3 iş zekası aracı. BI'ın yapay zekaya ihtiyacı var mı? | İş dünyasında yapay zeka #16

Verinin yeni para birimi haline geldiği dünyada iş zekası (BI) araçları çok önemli. Peki yapay zekayı (AI) denklemin içine eklemek bir zorunluluk mu yoksa sadece modaya uygun bir ekleme mi? Yapay zekanın bunları nasıl zenginleştirebileceğini anlamak için BI araçları dünyasına dalalım.

İş zekası nedir?

İş Zekası yalnızca ham verileri değerli bilgilere dönüştürme süreci değildir. Verileri kararlarla birleştiren, şirketlerin pazarı, rekabeti ve operasyonlarını daha iyi anlamalarını sağlayan köprüdür. İş Zekasının temel unsurları şunlardır:

• Veri – bilgi haline gelmek üzere işlenen ve analiz edilen bir ham madde.
• Bilgi – doğru şekilde yorumlanmış ve bağlama yerleştirilmiş,
• Veri ve bilgiye dayalı bilgi , doğru iş kararları almanın anahtarıdır.

En popüler 3 iş zekası aracı

Verilerden yapay zeka destekli bilgiye geçişi iyileştiren en popüler araçlara bir göz atalım.

1. Tableau – kullanıcıların etkileşimli raporlar ve gösterge tabloları oluşturmasına yardımcı olmak için yapay zekayı kullanan bir platform. Tableau'nun en ilginç özellikleri şunlardır:
• Veri Sor – doğal dilde sorular sormak için Tableau yanıtları görselleştirmeler şeklinde sağlar,
• Verileri Açıklama – Verilerin arkasında ne olduğunu anlamaya, anormallikleri ve eğilimleri açıklamaya yardımcı olur,
• Akıllı Öneriler – verileri görselleştirmenin, veri kaynaklarını birleştirmenin ve hesaplamalar oluşturmanın en iyi yollarını önerir,
• Einstein Discovery – gelişmiş tahmin modellerini hızlı bir şekilde oluşturup uygulamanıza ve sonuçlarını Tableau'da sunmanıza olanak tanır.

Tableau ayrıca Salesforce, Google Cloud ve Amazon Web Services (AWS) gibi birden fazla platformla entegre olarak işletmeler için esnek ve çok yönlü bir çözüm haline geliyor.



Tableau'da veri görselleştirme.

Kaynak: Tableau.com

2. Microsoft Power BI – verilerinizi önceden oluşturulmuş veya özel makine öğrenimi modelleriyle kolay ve hızlı bir şekilde zenginleştirmek için zengin bir yapay zeka bileşenleri kümesi sunar. Yapay zekayı temel alan Microsoft Power BI özelliklerine AI Insights adı verilir ve bunlar şunları içerir:
• Metin Analizi – işlenmiş metindeki duyguların analizine, anahtar ifadelerin çıkarılmasına, dil tespitine ve özel ad tanımaya olanak tanır. Bu nedenle müşteri geri bildirimlerini inceleyebilir, ürün incelemelerindeki önemli konuları otomatik olarak anlayabilir, e-postaların dilini tespit edebilir veya gazete makalelerinden kişi, kuruluş ve yer adlarını tespit edebilir.
• Vision – görüntüleri otomatik olarak etiketleyebilir ve bunları, görüntü içeriğini tanımlayan etiketlerle ayırabilir. Diğer şeylerin yanı sıra, ürün fotoğraflarını sınıflandırabilir, manzara veya hayvan fotoğraflarını etiketleyebilir, yüzleri veya logoları tanıyabilir veya görüntülerdeki sahneleri açıklamak için başlıklar oluşturabilir,

Power BI, Azure ile entegre olduğundan gelişmiş analitik modellere ve bulut işlevlerine olanak tanır.



Microsoft Power BI'da Veri Görselleştirme.

Kaynak: powerbi.microsoft.com

3. Oracle BI – aşağıdaki alanlarda yapay zeka bileşenlerini içeren kapsamlı bir çözüm:
• üretken yapay zeka – raporlar veya sunumlar gibi mevcut verilere dayalı olarak yeni içerik oluşturmak için,
• Tahmine dayalı görevler – geçmiş ve güncel verilere dayanarak gelecekteki davranışları, performansı ve eğilimleri tahmin etmek. Örneğin Oracle BI, yerleşik veya özel analitik modelleri kullanarak talebi, satışları, karlılığı, riski, müşteri sadakatini ve diğer birçok iş ölçümünü tahmin edebilir,
• Sorumlu yapay zeka – prosedür şeffaflığı yoluyla veri analitiğine güven oluşturmak. Bu Oracle BI bileşeni, kullanıcıların yapay zeka önerilerinin mantığını anlamasına ve gerekçelerini sunmasına yardımcı olmak, analitik modellerin performansını ve doğruluğunu izlemek, veri ve algoritmalardaki önyargıları ve ayrımcılığı tespit edip ortadan kaldırmak ve kaliteyi artırmak için diğer kullanıcılar ve uzmanlarla işbirliği yapmak için tasarlanmıştır. ve iş bilgilerinin değeri.


Oracle Business Intelligence'da Veri Görselleştirme.

Kaynak: docs.oracle.com

BI ve AI – farklar ve örnek uygulamalar

İş zekası verileri analiz etmeye odaklanırken yapay zeka, kendi başına sonuç çıkarma ve karar verme yeteneğini denklemin içine katıyor.

BI (iş zekası), iş bilgilerini toplamak, entegre etmek, analiz etmek ve sunmak için çeşitli araç ve teknikleri ifade eden bir terimdir. İş zekasının amacı doğru, zamanında ve konuyla ilgili bilgiler sağlayarak daha iyi karar almayı desteklemektir.

AI (yapay zeka) ise doğal dil anlayışı, görüntü tanıma veya karar verme gerektiren görevlerle ilgilenir.

İşte BI ve AI arasındaki üç temel fark:

• Hedef : İş zekası, doğru ve zamanında bilgi sağlayarak daha iyi karar almayı desteklemeyi amaçlarken, yapay zekanın amacı insan zekası gerektiren görevleri otomatikleştirmektir.
• Teknolojiler : BI, verileri toplamak, entegre etmek ve analiz etmek için çeşitli araç ve tekniklere sahipken, yapay zeka, karmaşık görevleri yerine getirebilecek bilgisayar sistemleri oluşturmak için gelişmiş makine öğrenimi ve derin öğrenme algoritmaları içerir.
• Kapsam : İş zekası, iş verilerini analiz etmeye ve karar destek bilgileri sağlamaya odaklanırken yapay zeka, BI operasyonlarını desteklemek ve verilerden sonuç çıkarmak da dahil olmak üzere çok çeşitli alanlara uygulanabilir.

Örneğin, BI müşterinin satın alma davranışına ilişkin verileri toplayıp analiz ederken, AI, müşterilerin satın alma davranışlarının analizine dayalı olarak ürünler öneren bir sistem oluşturmanıza olanak tanır. Görünüşe göre ortak noktaları esas olarak “zeka” kelimesi.

Yapay zeka destekli iş zekasına ilişkin perspektifler

Yapay zeka yalnızca BI araçlarını zenginleştirmekle kalmıyor, aynı zamanda yeni olasılıkların da önünü açıyor. Yapay zeka sayesinde BI sistemleri şunları yapabilir:

• Kullanıcıların ihtiyaçlarını daha iyi anlamak,
• daha kesin tahminler sağlamak ve
• Değişen pazar koşullarına otomatik olarak uyum sağlar.

Gelecekte iş zekasının yapay zeka ile daha fazla entegrasyonunu bekleyebiliriz; bu da işletmelere yeni fırsatlar ve zorluklar getirecek. Yapay zeka birçok analitik görevin otomasyonunu sağlayabilir; örneğin aşağıdakiler için kullanılabilir:

• otomatik giriş temizleme,
• istatistiksel modellerin veya makine öğreniminin oluşturulmasının yanı sıra
• görselleştirmeler ve raporlar oluşturmak.

Yapay zeka ayrıca verilerde insanlar tarafından gözden kaçabilecek yeni kalıpların ve ilişkilerin keşfedilmesine de yardımcı olabilir. Bu, şirketlerin operasyonları hakkında yeni bilgiler edinmelerine ve daha iyi iş kararları almalarına yardımcı olacaktır.

BPM, iş analitiği ve yapay zeka destekli BI – fark nedir?

BPM, iş süreçlerini yönetmeye ve iyileştirmeye odaklanırken, iş analitiği araçları verileri analiz eder ve iş performansına ilişkin öngörüler sağlar. BI her iki alanı da kapsar ve daha iyi karar almayı desteklemek için çeşitli araç ve tekniklere dayanır. Bu alanlar arasındaki bazı örtüşmelere rağmen, her birinin kendi odak noktası ve araçları vardır:

• BPM (İş Süreçleri Yönetimi), bir organizasyondaki iş süreçlerini yönetmek ve iyileştirmekle ilgilenen bir disiplindir. BPM araçları, verimliliği ve etkinliği artırmak için iş süreçlerinin tasarlanmasına, modellenmesine, yürütülmesine, izlenmesine ve optimize edilmesine yardımcı olur.
• İş analitiği araçları, verileri analiz etmek ve iş performansına ilişkin öngörüler sağlamak için kullanılır. Bunlar veri madenciliği, tahmine dayalı analitik ve istatistiksel analiz araçlarını içerir. İş analitiği araçları, karar almayı desteklemek için verilerdeki eğilimleri, kalıpları ve ilişkileri belirlemeye yardımcı olur.
• İş zekası (BI), hem BPM'yi hem de iş analitiğini içeren daha geniş bir terimdir. BI, iş bilgilerini toplamak, entegre etmek, analiz etmek ve sunmak için çeşitli araç ve teknikleri birleştirmeyi içerir. BI'nın amacı doğru, zamanında ve konuyla ilgili bilgiler sağlayarak daha iyi karar almayı desteklemektir.

BI'ın yapay zekaya ihtiyacı var mı?

Dijital dönüşüm çağında büyük veri üzerinde çalışırken iş zekasının yapay zeka ile birleşimi vazgeçilmez hale geliyor. Tableau, Power BI ve Oracle BI gibi araçlar, şirketlere daha iyi iş kararları almalarına yardımcı olacak araçlar sağlayarak, bu teknoloji karışımının ne kadar güçlü hale geldiğini gösteriyor.

Peki BI'nın yapay zekaya ihtiyacı var mı? Bu net bir cevabı olmayan bir sorudur. Bir yandan yapay zeka, büyük veri setlerinin analiz edilmesine ve yorumlanmasına yardımcı olarak karar vericilere değerli bilgiler ve rehberlik sağlayabilir. Öte yandan maliyetli, karmaşık ve hataya veya manipülasyona açık olabilir.

Gelecekte, işletmelere yeni fırsatlar ve zorluklar getirecek olan BI'nın AI ile daha fazla entegrasyonunu bekleyebiliriz. Verilerin başarının anahtarı olduğu bir dünyada, BI ve AI'nın sorumlu bir şekilde birleşimi gerçekten önemli bir konu haline geliyor.

İçeriğimizi beğendiyseniz Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest'teki meşgul arılar topluluğumuza katılın.

Yazarı: Robert Whitney

BT departmanlarına koçluk yapan JavaScript uzmanı ve eğitmeni. Ana hedefi, başkalarına kodlama sırasında etkili bir şekilde işbirliği yapmayı öğreterek ekip üretkenliğini üst düzeye çıkarmaktır.

Tüm gönderileri görüntüle

İş dünyasında yapay zeka:

1. İş dünyasında yapay zekanın tehditleri ve fırsatları (bölüm 1)
2. İş dünyasında yapay zekanın tehditleri ve fırsatları (bölüm 2)
3. İşletmelerdeki yapay zeka uygulamaları - genel bakış
4. Yapay zeka ve sosyal medya – hakkımızda ne söylüyorlar?
5. Yapay zeka destekli metin sohbet robotları
6. İş NLP'sinin bugünü ve geleceği
7. Yapay zekanın iş karar vermedeki rolü
8. Sosyal medya paylaşımlarının planlanması. Yapay zeka nasıl yardımcı olabilir?
9. Otomatik sosyal medya gönderileri
10. İçerik yönetiminde yapay zeka
11. Bugünün ve yarının yaratıcı yapay zekası
12. Çok modlu yapay zeka ve iş dünyasındaki uygulamaları
13. Yeni etkileşimler. Yapay zeka, cihazları çalıştırma şeklimizi nasıl değiştiriyor?
14. Dijital bir şirkette RPA ve API'ler
15. Yapay zeka ile çalışan yeni hizmetler ve ürünler
16. Gelecekteki iş piyasası ve gelecek meslekler
17. Dünya için Yeşil Yapay Zeka ve Yapay Zeka
18. EdTech. Eğitimde yapay zeka
19. İş fikrimin zayıf yönleri nelerdir? ChatGPT ile beyin fırtınası oturumu
20. ChatGPT'yi iş hayatında kullanma
21. Sentetik aktörler. En iyi 3 yapay zeka video oluşturucu
22. 3 kullanışlı AI grafik tasarım aracı. İş dünyasında üretken yapay zeka
23. Bugün denemeniz gereken 3 harika AI yazarı
24. Müzik yaratmada yapay zekanın gücünü keşfetmek
25. ChatGPT-4 ile yeni iş fırsatlarına yön vermek
26. Yönetici için yapay zeka araçları
27. Hayatınızı kolaylaştıracak 6 harika ChatGTP eklentisi
28. 3 grafik akışlı yapay zeka. Generatywna sztuczna akıllı telefon ve iş dünyası
29. McKinsey Global Institute'e göre yapay zekanın geleceği ne olacak?
30. İş dünyasında yapay zeka - Giriş
31. NLP nedir veya iş dünyasında doğal dil işleme
32. Otomatik belge işleme
33. Google Çeviri vs DeepL. İşletmeler için makine çevirisinin 5 uygulaması
34. Voicebot'ların işleyişi ve iş uygulamaları
35. Sanal asistan teknolojisi veya yapay zeka ile nasıl konuşulur?
36. İş Zekası Nedir?
37. Yapay zeka iş analistlerinin yerini alacak mı?
38. Yapay zeka BPM'ye nasıl yardımcı olabilir?