Merevolusi Analisis: Peran AI dalam Intelijen Bisnis

Diterbitkan: 2023-12-07

Kecerdasan buatan (AI) dan kecerdasan bisnis (BI) adalah dua bidang teknologi yang, bila digabungkan, menawarkan seperangkat alat canggih untuk mengubah data mentah menjadi wawasan yang dapat ditindaklanjuti dan membuat data dapat diakses oleh semua orang. Sinergi ini memungkinkan perusahaan untuk menavigasi lanskap data yang luas secara efisien, dan mengambil keputusan yang tepat dengan cepat.

Panduan ini mencakup segala hal mulai dari peran dan manfaat AI dalam intelijen bisnis hingga langkah pertama yang dapat Anda lakukan untuk mengintegrasikan AI dalam proses BI Anda.

Peran AI dalam Intelijen Bisnis

AI dalam intelijen bisnis mengacu pada penerapan algoritma pembelajaran mesin dan teknik analisis data untuk menafsirkan data yang kompleks. Tidak seperti BI tradisional, yang sangat bergantung pada analisis manual, AI untuk intelijen bisnis mengotomatiskan pemrosesan data, mengungkap tren dan pola yang mungkin masih tersembunyi di balik tumpukan data.

Keunggulan AI di BI bagi Perusahaan

Integrasi AI dan intelijen bisnis (BI) merevolusi cara perusahaan beroperasi, menawarkan banyak keuntungan yang mendorong mereka menuju praktik bisnis yang lebih efisien, terinformasi, dan tangkas. Berikut adalah beberapa manfaat utama yang diberikan AI.

Data dapat diakses oleh pengguna non-teknis

Sejauh ini, ini merupakan perubahan terbesar yang dibawa oleh pengenalan AI ke BI.

Secara tradisional, pemasar dan spesialis lain yang tidak memiliki latar belakang teknis harus sangat bergantung pada analis data untuk penelitian dan analisis, karena menavigasi kumpulan data dan alat yang kompleks berada di luar jangkauan mereka. Namun, AI mengubah akses dan analisis data yang dinamis dan demokratisasi ini.

AI, lebih khusus lagi teknologi Natural Language Processing (NLP), memperkenalkan kemampuan pembuatan kueri dalam bahasa Inggris sederhana. Artinya, manajer pemasaran, pemimpin penjualan, atau pengguna bisnis lainnya kini cukup mengetikkan pertanyaan seperti yang mereka tanyakan kepada rekan kerja dan menerima wawasan data yang relevan.

Pendekatan yang disesuaikan ini secara signifikan mengurangi ketergantungan pada tim data khusus dan memungkinkan pengambilan keputusan yang lebih cepat dan otonom secara menyeluruh. AI, pada dasarnya, menjadikan data lebih sedikit tentang angka-angka dan lebih banyak tentang kisah-kisah mendalam yang dapat dibaca dan dipahami oleh setiap anggota tim, sehingga meningkatkan efisiensi dan kemampuan strategis organisasi secara keseluruhan.

Akurasi perkiraan yang ditingkatkan

Algoritme AI unggul dalam pengenalan pola, menyaring data historis untuk mengidentifikasi tren yang mungkin diabaikan manusia. Kemampuan ini menghasilkan prediksi yang lebih akurat tentang pergerakan pasar, perilaku pelanggan, dan kebutuhan inventaris. Misalnya, AI dapat menganalisis pola pembelian musiman untuk memperkirakan permintaan produk, sehingga memungkinkan perusahaan mengoptimalkan tingkat inventaris dan mengurangi pemborosan.

Respon cepat terhadap perubahan pasar

Kecepatan sistem AI dalam memproses dan menganalisis data berarti perusahaan dapat merespons perubahan pasar jauh lebih cepat dibandingkan sebelumnya. Alat BI yang didukung AI dapat memantau aliran data secara real-time dari berbagai sumber, memperingatkan pengambil keputusan mengenai peristiwa penting yang dapat memengaruhi bisnis mereka, sehingga memungkinkan dilakukannya penyesuaian strategis dengan cepat.

Konsistensi dalam pengambilan keputusan

AI membantu menjaga konsistensi dalam proses pengambilan keputusan. Tidak seperti manusia, yang mungkin dipengaruhi oleh bias atau tingkat kinerja yang berfluktuasi, sistem AI dapat memberikan analisis dan rekomendasi yang stabil dan andal berdasarkan data yang diberikan.

Poin ini juga menyoroti pentingnya kualitas kumpulan data. Data yang bersih, komprehensif, dan terstruktur dengan baik adalah kunci keakuratan analisis AI. Sederhanakan proses ini dengan mengadopsi Improvado. Platform ini terhubung ke semua sumber pemasaran dan penjualan Anda untuk mengekstrak data, menormalkan, dan melakukan penjaminan kualitas guna mempersiapkan analisis lebih lanjut, baik melalui BI atau AI.

Selain itu, dasbor dapat menampilkan data dengan cara yang dapat ditafsirkan, sehingga berpotensi menghasilkan berbagai interpretasi dan keputusan di berbagai departemen. Namun, AI memproses data untuk memberikan jawaban yang jelas, memastikan hasil yang konsisten tidak peduli siapa yang menanyakan data atau berapa kali.

Mengurangi kesalahan manusia

AI dapat mengurangi kesalahan manusia secara signifikan. Bahkan profesional yang paling rajin dan berpengalaman pun bisa membuat kesalahan, namun sistem AI, jika dirancang dan diterapkan dengan benar, akan beroperasi dengan tingkat presisi yang tinggi.

Bisnis luas membutuhkan dukungan

AI dapat mendukung berbagai kebutuhan bisnis, mulai dari mengotomatiskan proses bisnis dan menganalisis data untuk mendapatkan wawasan hingga melibatkan pelanggan dan karyawan secara lebih efektif.

Meningkatkan keunggulan kompetitif

Penggunaan AI di BI memberikan keunggulan kompetitif bagi perusahaan. Wawasan yang diperoleh dari analitik AI memungkinkan bisnis melakukan investasi yang lebih cerdas, meningkatkan operasi mereka, dan menawarkan pengalaman pelanggan yang lebih baik dibandingkan pesaing mereka.

AI vs. Kecerdasan Bisnis Tradisional

Kecerdasan bisnis secara tradisional merupakan pendekatan analitis retrospektif, sedangkan kecerdasan buatan memperkenalkan dimensi prediktif dan preskriptif pada analisis data. Perbandingan ini mengeksplorasi perbedaan antara keduanya, menyoroti bagaimana masing-masing perusahaan memiliki tujuan unik dalam lingkungan bisnis.

Analisis deskriptif: Landasan analisis deskriptif BI di BI

Analisis deskriptif adalah jenis analisis data yang berfokus pada merangkum dan menafsirkan data historis untuk mengidentifikasi pola dan tren. Ini pada dasarnya menjawab pertanyaan,Apa yang terjadi?dalam skenario tertentu.

Fokus: Analisis data historis
Fungsi: Melaporkan kinerja masa lalu
Alat: Pelaporan standar, dasbor, dan kartu skor
Hasil: Wawasan tentang aktivitas bisnis masa lalu

Analisis prediktif: Keunggulan AI

Analisis prediktif menggunakan data historis, algoritma statistik, dan teknik pembelajaran mesin untuk mengidentifikasi kemungkinan hasil di masa depan.

Fokus: Hasil dan tren di masa depan
Fungsi: Peramalan dan melihat tren
Alat: Model pembelajaran mesin, penambangan data
Hasil: Prediksi tentang kejadian di masa depan

Analisis Preskriptif: Pendekatan Proaktif AI

Analisis preskriptif adalah bentuk analisis data tingkat lanjut yang tidak hanya mengantisipasi apa yang akan terjadi dan kapan hal itu akan terjadi, namun juga menyarankan opsi keputusan untuk memanfaatkan prediksi.

Fokus: Memberi nasihat tentang kemungkinan hasil
Fungsi: Merekomendasikan tindakan berdasarkan prediksi
Alat: Algoritma simulasi, model optimasi
Hasil: Rekomendasi yang dapat ditindaklanjuti untuk pengambilan keputusan

Fitur	Intelijen Bisnis Tradisional	Kecerdasan Bisnis yang Disempurnakan AI
Penanganan data	Data terstruktur dari sumber internal	Data terstruktur dan tidak terstruktur dari berbagai sumber
Tipe Analisis	Deskriptif (Apa yang terjadi?)	Prediktif (Apa yang akan terjadi?) dan Preskriptif (Apa yang harus kita lakukan?)
Pengambilan Keputusan	Reaktif berdasarkan data masa lalu	Proaktif dengan prediksi masa depan
Pelaporan	Laporan dan dashboard berkala	Wawasan dan perkiraan waktu nyata
Interaksi pengguna	Kueri statis dan laporan yang telah ditentukan sebelumnya	Interaksi dinamis dengan pemrosesan bahasa alami
Kompleksitas Data	Kompleksitas terbatas, seringkali interpretasi manual	Kumpulan data kompleks dianalisis secara otomatis
Kecepatan Wawasan	Tergantung pada siklus pelaporan	Pemrosesan analitis yang hampir seketika
Ruang Lingkup Wawasan	Persempit fokus pada KPI tertentu	Fokus luas yang mencakup serangkaian hasil potensial
Inovasi	Peningkatan bertahap berdasarkan tren masa lalu	Pembelajaran berkelanjutan dan adaptasi terhadap pola baru

Sifat BI dan AI yang saling melengkapi

Meskipun BI tradisional memberikan dasar untuk memahami kinerja bisnis historis, AI di BI melengkapinya dengan menawarkan pandangan ke depan dan panduan strategis. Integrasi AI ke dalam praktik BI tidak menggantikan kebutuhan akan metode tradisional namun justru menyempurnakannya, memberikan pandangan yang lebih komprehensif mengenai kinerja masa lalu dan potensi masa depan.

Implementasi Strategis AI dalam Business Intelligence

Mengintegrasikan AI ke dalam intelijen bisnis memerlukan rencana yang matang, pemilihan alat yang sesuai, dan komitmen terhadap integritas data. Langkah-langkah berikut menguraikan cara memastikan bahwa penerapan AI tidak hanya terintegrasi secara mulus dengan sistem yang ada, namun juga mendorong kemajuan bisnis.

1. Menilai kebutuhan dan tujuan bisnis

Langkah pertama dalam penerapan AI di BI adalah melakukan penilaian menyeluruh terhadap kebutuhan dan tujuan bisnis. Memahami tujuan bisnis yang ingin dicapai dengan AI akan memandu pemilihan alat dan desain rencana implementasi.

Berikut adalah pertanyaan kunci untuk menyederhanakan proses pengambilan keputusan:

Masalah bisnis spesifik apa yang ingin kami selesaikan dengan AI di BI? Apakah untuk menyempurnakan analisis data, meningkatkan akurasi perkiraan, atau mengotomatiskan proses BI tertentu?
Bidang bisnis manakah yang dapat memperoleh manfaat paling besar dari integrasi AI? Apakah ada departemen atau fungsi tertentu, seperti pemasaran, penjualan, atau operasi, yang akan segera mengalami peningkatan?
Jenis data apa yang kita miliki, dan bagaimana AI dapat membantu menganalisisnya? Apakah kita menangani data tidak terstruktur dalam jumlah besar yang memerlukan kemampuan pemrosesan tingkat lanjut?
Apa kemampuan BI kita saat ini, dan bagaimana AI melengkapi atau meningkatkannya? Apakah kita ingin melengkapi alat BI yang ada dengan AI, atau apakah kita memerlukan solusi baru yang menggabungkan keduanya?
Bagaimana AI di BI akan selaras dengan strategi bisnis kami secara keseluruhan? Apakah integrasi tersebut mendukung tujuan jangka panjang seperti perluasan pasar, peningkatan pengalaman pelanggan, atau pengurangan biaya?
Berapa ROI yang diharapkan dari pengintegrasian AI ke dalam proses BI kita? Bagaimana kita mengukur keberhasilan, dan apa saja indikator kinerja utamanya?

Memilih alat AI yang tepat

Memilih alat AI yang tepat sangatlah penting. Pasar menawarkan beragam solusi BI yang didukung AI, yang masing-masing memiliki serangkaian fitur dan kemampuan tersendiri. Bisnis harus memilih alat yang selaras dengan kebutuhan spesifik mereka, seperti visualisasi data, analisis prediktif, atau pemrosesan bahasa alami.

Memastikan kualitas data

Sistem AI hanya akan sebaik data yang diprosesnya. Memastikan kualitas data yang tinggi sangat penting bagi keberhasilan AI di BI. Ini berarti menetapkan proses pengumpulan, pembersihan, dan pengelolaan data untuk menjaga kumpulan data tetap akurat dan terkini.

Mengintegrasikan AI dengan sistem BI yang ada

Integrasi merupakan tantangan utama ketika menerapkan AI di BI. Alat AI yang baru harus bekerja secara lancar dengan sistem BI dan infrastruktur data yang ada. Hal ini mungkin memerlukan keahlian teknis untuk memastikan kompatibilitas dan meminimalkan gangguan terhadap operasi yang sedang berlangsung.

Pelatihan dan pengembangan

Karyawan perlu dilatih untuk bekerja dengan sistem BI yang disempurnakan dengan AI. Hal ini tidak hanya melibatkan pelatihan teknis tetapi juga pengembangan pemahaman tentang bagaimana AI dapat melengkapi pengambilan keputusan oleh manusia.

Mengintegrasikan AI ke dalam sistem BI dapat menimbulkan beberapa kekhawatiran:

Banyak karyawan khawatir bahwa alat AI mungkin terlalu rumit untuk dipahami dan digunakan secara efektif. Pastikan alat AI yang terintegrasi ke dalam sistem BI memiliki antarmuka yang ramah pengguna. Tawarkan sesi pelatihan komprehensif yang mengungkap AI untuk staf non-teknis.
Ada ketakutan bahwa AI akan menggantikan intuisi dan penilaian manusia, yang sangat penting dalam pemasaran. Komunikasikan dengan jelas bahwa AI dimaksudkan untuk melengkapi, bukan menggantikan, pengambilan keputusan oleh manusia. Tunjukkan bagaimana AI dapat meningkatkan intuisi manusia dengan wawasan berbasis data.
Untuk mengatasi kekhawatiran mengenai investasi keuangan yang diperlukan untuk menerapkan AI dalam sistem BI, soroti penghematan jangka panjang dan peningkatan efisiensi yang melebihi biaya awal.
Skeptisisme terhadap keakuratan dan keandalan wawasan yang dihasilkan oleh AI dibandingkan dengan metode tradisional merupakan tantangan umum lainnya. Gunakan program percontohan untuk menunjukkan keakuratan dan nilai tambah dari wawasan yang dihasilkan AI.

Pemantauan dan perbaikan berkelanjutan

Setelah penerapan, penting untuk memantau kinerja AI dalam sistem BI dan melakukan perbaikan berkelanjutan. Model AI mungkin perlu disempurnakan, dan proses disesuaikan untuk memastikan bahwa bisnis memperoleh nilai maksimal dari investasinya.

Bagaimana Anda Bisa Memulainya?

Improvado memperkenalkan AI Assistant, cara baru untuk menganalisis kinerja pemasaran. Ini adalah platform seperti obrolan tempat Anda dapat mengajukan pertanyaan terkait analitik apa pun dalam bahasa Inggris dan menerima wawasan langsung. Asisten menerjemahkan pertanyaan Anda ke dalam SQL dan menanyakan kumpulan data Anda untuk memberi Anda jawaban atau laporan.

Improvado AI Assistant adalah alat analisis data pemasaran dan BI yang didukung AI.

Anda dapat menanyakan hal-hal seperti ini kepada Asisten:

Tunjukkan bagaimana kami mengatur belanja iklan di seluruh wilayah target kami.
Tunjukkan 5 kampanye teratas yang menghasilkan ROI tertinggi pada kuartal ini.
Kampanye mana di Google dan Bing yang memiliki CPA tertinggi selama 90 hari terakhir?
Bandingkan rasio konversi di Google Ads antara Oktober dan September 2023.

Ini semua adalah pertanyaan yang ditanyakan pengguna sebenarnya kepada AI Assistant.

Setelah mendapatkan jawabannya, Anda dapat melanjutkan percakapan dengan asisten tersebut dan memintanya untuk menafsirkan hasil, memberikan data yang lebih terperinci, atau saran kampanye.

AI Assistant didukung oleh model bahasa besar (LLM) khusus yang mirip dengan ChatGPT dan teknologi text-to-SQL yang memungkinkan asisten menafsirkan bahasa Inggris untuk menanyakan data Anda dan memberikan wawasan.

Pendekatan analisis data pemasaran seperti itu secara signifikan mengurangi kebutuhan akan kueri dan pengkodean yang rumit, sehingga membuat data lebih mudah diakses oleh pengguna non-teknis.

Pada akhirnya, AI Assistant memfasilitasi penemuan wawasan yang lebih cepat. Pemasar tidak perlu lagi hanya mengandalkan analis untuk mendapatkan jawaban. Tidak perlu menunggu rapat lagi atau bolak-balik mengirim email untuk mendapatkan akses ke data dari departemen penjualan atau kesuksesan pelanggan. Analis pemasaran, pada gilirannya, dapat menjawab pertanyaan ad-hoc apa pun tanpa membuat dasbor baru dan mengubah tabel data.

Ngobrol dengan data pemasaran Anda dalam bahasa Inggris sederhana dengan AI Assistant.

Hubungi kami

Pertanyaan yang Sering Diajukan

Apa perbedaan antara AI dan BI tradisional?

AI dan BI tradisional berbeda dalam pendekatannya terhadap analisis data dan pengambilan keputusan. AI menggunakan algoritme pembelajaran mesin dan teknik canggih untuk memproses data terstruktur dan tidak terstruktur, memprediksi tren masa depan, dan menawarkan wawasan yang dapat ditindaklanjuti. Ini mengotomatiskan proses yang kompleks, beradaptasi dengan perubahan pola data, dan mendukung pengambilan keputusan proaktif dengan wawasan prediktif dan preskriptif. BI tradisional lebih fokus pada analisis deskriptif menggunakan data terstruktur. Ini menghasilkan laporan dan dasbor untuk menjelaskan kinerja bisnis masa lalu dan saat ini, terutama membantu pengambilan keputusan reaktif berdasarkan data historis. Dengan demikian, AI meningkatkan kemampuan BI tradisional dengan menghadirkan otomatisasi, kemampuan beradaptasi, dan analisis tingkat lanjut yang lebih tinggi.

Bagaimana AI meningkatkan akurasi perkiraan dalam bisnis?

Algoritme AI mahir dalam mengidentifikasi pola dalam data historis, sehingga memungkinkan prediksi yang lebih akurat tentang tren pasar, perilaku pelanggan, dan kebutuhan inventaris.

Bisakah AI di BI menghasilkan pengalaman pelanggan yang lebih baik?

Ya, AI di BI dapat memberikan pengalaman pelanggan yang lebih baik. Dengan menganalisis data dalam jumlah besar secara lebih efisien dan akurat, AI dapat mengungkap wawasan yang lebih mendalam tentang perilaku dan preferensi pelanggan. Hal ini memungkinkan bisnis untuk mempersonalisasi layanan dan produk mereka dengan lebih efektif, memprediksi kebutuhan pelanggan, dan merespons tren pasar dengan cepat. Hasilnya, pelanggan menerima pengalaman yang lebih relevan, tepat waktu, dan disesuaikan, yang secara signifikan dapat meningkatkan kepuasan dan loyalitas.

Apa manfaat AI bagi analis bisnis?

AI mengotomatiskan tugas pemrosesan data rutin, menghemat waktu dan mengurangi kemungkinan kesalahan. AI juga menyediakan kemampuan analitik tingkat lanjut, seperti pemodelan prediktif dan analisis tren, yang memungkinkan analis mengungkap wawasan lebih dalam dan membuat prediksi yang lebih tepat. Selain itu, AI membantu dalam menafsirkan data kompleks dalam jumlah besar, yang membantu analis dalam membuat keputusan strategis dengan lebih efisien dan efektif.

Bagaimana AI mempengaruhi pengambilan keputusan dalam bisnis?

AI memberikan rekomendasi yang konsisten dan berdasarkan data, sehingga memungkinkan bisnis mengambil keputusan proaktif dengan cepat sebagai respons terhadap perubahan pasar.