Забудь про рутину: Как ChatGPT делает грязную работу за бизнес-аналитика

Артем Демиденко (2025)

Освободите рабочий день от изнурительной рутины! В книге «Забудь про рутину: Как ChatGPT делает грязную работу за бизнес-аналитика» раскрываются все грани использования искусственного интеллекта для оптимизации операций и преображения традиционных подходов к аналитике. Вы узнаете, как ChatGPT помогает собирать данные, автоматизировать процессы, визуализировать информацию и даже прогнозировать результаты. Пошаговые инструкции, примеры из реальной практики, секреты настройки и устранения ошибок — всё это сделает вашу работу быстрее, эффективнее и экономичнее. Эта книга станет вашим личным гидом в мир автоматизации! Обложка: Midjourney — Лицензия

Принципы сбора данных с помощью ChatGPT

Сбор данных становится одним из самых критически важных аспектов работы бизнес-аналитиков. В эпоху, когда информация о клиентах, продуктах и рынке является основой для принятия решений, правильные методы ее сбора могут существенно повлиять на результаты анализа и, соответственно, на стратегию самой компании. ChatGPT способен оживить процесс сбора данных, предоставляя аналитикам новые инструменты для работы с информацией. Однако чтобы максимально эффективно использовать этот инструмент, необходимо осознать принципы, лежащие в основе его функционирования.

Первое и наиболее важное правило — это четкость формулировок. Как показывает практика, качество исходных данных напрямую зависит от точности и ясности запросов, которые мы формируем. Умение четко формулировать вопрос — это не просто формальность, а подлинный навык, который требует развития. Например, вместо общего запроса"какие есть тренды в продажах"следует уточнить:"какие факторы повлияли на увеличение продаж в сегменте электроники в 2022 году?"Такой подход помогает ChatGPT лучше понимать контекст и выдавать более ценные, сопоставимые данные.

Важным аспектом является и определение источников данных. ChatGPT имеет доступ не только к текстовой информации, но и к различным базам данных и онлайн-ресурсам. На этом этапе аналитик должен задуматься, какие именно источники являются наиболее релевантными для его запросов. К примеру, для анализа текущих трендов в отрасли целесообразно использовать данные из профессиональных изданий или специализированных отраслевых сайтов. Объединив запросы с учетом актуальных источников, уровень получаемой информации заметно возрастает. В этом контексте ChatGPT становится не просто инструментом для генерации текста, а важным проводником в океане данных.

Не менее значимым шагом является фильтрация собранной информации. ChatGPT способен обрабатывать массивные объемы данных, однако важно уметь отличать точные и релевантные сведения от недостоверных или устаревших. В этом может помочь следующий метод: после получения ответов от ChatGPT аналитик должен применить фильтр доверия. Например, можно задавать дополнительные вопросы, чтобы подтвердить первичные данные или проверить согласованность информации. Таким образом, анализ антикризисного периода 2022 года можно дополнительно проанализировать, спрашивая:"как эта цена соотносится с ценами конкурентов в Рунете?"

Процесс сбора данных также предполагает постоянное обновление информации. Правильный анализ невозможен без актуальности получаемых сведений, и ChatGPT способен принимать этот аспект во внимание. Разработчики искусственного интеллекта предусмотрели возможность интеграции системы с актуальными данными, что позволяет чат-боту автоматически подстраиваться под изменяющиеся условия и предоставлять наиболее свежие аналитические выкладки. Например, если организация постоянно обновляет свои данные о продажах или потребительских предпочтениях, ChatGPT может быть настроен на регулярное обращение к этим источникам для генерации отчетов или метрик.

Не стоит забывать о возвращении к прошлым данным. ChatGPT имеет возможность анализировать и предлагать варианты на основе ранее собранной информации. Например, данные о продажах за предыдущие годы могут дать понимание сезонных колебаний или помочь выявить закономерности, которые могут быть незаметны при анализе только текущих данных. Запрашивая у ChatGPT информацию о прошлых трендах, аналитик создает контекст текущей ситуации, что обогащает анализ.

Конец ознакомительного фрагмента.