Діалог із цифрами: що таке розмовна аналітика та як вона трансформує роботу з даними
Уявімо, що ви отримали величезний обсяг різноформатних даних. Куди ви звернетеся, аби швидко її зрозуміти? Ніка Тамайо Флорес, продакт-лід платформи Coupler.io з екосистеми Railsware, впевнена, що більшість зараз обирає штучний інтелект. І це окей. У своїй колонці для Scroll.media Ніка розповідає, як AI змінив підходи до обробки складних даних: що таке розмовна аналітика і як прокачати роботу з даними з допомогою нових підходів.
Ще до ери ШІ фахівці працювали над спрощенням подачі та розумінням складних даних. Інженери збирали дані з різних джерел та використовували BI-інструменти та дата-платформи, аби перетворити їх на дашборди, а користувачі отримували більш структуровані та зрозумілі дані. Роботи вистачало — потрібно було забезпечити інтеграцію, зручну подачу та аналітику, переглядаючи яку легко приймати рішення.
Часи змінились. Зараз користувачам вже недостатньо просто бачити дані. Вони хочуть швидко їх аналізувати, взаємодіяти з ними, легко знаходити рішення та одразу застосовувати їх у роботі. Інтерактивність і швидкість стали ключовими критеріями.
Тож на арену виходить новий підхід — розмовна аналітика (conversational analytics). Вона дозволяє ставити даним «запитання» буквально у форматі чату, отримувати зрозумілі відповіді та відразу працювати з ними.
Що таке розмовна аналітика та чим вона відрізняється від традиційної?
До широкого впровадження обробки природної мови непідготовленим користувачам було складно з аналітикою даних. Без технічних знань залишалося лише звертатися по допомогу до аналітиків та ВІ-інженерів, які зазвичай були перевантажені нескінченним беклогом запитів. Для типових потреб існували готові звіти й дашборди, які користувачі могли переглядати самостійно. І це було прекрасно, якщо відповідь на їхнє запитання там справді знаходилася. У цілому ж взаємодія з аналітикою більше нагадувала внутрішній монолог користувача.
Такий підхід мав свої обмеження. Будь-який новий запит вимагав додаткових дій (наприклад, змінювати налаштовані фільтри) або звертатися до аналітика за допомогою додавання нової метрики. Гнучкість у роботі залишалася обмеженою.
Зараз користувач може отримувати потрібну інформацію без глибокого знання BI-інструментів або структури бази даних. Обробка природної мови дозволяє будь-якому спеціалісту формулювати запит текстом як до колеги в чаті, а алгоритми самостійно визначають, які метрики, сегменти та агрегати потрібні для відповіді. Чим чіткішим буде запит користувача, тим більше шансів у ШІ правильно визначити необхідну інформацію.
Штучний інтелект надає контекстуальні відповіді, враховуючи вашу роль, рівень знань та причину запитання.
За лічені секунди можна отримати результати, над якими раніше доводилося б довго працювати в традиційній аналітиці. Звісно ж, розмовна аналітика – це не чарівна паличка, але зсув справді тектонічний.
Зміни в підходах підштовхнули нас вийти за межі класичної аналітики й функції ШІ-інсайтів (спойлер: це було не просто). Для контексту: наш продукт виріс з ETL-тула, тобто, рішення, яке збирає, перетворює та завантажує дані з різних джерел. Саме така інтеграція відкрила нам три виклики, якими ділюсь з вами нижче.
1. Обмеження контексту
Хоча ШІ може опрацьовувати більше даних, ніж людина, за один запит йому складно працювати з тисячами рядків – вони елементарно не влазять у контекстне вікно моделі. У Coupler.io нам потрібно було знайти спосіб передавати великі обʼєми даних.
Як ми це вирішили:
- надали ШІ структуру даних із описом усіх колонок, типів і метаданих (схему даних);
- передали до 20 перших рядків, щоб він побачив можливі значення;
- створили інструмент для ШІ, суть якого — написання SQL-запитів на основі наявної структури та типів даних, які вже обробляються на нашому сервері. ШІ отримує готові агрегати, а не сирі дані. Усі обчислення виконуються на боці нашого аналітичного двигуна, тож LLM не жонглює вигаданими цифрами, а отримує верифіковані результати.
2. Сприйняття користувачів
Окрім технічних бар’єрів, ми зіткнулися з певною недовірою до штучного інтелекту. Оскільки принципи обробки даних алгоритмами не завжди очевидні, фахівці з маркетингу, фінансів чи e-commerce часто ставилися до новинки скептично.
Тому частиною нашого завдання стала освіта користувачів. Ми демонстрували реальну цінність інструменту на прикладах: як саме ця функція пришвидшує ухвалення рішень та допомагає отримати чіткі відповіді на складні питання щодо даних.
3. Правдивість інформації
Критичним питанням залишалася надійність порад, які генерує ШІ. Аби гарантувати точність результатів та уникнути помилок, ми впровадили низку технічних запобіжників:
- Оптимізували промпти: чітко обмежили ШІ в межах наявних цифр, заборонивши будь-які вигадки.
- Контекстна адаптація: «навчили» систему глибоко розуміти структуру даних клієнта, щоб мінімізувати ризик галюцинацій.
- Всі калькуляції виконує бекенд Coupler.io.
Попри ці вдосконалення, ми чудово розуміємо, що ШІ – помічник, а не заміна фахівцю. Він може підготувати звіт та запропонувати гіпотези, проте фінальне рішення щодо впровадження завжди має залишатися за людиною.
Як аналітика на базі ШІ трансформує користувацький досвід
Однією з перших ШІ-функцій, яку ми запропонували, є AI Insights. Це віджет Coupler.io Dashboards, за яким стоїть промпт, розроблений продуктовою командою. Ми прийняли таке рішення через те, що наші користувачі запитували нас, що їм далі робити з дашбордами.
За 20–30 секунд (залежно від обсягу даних) система генерує:
- ключові висновки з масиву даних;
- аналіз трендів та закономірностей;
- практичні поради (наприклад, 3 головні пріоритети, на яких варто зосередитися зараз).
Таке оновлення змінює взаємодію з продуктом.
Раніше робота з аналітикою була прерогативою вузького кола спеціалістів або вимагала специфічних знань та навичок. Сьогодні цей барʼєр для входу зник. Маркетолог, продакт-менеджер чи власник бізнесу може досліджувати дані, отримуючи пояснення зрозумілою мовою. Аналітика даних перетворилася з «закритого клубу» профільних фахівців на спільний ресурс для швидкого ухвалення рішень.
Роль користувача також еволюціонувала: він більше не пасивний споживач статичних звітів, а активний дослідник. Формат розмовної аналітики дозволяє буквально вести діалог із цифрами:
- ставити уточнювальні запитання;
- миттєво перевіряти гіпотези;
- поглиблювати розуміння ситуації крок за кроком.
Це перетворює аналітику з формальної звітності на живий інструмент мислення.
Як розмовна аналітика змінює інструменти для роботи з даними
Розмовна аналітика не замінює наявні інструменти. Принаймні в найближчому майбутньому. Традиційні дашборди залишаються незамінними для операційного моніторингу, відстеження KPI та візуалізації відхилень у реальному часі.
У перспективі традиційні інструменти надалі відіграватимуть ключову роль у контролі та управлінні процесами. А розмовна аналітика працює як додатковий рівень. Вона допомагає інтерпретувати побачене на графіках і знаходити приховані закономірності, не витісняючи класичну BI-аналітику, а підсилюючи її.
Тепер ваші дані можуть більше
Ще кілька років тому аналітика була «німою». Потрібно було самотужки фільтрувати таблиці, будувати звіти або писати SQL-запити. Все змінилося, коли ШІ навчився не просто розпізнавати патерни, а глибоко розуміти семантику та прагматику мови.
Аналітика трансформується з інструменту «реакції» (що сталося?) на інструмент «дії» (що робити далі?). Для продуктових команд це означає нову реальність: конкурентну перевагу отримує не той, хто накопичив більше даних, а той, хто створив систему, яка здатна думати в синергії з бізнесом. Та той, хто вміє ставити правильні запитання.
Авторка: Ніка Тамайо Флорес, продакт-лід платформи Coupler.io
Діалог із цифрами: що таке розмовна аналітика та як вона трансформує роботу з даними
Уявімо, що ви отримали величезний обсяг різноформатних даних. Куди ви звернетеся, аби швидко її зрозуміти? Ніка Тамайо Флорес, продакт-лід платформи Coupler.io з екосистеми Railsware, впевнена, що більшість зараз обирає штучний інтелект. І це окей. У своїй колонці для Scroll.media Ніка розповідає, як AI змінив підходи до обробки складних даних: що таке розмовна аналітика і як прокачати роботу з даними з допомогою нових підходів.
Ще до ери ШІ фахівці працювали над спрощенням подачі та розумінням складних даних. Інженери збирали дані з різних джерел та використовували BI-інструменти та дата-платформи, аби перетворити їх на дашборди, а користувачі отримували більш структуровані та зрозумілі дані. Роботи вистачало — потрібно було забезпечити інтеграцію, зручну подачу та аналітику, переглядаючи яку легко приймати рішення.
Часи змінились. Зараз користувачам вже недостатньо просто бачити дані. Вони хочуть швидко їх аналізувати, взаємодіяти з ними, легко знаходити рішення та одразу застосовувати їх у роботі. Інтерактивність і швидкість стали ключовими критеріями.
Тож на арену виходить новий підхід — розмовна аналітика (conversational analytics). Вона дозволяє ставити даним «запитання» буквально у форматі чату, отримувати зрозумілі відповіді та відразу працювати з ними.
Що таке розмовна аналітика та чим вона відрізняється від традиційної?
До широкого впровадження обробки природної мови непідготовленим користувачам було складно з аналітикою даних. Без технічних знань залишалося лише звертатися по допомогу до аналітиків та ВІ-інженерів, які зазвичай були перевантажені нескінченним беклогом запитів. Для типових потреб існували готові звіти й дашборди, які користувачі могли переглядати самостійно. І це було прекрасно, якщо відповідь на їхнє запитання там справді знаходилася. У цілому ж взаємодія з аналітикою більше нагадувала внутрішній монолог користувача.
Такий підхід мав свої обмеження. Будь-який новий запит вимагав додаткових дій (наприклад, змінювати налаштовані фільтри) або звертатися до аналітика за допомогою додавання нової метрики. Гнучкість у роботі залишалася обмеженою.
Зараз користувач може отримувати потрібну інформацію без глибокого знання BI-інструментів або структури бази даних. Обробка природної мови дозволяє будь-якому спеціалісту формулювати запит текстом як до колеги в чаті, а алгоритми самостійно визначають, які метрики, сегменти та агрегати потрібні для відповіді. Чим чіткішим буде запит користувача, тим більше шансів у ШІ правильно визначити необхідну інформацію.
Штучний інтелект надає контекстуальні відповіді, враховуючи вашу роль, рівень знань та причину запитання.
За лічені секунди можна отримати результати, над якими раніше доводилося б довго працювати в традиційній аналітиці. Звісно ж, розмовна аналітика – це не чарівна паличка, але зсув справді тектонічний.
Зміни в підходах підштовхнули нас вийти за межі класичної аналітики й функції ШІ-інсайтів (спойлер: це було не просто). Для контексту: наш продукт виріс з ETL-тула, тобто, рішення, яке збирає, перетворює та завантажує дані з різних джерел. Саме така інтеграція відкрила нам три виклики, якими ділюсь з вами нижче.
1. Обмеження контексту
Хоча ШІ може опрацьовувати більше даних, ніж людина, за один запит йому складно працювати з тисячами рядків – вони елементарно не влазять у контекстне вікно моделі. У Coupler.io нам потрібно було знайти спосіб передавати великі обʼєми даних.
Як ми це вирішили:
- надали ШІ структуру даних із описом усіх колонок, типів і метаданих (схему даних);
- передали до 20 перших рядків, щоб він побачив можливі значення;
- створили інструмент для ШІ, суть якого — написання SQL-запитів на основі наявної структури та типів даних, які вже обробляються на нашому сервері. ШІ отримує готові агрегати, а не сирі дані. Усі обчислення виконуються на боці нашого аналітичного двигуна, тож LLM не жонглює вигаданими цифрами, а отримує верифіковані результати.
2. Сприйняття користувачів
Окрім технічних бар’єрів, ми зіткнулися з певною недовірою до штучного інтелекту. Оскільки принципи обробки даних алгоритмами не завжди очевидні, фахівці з маркетингу, фінансів чи e-commerce часто ставилися до новинки скептично.
Тому частиною нашого завдання стала освіта користувачів. Ми демонстрували реальну цінність інструменту на прикладах: як саме ця функція пришвидшує ухвалення рішень та допомагає отримати чіткі відповіді на складні питання щодо даних.
3. Правдивість інформації
Критичним питанням залишалася надійність порад, які генерує ШІ. Аби гарантувати точність результатів та уникнути помилок, ми впровадили низку технічних запобіжників:
- Оптимізували промпти: чітко обмежили ШІ в межах наявних цифр, заборонивши будь-які вигадки.
- Контекстна адаптація: «навчили» систему глибоко розуміти структуру даних клієнта, щоб мінімізувати ризик галюцинацій.
- Всі калькуляції виконує бекенд Coupler.io.
Попри ці вдосконалення, ми чудово розуміємо, що ШІ – помічник, а не заміна фахівцю. Він може підготувати звіт та запропонувати гіпотези, проте фінальне рішення щодо впровадження завжди має залишатися за людиною.
Як аналітика на базі ШІ трансформує користувацький досвід
Однією з перших ШІ-функцій, яку ми запропонували, є AI Insights. Це віджет Coupler.io Dashboards, за яким стоїть промпт, розроблений продуктовою командою. Ми прийняли таке рішення через те, що наші користувачі запитували нас, що їм далі робити з дашбордами.
За 20–30 секунд (залежно від обсягу даних) система генерує:
- ключові висновки з масиву даних;
- аналіз трендів та закономірностей;
- практичні поради (наприклад, 3 головні пріоритети, на яких варто зосередитися зараз).
Таке оновлення змінює взаємодію з продуктом.
Раніше робота з аналітикою була прерогативою вузького кола спеціалістів або вимагала специфічних знань та навичок. Сьогодні цей барʼєр для входу зник. Маркетолог, продакт-менеджер чи власник бізнесу може досліджувати дані, отримуючи пояснення зрозумілою мовою. Аналітика даних перетворилася з «закритого клубу» профільних фахівців на спільний ресурс для швидкого ухвалення рішень.
Роль користувача також еволюціонувала: він більше не пасивний споживач статичних звітів, а активний дослідник. Формат розмовної аналітики дозволяє буквально вести діалог із цифрами:
- ставити уточнювальні запитання;
- миттєво перевіряти гіпотези;
- поглиблювати розуміння ситуації крок за кроком.
Це перетворює аналітику з формальної звітності на живий інструмент мислення.
Як розмовна аналітика змінює інструменти для роботи з даними
Розмовна аналітика не замінює наявні інструменти. Принаймні в найближчому майбутньому. Традиційні дашборди залишаються незамінними для операційного моніторингу, відстеження KPI та візуалізації відхилень у реальному часі.
У перспективі традиційні інструменти надалі відіграватимуть ключову роль у контролі та управлінні процесами. А розмовна аналітика працює як додатковий рівень. Вона допомагає інтерпретувати побачене на графіках і знаходити приховані закономірності, не витісняючи класичну BI-аналітику, а підсилюючи її.
Тепер ваші дані можуть більше
Ще кілька років тому аналітика була «німою». Потрібно було самотужки фільтрувати таблиці, будувати звіти або писати SQL-запити. Все змінилося, коли ШІ навчився не просто розпізнавати патерни, а глибоко розуміти семантику та прагматику мови.
Аналітика трансформується з інструменту «реакції» (що сталося?) на інструмент «дії» (що робити далі?). Для продуктових команд це означає нову реальність: конкурентну перевагу отримує не той, хто накопичив більше даних, а той, хто створив систему, яка здатна думати в синергії з бізнесом. Та той, хто вміє ставити правильні запитання.
Авторка: Ніка Тамайо Флорес, продакт-лід платформи Coupler.io
