3 narzędzia business intelligence. Czy BI potrzebuje sztucznej inteligencji? | AI in business #16

• 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.