3つのビジネスインテリジェンスツール。 BI には人工知能が必要ですか? | ビジネスにおける AI #16

公開: 2023-09-15

データが新しい通貨になりつつある世界では、ビジネスインテリジェンス (BI) ツールが鍵となります。 しかし、人工知能 (AI) を方程式に組み込むことは必須なのでしょうか、それとも単なる流行の追加なのでしょうか? BI ツールの世界に飛び込んで、AI がどのようにツールを強化できるかを理解しましょう。

ビジネスインテリジェンス - 目次

ビジネスインテリジェンスとは何ですか?
最も人気のある 3 つのビジネスインテリジェンスツール Tableau
BI と AI - 違いとアプリケーション例
AIを活用したBIの展望
BPM、ビジネス分析、AI 対応 BI - 違いは何ですか?
BI には人工知能が必要ですか?

ビジネスインテリジェンスとは何ですか?

ビジネスインテリジェンスは、生データを価値のある情報に変換する単なるプロセスではありません。これはデータと意思決定を結びつける架け橋であり、企業が市場、競争、自社の運営をより深く理解できるようにします。ビジネスインテリジェンスの主要な要素は次のとおりです。

データ– 情報となるために処理および分析される原材料。
情報– 適切に解釈され、文脈の中に配置されます。
データと情報に基づく知識は、適切なビジネス上の意思決定を行うための鍵です。

最も人気のある 3 つのビジネスインテリジェンスツール

データから AI 支援ナレッジへの移行を改善する最も人気のあるツールを見てみましょう。

Tableau – ユーザーがインタラクティブなレポートやダッシュボードを作成できるようにする人工知能を採用したプラットフォーム。 Tableau の最も興味深い機能は次のとおりです。

「データに聞く」 – 自然言語で質問すると、Tableau が視覚化の形式で回答を提供します。
データの説明 – データの背後にあるものを理解し、異常や傾向を説明するのに役立ちます。
スマートレコメンデーション – データを視覚化し、データソースを結合し、計算を作成するための最適な方法を提案します。
Einstein Discovery – 高度な予測モデルを迅速に作成して実装し、その結果を Tableau で表示できます。

Tableau は、Salesforce、Google Cloud、アマゾンウェブサービス (AWS) などの複数のプラットフォームとも統合されており、ビジネスにとって柔軟で多用途なソリューションとなっています。

Tableau でのデータ視覚化。

出典: Tableau.com

Microsoft Power BI – 事前構築またはカスタムの機械学習モデルを使用してデータを簡単かつ迅速に強化するための、豊富な AI コンポーネントのセットを提供します。人工知能に基づく Microsoft Power BI の機能は AI Insights と呼ばれ、次のものが含まれます。

テキスト分析 – 処理されたテキスト内の感情の分析、キーフレーズの抽出、言語検出、および適切な名前認識が可能になります。したがって、顧客のフィードバックを調査したり、製品レビューから重要なトピックを自動的に理解したり、電子メールの言語を検出したり、新聞記事から人、組織、場所の名前を特定したりできます。
ビジョン – 画像に自動的にタグを付け、画像の内容を説明するラベルで画像を分離できます。とりわけ、製品写真を分類したり、風景や動物の写真にタグを付けたり、顔やロゴを認識したり、画像内のシーンを説明するキャプションを生成したりできます。

Power BI は Azure と統合されており、高度な分析モデルとクラウド機能が可能になります。

Microsoft Power BI でのデータ視覚化。

出典: powerbi.microsoft.com

Oracle BI – 次の分野で AI コンポーネントを備えた包括的なソリューションです。

生成 AI – レポートやプレゼンテーションなど、既存のデータに基づいて新しいコンテンツを作成します。
予測タスク – 過去および現在のデータに基づいて将来の動作、パフォーマンス、傾向を予測します。たとえば、Oracle BIは、組み込みまたはカスタムの分析モデルを使用して、需要、売上、収益性、リスク、顧客ロイヤルティ、およびその他の多くのビジネス指標を予測できます。
責任ある AI – 手続きの透明性を通じてデータ分析に対する信頼を築きます。このOracle BIコンポーネントは、ユーザーがロジックを理解してAI推奨の正当性を提供できるように設計されており、分析モデルのパフォーマンスと精度を監視し、データとアルゴリズムのバイアスと差別を検出して排除し、他のユーザーや専門家と協力して品質を向上させます。ビジネス情報の価値。

Oracle Business Intelligenceのデータ視覚化。

ソース: docs.oracle.com

BI と AI – 違いとアプリケーション例

ビジネスインテリジェンスはデータの分析に重点を置いていますが、人工知能は結論を導き出し、独自の意思決定を行う機能を方程式に追加します。

BI（ビジネスインテリジェンス）とは、ビジネス情報を収集、統合、分析、提示するためのさまざまなツールや技術を指す用語です。ビジネスインテリジェンスの目標は、正確でタイムリーな関連情報を提供することで、より適切な意思決定をサポートすることです。

一方、AI（人工知能）は、自然言語理解、画像認識、意思決定を必要とするタスクを処理します。

BI と AI の 3 つの主な違いは次のとおりです。

目標: ビジネスインテリジェンスは、正確かつタイムリーな情報を提供することで、より適切な意思決定をサポートすることを目的としていますが、AI の目標は、人間の知性を必要とするタスクを自動化することです。
テクノロジー: BI にはデータを収集、統合、分析するためのさまざまなツールとテクニックがあり、AI には高度な機械学習および深層学習アルゴリズムが搭載されており、複雑なタスクを実行できるコンピューターシステムを作成できます。
範囲: ビジネスインテリジェンスはビジネスデータの分析と意思決定支援情報の提供に重点を置いていますが、AI は BI 運用のサポートやデータからの結論の導きなど、幅広い分野に適用できます。

たとえば、BI は顧客の購買行動に関するデータを収集して分析しますが、AI を使用すると、顧客の購買行動の分析に基づいて製品を推奨するシステムを構築できます。両者の共通点は主に「知性」という言葉だそうです。

AI を活用したビジネスインテリジェンスの視点

人工知能は BI ツールを強化するだけでなく、新たな可能性も開きます。 AI のおかげで、BI システムは次のことが可能になります。

ユーザーのニーズをより深く理解し、
より正確な予測を提供し、
変化する市場状況に自動的に適応します。

将来的には、ビジネスインテリジェンスと AI の統合がさらに進むことが予想され、ビジネスに新たな機会と課題がもたらされるでしょう。 AI を使用すると、多くの分析タスクの自動化が可能になります。たとえば、次のような用途に使用できます。

自動入力クリーニング、
統計モデルまたは機械学習の作成、および
視覚化とレポートの生成。

AI は、人間が見落とす可能性のあるデータ内の新しいパターンや関係性を発見するのにも役立ちます。これは、企業が自社の業務に関する新たな洞察を獲得し、より適切なビジネス上の意思決定を行うのに役立ちます。

BPM、ビジネス分析、AI 対応 BI – 違いは何ですか?

BPM はビジネスプロセスの管理と改善に重点を置いており、ビジネス分析ツールはデータを分析してビジネスパフォーマンスに関する洞察を提供します。 BI は両方の領域を網羅し、より適切な意思決定をサポートするためにさまざまなツールやテクニックに依存しています。これらの領域には重複する部分もありますが、それぞれに焦点とツールのセットがあります。

BPM (ビジネスプロセスマネジメント) は、組織内のビジネスプロセスの管理と改善を扱う分野です。 BPM ツールは、ビジネスプロセスの設計、モデル化、実行、監視、最適化を支援し、効率と有効性を向上させます。
ビジネス分析ツールは、データを分析し、ビジネスパフォーマンスに関する洞察を提供するために使用されます。これらには、データマイニング、予測分析、統計分析ツールが含まれます。ビジネス分析ツールは、データ内の傾向、パターン、関係を特定して意思決定をサポートします。
ビジネスインテリジェンス (BI) は、 BPM とビジネス分析の両方を含む広義の用語です。 BI では、ビジネス情報を収集、統合、分析、表示するためにさまざまなツールとテクニックを組み合わせます。 BI の目標は、正確でタイムリーな関連情報を提供することで、より良い意思決定をサポートすることです。

BI には人工知能が必要ですか?

デジタル変革の時代では、ビッグデータを活用しながらビジネスインテリジェンスと人工知能の組み合わせが不可欠になりつつあります。 Tableau、Power BI、Oracle BI などのツールは、このテクノロジーの組み合わせがいかに強力になっているかを示し、企業がより適切なビジネス上の意思決定を行うのに役立つツールを提供します。

しかし、BI には人工知能が必要なのでしょうか? これは明確な答えのない質問です。一方で、人工知能は大規模なデータセットの分析と解釈を支援し、意思決定者に貴重な情報とガイダンスを提供します。その一方で、コストがかかり、複雑になり、エラーや操作が発生しやすくなる可能性があります。

将来的には、BI と AI の統合がさらに進むことが予想され、ビジネスに新たな機会と課題がもたらされるでしょう。データが成功の鍵となる世界では、BI と AI の責任ある組み合わせが非常に重要な問題になっています。

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著者: ロバート・ホイットニー
JavaScript の専門家であり、IT 部門を指導するインストラクター。彼の主な目標は、コーディング中に効果的に協力する方法を他の人に教えることで、チームの生産性を向上させることです。
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