Войти
Использование искусственного интеллекта в бизнес-аналитике  id статьи: 3270
Тип публикации
статья в журнале
Язык
Ru
Журнал
Современные инновации, системы и технологии
eSSN:2782-2818
Год
2024
Выходные данные
том 4
выпуск 3
страницы 146-156
EDN
УДК
004.056
Абстракт
Искусственный интеллект быстро преобразует область бизнес-аналитики, изменяя способ извлечения данных, принятия решений и управления затратами. Используя искусственный интеллект для анализа огромного количества информации, определения моделей и создания прогнозов, компании могут получить более глубокое понимание своих операций и принимать более точные решения. Эта статья исследует растущее влияние искусственного интеллекта в сфере бизнес-аналитики, сосредоточивая внимание на его преимуществах, основных приложениях и возникающих тенденциях. Исторически, бизнес-аналитика сильно зависела от статистических методов и ручной интерпретации данных для получения практичных выводов. Однако, рост искусственного интеллекта привел к значительному сдвигу в этом процессе, переходя от базового описательного анализа, который сосредоточен на обобщении прошлых событий, к прогностическому и предписывающему анализу. Этот передовой подход позволяет компаниям не только прогнозировать будущие результаты, но и рекомендовать наилучший вариант действий для достижения желаемых целей. По мере развития искусственного интеллекта, роль таких подходов в бизнес-аналитике должен расти, что позволит организациям повысить эффективность, улучшить процесс принятия решений и сохранить конкурентное преимущество на быстро развивающемся рынке.
Ключевые слова
ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ, БИЗНЕС-АНАЛИТИКА, ПРОГНОЗИРОВАНИЕ, МАССИВЫ ДАННЫХ, ПРИНЯТИЕ РЕШЕНИЙ, ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ
Дата занесения
2024-11-15 13:30:16
Scopus
Статус нет
Квартиль --
WoS
Статус нет
Квартиль --
РИНЦ
Статус есть
Импакт-фактор --
количество баллов за публикацию
1
количество баллов каждому автору
0.5
история начисления баллов за квартал:
Финансирование:

FNNN-2024-0016
Исследование пространственно-временной изменчивости океанологических процессов в береговой, прибрежной и шельфовой зонах Черного моря под воздействием природных и антропогенных факторов на основе контактных измерений и математического моделирования