та причини проблеми прискорює процес її усунення.

  1. Документація

Для подання аналізу та звітів бізнес-аналітик має використовувати документацію. Це дозволить бізнес-аналітикам легше і зрозуміліше висловлювати свої думки та рішення на зустрічах з клієнтами та іншими зацікавленими особами. Існує безліч простих інструментів для створення документації, які бізнес-аналітики можуть використати у своїй роботі.

  1. Excel

Excel – досить популярний інструмент для аналітики та звітності. Бізнес-аналітики використовують цей інструмент з метою безлічі обчислень, створення звітів та дослідження різних показників. Це дозволяє виявити закономірності. Таблиці Excel також дозволяють обчислювати параметри та показники за допомогою формул, що дозволяє аналітикам провести аналіз, зробити висновки та підготувати документацію.

Бізнес-аналітика у сфері охорони здоров’я та фармацевтики

Бізнес-аналітика має велике значення у процесі життєдіяльності бізнесу, допомагаючи компаніям приймати обґрунтовані та ефективні рішення. Незалежно від сфери діяльності компанії, бізнес-аналітика є її невід’ємною складовою. У сфері охорони здоров’я та фармацевтики аналітика має вирішальне значення для збереження конкурентних позицій компанії на ринку. Медичні та фармацевтичні компанії мають велику кількість даних, які вимагають грамотного зберігання, обробки та аналізу. Це, зі свого боку, дозволяє бачити реальну інформацію від пацієнтів, регулюючих органів, конкурентів тощо. Основна мета бізнес-аналітики у цій сфері – розширити можливості у процесі прийняття рішень, розробляти і впроваджувати інновації, призначені рятувати життя людей.

Як саме бізнес-аналітика допомагає компаніям у сфері фармацевтики та охорони здоров’я:

На даний момент спостерігається стрімке збільшення вартості запуску нових ліків. Також, термін дії патентів на ліки, що вже існують і користуються попитом, спливає. У зв’язку з цим актуальним стає прискорення процесу розробки нових ліків. У цьому випадку аналітика дозволить отримати максимум користі з великих наборів даних, публікацій, наукової інформації, а також дозволить скласти прогнози та ухвалити рішення;

Використання технології великих даних у сфері охорони здоров’я та фармацевтики сприяє зниженню витрат та підвищенню ефективності. Це можливо завдяки збільшенню швидкості проведення клінічних випробувань, аналізу та визначення великої кількості точок даних (історичні дані, дані моніторингу пацієнтів, демографічні дані тощо). Якісне вивчення результатів клінічних випробувань надає можливість підвищити ефективність діагностики захворювань;

Сучасний світ складається із даних. Це призводить до складнощів процесу їхньої обробки. Аналітика великих даних допомагає вирішити цю проблему шляхом об’єднання даних із різних джерел (медичні записи, медичні датчики, геномне секвенування тощо). Це дозволяє виявити закономірності та створювати ліки для пацієнта на основі його індивідуальних потреб;

Якісна робота з даними сприяє кращому розумінню ринку, проаналізувати роботу торгових представників, провести аналіз маркетингових каналів і на основі цих даних приймати рішення. Дані у сфері охорони здоров’я та фармацевтики зростають у геометричній прогресії. У цій ситуації важливо мати сучасні технології для обробки та аналізу даних, а також прогнозування майбутніх тенденцій, використовуючи історичні тенденції та дані.

Кожна компанія має свої власні запити та потреби, які необхідно закрити за допомогою даних. Однак, існують основні вимоги для ефективного результату роботи з даними:

  1. Структурування даних

Підвищення ефективності можливе за допомогою коректної організації, управління та зберігання даних. У сфері охорони здоров’я та фармацевтики вони використовуються з будь-якою метою: оцінка ліків, їхнє майбутнє використання, їхній потенціал на ринку, фінансування клінічних досліджень тощо. Структурування даних забезпечує якісний процес організації, обробки, вилучення та зберігання даних для ефективної роботи з ними.

  1. Збір даних

Алгоритми та методи моделювання допомагають виявляти закономірності та взаємозв’язки даних. Це, зі свого боку, дозволяє складати більш точні прогнози у дослідженнях, розробці, маркетингу, клінічних випробуваннях тощо. Використання інструментів кластеризації, асоціативної сегментації та класифікації даних сприяє покращенню якості методів розробки та доставки ліків.

  1. Штучний інтелект та машинне навчання

Ці інструменти застосовуються з метою керування великим обсягом даних. Компанії у сфері фармацевтики та охорони здоров’я використовують ШІ та машинне навчання для більш легкого пошуку ліків.

  1. Візуалізація

Для простоти сприйняття та розуміння даних, тенденцій та закономірностей інформація подається у графічному форматі. Візуалізація даних допомагає аналітикам та клініцистам виявляти закономірності та взаємозв’язки та оперативно приймати обґрунтовані рішення.

Безумовно робота з даними потребує певних навичок та підготовки. На даний момент існує безліч онлайн-порталів, які пропонують навчальні програми. Однак, для вибору програми важливо розуміти дані, якими володіє компанія, потреби та цілі компанії, а також завдання, які мають вирішити співробітники за допомогою даних.

Бізнес-аналітика для стартапів

Основним допоміжним елементом у досягненні успіху та домінуючих позицій на ринку є релевантні дані. Коректну роботу з ними та отримання максимальної користі забезпечує бізнес-аналітика.

Бізнес-аналітика є комплексом знань, технологій та практик, які використовуються для дослідження даних і продуктивності компанії. Її основною метою є отримання необхідної інформації для ухвалення рішень на основі даних. Бізнес-аналітика може бути ефективною не лише для великих компаній, які давно запровадили її у всі робочі процеси, а й для стартапів. Багато стартапів успішно використовують бізнес-аналітику для досягнення успіху у майбутньому. Мета бізнес-аналітики у цьому випадку полягає у визначенні корисних наборів даних, робота з якими призведе до збільшення продуктивності, ефективності та доходу. Також, бізнес-аналітика надає можливість скласти точний прогноз, передбачити майбутні події, пов’язані з діями та поведінкою споживачів, тенденціями ринку, створювати більш ефективні процеси тощо. Цей інструмент використовується для аналізу даних з різних джерел: хмарні програми, CRM, соціальні мережі тощо.

Використання бізнес-аналітики стартапами для досягнення успіху:

  1. Пріоритетність бізнес-аналітики

Частою помилкою дрібних компаній є думка, що через невеликий обсяг даних аналітика їм не потрібна. Проте, бізнес-аналітика може бути корисною вже на перших етапах. Доцільно одразу почати збирати дані та розробляти стратегію аналітики. Насправді стартапи володіють досить великою кількістю даних (файли, електронні листи, виклики, дані сервера, сторонні дані, дані соціальних мереж тощо). Такі типи даних часто не беруть до уваги, але вони можуть сильно вплинути на процес прийняття рішень.

  1. Культура даних

Дані – це мислення. Це культурний перехід від прийняття рішень з урахуванням інтуїції до прийняття рішень з урахуванням даних. Звіт Harvard Business Review показав, що 99% керівників компаній намагаються перейти до культури, що базується на даних. Створення культури даних у компанії є ключовим чинником її успіху.

  1. Вибір правильної технології

Практично всі дані знаходяться у хмарі, тому аналітична платформа також має бути тут. Існує безліч постачальників, які пропонують інструменти аналітики «в хмарі». Проте, можливості у кожного різні. Важливо підібрати аналітичну платформу з урахуванням новітніх хмарних технологій, яка буде відповідати всім вимогам та запитам певної компанії.

  1. Штучний інтелект

На даний момент штучний інтелект не потребує складних маніпуляцій чи окремої команди спеціалістів для введення його у робочі процеси. Найновіші платформи бізнес-аналітики можуть автоматично використовувати можливості машинного навчання, не вимагаючи кодування і великих витрат. За допомогою інструмента можливе розпізнавання тексту, виявлення об’єктів на фотографіях, аналіз настроїв тощо.

  1. Аналітика – це не лише графіки

Багато користувачів розглядають бізнес-аналітику лише у вигляді діаграм, графіків та звітів. Однак, сучасні платформи бізнес-аналітики – це набагато більше, ніж просто візуалізація. Вона включає весь конвеєр даних. Деякі платформи поєднують збір та перетворення даних з аналітикою, візуалізацією та машинним навчанням. Таке комплексне рішення є ефективнішим у процесі роботи з даними.

  1. Збір усіх даних

Отримати повну картину можна у разі аналізу всіх даних. Аналітична платформа повинна приймати та обробляти всі дані, у тому числі напівструктуровані та неструктуровані джерела (наприклад, NoSQL, файли, електронні листи, аудіо, відео, соціальні мережі та багато іншого). Такий підхід допоможе приймати обґрунтовані та ефективні рішення на основі даних.

  1. Інфраструктура

Важливо враховувати вартість всієї інфраструктури компанії (база даних, сховище даних, сервери тощо). Дані елементи можуть досить швидко збільшуватися, що може бути дорожче, ніж ціна платформи. Хмарні або безсерверні аналітичні платформи можуть запускати служби та функції лише у разі потреби. Це дозволяє заощадити кошти за допомогою об’єднання сховища даних у єдиний репозиторій.

  1. Використання функцій бізнес-аналітики

Немає необхідності вкладати великі суми одночасно. Доцільно починати зі збору даних та автоматизації, та зі зростанням підключати візуалізацію та розширені функції.

  1. Зворотній зв’язок

Доцільно призначити спеціаліста в кожному відділі компанії, який даватиме зворотній зв’язок щодо використання даних та аналітики. Кожен користувач повинен мати можливість використовувати дані та проводити подальший аналіз для виконання своїх завдань та прийняття рішень.

  1. Аналітика самообслуговування

Аналітика самообслуговування надає користувачам інструменти та можливості для вирішення різних питань та оперативного пошуку необхідної інформації.

Business Intelligence vs Business Analytics

Незамінними та найпоширенішими інструментами сучасного бізнесу для оптимізації робочих процесів є Business Intelligence та Business Analytics. Щоб розуміти, яку користь може принести кожен інструмент, розберемося із визначеннями.

Business Intelligence являє собою процес збору, зберігання та вивчення даних, якими володіє компанія, з метою забезпечення безперебійної операційної діяльності. До BI належать різні інструменти та програмне забезпечення: електронні таблиці, система генерації звітів, програмне забезпечення для моніторингу, програмне забезпечення для видобутку та подання даних, управління подіями, онлайн обробка, розробка інформаційних панелей та ін. BI надає можливість інтерпретації великих даних, виявлення нових можливостей та реалізації нових стратегій розвитку. Здатність поєднувати внутрішні та зовнішні дані є перевагою BI. Це надає чітке бачення та розуміння актуальної ситуації, яке неможливо отримати за допомогою одиночних потоків даних. Впровадження BI у робочий процес допомагає організаціям краще розуміти бізнес, ринок, потреби та поведінку клієнтів.

Business Analytics являє собою статистичну технологію з використанням кількісних методів для отримання інформації, прогнозування дефектів, розробки стратегій. До BA відносяться: прогнозний аналіз, ідентифікація зв’язків та послідовностей агрегованих даних, кореляційний аналіз, факторний аналіз, візуалізація даних, аналіз зростання, оптимізація та ін. Використання BA передбачає залучення фахівців із обробки даних, а також організацію додаткового профільного навчання. Процес прийняття рішення за допомогою BA відбувається за допомогою методів чисельного аналізу (предиктивне моделювання, аналітичне моделювання).

Різниця між Business Intelligence та Business Analytics

  1. Основний фокус BI – це аналіз історичних та поточних даних. BI забезпечує процес аналізу/порівняння минулих подій, поточної ситуації та розвиток бізнесу за певний період. За допомогою цього інструмента можна визначити причину проблеми та необхідні дії для її усунення. Основний фокус BA – прогнозування майбутніх результатів. За допомогою цього інструменту можна визначити наслідки невирішеної проблеми у майбутньому, можливі стратегії та спрогнозувати результати.
  2. BI працює з даними за минулий період та поточними даними для визначення поточних бізнес-потреб. BA працює лише даними за минулий період для прогнозування бізнес-потреб, потреб клієнтів та стимулювання продуктивності.
  3. Завдання BI надати бачення поточних бізнес-операцій, інформацію про поточні тенденції та інтереси клієнтів. Завдання BA надати інформацію про зміни бізнес-операцій, підвищення продуктивності, майбутні потреби клієнтів.
  4. Основні BI інструменти: Qlik Sense, SAP Business Objects, TIBCO, PowerBI та ін. BA інструменти: обробка тексту, документи Google, MS Office інструменти, MS Visio, електронні таблиці та ін.
  5. BI – це інструмент переважно великих компаній, метою яких є забезпечення безперебійного ведення бізнесу. BA – це інструмент невеликих компаній для розвитку, підвищення ефективності та досягнення цілей.
  6. Для аналізу BI використовує більше панелей інтерфейсу користувача, BA використовує більше інструментів і програмних додатків.
  7. BI методи та технології для аналізу даних: складання звітів, аналітика в реальному часі, інформаційні панелі, інтерактивна аналітична обробка та ін. BA методи: прогнозне моделювання, моделювання даних, моделювання вимог, SWOT-аналіз та ін.

BI та BA виконують різні завдання та ролі в процесі оптимізації бізнес-діяльності. Проте, обидва інструменти є важливою та невід’ємною частиною операційної діяльності для кращого розуміння бізнесу, забезпечення ефективного процесу прийняття рішення, оптимізації бізнес-процесів, прогнозування тенденцій та отримання конкурентної переваги.

10 актуальних термінів сучасної бізнес-аналітики

Сучасна людина є активним користувачем передових технологій. Щоденно кожний з нас має справу з різними технологіями, які полегшують та покращують життя: інтернет, смартфони, месенджери, хмарні сховища даних, онлайн-банкінг та ін. Бізнес також не залишається осторонь та впроваджує різні технології для оптимізації своєї діяльності. Складно уявити, що всі ці технології обходяться без аналітики. Всупереч не завжди ефективному її використанню у бізнесі, необхідність застосування аналітики викликає все менше питань та сумнівів. Дані – це цінний ресурс компанії, який заслуговує на належну увагу та аналітику, актуальність якої продовжує зростати. Пропонуємо розглянути 10 ключових слів бізнес-аналітики 2021 року.

  1. Вбудована аналітика (Embedded Analytics) – інтеграція аналітичного контенту у додатки бізнес-процесів. Завдяки такому рішенню з’являється можливість отримати всю необхідну інформацію. Крім того, збільшується ефективність роботи користувачів та можливість вирішувати складні завдання бізнесу.
  2. Когнітивні обчислення (Cognitive Computing) – є безсумнівним трендом останніх декількох років. Щоденно генеруються «тони» даних, робота з якими є непосильним завданням для людського мозку. Головна здатність цієї технології обробити великі обсяги структурованих та неструктурованих даних та перетворити їх у цінну інформацію.
  3. Точність даних (Data Accuracy) – ефективні бізнес-рішення можуть прийматися тільки на основі точних даних. Це перше та головне правило ефективної бізнес-аналітики. Розуміючи це, менеджмент компаній починає більше фокусуватися на організації ефективного процесу управління даними. Наприклад, ситуація з COVID-19, яка потрясла весь світ, підтвердила важливість володіння точними даними. Все людство хотіло знати правдиву інформацію щодо кількості інфікованих, вакцинованих, летальних випадків та ін.
  4. Аналітика рішень (Decision Intelligence) – нова та важлива дисципліна ери штучного інтелекту, яка направлена на перетворення інформації в найкраще практичне рішення. Ця дисципліна є поєднанням науки про дані, соціальних наук, теорій прийняття рішень та науки управління. Організаціям, які використовують decision intelligence, вдається значно вдосконалити свою оперативну діяльність, покращити рівень грамотності та ефективності управління проєктами, стратегічного планування, процесу прийняття рішень.
  5. Прогнозна аналітика (Predictive Analytics) – невід’ємний інструмент бізнесу, який утримує свою актуальність. Використання новітніх технологій аналізу історичних та поточних даних надає можливість спрогнозувати результат подій та прийнятих рішень, що допомагає запобігти ризики або пом’якшити наслідки. Цей інструмент сприяє виходу бізнесу на новий рівень.
  6. X–Analytics – не завжди аналітика даних передбачає роботу з цифрами. Дані компанії, які аналізуються можуть бути різної форми: текст, відео, аудіо та ін. Для отримання переваги перед конкурентами варто аналізувати ці дані також. Суть X-Analytics полягає у можливості виконувати будь-який тип аналітики структурованих чи неструктурованих даних (відеоаналітика, текстова аналітика, аудіоаналітика та ін.).
  7. Мобільна аналітика (Mobile Analytics) – зростання використання мобільних телефонів спровокувало появу необхідності мобільної аналітики. Впровадження та використання мобільних рішень у бізнесі надає безліч переваг, зокрема доступ до інформації у будь-який час та з будь-якої локації. Також мобільна аналітика дозволяє компаніям отримувати доступ до даних у режимі реального часу у будь-якому місці.
  8. Розширене управління даними (Augmented Data Management) – забезпечення безпеки та якості даних для аналітики у реальному часі було та буде завданням №1. Проте, забезпечити це досить важко. У цьому випадку на допомогу приходить розширене управління даними, яке набирає популярність. Звіти Gartner та Deloitte підтверджують цю тенденцію та підкреслюють вигоди, які можуть бути досягнені шляхом поєднання штучного інтелекту та управління даними.
  9. Прописуюча аналітика (Prescriptive Analytics) – полягає в тому, що користувачі прописують всі можливі дії, які вони повинні здійснити задля результату. Головне завдання – допомогти спеціалістам обрати правильну прогнозну модель для досягнення найкращого результату.
  10. Спільна бізнес-аналітика (Collaborative BI) – являє собою поєднання соціальних мереж та інших сучасних технологій з онлайн бізнес-аналітикою. Є потужним інструментом для бізнесу, який дозволяє приймати швидкі та ефективні рішення.
GoUp Chat