Hagnaður:
- Geta til að útskýra viðskiptagreindarlög (heimild, ETL, gagnavöruhús, skýrsla) og rétta skilgreiningu á lykilviðskiptamælingum (KPIs).
- Hæfni til að nota gervigreind til að framleiða mælikvarðaskilgreiningu, SQL drög og skýrslu frásögn og veita niðurstöðunni raunveruleg gögn
- Hæfni til að viðurkenna hættu á ruglingi vegna fylgni og orsakasamhengis og villandi mælikvarða í AI-studdum greiningarúttakum
Viðskiptagreind (BI) er fræðigreinin sem safnar dreifðum gögnum stofnunarinnar, gerir þau tilbúin til greiningar og framleiðir ákvarðanastuðningsupplýsingar úr þessum gögnum. Fyrir MIS fagmann er BI lagið þar sem „gögn breytast í ákvarðanir. Raw order records ein og sér eru ekki þýðingarmikil; en "á hvaða svæði dróst veltan saman í þessum mánuði, hvers vegna?" Það skapar gildi þegar það verður skýrsla sem getur svarað spurningunni. Í þessari einingu munum við sjá lögin af BI, rétta mælikvarðahönnun og þar sem gervigreind er hraðall og gildra í þessu ferli.
BI arkitektúr samanstendur almennt af eftirfarandi lögum. Upprunakerfi: Staðir þar sem gögn eiga uppruna sinn, svo sem ERP, CRM, rafræn viðskipti. ETL ferli (English Extract-Transform-Load): Ferlið sem dregur gögnin út úr heimildum (Extract), hreinsar þau og breytir þeim í staðlaða uppbyggingu (Transform) og hleður þeim á markið (Load). Gagnahús: Miðlæg geymsla þar sem sögulegum og samkvæmum gögnum sem hönnuð eru til greiningar er safnað. Skýrslugerð/sjónræn lag: mælaborð, skýrslur og sértækar fyrirspurnir. Í þessari keðju ræður gæði hvers lags því næsta; Ef heimildin er óhrein er skýrslan líka skítug.
Skilgreina mælikvarða og KPI á réttan hátt
Mælikvarði er mælt tölulegt gildi: heildarvelta, fjöldi pantana. KPI (Key Performance Indicator) er mikilvægur mælikvarði sem mælir frammistöðu á móti markmiði: "mánaðarlegt viðskiptahlutfall undir 5%". Ekki er sérhver mæligildi KPI; KPI er mælikvarði sem er bundinn við viðskiptamarkmið og kallar fram ákvörðun.
Skaðlegasta vandamál BI verkefna er óljós skilgreining á mæligildum. Hvað þýðir "virkur viðskiptavinur"? Pantað á síðustu 30 dögum eða 90 dögum? Eru endurkomendur taldir? Ef tvö lið meina mismunandi hluti með „fjölda virkra viðskiptavina“ sýnir sama mælaborðið tvær mismunandi staðreyndir. Þess vegna ætti sérhver KPI að hafa eina setningu, almennt viðurkennda skilgreiningu. AI framleiðir fljótt drög að þessum skilgreiningum; en það er rekstrareiningarinnar að ákveða hvaða skilgreining er "rétt".
Ábending: Þegar þú hannar KPI skaltu skrifa niður þrennt: (1) formúlu (hver nákvæmlega er teljarinn/nefnarinn), (2) tímagluggi, (3) útilokuð tilvik. Að láta gervigreindina segja „draga út tvíræðni í skilgreiningu þessa KPI sem spurningar“ leiðir í ljós faldar forsendur.
Skref fyrir skref: Skýrslugerð með gervigreind
Skref 1 — Skýrðu spurninguna. Hvaða ákvörðun mun skýrslan þjóna? Áþreifanlegt markmið eins og "við ákveðum á hvaða svæði við flytjum fjárlögin", ekki "það ætti að líta vel út".
Skref 2 — Skilgreindu mæligildi. Skrifaðu nauðsynleg KPI með formúlum, gluggum og undantekningum. Gervigreind getur framleitt drög að skilgreiningum.
Skref 3 — Búðu til SQL drög. Gefðu gervigreindarupplýsingar skema og búðu til fyrirspurnaruppkast. En lestu og skildu fyrirspurnina áður en þú keyrir hana.
Skref 4 — Staðfestu með litlum gögnum. Keyra fyrirspurnina fyrst á litlu sýni með þekktum niðurstöðum; Athugaðu heildartölur handvirkt. SQL AI getur verið setningafræðilega rétt en rökfræðilega rangt.
Skref 5 — Bættu við frásögn, prófaðu fullyrðingar. AI getur framleitt frásagnartexta fyrir skýrsluna; en sannaðu hverja orsakakröfu („þess vegna féll salan“).
Fylgni- og orsakagildran
Hættulegustu mistökin í BI eru að túlka tvo mælikvarða sem virka saman eins og "annar skapar hitt". Fylgni er þegar tvö gildi breytast saman; Orsakasamband er þegar eitt veldur öðru. Setningin „Þegar íssala jókst, jókst drukknunartilfellum“ er rétt, en ís veldur ekki drukknun; Algeng orsök er sumar (heitt veður). Gervigreind getur auðveldlega gert orsakasetningar þegar skýrslu frásögn er framleidd; MIS sérfræðingur bregst við þessum fullyrðingum með því að spyrja "er einhver önnur skýring?" Hann ætti að prófa það. Annars verður röng ákvörðun tekin á röngum ástæðum.
Þrjú Mini Cases: By the Numbers
Tilvik 1 — Kostnaður við óskilgreindan mælikvarða. Í fjarskiptafyrirtæki var fjöldi „virkra áskrifenda“ sem kynntir voru fyrir stjórn 2,1 milljón og skýrsla fjármálateymis 1,7 milljónir. Munurinn var sá að annar taldi 90 daga sem "virka" en hinn taldi 30 daga. Rætt var um rangan vaxtarhraða í tvær vikur þar til almenn skilgreining var skýrð. Ein setning KPI skilgreining myndi forðast þennan rugling.
Tilfelli 2 - AI er rangt SQL. Hjá einum smásala bætti gervigreind ávöxtunarlínum við heildarfjöldann þegar þú býrð til fyrirspurnina „meðalkörfu á hvern viðskiptavin“; Niðurstaðan var 12% yfir raunvirði. SQL var setningafræðilega fullkomið. Þegar sérfræðingurinn sannreyndi handvirkt þekktan heildarfjölda dag, fann hann frávikið og lét bæta skila síunni við.
Mál 3 - Orsakavilla. Hjá rafrænu verslunarfyrirtæki sagði mælaborðið „sala er 18% meiri á dögum sem tölvupóstherferð er send“ og teymið ætlaði að auka kostnaðarhámark herferðarinnar. Greiningin sýndi að herferðirnar voru þegar tímasettar til að falla saman við herferðardaga (afsláttartímabil). Það var tímabilið, ekki tölvupósturinn, sem ýtti undir söluna. Ef fjárveitingin væri hækkuð án þess að prófa með viðmiðunarhópi myndu peningarnir fara til spillis.
Veik kvaðning / sterk kvaðning
Veik kvaðning:
Skrifaðu söluskýrslu SQL úr þessari töflu.
Öflug tilvitnun:
Hlutverk þitt: Þú ert gaumgæfur BI sérfræðingur. Skrifaðu DRÖG að SQL fyrirspurn í samræmi við skýringarmyndina hér að neðan. Reglur:- Notaðu aðeins tilgreindar töflur/reitir; reitur sem hentar ekki.- EXCLUDE skilar (status='Return') frá heildinni.- Tímagluggi: síðustu 30 dagar.- Athugaðu línu fyrir línu hvað fyrirspurnin gerir.- Stingdu upp á 1 sýnishornslínu sem hægt er að staðfesta handvirkt til prófunar í lokin.Skema:Order(id, customer_id, date, amount, status) Customerpose: lastover, segment(3Purpose by the product)
Öfluga hvetjan takmarkar stefið, setur viðskiptaregluna (að undanskildum skilum), tilgreinir gluggann og biður um sannanlegt úttak.
Fjögur afritanleg sniðmát
1) Skýring á KPI skilgreiningu:
Skrifaðu fulla lýsingu fyrir eftirfarandi KPI: formúlu (teljari/nefnari), tímagluggi, útilokuð tilvik. Bættu við hvaða tvíræðni sem er í skilgreiningunni sem spurningu.KPI: [nafn, t.d. "viðskiptahlutfall"]
2) SQL rökfræðiathugun:
Skoðaðu eftirfarandi SQL fyrirspurn: er hætta á rökvillum, röngum JOIN, vantar síur eða tvöfalda talningu? Skrifaðu rökstuðning fyrir hverri niðurstöðu. Ekki breyta fyrirspurninni, athugaðu hana bara. SQL: [fyrirspurn]
3) Tilkynna frásögn + kröfustýringu:
Skrifaðu stutta samantekt úr niðurstöðutöflunni hér að neðan. Merktu [KREFST Sönnunargagna] við hverja orsakakröfu og leggðu til aðra skýringu. Treystu bara á gögnin í töflunni. Tafla: [gögn]
4) Samræmisskoðun mælikvarða:
Í skýrslunum tveimur hér að neðan gefa mæligildi með sama nafni mismunandi gildi. Mögulegur munur á skilgreiningu (tímagluggi, sía, útreikningur) eru taldir upp. Skýrslur: [A] [B]
Samanburðarmynd: Góð og slæm KPI
eiginleiki
Slæmt KPI
Góð KPI
Lýsing
"Virkur viðskiptavinur"
„Viðskiptavinur með ≥1 fullgerða pöntun á síðustu 30 dögum“
tengsl við markmið
Engin
„Vertu undir 5% taphlutfalli“
mælanleika
óljós
formúla skýr
undantekning
óviss
Án skila
Kveikir það á ákvörðun?
nei
Já
Algeng mistök
- Skilur mæligildið eftir óskilgreint. Ef orð eins og „virk“, „vel heppnuð“, „lokið“ eru notuð án formúlu, telur hvert lið á annan hátt.
- Keyrir SQL gervigreindar án staðfestingar. Rétt setningafræðilega fyrirspurn gæti verið rökfræðilega röng; tvítalning og röng JOIN eru algeng.
- Ruglandi fylgni við orsakasamhengi. Að halda að „það jókst við það“ þýðir „þetta olli því“ myndi leiða til rangrar ákvörðunar.
- Vanity metric leit. Misvísandi fínar en ekki afgerandi mælikvarðar eins og „heildarsmellir“ sem KPI.
- Að setja fram tölur án samhengis. „Velta 4,2 milljónir“ eitt og sér er tilgangslaust; Samhengi er nauðsynlegt miðað við síðasta mánuð, markmið eða fjárhagsáætlun.
Varúð: Frásagnir skýrslugerðar sem framleiddar eru af gervigreind eru sannfærandi og fljótandi; Þetta eykur einmitt áhættuna. Reiprennandi dómur getur falið í sér ranga fullyrðingu um orsakasamhengi. Prófaðu hverja "því" og "þess vegna" fullyrðingu með sönnunargögnum.
Í stuttu máli
Viðskiptagreind er lagið sem umbreytir dreifðum gögnum í ákvarðanir og samanstendur af uppruna, ETL, gagnageymslu og skýrslukeðju. KPI er mikilvægur mælikvarði tengdur viðskiptamarkmiði, með skýrt skilgreindri formúlu og undantekningum; óskilgreint mæligildi er algengasta BI villa. Gervigreind veitir verulegan hraða við að framleiða KPI skilgreiningu, SQL drög og skýrslu frásögn; en sérhver SQL verður að vera rökrétt rökstudd, hver tala verður að vera studd af þekktum gögnum og allar orsakakröfur verða að vera prófaðar með sönnunargögnum. Fylgni er ekki orsakasamband; Fljótandi frásögn tryggir ekki nákvæmni.
Umsóknarverkefni
Hannaðu „lokunarhlutfall“ KPI fyrir námskeiðsvettvang á netinu. (1) Skrifaðu einnar setningarlýsingu með formúlu, tímaglugga og undantekningum (t.d. eru aflýstar skráningar taldar?). (2) Búðu til einfalt skema (Skráning, Námskeið, Framvinda) og láttu búa til SQL drög fyrir þennan KPI með öflugri vísbendingu. (3) Finndu að minnsta kosti eina mögulega hættu á tvítalningu eða rangri síun í fyrirspurninni. (4) Prentaðu yfirlit yfir niðurstöðuna og merktu við hverja orsakakröfu í henni. (5) Settu upp dæmi um fylgni-orsakagildru og útskýrðu hvernig þú myndir prófa hana.
gátlisti
- [ ] Formúla, tímagluggi og undantekning hvers KPI eru skrifuð.
- [ ] Ég las og skildi SQL sem AI myndaði línu fyrir línu.
- [ ] Ég staðfesti fyrirspurnina handvirkt með lítt þekktum gögnum.
- [ ] Ég prófaði allar orsakakröfur í skýrslunni með sönnunargögnum.
- [ ] Ég setti hverja tölu í samhengi með viðmiði (markmið/síðasta tímabil).
- [ ] Ég náði samstöðu milli liða um mælikvarðaskilgreiningar.