3 strumenti di business intelligence. La BI ha bisogno dell’intelligenza artificiale? | L'intelligenza artificiale nel business n. 16

Nel mondo in cui i dati stanno diventando la nuova valuta, gli strumenti di business intelligence (BI) sono fondamentali. Ma inserire l’intelligenza artificiale (AI) nell’equazione è una necessità o solo un’aggiunta alla moda? Immergiamoci nel mondo degli strumenti di BI per capire come l'intelligenza artificiale può arricchirli.

Cos’è la business intelligence?

La Business Intelligence non è solo il processo di trasformazione dei dati grezzi in informazioni preziose. È il ponte che collega i dati con le decisioni, consentendo alle aziende di comprendere meglio il mercato, la concorrenza e le loro operazioni. Gli elementi chiave della Business Intelligence sono:

• Dati : una materia prima che viene elaborata e analizzata per diventare informazione.
• Informazioni – correttamente interpretate e inserite nel contesto,
• La conoscenza , basata su dati e informazioni, è la chiave per prendere decisioni aziendali valide.

I 3 strumenti di business intelligence più popolari

Diamo un'occhiata agli strumenti più popolari che migliorano la transizione dai dati alla conoscenza assistita dall'intelligenza artificiale.

1. Tableau : una piattaforma che utilizza l'intelligenza artificiale per aiutare gli utenti a creare report e dashboard interattivi. Le funzionalità più interessanti di Tableau includono:
• Chiedi ai dati: porre domande in linguaggio naturale e Tableau fornisce le risposte sotto forma di visualizzazioni,
• Spiega i dati: aiuta a capire cosa c'è dietro i dati, spiegando anomalie e tendenze,
• Consigli intelligenti: suggerisce i modi migliori per visualizzare i dati, combinare origini dati e creare calcoli,
• Einstein Discovery: ti consente di creare e implementare rapidamente modelli predittivi avanzati e presentarne i risultati in Tableau.

Tableau si integra inoltre con più piattaforme, come Salesforce, Google Cloud e Amazon Web Services (AWS), rendendolo una soluzione flessibile e versatile per le aziende.



Visualizzazione dei dati in Tableau.

Fonte: Tableau.com

2. Microsoft Power BI : offre un ricco set di componenti AI per arricchire facilmente e rapidamente i tuoi dati con modelli di machine learning predefiniti o personalizzati. Le funzionalità di Microsoft Power BI basate sull'intelligenza artificiale sono chiamate AI Insights, che includono:
• Analisi del testo: consente l'analisi delle emozioni nel testo elaborato, l'estrazione di frasi chiave, il rilevamento della lingua e il riconoscimento dei nomi propri. Può quindi esaminare il feedback dei clienti, comprendere automaticamente gli argomenti chiave delle recensioni dei prodotti, rilevare la lingua delle e-mail o identificare nomi di persone, organizzazioni e luoghi da articoli di giornale,
• Visione: può taggare automaticamente le immagini e separarle con etichette che descrivono il contenuto dell'immagine. Può, tra le altre cose, classificare le foto dei prodotti, taggare foto di paesaggi o animali, riconoscere volti o loghi o generare didascalie per descrivere scene nelle immagini,

Power BI è integrato con Azure, consentendo modelli analitici avanzati e funzioni cloud.



Visualizzazione dei dati in Microsoft Power BI.

Fonte: powerbi.microsoft.com

3. Oracle BI : una soluzione completa che presenta componenti AI, nelle aree:
• AI generativa – per creare nuovi contenuti basati su dati esistenti, come report o presentazioni,
• attività predittive: prevedere comportamenti, prestazioni e tendenze futuri sulla base di dati storici e attuali. Ad esempio, Oracle BI può prevedere la domanda, le vendite, la redditività, il rischio, la fedeltà dei clienti e molti altri parametri aziendali utilizzando modelli analitici integrati o personalizzati.
• IA responsabile – per creare fiducia nell’analisi dei dati attraverso la trasparenza procedurale. Questo componente Oracle BI è progettato per aiutare gli utenti a comprendere la logica e fornire giustificazioni per i consigli dell'intelligenza artificiale, monitorare le prestazioni e l'accuratezza dei modelli analitici, rilevare ed eliminare errori e discriminazioni nei dati e negli algoritmi e collaborare con altri utenti ed esperti per migliorare la qualità e il valore delle informazioni aziendali.


Visualizzazione dei dati in Oracle Business Intelligence.

Fonte: docs.oracle.com

BI vs AI: differenze ed esempi di applicazioni

Mentre la business intelligence si concentra sull’analisi dei dati, l’intelligenza artificiale aggiunge all’equazione la capacità di trarre conclusioni e prendere decisioni in autonomia.

BI (business intelligence) è un termine che si riferisce a vari strumenti e tecniche per raccogliere, integrare, analizzare e presentare informazioni aziendali. L’obiettivo della business intelligence è supportare un migliore processo decisionale fornendo informazioni accurate, tempestive e pertinenti.

L’intelligenza artificiale (intelligenza artificiale), invece, si occupa di compiti che richiedono la comprensione del linguaggio naturale, il riconoscimento delle immagini o il processo decisionale.

Ecco tre differenze chiave tra BI e AI:

• Obiettivo : la business intelligence mira a supportare un migliore processo decisionale fornendo informazioni accurate e tempestive, mentre l'obiettivo dell'intelligenza artificiale è automatizzare le attività che richiedono l'intelligenza umana.
• Tecnologie : la BI dispone di una varietà di strumenti e tecniche per raccogliere, integrare e analizzare i dati, mentre l'intelligenza artificiale dispone di algoritmi avanzati di machine learning e deep learning per creare sistemi informatici in grado di eseguire compiti complessi.
• Ambito : la business intelligence si concentra sull'analisi dei dati aziendali e sulla fornitura di informazioni di supporto decisionale, mentre l'intelligenza artificiale può essere applicata a un'ampia varietà di aree, incluso il supporto delle operazioni di BI e il trarre conclusioni dai dati.

Ad esempio, la BI raccoglie e analizza i dati sul comportamento di acquisto dei clienti, mentre l'intelligenza artificiale consente di creare un sistema che consiglia prodotti ai clienti in base all'analisi del loro comportamento di acquisto. Sembra che ciò che hanno in comune sia principalmente la parola “intelligenza”.

Prospettive sulla business intelligence supportata dall’intelligenza artificiale

L’intelligenza artificiale non solo arricchisce gli strumenti di BI ma apre anche nuove possibilità. Grazie all’intelligenza artificiale, i sistemi BI possono:

• comprendere meglio le esigenze degli utenti,
• fornire previsioni più precise e
• adattarsi automaticamente alle mutevoli condizioni del mercato.

In futuro possiamo aspettarci un’integrazione ancora maggiore della business intelligence con l’intelligenza artificiale, che porterà nuove opportunità e sfide per le imprese. L’intelligenza artificiale può consentire l’automazione di molte attività analitiche, ad esempio può essere utilizzata per:

• pulizia automatica degli ingressi,
• la creazione di modelli statistici o machine learning, nonché
• generare visualizzazioni e report.

L’intelligenza artificiale può anche aiutare a scoprire nuovi modelli e relazioni nei dati che potrebbero essere trascurati dagli esseri umani. Ciò aiuterà le aziende ad acquisire nuove informazioni sulle loro operazioni e a prendere decisioni aziendali migliori.

BPM, analisi aziendale e BI basata sull'intelligenza artificiale: qual è la differenza?

Il BPM si concentra sulla gestione e sul miglioramento dei processi aziendali, mentre gli strumenti di analisi aziendale analizzano i dati e forniscono approfondimenti sulle prestazioni aziendali. La BI comprende entrambe le aree e si basa su vari strumenti e tecniche per supportare un migliore processo decisionale. Nonostante alcune sovrapposizioni tra queste aree, ciascuna ha il proprio focus e una serie di strumenti:

• Il BPM (Business Process Management) è una disciplina che si occupa della gestione e del miglioramento dei processi aziendali in un'organizzazione. Gli strumenti BPM aiutano a progettare, modellare, eseguire, monitorare e ottimizzare i processi aziendali per aumentare l'efficienza e l'efficacia.
• Gli strumenti di analisi aziendale vengono utilizzati per analizzare i dati e fornire approfondimenti sulle prestazioni aziendali. Questi includono data mining, analisi predittiva e strumenti di analisi statistica. Gli strumenti di analisi aziendale aiutano a identificare tendenze, modelli e relazioni nei dati per supportare il processo decisionale.
• Business intelligence (BI) è un termine più ampio che include sia BPM che analisi aziendale. La BI prevede la combinazione di vari strumenti e tecniche per raccogliere, integrare, analizzare e presentare informazioni aziendali. L’obiettivo della BI è supportare un migliore processo decisionale fornendo informazioni accurate, tempestive e pertinenti.

La BI ha bisogno dell’intelligenza artificiale?

Nell’era della trasformazione digitale, pur operando sui big data, il connubio tra business intelligence e intelligenza artificiale diventa indispensabile. Strumenti come Tableau, Power BI e Oracle BI dimostrano quanto sia diventata potente questa combinazione di tecnologie, fornendo alle aziende strumenti che le aiutano a prendere decisioni aziendali migliori.

Tuttavia, la BI ha bisogno dell’intelligenza artificiale? Questa è una domanda senza una risposta chiara. Da un lato, l’intelligenza artificiale può aiutare ad analizzare e interpretare grandi quantità di dati, fornendo informazioni e indicazioni preziose ai decisori. Dall’altro, può diventare costoso, complesso e soggetto a errori o manipolazioni.

In futuro, possiamo aspettarci un’integrazione ancora maggiore della BI con l’intelligenza artificiale, che porterà nuove opportunità e sfide per le aziende. In un mondo in cui i dati sono la chiave del successo, la combinazione responsabile di BI e AI sta diventando una questione davvero importante.

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Autore: Robert Whitney

Esperto e istruttore di JavaScript che istruisce i dipartimenti IT. Il suo obiettivo principale è aumentare la produttività del team insegnando agli altri come cooperare efficacemente durante la programmazione.

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