3 narzędzia analityki biznesowej. Czy BI potrzebuje sztucznej inteligencji? | Sztuczna inteligencja w biznesie #16

W świecie, w którym dane stają się nową walutą, kluczowe znaczenie mają narzędzia Business Intelligence (BI). Ale czy włączenie sztucznej inteligencji (AI) do równania jest koniecznością, czy tylko modnym dodatkiem? Zanurzmy się w świat narzędzi BI, aby zrozumieć, w jaki sposób sztuczna inteligencja może je wzbogacić.

Czym jest inteligencja biznesowa?

Business Intelligence to nie tylko proces przekształcania surowych danych w cenne informacje. To pomost łączący dane z decyzjami, pozwalający firmom lepiej zrozumieć rynek, konkurencję i swoje działania. Kluczowymi elementami Business Intelligence są:

• Dane – surowiec, który jest przetwarzany i analizowany, aby stać się informacją.
• Informacja – właściwie zinterpretowana i osadzona w kontekście,
• Wiedza oparta na danych i informacjach jest kluczem do podejmowania trafnych decyzji biznesowych.

3 najpopularniejsze narzędzia Business Intelligence

Przyjrzyjmy się najpopularniejszym narzędziom usprawniającym przejście od danych do wiedzy wspomaganej sztuczną inteligencją.

1. Tableau – platforma wykorzystująca sztuczną inteligencję, która pomaga użytkownikom tworzyć interaktywne raporty i dashboardy. Do najciekawszych funkcji Tableau należą:
• Ask Data – zadawaj pytania w języku naturalnym, a Tableau dostarcza odpowiedzi w formie wizualizacji,
• Wyjaśnij dane – pomaga zrozumieć, co kryje się za danymi, wyjaśniając anomalie i trendy,
• Inteligentne rekomendacje – podpowiadają najlepsze sposoby wizualizacji danych, łączenia źródeł danych i tworzenia obliczeń,
• Einstein Discovery – pozwala szybko tworzyć i wdrażać zaawansowane modele predykcyjne oraz prezentować ich wyniki w Tableau.

Tableau integruje się również z wieloma platformami, takimi jak Salesforce, Google Cloud i Amazon Web Services (AWS), dzięki czemu jest elastycznym i wszechstronnym rozwiązaniem dla firm.



Wizualizacja danych w Tableau.

Źródło: Tableau.com

2. Microsoft Power BI – oferuje bogaty zestaw komponentów AI, dzięki którym łatwo i szybko wzbogacisz swoje dane o gotowe lub niestandardowe modele uczenia maszynowego. Funkcje Microsoft Power BI oparte na sztucznej inteligencji nazywane są AI Insights i obejmują:
• Analityka tekstu – umożliwia analizę emocji w przetwarzanym tekście, wyodrębnianie fraz kluczowych, wykrywanie języka i rozpoznawanie nazw własnych. Może zatem badać opinie klientów, automatycznie rozumieć kluczowe tematy z recenzji produktów, wykrywać język e-maili czy identyfikować nazwiska osób, organizacji i miejsc z artykułów prasowych,
• Wizja – potrafi automatycznie tagować obrazy i segregować je za pomocą etykiet opisujących zawartość obrazu. Potrafi m.in. klasyfikować zdjęcia produktów, oznaczać zdjęcia krajobrazów lub zwierząt, rozpoznawać twarze lub logo, czy też generować podpisy opisujące sceny na obrazach,

Power BI jest zintegrowany z Azure, umożliwiając zaawansowane modele analityczne i funkcje chmurowe.



Wizualizacja danych w Microsoft Power BI.

Źródło: powerbi.microsoft.com

3. Oracle BI – kompleksowe rozwiązanie, które zawiera komponenty AI, w obszarach:
• generatywne AI – do tworzenia nowych treści w oparciu o istniejące dane, takie jak raporty czy prezentacje,
• zadania predykcyjne – prognozowanie przyszłych zachowań, wyników i trendów w oparciu o dane historyczne i bieżące. Na przykład Oracle BI może prognozować popyt, sprzedaż, rentowność, ryzyko, lojalność klientów i wiele innych wskaźników biznesowych, korzystając z wbudowanych lub niestandardowych modeli analitycznych,
• odpowiedzialna sztuczna inteligencja – budowanie zaufania do analityki danych poprzez przejrzystość procedur. Ten komponent Oracle BI został zaprojektowany, aby pomóc użytkownikom zrozumieć logikę i uzasadnić zalecenia AI, monitorować wydajność i dokładność modeli analitycznych, wykrywać i eliminować błędy systematyczne i dyskryminację w danych i algorytmach oraz współpracować z innymi użytkownikami i ekspertami w celu poprawy jakości i wartość informacji biznesowych.


Wizualizacja danych w Oracle Business Intelligence.

Źródło: docs.oracle.com

BI vs AI – różnice i przykładowe zastosowania

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

BI (ang. business intelligence) to termin odnoszący się do różnych narzędzi i technik gromadzenia, integrowania, analizowania i prezentacji informacji biznesowych. Celem analityki biznesowej 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 obrazu czy podejmowania decyzji.

Oto trzy kluczowe różnice między BI i AI:

• Cel : Inteligencja biznesowa ma na celu wspieranie lepszego podejmowania decyzji poprzez dostarczanie dokładnych i aktualnych informacji, natomiast celem sztucznej inteligencji jest automatyzacja zadań wymagających ludzkiej inteligencji.
• Technologie : BI dysponuje różnorodnymi narzędziami i technikami gromadzenia, integrowania i analizowania danych, natomiast sztuczna inteligencja oferuje zaawansowane algorytmy uczenia maszynowego i głębokiego uczenia się w celu tworzenia systemów komputerowych zdolnych do wykonywania złożonych zadań.
• Zakres : Inteligencja biznesowa koncentruje się na analizie danych biznesowych i dostarczaniu informacji wspomagających podejmowanie decyzji, podczas gdy sztuczna inteligencja może być stosowana w wielu różnych obszarach, w tym we wspieraniu operacji BI i wyciąganiu wniosków z danych.

Przykładowo BI zbiera i analizuje dane dotyczące zachowań zakupowych klientów, natomiast AI pozwala na stworzenie systemu, który rekomenduje klientom produkty na podstawie analizy ich zachowań zakupowych. Wydaje się, że łączy je przede wszystkim słowo „inteligencja”.

Perspektywy inteligencji biznesowej wspieranej przez sztuczną inteligencję

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

• lepiej rozumieć potrzeby użytkowników,
• zapewnić bardziej precyzyjne prognozy i
• automatycznie dostosowują 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. Sztuczna inteligencja może umożliwić automatyzację wielu zadań analitycznych, można ją np. wykorzystać do:

• automatyczne czyszczenie wejścia,
• tworzenia modeli statystycznych czy uczenia maszynowego, a także
• generowanie wizualizacji i raportów.

Sztuczna inteligencja może również pomóc w odkrywaniu nowych wzorców i relacji w danych, które mogą zostać przeoczone przez ludzi. Pomoże to firmom zyskać nowy wgląd w swoją działalność i podejmować lepsze decyzje biznesowe.

BPM, analityka biznesowa i BI z obsługą AI – jaka jest różnica?

BPM koncentruje się na zarządzaniu i doskonaleniu procesów biznesowych, podczas gdy narzędzia analityki biznesowej analizują dane i zapewniają wgląd w wydajność biznesową. BI obejmuje oba obszary i opiera się na różnych narzędziach i technikach wspierających lepsze podejmowanie decyzji. Pomimo pewnego nakładania się tych obszarów, każdy z nich ma swój cel i zestaw narzędzi:

• BPM (Business Process Management) to dyscyplina zajmująca się zarządzaniem i doskonaleniem procesów biznesowych w organizacji. Narzędzia BPM pomagają projektować, modelować, realizować, monitorować i optymalizować procesy biznesowe w celu zwiększenia wydajności i efektywności.
• Narzędzia analityki biznesowej służą do analizowania danych i zapewniania wglądu w wyniki biznesowe. Należą do nich eksploracja danych, analityka predykcyjna i narzędzia analizy statystycznej. Narzędzia analityki biznesowej pomagają identyfikować trendy, wzorce i zależności w danych w celu wspierania procesu decyzyjnego.
• Analiza biznesowa (BI) to szerszy termin, który obejmuje zarówno BPM, jak i analitykę biznesową. BI polega na łączeniu różnych narzędzi i technik gromadzenia, integrowania, analizowania i prezentowania informacji biznesowych. Celem BI jest wspieranie lepszego podejmowania decyzji poprzez dostarczanie dokładnych, aktualnych i istotnych informacji.

Czy BI potrzebuje sztucznej inteligencji?

W dobie transformacji cyfrowej, operując na big data, nieodzowne staje się połączenie business intelligence ze sztuczną inteligencją. Narzędzia takie jak Tableau, Power BI i Oracle BI pokazują, jak potężna stała się ta mieszanka technologii, dostarczając firmom narzędzia, które pomagają im podejmować lepsze decyzje biznesowe.

Czy jednak BI potrzebuje sztucznej inteligencji? To pytanie, na które nie ma jasnej odpowiedzi. Z jednej strony sztuczna inteligencja może pomóc w analizie i interpretacji dużych zbiorów danych, dostarczając cennych informacji i wskazówek decydentom. Z drugiej strony może stać się kosztowny, skomplikowany i podatny 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, w którym dane są kluczem do sukcesu, odpowiedzialne połączenie BI i AI staje się naprawdę ważną kwestią.

Jeśli podobają Ci się nasze treści, dołącz do naszej społeczności pracowitych pszczół na Facebooku, Twitterze, LinkedIn, Instagramie, YouTube i Pintereście.

Autor: Robert Whitney

Ekspert JavaScriptu i instruktor, który szkoli działy IT. Jego głównym celem jest podnoszenie produktywności zespołu poprzez uczenie innych, jak efektywnie współpracować podczas kodowania.

Zobacz wszystkie posty

Sztuczna inteligencja w biznesie:

1. Zagrożenia i szanse AI w biznesie (część 1)
2. Zagrożenia i szanse AI w biznesie (część 2)
3. Zastosowania AI w biznesie – przegląd
4. AI i media społecznościowe – co o nas mówią?
5. Chatboty tekstowe wspomagane sztuczną inteligencją
6. Biznesowe NLP dziś i jutro
7. Rola AI w podejmowaniu decyzji biznesowych
8. Planowanie postów w mediach społecznościowych. Jak sztuczna inteligencja może pomóc?
9. Zautomatyzowane posty w mediach społecznościowych
10. Sztuczna inteligencja w zarządzaniu treścią
11. Kreatywna sztuczna inteligencja dziś i jutro
12. Multimodalna sztuczna inteligencja i jej zastosowania w biznesie
13. Nowe interakcje. Jak sztuczna inteligencja zmienia sposób, w jaki obsługujemy urządzenia?
14. RPA i API w cyfrowej firmie
15. Nowe usługi i produkty współpracujące z AI
16. Przyszły rynek pracy i nadchodzące zawody
17. Zielona sztuczna inteligencja i sztuczna inteligencja dla Ziemi
18. EdTech. Sztuczna inteligencja w edukacji
19. Jakie są słabe strony mojego pomysłu na biznes? Sesja burzy mózgów z ChatGPT
20. Korzystanie z ChatGPT w biznesie
21. Aktorzy syntetyczni. 3 najlepsze generatory wideo AI
22. 3 przydatne narzędzia do projektowania graficznego AI. Generatywna sztuczna inteligencja w biznesie
23. 3 niesamowitych autorów AI, których musisz dziś wypróbować
24. Odkrywanie mocy sztucznej inteligencji w tworzeniu muzyki
25. Poruszanie się po nowych możliwościach biznesowych dzięki ChatGPT-4
26. Narzędzia AI dla menedżera
27. 6 niesamowitych wtyczek ChatGTP, które ułatwią Ci życie
28. 3 grafików AI. Generatywna sztuczna inteligencja dla biznesu
29. Jaka przyszłość czeka sztuczną inteligencję według McKinsey Global Institute?
30. Sztuczna inteligencja w biznesie - Wprowadzenie
31. Czym jest NLP, czyli przetwarzanie języka naturalnego w biznesie
32. Automatyczne przetwarzanie dokumentów
33. Tłumacz Google kontra DeepL. 5 zastosowań tłumaczenia maszynowego w biznesie
34. Działanie i zastosowania biznesowe robotów głosowych
35. Technologia wirtualnego asystenta, czyli jak rozmawiać z AI?
36. Czym jest inteligencja biznesowa?
37. Czy sztuczna inteligencja zastąpi analityków biznesowych?
38. Jak sztuczna inteligencja może pomóc w BPM?