Business Intelligence - czym jest?

W świecie, gdzie dane stają się nową walutą, narzędzia Business Intelligence (BI) są kluczem do sukcesu. Ale czy wstawienie sztucznej inteligencji (AI) do równania jest koniecznością czy tylko modnym dodatkiem? Zanurzmy się w świat narzędzi BI, by zrozumieć, jak AI może je wzbogacić.

Narzędzia business intelligence – omówione zagadnienia:

Czym jest business intelligence?

Business Intelligence to nie tylko proces przekształcania surowych danych w użyteczne informacje. To most łączący dane z decyzjami, umożliwiający firmom lepsze zrozumienie rynku, konkurencji i własnych operacji. Kluczowymi elementami Business Intelligence są:

Dane – są surowym materiałem, który jest przetwarzany i analizowany, by stać się informacją.
Informacje – są odpowiednio interpretowane i umieszczone w kontekście,
Wiedza – oparta na danych i informacjach, jest kluczem do podejmowania świadomych decyzji biznesowych.

3 najpopularniejsze narzędzia business intelligence

Przyjrzyjmy się zatem najpopularniejszym narzędziom, które usprawniają przejście od danych do wiedzy wspomagane sztuczną inteligencją.

Tableau – platforma, która wykorzystuje sztuczną inteligencję, by pomóc użytkownikom w tworzeniu interaktywnych raportów i dashboardów.

Najciekawsze funkcje Tableau to:

Ask Data – użytkownicy mogą zadawać pytania w języku naturalnym, a Tableau dostarcza odpowiedzi w formie wizualizacji,
Explain Data – pomaga zrozumieć, co kryje się za danymi, wyjaśniając anomalie i trendy,
Smart Recommendations – sugeruje najlepsze sposoby wizualizacji danych, łączenia źródeł danych i tworzenia obliczeń,
Einstein Discovery – pozwala na szybkie tworzenie i wdrażanie zaawansowanych modeli predykcyjnych i prezentowanie ich wyników w Tableau.

Tableau integruje się także z wieloma platformami, takimi jak Salesforce, Google Cloud, czy Amazon Web Services (AWS), co czyni go elastycznym i wszechstronnym rozwiązaniem dla firm.

Wizualizacja danych w Tableau.

Źródło: Tableau.com

Microsoft Power BI – oferuje bogaty zestaw komponentów AI, które pozwalają na łatwe i szybkie wzbogacenie danych przy użyciu gotowych lub niestandardowych modeli uczenia maszynowego. Funkcje Microsoft Power BI bazujące na sztucznej inteligencji noszą nazwę AI Insights, w którego skład wchodzą między innymi:

Text Analytics – pozwala na analizę emocji w przetwarzanym tekście, ekstrakcję kluczowych fraz, wykrywanie języka i rozpoznawanie nazw własnych. Może być zatem używany do analizy opinii klientów, automatycznego rozumienia kluczowych tematów z recenzji produktów, wykrywania języka wiadomości e-mail lub identyfikacji nazwisk osób, organizacji i miejsc z artykułów prasowych,
Vision – dzięki niej można automatycznie tagować obrazy i segregować je za pomocą etykiet opisujących zawartość obrazu. Wykorzystywana jest między innymi do klasyfikacji zdjęć produktów, oznaczania zdjęć krajobrazów lub zwierząt, rozpoznawania twarzy lub logotypów, albo do generowania podpisów opisujących sceny na obrazach,

Power BI jest zintegrowany z Azure, co umożliwia korzystanie z zaawansowanych modeli analitycznych i funkcji chmurowych.

Wizualizacja danych w Microsoft Power BI.

Źródło: powerbi.microsoft.com

Oracle BI – to kompleksowe rozwiązanie, które korzysta z komponentów AI, w obszarach:
- generatywnej AI – by tworzyć nowe treści a podstawie istniejących danych, takich jak raporty czy prezentacje,
- zadań predykcyjnych – żeby prognozować przyszłe zachowania, wyniki i trendy na podstawie danych historycznych i bieżących. Na przykład, Oracle BI może prognozować popyt, sprzedaż, zyskowność, ryzyko, lojalność klientów i wiele innych wskaźników biznesowych za pomocą wbudowanych lub niestandardowych modeli analitycznych,
- odpowiedzialnej AI – aby budować zaufanie do analizy danych dzięki przejrzystości procedur. Ten komponent Oracle BI ma pomóc użytkownikom zrozumieć logikę i dostarczyć uzasadnienia dotyczące rekomendacji AI, monitorować wydajność i dokładność modeli analitycznych, wykrywać i eliminować uprzedzenia i dyskryminację w danych oraz algorytmach, a także współpracować z innymi użytkownikami i ekspertami w celu poprawy jakości i wartości informacji biznesowych.
Wizualizacja danych w Oracle Business Intelligence.

Źródło: docs.oracle.com

BI vs AI – różnice i przykładowe zastosowania

Podczas gdy business intelligence skupia się na analizie danych, sztuczna inteligencja dodaje do równania zdolność do samodzielnego wyciągania wniosków i podejmowania decyzji.

BI (Business Intelligence) to termin odnoszący się do różnych narzędzi i technik służących do zbierania, integrowania, analizowania i prezentowania informacji biznesowych. Celem business intelligence jest wspieranie lepszego podejmowania decyzji poprzez dostarczanie dokładnych, aktualnych i istotnych informacji.

Z kolei AI (sztuczna inteligencja) zajmuje się zadaniami wymagającymi rozumienia języka naturalnego, rozpoznawania obrazów czy podejmowania decyzji.

Oto trzy kluczowe różnice między BI a AI:

Cel: Business intelligence ma na celu wspieranie lepszego podejmowania decyzji poprzez dostarczanie dokładnych i aktualnych informacji, podczas gdy AI ma na celu automatyzację zadań wymagających inteligencji ludzkiej.
Technologie: BI wykorzystuje różne narzędzia i techniki do zbierania, integrowania i analizowania danych, podczas gdy AI wykorzystuje zaawansowane algorytmy uczenia maszynowego i głębokiego uczenia do tworzenia systemów komputerowych zdolnych do wykonywania złożonych zadań.
Zakres: Business intelligence skupia się na analizie danych biznesowych i dostarczaniu informacji wspierających podejmowanie decyzji, podczas gdy AI może być stosowana w wielu różnych dziedzinach, w tym do wspomagania działania BI i wyciągania wniosków z danych.

Przykładowo, BI gromadzi i analizuje dane dotyczące zachowań zakupowych klientów, zaś AI pozwala stworzyć system rekomendujący produkty klientom na podstawie analizy ich zachowań zakupowych. Wygląda więc na to, że łączy je głównie słowo “inteligencja”.

Perspektywy BI wspieranej przez AI

Sztuczna inteligencja nie tylko wzbogaca narzędzia BI, ale także otwiera przed nimi nowe możliwości. Dzięki AI, systemy BI mogą:

lepiej zrozumieć potrzeby użytkowników,
dostarczać bardziej precyzyjne prognozy i
automatycznie dostosowywać się do zmieniających się warunków rynkowych.

W przyszłości możemy spodziewać się jeszcze większej integracji business intelligence z AI, co przyniesie nowe możliwości i wyzwania dla przedsiębiorstw. AI może umożliwić automatyzację wielu zadań analitycznych, na przykład, może być wykorzystana do:

automatycznego czyszczenia danych wejściowych,
tworzenia modeli statystycznych lub uczenia maszynowego, a także
generowania wizualizacji i raportów.

AI może również pomóc w odkrywaniu nowych wzorców i związków w danych, które mogłyby zostać przeoczone przez ludzi. Dzięki temu firmy mogą uzyskać nowe wglądy w swoją działalność i podejmować lepsze decyzje biznesowe.

BPM, analityka biznesowa i BI wspomagane sztuczną inteligencją – czym się różnią?

BPM skupia się na zarządzaniu i doskonaleniu procesów biznesowych, podczas gdy narzędzia analityki biznesowej służą do analizowania danych i dostarczania wglądów w wyniki biznesowe. BI obejmuje obie te dziedziny i polega na wykorzystaniu różnych narzędzi i technik do wspierania lepszego podejmowania decyzji. Mimo pewnego nakładania się tych obszarów, każdy z nich ma własne skupienie i zestaw narzędzi:

BPM (Business Process Management) to dyscyplina zajmująca się zarządzaniem i doskonaleniem procesów biznesowych w organizacji. Narzędzia BPM służą do projektowania, modelowania, wykonywania, monitorowania i optymalizacji procesów biznesowych w celu zwiększenia efektywności i skuteczności.
Narzędzia analityki biznesowej służą do analizowania danych i dostarczania wglądów w wyniki biznesowe. Mogą to być narzędzia do eksploracji danych, analizy predykcyjnej i analizy statystycznej. Narzędzia analityki biznesowej służą do identyfikowania trendów, wzorców i związków w danych, aby wspierać podejmowanie decyzji.
Inteligencja biznesowa (BI) to szersze pojęcie, które obejmuje zarówno BPM, jak i analitykę biznesową. BI polega na wykorzystaniu różnych narzędzi i technik do zbierania, integrowania, analizowania i prezentowania informacji biznesowych. Celem BI jest wspieranie lepszego podejmowania decyzji poprzez dostarczanie dokładnych, aktualnych i istotnych informacji.

Czy Business Intelligence potrzebuje sztucznej inteligencji?

W erze cyfrowej transformacji, w czasie operowania na wielkich ilościach danych, połączenie Business Intelligence ze sztuczną inteligencją staje się nieodzowne. Narzędzia takie jak Tableau, Power BI czy Oracle BI pokazują, jak potężne mogą być te kombinacje, dostarczając firmom narzędzi, które pomagają im podejmować lepsze decyzje biznesowe.

Jednak czy BI na pewno potrzebuje sztucznej inteligencji? To pytanie, na które nie ma jednoznacznej odpowiedzi. Z jednej strony, sztuczna inteligencja może pomóc w analizie i interpretacji dużych zbiorów danych, dostarczając cennych informacji i wskazówek dla decydentów. Z drugiej strony, sztuczna inteligencja może być kosztowna, skomplikowana i narażona na błędy lub manipulacje.

W przyszłości możemy spodziewać się jeszcze większej integracji BI z AI, co przyniesie nowe możliwości i wyzwania dla przedsiębiorstw. W świecie, gdzie dane są kluczem do sukcesu, odpowiedzialne połączenie BI i AI staje się naprawdę ważnym problemem.

Przeczytaj również: Czy sztuczna inteligencja zastąpi analityków biznesowych?

Jeśli podobają Ci się treści, które tworzymy, sprawdź również: Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest.

Autor: Marta Matylda Kania
Założycielka Superpowered by AI. Opracowuje dla biznesu procesy tworzenia treści przez generatywną sztuczną inteligencję. Interesuje się przyszłością AI w biznesie, pisze zaawansowane prompty i prowadzi szkolenia z ChataGPT dla firm.
Zobacz wszystkie posty