3 инструмента бизнес-аналитики. Нужен ли BI искусственный интеллект? | ИИ в бизнесе №16

В мире, где данные становятся новой валютой, инструменты бизнес-аналитики (BI) играют ключевую роль. Но является ли добавление искусственного интеллекта (ИИ) в это уравнение необходимостью или просто модным дополнением? Давайте окунемся в мир инструментов BI, чтобы понять, как ИИ может их обогатить.

Что такое бизнес-аналитика?

Бизнес-аналитика — это не просто процесс преобразования необработанных данных в ценную информацию. Это мост, который связывает данные с решениями, позволяя компаниям лучше понимать рынок, конкуренцию и свою деятельность. Ключевыми элементами бизнес-аналитики являются:

• Данные – сырье, которое обрабатывается и анализируется, чтобы стать информацией.
• Информация – правильно интерпретированная и помещенная в контекст,
• Знания , основанные на данных и информации, являются ключом к принятию правильных бизнес-решений.

3 самых популярных инструмента бизнес-аналитики

Давайте рассмотрим наиболее популярные инструменты, которые улучшают переход от данных к знаниям с помощью ИИ.

1. Tableau — платформа, которая использует искусственный интеллект, чтобы помочь пользователям создавать интерактивные отчеты и информационные панели. Наиболее интересные функции Tableau включают в себя:
• Ask Data – задавайте вопросы на естественном языке, а Tableau предоставляет ответы в виде визуализаций.
• Объяснение данных – помогает понять, что стоит за данными, объясняя аномалии и тенденции.
• Умные рекомендации – предлагают лучшие способы визуализации данных, объединения источников данных и создания расчетов.
• Einstein Discovery – позволяет быстро создавать и внедрять передовые прогнозные модели и представлять их результаты в Tableau.

Tableau также интегрируется с несколькими платформами, такими как Salesforce, Google Cloud и Amazon Web Services (AWS), что делает его гибким и универсальным решением для бизнеса.



Визуализация данных в Tableau.

Источник: Tableau.com

2. Microsoft Power BI — предлагает богатый набор компонентов искусственного интеллекта, позволяющий легко и быстро обогащать ваши данные с помощью готовых или пользовательских моделей машинного обучения. Функции Microsoft Power BI, основанные на искусственном интеллекте, называются AI Insights и включают в себя:
• Text Analytics – позволяет анализировать эмоции в обработанном тексте, извлекать ключевые фразы, определять язык и распознавать имена собственные. Таким образом, он может изучать отзывы клиентов, автоматически понимать ключевые темы из обзоров продуктов, определять язык электронных писем или идентифицировать имена людей, организаций и мест из газетных статей.
• Vision – он может автоматически помечать изображения и разделять их метками, описывающими содержимое изображения. Он может, среди прочего, классифицировать фотографии продуктов, отмечать фотографии пейзажей или животных, распознавать лица или логотипы или создавать подписи для описания сцен на изображениях.

Power BI интегрирован с Azure, что позволяет использовать расширенные аналитические модели и облачные функции.



Визуализация данных в Microsoft Power BI.

Источник: powerbi.microsoft.com.

3. Oracle BI — комплексное решение, включающее компоненты искусственного интеллекта в областях:
• генеративный ИИ – для создания нового контента на основе существующих данных, например отчетов или презентаций,
• прогнозные задачи – прогнозировать будущее поведение, производительность и тенденции на основе исторических и текущих данных. Например, Oracle BI может прогнозировать спрос, продажи, прибыльность, риск, лояльность клиентов и многие другие бизнес-показатели, используя встроенные или настраиваемые аналитические модели.
• ответственный ИИ – для укрепления доверия к анализу данных за счет процедурной прозрачности. Этот компонент Oracle BI предназначен для того, чтобы помочь пользователям понять логику и обосновать рекомендации ИИ, отслеживать производительность и точность аналитических моделей, обнаруживать и устранять предвзятости и дискриминацию в данных и алгоритмах, а также сотрудничать с другими пользователями и экспертами для улучшения качества. и ценность деловой информации.


Визуализация данных в Oracle Business Intelligence.

Источник: docs.oracle.com.

BI vs AI – различия и примеры применения

В то время как бизнес-аналитика фокусируется на анализе данных, искусственный интеллект добавляет в уравнение способность делать выводы и принимать решения самостоятельно.

BI (бизнес-аналитика) — это термин, обозначающий различные инструменты и методы сбора, интеграции, анализа и представления бизнес-информации. Цель бизнес-аналитики — способствовать более эффективному принятию решений путем предоставления точной, своевременной и актуальной информации.

С другой стороны, искусственный интеллект занимается задачами, требующими понимания естественного языка, распознавания изображений или принятия решений.

Вот три ключевых различия между BI и AI:

• Цель : бизнес-аналитика призвана способствовать более эффективному принятию решений путем предоставления точной и своевременной информации, а цель ИИ — автоматизировать задачи, требующие человеческого интеллекта.
• Технологии : BI имеет множество инструментов и методов для сбора, интеграции и анализа данных, а ИИ использует передовые алгоритмы машинного обучения и глубокого обучения для создания компьютерных систем, способных выполнять сложные задачи.
• Область применения : бизнес-аналитика фокусируется на анализе бизнес-данных и предоставлении информации для поддержки принятия решений, в то время как ИИ может применяться в самых разных областях, включая поддержку операций бизнес-аналитики и получение выводов на основе данных.

Например, BI собирает и анализирует данные о покупательском поведении клиентов, а ИИ позволяет создать систему, которая рекомендует продукты клиентам на основе анализа их покупательского поведения. Похоже, что их объединяет главным образом слово «интеллект».

Перспективы бизнес-аналитики на базе искусственного интеллекта

Искусственный интеллект не только обогащает инструменты BI, но и открывает новые возможности. Благодаря искусственному интеллекту системы BI могут:

• лучше понимать потребности пользователей,
• давать более точные прогнозы и
• автоматически адаптироваться к меняющимся рыночным условиям.

В будущем мы можем ожидать еще большей интеграции бизнес-аналитики с ИИ, что откроет новые возможности и вызовы для бизнеса. ИИ может обеспечить автоматизацию многих аналитических задач, например, его можно использовать для:

• автоматическая очистка входа,
• создание статистических моделей или машинное обучение, а также
• создание визуализаций и отчетов.

ИИ также может помочь обнаружить новые закономерности и взаимосвязи в данных, которые люди могут упустить из виду. Это поможет компаниям получить новое представление о своей деятельности и принимать более эффективные бизнес-решения.

BPM, бизнес-аналитика и BI с поддержкой искусственного интеллекта – в чем разница?

BPM фокусируется на управлении и совершенствовании бизнес-процессов, а инструменты бизнес-аналитики анализируют данные и дают представление об эффективности бизнеса. BI охватывает обе области и опирается на различные инструменты и методы для поддержки более эффективного принятия решений. Несмотря на некоторое совпадение между этими областями, каждая из них имеет свою направленность и набор инструментов:

• BPM (управление бизнес-процессами) — это дисциплина, которая занимается управлением и улучшением бизнес-процессов в организации. Инструменты BPM помогают проектировать, моделировать, выполнять, отслеживать и оптимизировать бизнес-процессы для повышения эффективности и результативности.
• Инструменты бизнес-аналитики используются для анализа данных и предоставления информации об эффективности бизнеса. К ним относятся инструменты интеллектуального анализа данных, прогнозной аналитики и статистического анализа. Инструменты бизнес-аналитики помогают выявлять тенденции, закономерности и взаимосвязи в данных для поддержки принятия решений.
• Бизнес-аналитика (BI) — это более широкий термин, который включает в себя как BPM, так и бизнес-аналитику. BI предполагает объединение различных инструментов и методов для сбора, интеграции, анализа и представления бизнес-информации. Цель BI — способствовать более эффективному принятию решений путем предоставления точной, своевременной и актуальной информации.

Нужен ли BI искусственный интеллект?

В эпоху цифровой трансформации при работе с большими данными сочетание бизнес-аналитики с искусственным интеллектом становится незаменимым. Такие инструменты, как Tableau, Power BI и Oracle BI, показывают, насколько мощным стало это сочетание технологий, предоставляя компаниям инструменты, которые помогают им принимать более эффективные бизнес-решения.

Однако нужен ли BI искусственный интеллект? Это вопрос, на который нет однозначного ответа. С одной стороны, искусственный интеллект может помочь анализировать и интерпретировать большие наборы данных, предоставляя ценную информацию и рекомендации лицам, принимающим решения. С другой стороны, это может оказаться дорогостоящим, сложным и подверженным ошибкам или манипуляциям.

В будущем мы можем ожидать еще большей интеграции BI с ИИ, что откроет новые возможности и вызовы для бизнеса. В мире, где данные являются ключом к успеху, ответственное сочетание BI и AI становится действительно важной проблемой.

Если вам нравится наш контент, присоединяйтесь к нашему занятому сообществу пчел на Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest.

Автор: Роберт Уитни

Эксперт и инструктор JavaScript, тренирующий ИТ-отделы. Его главная цель — повысить продуктивность команды, обучая других эффективному сотрудничеству при кодировании.

Просмотреть все сообщения

ИИ в бизнесе:

1. Угрозы и возможности ИИ в бизнесе (часть 1)
2. Угрозы и возможности ИИ в бизнесе (часть 2)
3. Приложения искусственного интеллекта в бизнесе – обзор
4. Искусственный интеллект и социальные сети – что они говорят о нас?
5. Текстовые чат-боты с поддержкой искусственного интеллекта
6. Бизнес НЛП сегодня и завтра
7. Роль ИИ в принятии бизнес-решений
8. Планирование публикаций в социальных сетях. Как ИИ может помочь?
9. Автоматизированные публикации в социальных сетях
10. Искусственный интеллект в управлении контентом
11. Творческий ИИ сегодня и завтра
12. Мультимодальный ИИ и его применение в бизнесе
13. Новые взаимодействия. Как ИИ меняет то, как мы управляем устройствами?
14. RPA и API в цифровой компании
15. Новые сервисы и продукты, работающие с ИИ
16. Будущий рынок труда и будущие профессии
17. Зеленый ИИ и ИИ для Земли
18. ЭдТех. Искусственный интеллект в образовании
19. Каковы слабые стороны моей бизнес-идеи? Мозговой штурм с ChatGPT
20. Использование ChatGPT в бизнесе
21. Синтетические актеры. Топ-3 генератора видео с использованием искусственного интеллекта
22. 3 полезных инструмента графического дизайна с использованием искусственного интеллекта. Генеративный ИИ в бизнесе
23. 3 замечательных автора ИИ, которых вы должны попробовать сегодня
24. Исследование возможностей искусственного интеллекта в создании музыки
25. Навигация по новым бизнес-возможностям с помощью ChatGPT-4
26. Инструменты искусственного интеллекта для менеджера
27. 6 потрясающих плагинов ChatGTP, которые сделают вашу жизнь проще
28. 3 графика А.И. Генерация интеллектуальных технологий для бизнеса
29. Каково будущее искусственного интеллекта по мнению Глобального института McKinsey?
30. Искусственный интеллект в бизнесе – Введение
31. Что такое НЛП, или обработка естественного языка в бизнесе
32. Автоматическая обработка документов
33. Google Translate против DeepL. 5 применений машинного перевода для бизнеса
34. Работа и бизнес-приложения голосовых ботов
35. Технология виртуального помощника, или как поговорить с ИИ?
36. Что такое бизнес-аналитика?
37. Сможет ли искусственный интеллект заменить бизнес-аналитиков?
38. Как искусственный интеллект может помочь в BPM?