A-gdyby-dane-potrafiły-same-odpowiadać-Poznaj-AI-Qlik-Answers_

A gdyby dane potrafiły same odpowiadać? Poznaj AI Qlik Answers!

Znalezienie odpowiedzi wśród ustrukturyzowanych danych obecnie nie stanowi już żadnego problemu, gdyż istnieje wiele rozwiązań i mechanizmów, które to umożliwiają.

Zgodnie z informacjami pochodzącymi z Forrester, Predictions 2024: Data And Analytics, aż 80% dostępnych na świecie danych jest nieustrukturyzowanych. A ponieważ nie są one zorganizowane w z góry zdefiniowany sposób, lub nie mają określonego modelu danych, znalezienie wśród nich odpowiedzi stanowi nie lada problem.

Użytkownicy biznesowi wykorzystują nie tylko dane zawarte w tabelach. Wykorzystują także informacje zapisane w dokumentach, repozytoriach wiedzy i systemach operacyjnych. Często jednak znalezienie w nich odpowiedzi jest niezwykle trudne, a otrzymanie jej na czas bywa ogromnym wyzwaniem.

Jak zatem dotrzeć do ogromnego potencjału jaki kryją w sobie nieustrukturyzowane dane?

Zupełnie nowy sposób szukania odpowiedzi

Jeszcze niedawno tradycyjne wyszukiwanie było jedynym sposobem na znalezienie informacji. Istnieje jednak ogromna różnica między wynikami wyszukiwania a odpowiedziami. Wyszukiwanie zapewnia jedynie listę możliwych źródeł, w których powinna zawierać się odpowiedź. Otrzymane w ten sposób wyniki należy następnie ręcznie zbadać w celu zgromadzenia właściwych informacji. Wbudowane wyszukiwarki słów kluczowych działają tylko w przypadku jednego źródła i wykorzystują statyczne algorytmy rankingowe. Otrzymane wyniki często są niekompletne albo nie trafione.

Tradycyjne metody wyszukiwania nie są więc w stanie efektywnie przetwarzać i analizować nieustrukturyzowanych danych.

"Obecnie tylko około 0,5% niestrukturyzowanych danych jest wykorzystywanych przez firmy w jakikolwiek sensowny sposób. Wynika to z ich fragmentarycznej natury, przez którą zarządzanie lub ich analizowanie w sposób cyfrowy jest niezwykle trudne."

SébastienMarotte

Tutaj z pomocą przychodzą nowoczesne technologie. Generatywna sztuczna inteligencja (AI) i RAG (Retrieval Augmented Generation) oferują zupełnie nowy sposób szukania i udzielania spersonalizowanych odpowiedzi pochodzących z w pełni wyselekcjonowanych, niestrukturyzowanych treści.

Największe wyzwania w obsłudze niestrukturyzowanych danych

Według badania Benchmark Report zleconego przez Qlik, największym wyzwaniem w obsłudze nieustrukturyzowanych danych jest problem z wydobyciem właściwych odpowiedzi i spostrzeżeń na co wskazało, aż 77% ankietowanych liderów ds. danych i produktów. Natomiast 66% ma problem z identyfikacją właściwych informacji, a 57% ma wątpliwości co do zapewnienia dokładności i zaufania otrzymanym informacjom.

Brak odpowiednich narzędzi sprawia, że większość organizacji nie korzysta obecnie z niestrukturyzowanych danych. 45% respondentów ankiety wskazało, że dopiero zaczęli zdawać sobie sprawę z wartości jakie kryją się w niestrukturyzowanych danych, a tylko 24% uważa, że ​​ich organizacja jest dobrze przygotowana do wykorzystania potencjału niestrukturyzowanych danych.

Efektywna analiza nieustrukturyzowanych danych

Qlik Answers jest przełomowym rozwiązaniem pozwalającym na analizę nieustrukturyzowanych danych w prosty i intuicyjny sposób. Dzięki wykorzystaniu naturalnego języka zapytań, użytkownicy biznesowi mogą generować odpowiedzi bez potrzeby wsparcia IT.

Qlik Answers to generatywny asystent wiedzy oparty na sztucznej inteligencji. Generuje spersonalizowane odpowiedzi pochodzące z niestrukturyzowanych źródeł i dokumentów, które zostały starannie wyselekcjonowane w specjalistycznych bazach wiedzy. Wyniki podawane są zawsze wraz z dostępem do źródeł, z których pochodzą zapewniając spójność, zaufanie i przejrzystość.

W przeciwieństwie do tradycyjnych, wbudowanych wyszukiwarek, generatywna sztuczna inteligencja dostarcza gotowych odpowiedzi na pytania, a nie tylko wykaz źródeł, gdzie odpowiedź może się znajdować. Użytkownicy biznesowi otrzymują szybki i łatwy dostęp do wiedzy pochodzącej z wcześniej niewykorzystanych źródeł.

Poznaj moc AI Qlik Answers

Qlik Answers to kompletne, gotowe do użycia i zorientowane na użytkownika biznesowego rozwiązanie, szybkie we wdrażaniu i zapewniające wysoką jakość i łatwość użytkowania. Qlik połączył najnowocześniejsze techniki wyszukiwania semantycznego, generatywnej sztucznej inteligencji i RAG w prostym rozwiązaniu typu plug-and-play.

Qlik posiada spersonalizowane konektory do wielu różnych źródeł pozwalające na szybki dostęp do szerokiej gamy systemów i platform. Niestrukturalna treść może być indeksowana bez konieczności jej przenoszenia — poprzez tworzenie baz wiedzy w Qlik Cloud® i przekierowaniu ich do repozytoriów niestrukturalnej treści.

W kolejnym kroku zostają utworzeni asystenci AI odpowiadający na pytania użytkowników w oparciu o jedną lub kilka baz. Asystentów można łatwo wbudować w aplikacje Qlik, aby zapewnić do nich łatwy dostęp. Użytkownicy zadają pytania po czym natychmiast otrzymują odpowiedzi generatywne z informacją o źródle danych z którego pochodzą. Istnieje także możliwość przekazania informacji zwrotnych na temat jakości odpowiedzi w celu lepszego doboru treści.

Zobacz jak działa AI Qlik Answers

Obejrzyj wideo, aby zobaczyć jak Qlik Answers wspiera podejmowanie lepszych decyzji dzięki generatywnym odpowiedziom opartym na sztucznej inteligencji z nieustrukturyzowanych danych.

Przedstawiony przykład pokazuje wykorzystanie Chatbot’a AI, który pracuje na wyselekcjonowanej bazie wiedzy z dokumentacji technicznej do naszego systemu ERP HermesSQL.

Wykorzystanie AI Qlik Answers to szereg korzyści

  • Szybki dostęp do wiedzy – użytkownicy otrzymują łatwy dostęp do precyzyjnych odpowiedzi na pytania, co przyspiesza proces podejmowania decyzji i zwiększa efektywność operacyjną.
  • Efektywne wykorzystanie czasu i zasobów – automatyzacja procesu wyszukiwania i analizy danych pozwala zaoszczędzić czas pracowników, co zwiększa ich produktywność i pozwala skupić się na realizacji celów biznesowych.
  • Zaufane połączenia z danymi – Qlik Answers opiera się na istniejącej dokumentacji biznesowej, a wbudowane konektory do Amazon, Azure, Dropbox, Google, czy Sharepoint ułatwiają odszukanie danych w różnych systemach i platformach.
  • W pełni zarządzana baza wiedzy – treść jest indeksowana tam, gdzie się znajduje – nie trzeba jej przenosić. Wystarczy utworzyć nową bazę wiedzy w Qlik Cloud i połączyć ją z asystentem. W celu poprawy zarządzania danymi dostęp do poszczególnych baz wiedzy można kontrolować nawet z poziomu użytkownika.
  • Transparentność odpowiedzi – użytkownicy biznesowi otrzymują odpowiedzi na pytania z bezpośrednimi linkami do treści źródłowych, mogą wiec szybko odczytać podsumowanie treści lub pobrać plik źródłowy w celu lepszego zapoznania się z tematem.
  • Wbudowany proces ocen – dzięki zbieraniu informacji zwrotnych od użytkowników o jakości otrzymanych przez nich wyników administratorzy mogą poprawić jakość przyszłych odpowiedzi.
  • Łatwość wdrożenia i użytkowania – AI Qlik Answers to rozwiązanie typu plug-and-play, jest szybkie i proste w instalacji i integracji z wieloma różnymi systemami, co minimalizuje koszty i czas wdrożenia.
Wsparcie procesów biznesowych

Wprowadzenie sztucznej inteligencji do procesów związanych z danymi to doskonały sposób na zwiększenie efektywności i wartości biznesu. Rozwiązania AI w Qlik pomogą Twojej organizacji zbudować solidne fundamenty, by móc efektywnie wykorzystać sztuczną inteligencję i zmaksymalizować wartość danych. Qlik Answers znajduje zastosowanie wszędzie tam, gdzie mamy do czynienia z danymi nieustrukturyzowanymi:

  • Sprzedaż – Dane nieustrukturyzowane stanowią ogromne źródło informacji o klientach, rynku i efektywności działań sprzedażowych. Jednak ich analiza jest wyzwaniem, ponieważ nie pasują one do klasycznych baz danych i systemów CRM. Dzięki AI można lepiej rozumieć klientów, optymalizować procesy negocjacyjne i szybciej reagować na problemy. Wdrożenie analizy danych nieustrukturyzowanych daje przewagę konkurencyjną i pozwala na bardziej efektywne podejmowanie decyzji biznesowych.
  • Obsługa posprzedażowa klienta – Obszar ten generuje ogromne ilości danych, ale większość z nich to dane nieustrukturyzowane – rozmowy telefoniczne, e-maile, czy zgłoszenia serwisowe. Wykorzystanie Qlik Answers w przeszukiwaniu dokumentacji technicznej, manuali, czy instrukcji obsługi to tylko niektóre z możliwości, które przekładają się na lepsze doświadczenia klientów i zwiększenie efektywności działu obsługi.
  • Produkcja – W erze Przemysłu 4.0 firmy produkcyjne zbierają i przetwarzają ogromne ilości danych. Wykorzystanie AI do analizy danych nieustrukturyzowanych na produkcji pozwala firmom na lepsze zarządzanie informacją, automatyzację analiz i bardziej efektywne podejmowanie decyzji. Qlik Answers może wspierać analizę raportów, dokumentacji i danych IoT, co przekłada się na realne oszczędności i wzrost wydajności.
  • Magazyn – W nowoczesnych magazynach generuje się ogromne ilości danych, które mogą pomóc w optymalizacji procesów, redukcji błędów i zwiększeniu efektywności. Jednak wiele z tych danych jest nieustrukturyzowanych – pochodzą z notatek pracowników, nagrań, e-maili czy raportów serwisowych. Wykorzystanie Qlik Answers pozwali na szybkie znalezienie potrzebnych informacji i ich wykorzystanie w celu podjęcia decyzji.
  • Łańcuch dostaw – Dane nieustrukturyzowane w logistyce to wszystkie informacje, które nie znajdują się w klasycznych bazach danych, arkuszach kalkulacyjnych czy systemach ERP/WMS/TMS. Jednak często zawierają kluczowe informacje, które mogą poprawić efektywność operacyjną, redukować ryzyko i zwiększać kontrolę nad procesami logistycznymi. Qlik Answers może analizować dokumenty, e-maile i raporty szukając odpowiedzi na pojawiające się pytania.

Kompleksowa platforma analityczna Qlik

Qlik posiada pełną gamę rozwiązań AI, które wykorzystują najlepsze w swojej klasie zabezpieczenia, zarządzanie i pełną zgodność z nowoczesnymi certyfikatami bezpieczeństwa. Qlik oferuje całkowicie niezależną, kompleksową platformę do analizy ustrukturyzowanych, ilościowych danych wraz z generatywnym asystentem wiedzy opartym na sztucznej inteligencji generującym spersonalizowane odpowiedzi pochodzące z niestrukturyzowanych źródeł i dokumentów.

Komentarze (0)

Napisz komentarz

Nie ma tutaj jeszcze żadnego komentarza, bądź pierwszy!

Napisz komentarz
Dodaj komentarz

Przeczytaj również:

Logistyka na automacie. Tak buduje się przewagę dzięki automatyzacji, AI i Lean

Automatyzacja w logistyce przestała być innowacją dla innowacji – to pragmatyczna odpowiedź na presję kosztową, niedobór zasobów, rosnące oczekiwania klientów i konieczność szybkiego reagowania. Firmy, które wdrażają ją w sposób metodyczny, łącząc technologię z uporządkowaniem procesów i pracą na danych, zyskują nie tylko efektywność, ale też odporność operacyjną. Wiele organizacji zaczyna od narzędzi, licząc na szybki zwrot, ale bez uporządkowania sposobu pracy efekty są ograniczone. W logistyce szczególnie widać, że technologia ma sens wtedy, gdy przyśpiesza dobrze zaprojektowany proces, a nie go zastępuje. Block Quote To ważna perspektywa, bo automatyzacja bez Lean może utrwalić błędy, a analityka bez zautomatyzowanego pozyskania danych bywa spóźniona i nieprzydatna decyzyjnie. Warto myśleć o wdrożeniu jak o układance. Lean definiuje standard i usuwa marnotrawstwo, automatyzacja skraca czas realizacji oraz ogranicza udział pracy ręcznej, a analityka nadaje temu sterowność. Dla biznesu oznacza to jedną rzecz. Konkretnie to, że automatyzacja ma być narzędziem realizacji strategii, a nie projektem IT oderwanym od operacji. Największe zyski powstają tam, gdzie znikają ręczne dokumenty i opóźniona informacja Jeśli firma chce szybko zauważyć wartość, powinna zacząć od obszarów o dużej liczbie powtarzalnych czynności. To przede wszystkim dokumenty transportowe, potwierdzenia, rozliczenia, statusy zleceń, czy też komunikacja między dyspozytorem a kierowcą oraz klientem. Block Quote Właśnie ten brak aktualnej informacji często kosztuje firmy najwięcej. Dlaczego? Opóźnia decyzje, uruchamia eskalacje, zwiększa liczbę telefonów i maili, a także generuje błędy rozliczeniowe oraz obniża poziom obsługi. Najlepsza praktyka polega na tym, by zbudować cyfrowy obieg informacji, w którym dane nie krążą w postaci załączników i skanów, tylko zasilają systemy w sposób uporządkowany. — Technologia poprawia efektywność tam, gdzie eliminujemy ręczną obsługę dokumentów – zaznacza dla Business Growth Review Darya Suryaninava. Efekt jest natychmiastowy, bo gdy informacje są spójne i dostępne, skraca się czas obsługi zleceń, spada liczba korekt, a organizacja zyskuje jednolite źródło prawdy. — Cyfrowy obieg informacji błyskawicznie łączy spedytora z kierowcami, klientami oraz księgowością – podkreśla ekspertka. W realiach firmowych oznacza to mniej przestojów i mniej gaszenia pożarów. AI, ERP i WMS jako system nerwowy biznesu W dojrzałych organizacjach automatyzacja nie kończy się na digitalizacji. Kolejny etap to inteligentne wsparcie decyzji i przewidywanie zdarzeń, które wcześniej wychodziły na jaw dopiero po fakcie. W tym miejscu rośnie rola AI, ale też integracji danych w systemach klasy ERP i WMS oraz narzędziach transportowych. Block Quote To zmienia charakter pracy zespołów: mniej czasu poświęcają na weryfikację i przepisywanie, więcej na nadzór, obsługę wyjątków i optymalizację. Równie istotny jest aspekt predykcyjny. Odpowiedni system potrafi też przewidzieć opóźnienia, co pozwala firmie zareagować z dużym wyprzedzeniem. W logistyce przewidywalność bywa natomiast warta więcej niż sama prędkość, bo pozwala zarządzać oknami czasowymi, planować zasoby i proaktywnie komunikować się z klientem. To bezpośrednio przekłada się na KPI: terminowość, koszt na zlecenie, rotację zapasu, wykorzystanie floty i poziom reklamacji. Block Quote W praktyce oznacza to, że organizacja może rosnąć wolumenowo bez proporcjonalnego wzrostu kosztów administracyjnych i bez utraty kontroli operacyjnej. To także argument dla zarządów, które oczekują nie tylko oszczędności, ale powtarzalności wyników. Czy AI zastąpi człowieka w logistyce? Automatyzacja i AI nie eliminują roli ludzi, tylko przesuwają ją w stronę nadzoru, jakości i decyzji. Czy AI zastąpi człowieka? — W najbliższych latach jest to mało prawdopodobne, ale z pewnością zwiększy efektywność pracy każdego z nas – mówi Darya Suryaninava, key solutions architect w CargoLink. Z perspektywy firm najlepszą praktyką jest więc nie pytanie „czy automatyzować”, tylko co automatyzować najpierw, jak mierzyć efekty i jak połączyć technologię z Lean i danymi. Block Quote
Logistyka-na-automacie.-Tak-buduje-sie-przewage-dzieki-automatyzacji-AI-i-Lean
Humansoft_logo_stopka
zweryfikowano

5/5(1 głosy)

Humansoft

Producent systemu ERP, dostawca BI


HermesSQL
Mazowieckie
50 osób
Zobacz profil
Branża
Automotive, Budownicza, Chemiczna, eCommerce, Elektronika, Metalurgiczna, Produkcyjna, Spożywcza FMCG, Usługi
Opis
Jesteśmy producentem i dostawcą systemów zarządzania ERP i BI oraz aplikacji mobilnego magazynu WMS, sklepu internetowego, platformy B2B i EDI....
rozwiń