3 商业智能工具。 BI需要人工智能吗？ | 商业人工智能#16

已发表: 2023-09-15

在数据正在成为新货币的世界中，商业智能 (BI) 工具至关重要。 但将人工智能 (AI) 纳入其中是必要的还是只是一种时尚的补充？ 让我们深入了解 BI 工具的世界，了解 AI 如何丰富它们。

商业智能 - 目录

什么是商业智能？
3 个最受欢迎的商业智能工具 Tableau
BI 与 AI - 差异和示例应用
对人工智能支持的 BI 的看法
BPM、业务分析和人工智能支持的 BI - 有什么区别？
BI需要人工智能吗？

什么是商业智能？

商业智能不仅仅是将原始数据转换为有价值信息的过程。它是连接数据与决策的桥梁，使企业能够更好地了解市场、竞争及其运营。商业智能的关键要素是：

数据——经过处理和分析成为信息的原材料。
信息——正确解释并置于上下文中，
基于数据和信息的知识是做出正确业务决策的关键。

3种最受欢迎的商业智能工具

让我们来看看最流行的工具，这些工具可以改善从数据到人工智能辅助知识的过渡。

Tableau – 一个利用人工智能帮助用户创建交互式报告和仪表板的平台。 Tableau 最有趣的功能包括：

询问数据 – 用自然语言提出问题，Tableau 以可视化形式提供答案，
解释数据——帮助理解数据背后的内容，解释异常情况和趋势，
智能推荐——建议可视化数据、组合数据源和创建计算的最佳方法，
Einstein Discovery – 允许您快速创建和实施高级预测模型并在 Tableau 中展示其结果。

Tableau 还与多个平台集成，例如 Salesforce、Google Cloud 和 Amazon Web Services (AWS)，使其成为灵活且多功能的企业解决方案。

Tableau 中的数据可视化。

资料来源：Tableau.com

Microsoft Power BI – 提供丰富的 AI 组件，可通过预构建或自定义机器学习模型轻松快速地丰富您的数据。基于人工智能的 Microsoft Power BI 功能称为 AI Insights，其中包括：

文本分析 – 能够分析处理文本中的情感、提取关键短语、语言检测和专有名称识别。因此，它可以检查客户反馈，自动理解产品评论中的关键主题，检测电子邮件的语言，或从报纸文章中识别人名、组织和地点，
视觉——它可以自动标记图像并使用描述图像内容的标签将它们分开。除其他外，它可以对产品照片进行分类，标记风景或动物照片，识别面孔或徽标，或生成描述图像中的场景的标题，

Power BI 与 Azure 集成，支持高级分析模型和云功能。

Microsoft Power BI 中的数据可视化。

来源：powerbi.microsoft.com

Oracle BI – 一个全面的解决方案，具有 AI 组件，涉及以下领域：

生成式人工智能——根据现有数据创建新内容，例如报告或演示文稿，
预测任务——根据历史和当前数据预测未来的行为、绩效和趋势。例如，Oracle BI 可以使用内置或自定义分析模型来预测需求、销售、盈利能力、风险、客户忠诚度和许多其他业务指标，
负责任的人工智能——通过程序透明建立对数据分析的信心。该Oracle BI组件旨在帮助用户理解逻辑并为AI建议提供理由，监控分析模型的性能和准确性，检测并消除数据和算法中的偏差和歧视，并与其他用户和专家协作以提高质量和商业信息的价值。

Oracle 商务智能中的数据可视化。

来源：docs.oracle.com

BI 与 AI – 差异和示例应用

商业智能侧重于分析数据，而人工智能则增加了得出结论并自行做出决策的能力。

BI（商业智能）是一个术语，指用于收集、集成、分析和呈现商业信息的各种工具和技术。商业智能的目标是通过提供准确、及时和相关的信息来支持更好的决策。

另一方面，AI（人工智能）处理需要自然语言理解、图像识别或决策的任务。

以下是 BI 和 AI 之间的三个主要区别：

目标：商业智能旨在通过提供准确、及时的信息来支持更好的决策，而人工智能的目标是自动化需要人类智能的任务。
技术：BI 拥有各种工具和技术来收集、集成和分析数据，而 AI 则具有先进的机器学习和深度学习算法，可创建能够执行复杂任务的计算机系统。
范围：商业智能侧重于分析业务数据并提供决策支持信息，而人工智能可以应用于广泛的领域，包括支持BI操作并从数据中得出结论。

例如，BI 收集并分析客户购买行为的数据，而 AI 允许您创建一个系统，根据客户的购买行为分析向其推荐产品。看来他们的共同点主要就是“智慧”二字。

对人工智能支持的商业智能的看法

人工智能不仅丰富了BI工具，还开辟了新的可能性。借助 AI，BI 系统可以：

更好地了解用户的需求，
提供更准确的预测和
自动适应不断变化的市场条件。

未来，商业智能与人工智能的融合将更加深入，这将为企业带来新的机遇和挑战。人工智能可以实现许多分析任务的自动化，例如，它可以用于：

自动输入清理，
统计模型或机器学习的创建，以及
生成可视化和报告。

人工智能还可以帮助发现人类可能忽视的数据新模式和关系。这将帮助公司获得对其运营的新见解并做出更好的业务决策。

BPM、业务分析和人工智能支持的 BI – 有什么区别？

BPM 专注于管理和改进业务流程，而业务分析工具则分析数据并提供对业务绩效的见解。 BI 涵盖这两个领域，并依赖各种工具和技术来支持更好的决策。尽管这些领域之间存在一些重叠，但每个领域都有其重点和工具集：

BPM（业务流程管理）是一门管理和改进组织中业务流程的学科。 BPM 工具有助于设计、建模、执行、监控和优化业务流程，以提高效率和效益。
业务分析工具用于分析数据并提供对业务绩效的见解。其中包括数据挖掘、预测分析和统计分析工具。业务分析工具有助于识别数据中的趋势、模式和关系，以支持决策。
商业智能 (BI)是一个更广泛的术语，包括 BPM 和业务分析。 BI 涉及结合各种工具和技术来收集、集成、分析和呈现业务信息。 BI 的目标是通过提供准确、及时和相关的信息来支持更好的决策。

BI需要人工智能吗？

在数字化转型时代，在大数据运作的同时，商业智能与人工智能的结合正变得不可或缺。 Tableau、Power BI 和 Oracle BI 等工具展示了这种技术组合的强大功能，为公司提供了帮助他们做出更好业务决策的工具。

然而，BI需要人工智能吗？这是一个没有明确答案的问题。一方面，人工智能可以帮助分析和解释大数据集，为决策者提供有价值的信息和指导。另一方面，它可能会变得昂贵、复杂并且容易出错或被操纵。

未来，我们可以期待BI与AI的进一步融合，这将为企业带来新的机遇和挑战。在数据是成功关键的世界中，商业智能和人工智能的负责任的结合正在成为一个非常重要的问题。

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作者：罗伯特·惠特尼
JavaScript 专家和 IT 部门的讲师。他的主要目标是通过教其他人如何在编码时有效合作来提高团队生产力。

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