3 forretningsintelligensværktøjer. Har BI brug for kunstig intelligens? | AI i erhvervslivet #16

Hvad er business intelligence?

Business Intelligence er ikke bare processen med at omdanne rådata til værdifuld information. Det er broen, der forbinder data med beslutninger, hvilket gør det muligt for virksomheder at forstå markedet, konkurrencen og deres operationer bedre. De vigtigste elementer i Business Intelligence er:

• Data – et råmateriale, der behandles og analyseres for at blive information.
• Information – korrekt fortolket og placeret i kontekst,
• Viden – baseret på data og information, er nøglen til at træffe velbegrundede forretningsbeslutninger.

De 3 mest populære business intelligence værktøjer

Lad os tage et kig på de mest populære værktøjer, der forbedrer overgangen fra data til AI-assisteret viden.

1. Tableau – en platform, der anvender kunstig intelligens til at hjælpe brugere med at skabe interaktive rapporter og dashboards. Tableaus mest interessante funktioner inkluderer:
• Ask Data – at stille spørgsmål på naturligt sprog, og Tableau giver svarene i form af visualiseringer,
• Explain Data – hjælper med at forstå, hvad der ligger bag dataene, forklarer anomalier og tendenser,
• Smart Recommendations – foreslår de bedste måder at visualisere data, kombinere datakilder og lave beregninger,
• Einstein Discovery – giver dig mulighed for hurtigt at oprette og implementere avancerede forudsigende modeller og præsentere deres resultater i Tableau.

Tableau integreres også med flere platforme, såsom Salesforce, Google Cloud og Amazon Web Services (AWS), hvilket gør det til en fleksibel og alsidig løsning for virksomheder.



Data visualisering i Tableau.

Kilde: Tableau.com

2. Microsoft Power BI – tilbyder et rigt sæt af AI-komponenter til nemt og hurtigt at berige dine data med forudbyggede eller tilpassede maskinlæringsmodeller. Microsoft Power BI-funktioner baseret på kunstig intelligens kaldes AI Insights, som inkluderer:
• Text Analytics – muliggør analyse af følelser i behandlede tekster, udtræk af nøglefraser, sprogdetektion og korrekt navngivning. Det kan derfor undersøge kundefeedback, automatisk forstå nøgleemner fra produktanmeldelser, opdage sproget i e-mails eller identificere navne på personer, organisationer og steder fra avisartikler,
• Vision – det kan automatisk tagge billeder og adskille dem med etiketter, der beskriver billedindholdet. Det kan blandt andet klassificere produktfotos, tagge landskabs- eller dyrebilleder, genkende ansigtstræk eller logoer, eller generere billedtekster til at beskrive scener i billeder,

Power BI er integreret med Azure, hvilket muliggør avancerede analytiske modeller og cloud-funktioner.



Data Visualisering i Microsoft Power BI.

Kilde: powerbi.microsoft.com

3. Oracle BI – en omfattende løsning, der har AI-komponenter, inden for områder:
• generativ AI – til at skabe nyt indhold baseret på eksisterende data, såsom rapporter eller præsentationer,
• forudsigende opgaver – til at forudsige fremtidig adfærd, præstation og tendenser baseret på historiske og aktuelle data. For eksempel kan Oracle BI forudsige efterspørgsel, salg, rentabilitet, risiko, kundeloyalitet og mange andre forretningsmetrikker ved hjælp af indbyggede eller tilpassede analytiske modeller,
• ansvarlig AI – til at opbygge tillid til dataanalyse gennem proceduremæssig gennemsigtighed. Denne Oracle BI-komponent er designet til at hjælpe brugere med at forstå logikken og give begrundelser for AI-anbefalinger, overvåge præstationen og nøjagtigheden af analytiske modeller, opdage og eliminere skævheder og diskrimination i data og algoritmer, samt samarbejde med andre brugere og eksperter for at forbedre kvaliteten og værdien af forretningsinformation.


Data Visualisering i Oracle Business Intelligence.

Kilde: docs.oracle.com

BI vs AI – forskelle og eksempler på anvendelser

Mens business intelligence fokuserer på at analysere data, tilføjer kunstig intelligens evnen til at drage konklusioner og træffe beslutninger på egen hånd til ligningen.

BI (business intelligence) er et begreb, der refererer til forskellige værktøjer og teknikker til at indsamle, integrere, analysere og præsentere forretningsinformation. Målet med business intelligence er at støtte bedre beslutningstagning ved at give præcise, rettidige og relevante oplysninger.

AI (kunstig intelligens) beskæftiger sig derimod med opgaver, der kræver forståelse af naturligt sprog, billedgenkendelse eller beslutningstagning.

Her er tre nøgleforskelle mellem BI og AI:

• Mål: Business intelligence har til formål at støtte bedre beslutningstagning ved at give præcise og rettidige oplysninger, mens AI’s mål er at automatisere opgaver, der kræver menneskelig intelligens.
• Teknologier: BI har en række værktøjer og teknikker til at indsamle, integrere og analysere data, mens AI har avancerede maskinlærings- og dyb læringsalgoritmer til at skabe computersystemer, der kan udføre komplekse opgaver.
• Omfang: Business intelligence fokuserer på at analysere forretningsdata og give beslutningsstøttende information, mens AI kan anvendes på en bred vifte af områder, herunder støtte BI-operationer og drage konklusioner fra data.

For eksempel indsamler BI og analyserer data om kunders købsadfærd, mens AI giver dig mulighed for at oprette et system, der anbefaler produkter til kunder baseret på analyse af deres købsadfærd. Det ser ud til, at det, de har til fælles, hovedsageligt er ordet “intelligens.”

Perspektiver på AI-understøttet business intelligence

Kunstig intelligens beriger ikke kun BI-værktøjer, men åbner også op for nye muligheder. Takket være AI kan BI-systemer:

• forstå brugernes behov bedre,
• give mere præcise forudsigelser og
• automatisk tilpasse sig ændrede markedsforhold.

I fremtiden kan vi forvente endnu mere integration af business intelligence med AI, hvilket vil bringe nye muligheder og udfordringer for virksomheder. AI kan muliggøre automatiseringen af mange analytiske opgaver, for eksempel kan det bruges til:

• automatisk inputrensning,
• oprettelse af statistiske modeller eller maskinlæring, samt
• generering af visualiseringer og rapporter.

AI kan også hjælpe med at opdage nye mønstre og relationer i data, som mennesker måske overser. Dette vil hjælpe virksomheder med at få nye indsigter i deres operationer og træffe bedre forretningsbeslutninger.

BPM, forretningsanalyse og AI-aktiveret BI – hvad er forskellen?

BPM fokuserer på at styre og forbedre forretningsprocesser, mens forretningsanalyseværktøjer analyserer data og giver indsigt i forretningspræstation. BI omfatter begge områder og er afhængig af forskellige værktøjer og teknikker til at støtte bedre beslutningstagning. På trods af nogle overlap mellem disse områder har hver sin fokus og sæt af værktøjer:

• BPM (Business Process Management) er en disciplin, der beskæftiger sig med at styre og forbedre forretningsprocesser i en organisation. BPM-værktøjer hjælper med at designe, modellere, udføre, overvåge og optimere forretningsprocesser for at øge effektiviteten og effektiviteten.
• Forretningsanalyseværktøjer bruges til at analysere data og give indsigt i forretningspræstation. Disse inkluderer data mining, forudsigende analyse og statistiske analyseværktøjer. Forretningsanalyseværktøjer hjælper med at identificere tendenser, mønstre og relationer i data for at støtte beslutningstagning.
• Business intelligence (BI) er et bredere begreb, der inkluderer både BPM og forretningsanalyse. BI involverer at kombinere forskellige værktøjer og teknikker til at indsamle, integrere, analysere og præsentere forretningsinformation. Målet med BI er at støtte bedre beslutningstagning ved at give præcise, rettidige og relevante oplysninger.

Har BI brug for kunstig intelligens?

I en æra med digital transformation, mens man arbejder med big data, bliver kombinationen af business intelligence med kunstig intelligens uundgåelig. Værktøjer som Tableau, Power BI og Oracle BI viser, hvor kraftfuld denne blanding af teknologier er blevet, og giver virksomheder værktøjer, der hjælper dem med at træffe bedre forretningsbeslutninger.

Men har BI brug for kunstig intelligens? Dette er et spørgsmål uden klart svar. På den ene side kan kunstig intelligens hjælpe med at analysere og fortolke store datasæt, hvilket giver værdifuld information og vejledning til beslutningstagere. På den anden side kan det blive kostbart, komplekst og tilbøjeligt til fejl eller manipulation.

I fremtiden kan vi forvente endnu mere integration af BI med AI, hvilket vil bringe nye muligheder og udfordringer for virksomheder. I en verden, hvor data er nøglen til succes, bliver den ansvarlige kombination af BI og AI et virkelig vigtigt emne.

Hvis du kan lide vores indhold, så bliv en del af vores travle bier-fællesskab på Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest.