data literacy

Вплив ШІ та машинного навчання на науку про дані

Основою всіх інновацій, прийнятих рішень та конкурентоспроможності бізнесу є дані. Сьогодні це нова «нафта», яка є величезною цінністю та здатна привести до успіху. Компанії з різних сфер діяльності продовжують збирати величезну кількість даних, що вимагає використання складних інструментів та методів для отримання цінної інформації.

Штучний інтелект та машинне навчання сприяли просуванню науки про дані. Ці технології допомагають фахівцям з даних проводити аналіз, будувати прогнози та виявляти тенденції, автоматизувати рутинні завдання тощо. Наука про дані у поєднанні зі ШІ та машинним навчанням формує майбутнє, засноване на даних. Розглянемо вплив ШІ та машинного навчання.

Розширена обробка та аналіз даних. Причиною революції в обробці та аналізі даних є ШІ. Традиційні методи аналізу не завжди здатні впоратися з великими обсягами даних. Аналітика даних на основі ШІ забезпечує легкий та швидкий процес обробки величезних наборів даних та отримання інформації. Компанії, які прагнуть приймати рішення на основі даних і в режимі реального часу, вже зрозуміли цінність цієї можливості;
Предиктивна аналітика та прогнозування. ШІ та машинне навчання сприяє глибокому зануренню в прогнозну аналітику та прогнозування. Використання історичних даних допомагає точно виявити майбутні тенденції, передбачити поведінку клієнтів та динаміку ринку. Завдяки цьому компанії можуть адаптуватися до активних змін ринку;
Персоналізоване обслуговування клієнтів. Основою персоналізованого підходу до клієнтів є наука про дані, заснована на ШІ. Аналіз даних про клієнтів у режимі реального часу дозволяє компаніям максимально адаптувати продукти/послуги та маркетингові кампанії до індивідуальних уподобань та потреб клієнтів. Такий підхід сприяє підвищенню задоволеності клієнтів, а отже, і зростанню доходу компанії;
Автоматизоване маркування та очищення даних. Спрощення важких завдань з маркування та очищення даних можливе за допомогою ШІ та машинного навчання. Автоматизація цього процесу дозволяє фахівцям з даних зосередитися на інших, стратегічніших задачах;
Обробка природної мови (NLP) та аналіз настроїв. Неструктуровані текстові дані також містять у собі цінну інформацію, яку можна отримати за допомогою NLP. Наприклад, визначити думку споживачів про продукт/послуги шляхом аналізу повідомлень у соціальних мережах;
Охорона здоров’я та медична діагностика. Моделі машинного навчання здатні провести точний аналіз зображень (рентгенівські знімки, МРТ тощо). Це дозволяє визначити захворювання на ранніх стадіях та оперативно розпочати лікування;
Кібербезпека. Ключовим елементом у процесі виявлення шахрайства є наука про дані на основі ШІ. Аналіз величезних обсягів даних у режимі реального часу за допомогою алгоритмів машинного навчання дозволяє виявити підозрілі закономірності та аномалії;
Транспорт. Розробка автономних транспортних засобів багато в чому залежить від науки про дані та ШІ. Аналіз даних із датчиків та камер для навігації, зібраних такими транспортними засобами, дозволяє вдосконалити, підвищити безпеку та надійність автономного транспорту;
Кліматологія та навколишнє середовище. Вирішення екологічних проблем неможливе без втручання науки про дані та ШІ. За допомогою моделей машинного навчання можливий аналіз кліматичних даних з метою складання прогнозу умов погоди, оцінки впливу на довкілля тощо;
Доступність та інклюзивність. Технології перетворення тексту на мовлення і навпаки, які ґрунтуються на ШІ, забезпечують комунікативну підтримку людям з обмеженими можливостями. Мовний переклад на основі ШІ здатний зруйнувати бар’єр та налагодити взаєморозуміння.

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:

Швидкість та ефективність: забезпечення швидкої обробки даних (користувач швидко отримує точну інформацію в результаті аналізу); швидкий процес ухвалення рішень; можливість запам’ятовувати команди і синтаксис бібліотек аналізу даних та пропонувати альтернативні підходи до аналізу;
Перевірка та валідація: виявлення невідповідностей у даних та визначення причин їх виникнення;
Демократизація даних: забезпечення демократизованого доступу до даних (можливість користувачів без специфічних знань у галузі даних аналізувати великі набори даних та вилучати ідеї);
Автоматичне формування звітів: автоматизація процесу генерування звітів, що забезпечує своєчасний доступ до інформації незалежно від розташування та походження даних.

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

Генерація коду та усунення помилок при аналізі даних (особливо у роботі з великими наборами даних);
Пояснення аналізу та висновків для більш глибокого розуміння ситуації (наприклад, чому впав рівень продажів, причини різкого зростання користувачів тощо);
Генерація синтетичних даних (створення наборів навчальних даних та введення їх у моделі машинного навчання, що значно спрощує процес тестування);
Створення інтерактивних дашбордів та звітів для швидкого об’єднання даних із кількох джерел в одному місці;
Автоматичне введення даних із зображень (перетворення зображень табличних даних на цифрові набори без необхідності робити це вручну).

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.

Data Science для фінансових компаній

Основа будь-якого бізнесу – це інформація. На даний момент існує велика кількість різних методів аналізу даних, які використовуються компаніями для автоматизації та досягнення максимальної ефективності. Фінансові компанії, які надають фінансові послуги та послуги для управління фінансовими процесами, не є винятком. Вони володіють та обробляють величезну кількість даних, які потребують якісного управління та високого рівня захисту. Наука про дані відіграє ключову роль в організації цих та інших процесів.

Виявлення та запобігання шахрайству

Ключовим показником успішності фінансової організації є безпека коштів та даних клієнтів. Це досить складний і трудомісткий процес. Важливо використовувати не лише технології, які допоможуть блокувати шахрайські дії, а й технології, які зможуть виявити підозрілу активність на ранній стадії та оцінити ситуацію. Такі технології необхідно регулярно моніторити та оновлювати.

Величезна кількість транзакцій та процесів не дозволяє вручну відстежити підозрілу активність. Проте, Data Science є чудовим інструментом у цій ситуації. Він дає змогу створити алгоритм самостійного аналізу певних дій, що дозволить автоматизувати процес виявлення. Також варто відзначити, що технологія здатна самонавчатися. Обробка більшої кількості даних сприяє отриманню більшого досвіду та знань. Виявлення підроблених документів, копії фінансових операцій та рахунків, підозрілих дій, запобігання шахрайству можливе завдяки Data Science.

Оцінка та управління ризиками

Машинне навчання та штучний інтелект, у тому числі допомагають провести оцінку фінансових ризиків та безпеки. Нові моделі машинного навчання дозволяють більш ефективно проводити аналіз ризиків та керувати ними.

Конкуренти, органи влади, інвестори та інші учасники можуть нести певні ризики для бізнеса. Будь-яка ситуація має бути розв’язана з урахуванням розуміння ризиків, потенційних втрат та можливостей зростання. Цей процес вимагає аналізу великої кількості оброблених та необроблених даних.

Складні самонавчальні алгоритми Data Science у цьому разі будуть максимально корисні. Вони проводять оцінку даних з метою аналізу ризиків, дозволяючи компаніям створювати надійну модель подальшого розвитку.

Управління даними клієнта

Найціннішим ресурсом будь-якої компанії є дані, якість управління якими має вирішальне значення. Така велика кількість даних, якими володіють фінансові компанії, доцільно обробляти автоматично. Швидкий та ефективний аналіз неструктурованих даних забезпечить ШІ.

Персоналізація

Дохід сучасного бізнесу залежить від точності вгадування потреб клієнтів. Чим краще компанія вгадає бажання клієнта – тим вищий шанс отримати більший дохід. Для фінансових компаній це працює так само. Клієнти охочіше будуть користуватися послугами компанії або банку, який має пропозицію саме для них з урахуванням їхнього доходу, потреб та певної ситуації.

Data Science дозволяє відстежити поведінку користувачів та надає повну картину. Бізнес отримує можливість приймати більш обґрунтовані рішення, а клієнт отримує унікальну та персоналізовану пропозицію.

Аналітика

Збір та аналіз даних – це 2 ключових процеса. Сучасні технології дозволяють ефективно обробляти великі обсяги даних різного типу. Це дозволяє відстежити зміни даних та внести редагування з метою запобігання ризикам. Наприклад, аналіз даних про клієнтів відкриває нові можливості, дозволяючи відреагувати на інтерес клієнта та побудувати якісну маркетингову кампанію.

Робота з даними та навчання команди

Сучасним світом керують дані. Кожна людина та компанія щодня генерує величезну кількість даних. І якщо людина може не замислюватися про дані та їх використання, то компанії не можуть прогаяти таку можливість. Сучасний бізнес є активним користувачем даних у своїй повсякденній рутині. Виходячи з поставлених завдань, проводиться аналіз різних показників та будуються прогнози. Це дозволяє компаніям відійти від підходу «наосліп» і діяти, спираючись на реальні та достовірні дані.

Сучасні інструменти аналітики досить прості у використанні, що дозволяє будь-якому співробітнику компанії виконувати певний набір функцій. Однак, для більш якісної та повноцінної роботи з даними необхідне навчання та регулярне підвищення кваліфікації. Повна залученість та зацікавленість команди може гарантувати успіх та високий загальний результат.

Керівники компаній часто стикаються з опором співробітників навчатися чомусь новому у сфері даних. Нижче кілька рекомендацій, які допоможуть подолати опір та вирішити основні проблеми при реалізації процесу навчання та підвищення кваліфікації.

Подолання опору

Опір співробітників проходити навчання є однією з основних проблем. Тут варто глянути на проблему очима маркетолога – тобто зробити навчання таким, щоб його захотіли пройти. Правильна популяризація навчання один із найважливіших елементів залучення співробітників. Залучення лідерів компанії, які зможуть наголосити на цінності придбання навичок роботи з даними, стане вагомим аргументом. Проте, варто акцентувати увагу не тільки на кінцевому результаті та користі компанії, а й на можливостях кожного співробітника – тобто кар’єрних успіхах команди.

«Простота» даних

Основна причина опору співробітників – це страх нового та уявлення роботи з даними, як щось максимально складне та незрозуміле. Насамперед необхідно доступно пояснити чому робота з даними така важлива для кожного співробітника та для компанії в цілому. Крім цього, машинне навчання, штучний інтелект та наука про дані породжують страх «непотрібності» співробітників. Керівникам варто пояснити, що впровадження даних технологій не передбачає скорочення команди, а навпаки, автоматизацію деяких функцій для оптимізації, спрощення та покращення роботи співробітника. Якісне використання даних – це ключ до прийняття ефективних рішень у масштабах однієї позиції в компанії, а отже, однієї команди та всієї компанії. Кожен співробітник – це шестерня, від якої залежить успішна та безперервна робота всього механізму компанії.

Розуміння використання даних

Використання даних має бути зрозумілим співробітникам. Кожен співробітник повинен розуміти для чого він використовує дані: яка його конкретна мета, яка мета компанії, для покращення яких бізнес-процесів тощо. Така прозорість і розуміння дозволить співробітникам почуватися більш впевнено та правильно представляти дані на обговореннях результатів.

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:

Прийняття рішень. Основним інструментом у процесі прийняття обґрунтованих та ефективних рішень є бізнес-аналітика. Цей інструмент можна використовувати для ухвалення рішень будь-якого напряму бізнесу.
Підвищення ефективності. Використання бізнесу-аналітики сприяє покращенню бізнес-операцій: економія витрат часу, енергії та ресурсів. Також співробітники, застосовуючи бізнес-аналітику для повсякденних завдань, можуть висловлювати свою думку. Ця інформація може бути корисною для ухвалення рішень.
Максимізація бюджету. Малий бізнес, який не має великих бюджетів, може збільшити його за допомогою бізнес-аналітики. Наприклад, отримати більше даних про клієнтів, передбачати зміни у їхніх потребах та перевагах, утримувати конкурентні позиції на ринку.
Досягнення цілей. Використання візуалізації даних дозволяє моніторити минулу та поточну продуктивність за ключовими показниками ефективності. Детальні діаграми допомагають побачити повну картину і виходячи з цього приймати певні рішення для досягнення бізнес-цілей.
Збільшення прибутку. Впровадження рішень щодо бізнес-аналітики призводить до фінансового результату. За даними дослідження McKinsey, організації, які інвестують у великі дані, збільшують прибуток на 6%.
Отримання інформації. За допомогою інструментів бізнес-аналітики можна проаналізувати цільовий ринок, думку та дії. Це дозволить переглянути підходи, виявити, що працює, а що ні, і замінити неробочі рішення на більш ефективні. Завдяки цьому компанія здатна задовольнити потреби клієнтів, а отже, збільшити свою ефективність в цілому.

Задачі та можливості науки про дані

Наука про дані стала трансформаційною областю, яка здатна змінити та стимулювати процеси прийняття рішень. Активне зростання даних та технологічні досягнення створюють певні складнощі та проблеми. Це, зі свого боку, є стимулом і можливістю знайти нові підходи та рішення. Нижче ключові завдання, складності та можливості фахівців з даних.

Проблеми та завдання:

Якість та складність даних

Забезпечення якості та надійності даних є одним із ключових завдань науки про дані. Великі обсяги даних із різних джерел створюють низку проблем, таких як відсутність даних, невідповідність, неточність тощо. Для отримання точної та якісної інформації необхідно провести очищення та попередню обробку. Ці процеси досить складні та можуть зайняти багато часу.

Масштабованість та інфраструктура

Збільшення розміру та складності наборів даних створює серйозну проблему масштабованості. Для ефективної обробки великих даних фахівцям необхідна надійна інфраструктура та потужні обчислювальні ресурси (впровадження алгоритмів, що масштабуються, і розробка системи, що дозволяє обробку величезних обсягів даних).

Дефіцит кваліфікованих спеціалістів

На даний момент існує розрив між попитом та пропозицією фахівців з даних. Попит значно перевищує пропозицію, що створює дефіцит кадрів. Особливістю науки про дані є поєднання навичок у галузі математики, машинного навчання та знань у предметній галузі. Пошук фахівця, який має необхідні навички та знання, може стати складним завданням.

Етика та конфіденційність

Популярність і залежність від даних викликають етичні проблеми, пов’язані з конфіденційністю, безпекою та відповідальним використанням даних. Фахівцям з даних необхідно знати, розуміти та дотримуватися всіх норм, вимог та законів щодо захисту даних. Важливо дотримуватись балансу використання даних та дотримання конфіденційності, що також може стати певним ускладненням робочого процесу фахівця.

Можливості:

Прийняття рішень та розуміння бізнесу

Наука про дані відкриває нові можливості для бізнесу, а саме прийняття рішень на основі даних та отримання цінної інформації. Дані є потужним інструментом, грамотне використання яких здатне оптимізувати всі процеси, визначити можливості для розширення та зростання, підвищити якість обслуговування клієнтів, утримувати лідируючі позиції на ринку та бути гнучким в умовах його динамічних змін.

Прогнозна аналітика та машинне навчання

Прогнозна аналітика та машинне навчання відкривають нові можливості та дозволяють організаціям прогнозувати тенденції, виявляти закономірності та складати точні прогнози. Область застосування прогнозної аналітики та машинного навчання величезна: від прогнозування поведінки клієнтів до оптимізації ланцюжків поставок.

Автоматизація та ефективність

Ключовим елементом в автоматизації завдань та підвищення ефективності є наука про дані. Автоматизація дозволяє зменшити ручну роботу, тим самим підвищити продуктивність. Ефективність роботи організації, спосіб та якість роботи з даними, а також прийняття рішень на основі даних можливе за допомогою автоматизованих конвеєрів даних, інтелектуальних систем підтримки прийняття рішень на основі штучного інтелекту.

Міждисциплінарна взаємодія

Наука про дані успішно розвивається, зокрема, за допомогою міждисциплінарної взаємодії. Вона поєднує досвід із різних областей (комп’ютерні науки, математика, соціальні науки та бізнес). Це дозволяє фахівцям з даних вирішувати складні проблеми та знаходити інноваційні шляхи та методи вирішення завдань.

Неструктуровані дані в процесі досягнення бізнес-цілей

Сучасні компанії володіють великим обсягом даних. Приблизно 80% із них – це неструктуровані дані. Нині обсяг неструктурованих даних різко збільшується зі швидкістю 55 – 65% на рік. Такі дані можуть бути дуже корисними для досягнення бізнес-цілей. Тому варто звернути увагу на інструменти вивчення неструктурованих даних, що дозволить отримувати додаткову інформацію та використовувати її в процесі прийняття рішень.

Основні цілі використання неструктурованих даних

Розробка продукту

За допомогою неструктурованих даних компанії можуть вивчити та проаналізувати настрої споживачів, звернення до служби підтримки, соціальні мережі тощо. Такий підхід дозволить компаніям знайти шляхи покращення своїх послуг та/або продуктів, що, зі свого боку, призведе до покращення показників ефективності;

Продаж та маркетинг

Основна мета використання неструктурованих даних у маркетингу – визначення купівельної тенденції, сприйняття бренду, оцінка настроїв клієнтів. Аналіз повідомлень у соціальних мережах, обговорень на форумах та інших майданчиках допоможе оцінити ефективність продажу та маркетингу. Також неструктуровані дані корисні для алгоритмів, які використовуються у CRM-платформах. Предиктивна аналітика дозволяє отримувати висновки, з допомогою яких компанії можуть передбачити потреби клієнтів. У цьому випадку компанія отримує можливість запропонувати певний продукт саме в той час, коли він необхідний клієнту;

Обслуговування клієнтів

Часто компанії обробляють звернення клієнтів за допомогою автоматизованих чат-ботів. Вони підтримують менеджерів з обслуговування клієнтів та направляють їхні запитання відповідним співробітникам, які допомагають вирішити проблему. Ця інформація може бути проаналізована для визначення настрою клієнтів. Також, це дозволяє виявити неробочі та неефективні функції. Ця інформація використовується для розробки нового продукту або вдосконалення старого.

3 кроки у використанні неструктурованих даних для BI:

Визначення конкретної мети використання неструктурованих даних – з потреб компанії стає зрозуміло які саме дані необхідно збирати;
Оптимізація джерел даних – насамперед необхідно створити загальну модель даних, щоб забезпечити надійність і якість даних незалежно від джерела;
План та обслуговування програм обробки даних – важливо працювати з провайдерами, які спеціалізуються на високопродуктивних, високоякісних додатках та ресурсах для інтеграції даних.

Розширена аналітика для глибинного розуміння даних

Розширена аналітика – це автоматизований процес отримання корисної інформації (висновків) з великого обсягу даних. Для цього в основному використовується машинне навчання та Штучний Інтелект, що дозволяє вдосконалити традиційні методи аналізу даних та знаходити нові способи розвитку та використання засобів аналізу даних. Використання розширеної аналітики сприяє автоматизації безлічі функцій аналітики (створення, аналіз, побудова моделі даних тощо), а також спрощення процесу взаємодії з даними та отримання корисної інформації.

Основним завданням розширеної аналітики є більш глибоке розуміння результатів та створення точніших прогнозів. За кожним правильним рішенням стоять дані, точніше їх аналіз та чітке розуміння. Використовуючи цей інструмент, можна вчасно виявляти проблеми, нові можливості, аналізувати зміни показників продуктивності. Це, зі свого боку, дозволяє швидше досягати поставленої мети і KPI.

Інформація в режимі реального часу

Рішення розширеної аналітики дають змогу отримати необхідну інформацію за лічені хвилини. Використання моделей машинного навчання та Штучного Інтелекту дозволяє оперативно обробляти мільйони рядків даних та створювати детальні аналітичні звіти. Завдяки доступній та зрозумілій візуалізації даних користувачі одержують повну картину поточної ситуації. Інформація надається в режимі реального часу, що дозволяє отримувати вигоду та швидко приймати рішення у критичних ситуаціях.

Детальний аналіз

Доступ до величезної кількості даних та змінних, який можливий під час використання розширеної аналітики, дозволяє проводити глибокий аналіз даних. Це дозволяє отримувати більш точну інформацію, досліджувати певні моменти, виявити причини ситуації, що склалася, і створити більш точні прогнози.

Демократизація даних

Основна мета демократизації даних – надати користувачам розширений доступ до даних, які необхідні для виконання їхніх обов’язків. Будь-який співробітник може отримати доступ до даних у режимі реального часу, працювати з ними та створювати індивідуальні уявлення для аналізу. Демократизація даних дозволить користувачам проводити самостійну роботу з даними, що сприяє підвищенню грамотності щодо даних.

Ухвалення ефективних рішень

Досить часто бувають критичні ситуації, де необхідно оперативно ухвалити рішення. В цьому випадку немає можливості довго чекати на необхідну інформацію. Розширена аналітика вирішує цю проблему, опрацьовуючи мільярди записів і надаю точну інформацію користувачеві. Також користувач отримує відповідь на запитання «чому» щодо кожного результату, що дозволяє прийняти обґрунтоване рішення.

Business Intelligence у сфері освіти

Головна ідея Business Intelligence (BI) полягає у перетворенні необроблених даних у корисні ідеї. Дані стали невід’ємною частиною будь-якої сфери діяльності, а їх збір, обробка та аналіз – ключовим елементом у процесі успішного розвитку підприємств та організацій. Дані можуть принести користь не тільки комерційним організаціям. Наприклад, медичні установи використовують дані для встановлення більш точного діагнозу та призначення ефективного лікування. Сфера освіти досить складно сприймає підхід, що базується на даних, дотримуючись класичних підходів до навчання. Проте, грамотне використання даних допомагає виявити корисну інформацію, яка здатна максимізувати ефективність процесу навчання. Наприклад, BI-інструменти можуть оптимізувати процес прийому учнів до школи, створення розкладу занять, підвищення рівня успішності учнів тощо.

Business Intelligence являє собою певні методи та інструменти для збору та аналізу необроблених даних, а також їх трансформації в корисні ідеї. Основне завдання – оптимізувати операційні процеси та покращити існуючі моделі. BI та штучний інтелект є основними технологіями, які спрямовані на покращення освітнього процесу. BI дозволяє отримувати доступ до даних та складати звіти. Це, зі свого боку, надає можливість користувачам досліджувати дані та отримувати інформацію про попередні тенденції.

Освітні установи зберігають дуже багато даних. Наприклад, таблиці оцінок, результати тестів, загальні оцінки тощо – це необроблені дані, які можуть бути корисними в процесі розробки нової моделі. Це, зі свого боку, дозволяє розвивати культуру прийняття рішень з урахуванням даних. Проте, найчастіше освітні установи не розуміють, які дані вони зберігають і як ефективно їх можна використовувати. Дані про зарахування до школи, записи та результати іспитів та інші дані можна використовувати для покращення складання навчального плану та виявлення тенденцій.

Така велика кількість необроблених даних потребує правильного підходу до управління ними. Для зберігання даних доцільно використовувати сховище даних, що дозволяє забезпечити оперативну та ефективну обробку складних наборів даних. Однак, завжди варто пам’ятати про заходи безпеки, щоб запобігти витоку даних та використання їх у шахрайських цілях.

Дані є цінністю у разі ефективної роботи з ними. Просто велика кількість даних не дає жодної вигоди. Тому важливо забезпечити правильний процес збирання, зберігання, обробки та аналізу даних. Складання звітів дослідження та надання отриманої інформації у зрозумілій візуальній формі здатне звернути увагу керівництва. Це дозволяє внести корективи до існуючих моделей або розробити нові для забезпечення більш ефективного процесу навчання.

Використання BI-інструментів допомагає ефективніше використовувати наявні ресурси (час, робоча сила). Це сприяє покращенню академічної успішності. Наприклад, аналіз даних з метою визначення успішності вчителів та учнів з конкретних предметів тощо. Адміністратори школи також можуть приймати рішення на основі даних, використовуючи інструменти BI.

Для покращення видимості даних та їх візуалізації важливо використовувати концепцію сховищ даних. Вони дозволяють централізувати зібрані дані в одному місці та розробити модель з метою більш точної інформації. Ще одним важливим елементом у процесі роботи з даними є візуалізація. Легко подавати та сприймати інформацію у простій та зрозумілій формі. Це сприяє утвердженню ідей та/або прийняттю ефективних рішень на основі чіткого та зрозумілого подання даних, де не виникає зайвих питань.