Opowiadanie historii zamiast wykresów

Glen Rabie, CEO Yellowfin, uważa, że pomimo dostępu do ogromnej ilości danych, a także możliwości stwarzanych przez nowe technologie projekty analityczne często kończą się fiaskiem.

– Najczęściej przyczyną porażek jest brak rozwiązań zapewniających przedstawienie w czytelny sposób zachodzących w firmie procesów biznesowych. Poważną wadą systemów Business Intelligence są pulpity menedżerskie. Wprawdzie na przestrzeni ostatnich kilku lat producenci dokonali wielu modyfikacji, ale użytkownicy wciąż mają problemy ze zrozumieniem prezentowanych informacji – przekonuje Glen Rabie.

Yellowfin rozszerzył funkcjonalność swojego systemu Business Intelligence o dwie nowe usługi. Pierwsza z nich, tzw. sygnały, na bieżąco monitoruje strukturę firmowych danych. Jeśli wykryje istotne zmiany, natychmiast informuje o tym użytkownika. Sygnały gwarantują uniknięcie żmudnych analiz, błyskawicznie wychwytują zarówno nowe tendencje, jak i trendy odbiegające od ogólnie przyjętych wartości. Drugą nową funkcją są Yellowfin Stories, umożliwiające opowiadanie historii kryjącej się za danymi. W formacie zbliżonym do bloga użytkownicy mogą dodawać raporty (na żywo lub statycznie), osadzać zewnętrzne multimedia i tworzyć narrację wyjaśniającą historię danych.

Ten sposób prezentacji pozwala lepiej sprzedać nowe pomysły i idee kierownictwu lub zarządowi – podkreśla Glen Rabie.

Sztuczna inteligencja dla wszystkich

Sri Ambati, dyrektor generalny i współzałożyciel startupu H2O.ai, bardziej ceni liczby i pracujących nad nimi specjalistów niż najbardziej nawet barwne opowieści.

Badacze danych pracują wyłącznie z zasobami cyfrowymi. Inaczej wygląda to w przypadku osób odpowiedzialnych za zarządzanie biznesem. Jedynie 1 proc. pracy wykonywanej przez członków zarządów wiąże się z wnikliwą analizą danych, cała reszta to opowiadanie historii – uśmiecha się Sri Ambati.

Dlatego H2O.ai wiąże duże nadzieje z zastosowaniem sztucznej inteligencji w biznesie. Niemniej, aby tak się stało, trzeba pokonać parę przeszkód. Jedną z barier jest brak wysokiej klasy specjalistów zajmujących się analizą danych. Poza tym sztuczna inteligencja stała się domeną kilku globalnych koncernów, posiadających ogromne zbiory informacji, czego klasycznym przykładem są portale społecznościowe. Co gorsza, osoby fizyczne tracą kontrolę nad danymi wrażliwymi.