Rewolucjonizowanie analityki: rola sztucznej inteligencji w Business Intelligence

Opublikowany: 2023-12-07

Sztuczna inteligencja (AI) i inteligencja biznesowa (BI) to dwie sfery technologiczne, które po połączeniu oferują potężny zestaw narzędzi do przekształcania surowych danych w przydatne spostrzeżenia i udostępniania danych każdemu. Ta synergia umożliwia firmom efektywne poruszanie się po rozległych obszarach danych i szybkie podejmowanie świadomych decyzji.

W tym przewodniku omówiono wszystko, od roli i korzyści sztucznej inteligencji w analizie biznesowej po pierwsze kroki, jakie można podjąć, aby zintegrować sztuczną inteligencję z procesami BI.

Rola AI w Business Intelligence

Sztuczna inteligencja w inteligencji biznesowej odnosi się do zastosowania algorytmów uczenia maszynowego i technik analizy danych do interpretacji złożonych danych. W przeciwieństwie do tradycyjnego BI, który w dużej mierze opiera się na analizie ręcznej, sztuczna inteligencja do analityki biznesowej automatyzuje przetwarzanie danych, ujawniając trendy i wzorce, które w przeciwnym razie mogłyby pozostać ukryte pod stosami danych.

Zalety AI w BI dla firm

Integracja sztucznej inteligencji i inteligencji biznesowej (BI) rewolucjonizuje sposób działania firm, oferując wiele korzyści, które popychają je w kierunku bardziej wydajnych, świadomych i elastycznych praktyk biznesowych. Oto niektóre z kluczowych korzyści, jakie wnosi sztuczna inteligencja.

Dane udostępniane użytkownikom nietechnicznym

To zdecydowanie największa zmiana, jaką przyniosło wprowadzenie sztucznej inteligencji do BI.

Tradycyjnie marketerzy i inni specjaliści nieposiadający wiedzy technicznej musieli w dużym stopniu polegać na analitykach danych w zakresie badań i analiz, ponieważ poruszanie się po skomplikowanych zbiorach danych i narzędziach nie wchodziło w ich zakres. Sztuczna inteligencja zmienia jednak tę dynamikę, demokratyzując dostęp do danych i analizę.

Sztuczna inteligencja, a dokładniej technologie przetwarzania języka naturalnego (NLP), wprowadza możliwość zadawania zapytań w prostym języku angielskim. Oznacza to, że menedżer ds. marketingu, lider sprzedaży lub inny użytkownik biznesowy może teraz po prostu wpisać pytanie tak, jakby zadał je współpracownikowi i uzyskać odpowiednie informacje.

To dostosowane podejście znacznie zmniejsza zależność od wyspecjalizowanych zespołów zajmujących się danymi i pozwala na szybsze i bardziej autonomiczne podejmowanie decyzji we wszystkich obszarach. W istocie sztuczna inteligencja polega w mniejszym stopniu na liczbach, a bardziej na wnikliwych historiach, które każdy członek zespołu może przeczytać i zrozumieć, zwiększając w ten sposób ogólną efektywność i możliwości strategiczne organizacji.

Większa dokładność prognozowania

Algorytmy sztucznej inteligencji doskonale radzą sobie z rozpoznawaniem wzorców, przeglądając dane historyczne w celu zidentyfikowania trendów, które ludzie mogą przeoczyć. Ta funkcja pozwala na dokładniejsze prognozowanie ruchów na rynku, zachowań klientów i wymagań dotyczących zapasów. Na przykład sztuczna inteligencja może analizować sezonowe wzorce zakupów, aby prognozować popyt na produkty, umożliwiając firmom optymalizację poziomu zapasów i redukcję odpadów.

Szybka reakcja na zmiany rynkowe

Szybkość, z jaką systemy AI mogą przetwarzać i analizować dane, oznacza, że firmy mogą reagować na zmiany rynkowe znacznie szybciej niż dotychczas. Narzędzia BI oparte na sztucznej inteligencji mogą monitorować w czasie rzeczywistym strumienie danych z różnych źródeł, ostrzegając decydentów o istotnych zdarzeniach, które mogą mieć wpływ na ich działalność, umożliwiając szybkie dostosowania strategiczne.

Konsekwencja w podejmowaniu decyzji

Sztuczna inteligencja pomaga zachować spójność w procesach decyzyjnych. W przeciwieństwie do ludzi, na których mogą wpływać uprzedzenia lub zmienne poziomy wydajności, systemy AI mogą zapewniać stałą, wiarygodną analizę i rekomendacje w oparciu o dostarczane im dane.

Punkt ten podkreśla również znaczenie jakości zbioru danych. Czyste, kompleksowe i dobrze zorganizowane dane są kluczem do dokładności analizy AI. Uprość ten proces, stosując Improvado. Platforma łączy się ze wszystkimi źródłami marketingu i sprzedaży w celu wyodrębnienia danych, normalizacji i zapewnienia ich jakości w celu przygotowania do dalszej analizy, niezależnie od tego, czy odbywa się to za pośrednictwem BI, czy AI.

Ponadto pulpity nawigacyjne mogą wyświetlać dane w sposób umożliwiający interpretację, co może skutkować różnymi interpretacjami i decyzjami w różnych działach. Jednak sztuczna inteligencja przetwarza dane, aby zapewnić jasną odpowiedź, zapewniając spójne wyniki niezależnie od tego, kto i ile razy pyta o dane.

Ograniczenie błędów ludzkich

Sztuczna inteligencja może znacznie ograniczyć błędy ludzkie. Nawet najbardziej sumienni i doświadczeni profesjonaliści mogą popełniać błędy, ale systemy AI, jeśli są odpowiednio zaprojektowane i wdrożone, działają z dużą precyzją.

Szeroki biznes potrzebuje wsparcia

Sztuczna inteligencja może wspierać szeroki zakres potrzeb biznesowych, od automatyzacji procesów biznesowych i analizowania danych w celu uzyskania spostrzeżeń po skuteczniejsze angażowanie klientów i pracowników.

Wzmacnianie przewagi konkurencyjnej

Zastosowanie AI w BI zapewnia firmom przewagę konkurencyjną. Spostrzeżenia uzyskane dzięki analityce AI umożliwiają firmom dokonywanie mądrzejszych inwestycji, usprawnianie operacji i oferowanie klientom lepszych doświadczeń niż ich konkurenci.

Sztuczna inteligencja kontra tradycyjna analityka biznesowa

Inteligencja biznesowa była tradycyjnie retrospektywnym podejściem analitycznym, podczas gdy sztuczna inteligencja wprowadza do analizy danych wymiar predykcyjny i nakazowy. Porównanie to bada niuanse różnic między nimi, podkreślając, w jaki sposób każdy z nich służy unikalnym celom w środowisku biznesowym.

Analityka opisowa: Podstawa analityki opisowej BI w BI

Analityka opisowa to rodzaj analizy danych, która koncentruje się na podsumowywaniu i interpretacji danych historycznych w celu identyfikacji wzorców i trendów. Zasadniczo odpowiada na pytanie:co się stało?w danym scenariuszu.

Temat: Analiza danych historycznych
Funkcja: Raportowanie wyników z przeszłości
Narzędzia: standardowe raporty, dashboardy i karty wyników
Wynik: Wgląd w przeszłe działania biznesowe

Analityka predykcyjna: przewaga sztucznej inteligencji

Analityka predykcyjna wykorzystuje dane historyczne, algorytmy statystyczne i techniki uczenia maszynowego w celu określenia prawdopodobieństwa przyszłych wyników.

Temat: Przyszłe wyniki i trendy
Funkcja: Prognozowanie i wykrywanie trendów
Narzędzia: Modele uczenia maszynowego, eksploracja danych
Wynik: Prognozy dotyczące przyszłych wydarzeń

Analityka preskryptywna: proaktywne podejście AI

Analityka preskryptywna to zaawansowana forma analizy danych, która nie tylko przewiduje, co się stanie i kiedy to nastąpi, ale także sugeruje możliwości podjęcia decyzji w celu wykorzystania przewidywań.

Cel: Doradztwo w sprawie możliwych wyników
Funkcja: Rekomendowanie działań na podstawie przewidywań
Narzędzia: Algorytmy symulacyjne, modele optymalizacyjne
Wynik: praktyczne zalecenia dotyczące podejmowania decyzji

Funkcja	Tradycyjna inteligencja biznesowa	Inteligencja biznesowa wzmocniona sztuczną inteligencją
Przetwarzanie danych	Ustrukturyzowane dane ze źródeł wewnętrznych	Ustrukturyzowane i nieustrukturyzowane dane z różnych źródeł
Typ analizy	Opisowe (Co się stało?)	Przewidujące (co się stanie?) i nakazowe (co powinniśmy zrobić?)
Podejmowanie decyzji	Reaktywne w oparciu o dane z przeszłości	Proaktywnie z przewidywaniami na przyszłość
Raportowanie	Okresowe raporty i dashboardy	Spostrzeżenia i prognozy w czasie rzeczywistym
Interakcja z użytkownikiem	Zapytania statyczne i predefiniowane raporty	Dynamiczna interakcja z przetwarzaniem języka naturalnego
Złożoność danych	Ograniczona złożoność, często ręczna interpretacja	Złożone zestawy danych są automatycznie analizowane
Szybkość wglądu	Zależnie od cykli raportowania	Niemal natychmiastowe przetwarzanie analityczne
Zakres wglądu	Wąskie skupienie się na konkretnych KPI	Szeroki zakres zainteresowań obejmujący szereg potencjalnych wyników
Innowacja	Stopniowe ulepszenia oparte na trendach z przeszłości	Ciągła nauka i adaptacja do nowych wzorców

Komplementarny charakter BI i AI

Podczas gdy tradycyjna BI zapewnia podstawę do zrozumienia historycznych wyników biznesowych, sztuczna inteligencja w BI uzupełnia je, oferując prognozowanie i wytyczne strategiczne. Integracja sztucznej inteligencji z praktykami BI nie zastępuje tradycyjnych metod, ale raczej je ulepsza, zapewniając pełniejszy obraz zarówno przeszłych wyników, jak i przyszłego potencjału.

Strategiczne wdrożenie AI w Business Intelligence

Integracja sztucznej inteligencji z analityką biznesową wymaga dobrze opracowanego planu, wyboru odpowiednich narzędzi i zaangażowania w integralność danych. Poniższe kroki opisują, jak zapewnić, że wdrożenie sztucznej inteligencji nie tylko bezproblemowo integruje się z istniejącymi systemami, ale także napędza rozwój firmy.

1. Ocena potrzeb i celów biznesowych

Pierwszym krokiem we wdrażaniu AI w BI jest przeprowadzenie dokładnej oceny potrzeb i celów biznesowych. Zrozumienie celów firmy, które firma chce osiągnąć dzięki sztucznej inteligencji, pomoże w wyborze narzędzi i opracowaniu planu wdrożenia.

Oto kluczowe pytania usprawniające proces decyzyjny:

Jakie konkretne problemy biznesowe chcemy rozwiązać za pomocą sztucznej inteligencji w BI. Czy ma to usprawnić analizę danych, poprawić dokładność prognozowania, czy może zautomatyzować niektóre procesy BI?
Które obszary naszej działalności mogą najbardziej zyskać na integracji AI? Czy istnieją określone działy lub funkcje, takie jak marketing, sprzedaż lub operacje, w których nastąpi natychmiastowa poprawa?
Jakim rodzajem danych dysponujemy i jak sztuczna inteligencja może pomóc w ich analizie? Czy mamy do czynienia z dużymi wolumenami nieustrukturyzowanych danych, które wymagają zaawansowanych możliwości przetwarzania?
Jakie są nasze obecne możliwości BI i w jaki sposób sztuczna inteligencja je uzupełnia lub ulepsza? Czy chcemy rozszerzyć istniejące narzędzia BI o sztuczną inteligencję, czy też potrzebujemy nowego rozwiązania, które połączy oba te rozwiązania?
W jaki sposób sztuczna inteligencja w BI będzie powiązana z naszą ogólną strategią biznesową? Czy integracja wspiera długoterminowe cele, takie jak ekspansja rynkowa, poprawa jakości obsługi klienta lub redukcja kosztów?
Jaki jest oczekiwany zwrot z inwestycji w przypadku integracji sztucznej inteligencji z naszymi procesami BI? Jak mierzymy sukces i jakie są kluczowe wskaźniki wydajności?

Wybór odpowiednich narzędzi AI

Wybór odpowiednich narzędzi AI ma kluczowe znaczenie. Rynek oferuje szeroką gamę rozwiązań BI opartych na sztucznej inteligencji, każde z własnym zestawem funkcji i możliwości. Firmy muszą wybrać narzędzia, które odpowiadają ich konkretnym wymaganiom, takie jak wizualizacja danych, analityka predykcyjna lub przetwarzanie języka naturalnego.

Zapewnienie jakości danych

Systemy AI są tak dobre, jak przetwarzane przez nie dane. Zapewnienie wysokiej jakości danych jest niezbędne dla powodzenia AI w BI. Oznacza to ustanowienie procesów gromadzenia, czyszczenia i zarządzania danymi w celu utrzymania dokładnych i aktualnych zbiorów danych.

Integracja AI z istniejącymi systemami BI

Integracja jest kluczowym wyzwaniem przy wdrażaniu AI w BI. Nowe narzędzia AI muszą bezproblemowo współpracować z istniejącymi systemami BI i infrastrukturą danych. Może to wymagać specjalistycznej wiedzy technicznej, aby zapewnić kompatybilność i minimalne zakłócenia w bieżących operacjach.

Trening i rozwój

Pracownicy muszą zostać przeszkoleni w zakresie pracy z systemami BI wspomaganymi sztuczną inteligencją. Obejmuje to nie tylko szkolenia techniczne, ale także rozwijanie wiedzy na temat tego, w jaki sposób sztuczna inteligencja może uzupełniać proces decyzyjny człowieka.

Integracja sztucznej inteligencji z systemami BI może budzić kilka obaw:

Wielu pracowników obawia się, że narzędzia AI mogą być zbyt złożone, aby je zrozumieć i efektywnie wykorzystać. Zadbaj o to, aby narzędzia AI zintegrowane z systemem BI posiadały przyjazne dla użytkownika interfejsy. Oferuj kompleksowe sesje szkoleniowe, które przybliżają sztuczną inteligencję pracownikom nietechnicznym.
Istnieje obawa, że sztuczna inteligencja może zastąpić ludzką intuicję i osąd, które są kluczowe w marketingu. Jasno przekazuj, że sztuczna inteligencja ma uzupełniać, a nie zastępować proces podejmowania decyzji przez człowieka. Pokaż, jak sztuczna inteligencja może ulepszyć ludzką intuicję dzięki wnioskom opartym na danych.
Aby rozwiać obawy dotyczące inwestycji finansowych wymaganych do wdrożenia sztucznej inteligencji w systemach BI, należy podkreślić długoterminowe oszczędności i wzrost wydajności, który przewyższa koszty początkowe.
Kolejnym częstym wyzwaniem jest sceptycyzm co do dokładności i wiarygodności wniosków generowanych przez sztuczną inteligencję w porównaniu z tradycyjnymi metodami. Korzystaj z programów pilotażowych, aby wykazać dokładność i wartość dodaną spostrzeżeń generowanych przez sztuczną inteligencję.

Monitorowanie i ciągłe doskonalenie

Po wdrożeniu ważne jest monitorowanie wydajności AI w systemach BI i ciągłe wprowadzanie ulepszeń. Być może konieczne będzie udoskonalenie modeli sztucznej inteligencji i dostosowanie procesów, aby zapewnić, że firma czerpie maksymalną wartość ze swoich inwestycji.

Jak możesz zacząć?

Improvado wprowadza AI Assistant, zupełnie nowy sposób analizowania skuteczności działań marketingowych. Jest to platforma przypominająca czat, na której możesz zadawać pytania związane z analityką prostym językiem angielskim i otrzymywać natychmiastowe informacje. Asystent tłumaczy Twoje pytania na język SQL i wysyła zapytania do Twojego zbioru danych, aby dostarczyć Ci odpowiedź lub raport.

Improvado AI Assistant to potężne narzędzie do analizy danych BI i marketingu oparte na sztucznej inteligencji.

Możesz zadać Asystentowi dowolne pytanie:

Pokaż, jak radzimy sobie z wydatkami na reklamę w docelowych lokalizacjach geograficznych.
Pokaż mi 5 najlepszych kampanii, które wygenerowały najwyższy zwrot z inwestycji w bieżącym kwartale.
Które kampanie w Google i Bing osiągnęły najwyższy CPA w ciągu ostatnich 90 dni?
Porównaj współczynniki konwersji w Google Ads między październikiem a wrześniem 2023 r.

To są wszystkie pytania, które zadają prawdziwi użytkownicy AI Assistant.

Po uzyskaniu odpowiedzi możesz kontynuować rozmowę z asystentem i poprosić go o interpretację wyników, podanie bardziej szczegółowych danych lub poradę dotyczącą kampanii.

AI Assistant wykorzystuje niestandardowy model dużego języka (LLM) podobny do ChatGPT i technologię zamiany tekstu na SQL, która umożliwia asystentowi interpretowanie języka angielskiego w celu wysyłania zapytań do danych i dostarczania wglądu.

Takie podejście do analizy danych marketingowych znacznie zmniejsza potrzebę skomplikowanych zapytań i kodowania, dzięki czemu dane są bardziej dostępne dla użytkowników nietechnicznych.

Ostatecznie AI Assistant ułatwia szybsze odkrywanie spostrzeżeń. Marketerzy nie muszą już polegać wyłącznie na analitykach w poszukiwaniu odpowiedzi. Nie musisz czekać na kolejne spotkanie ani wysyłać e-maili tam i z powrotem, aby uzyskać dostęp do danych z działów sprzedaży lub sukcesu klienta. Analitycy marketingowi z kolei mogą odpowiedzieć na każde doraźne pytanie bez konieczności tworzenia nowych dashboardów i modyfikowania tabel danych.

Czatuj ze swoimi danymi marketingowymi w prostym języku angielskim za pomocą AI Assistant.

Skontaktuj się z nami

Często Zadawane Pytania

Jaka jest różnica między sztuczną inteligencją a tradycyjnym BI?

AI i tradycyjne BI różnią się podejściem do analizy danych i podejmowania decyzji. Sztuczna inteligencja wykorzystuje algorytmy uczenia maszynowego i zaawansowane techniki do przetwarzania zarówno danych ustrukturyzowanych, jak i nieustrukturyzowanych, przewidywania przyszłych trendów i zapewniania praktycznych spostrzeżeń. Automatyzuje złożone procesy, dostosowuje się do zmieniających się wzorców danych i wspiera proaktywne podejmowanie decyzji dzięki wglądom predykcyjnym i nakazowym. Tradycyjny BI skupia się bardziej na analityce opisowej z wykorzystaniem ustrukturyzowanych danych. Generuje raporty i dashboardy wyjaśniające przeszłe i obecne wyniki biznesowe, pomagając przede wszystkim w podejmowaniu reaktywnych decyzji w oparciu o dane historyczne. W ten sposób sztuczna inteligencja zwiększa możliwości tradycyjnego BI, zapewniając wyższy stopień automatyzacji, możliwości adaptacji i zaawansowanej analityki.

Jak sztuczna inteligencja zwiększa dokładność prognozowania w biznesie?

Algorytmy AI doskonale identyfikują wzorce w danych historycznych, co pozwala na dokładniejsze prognozowanie trendów rynkowych, zachowań klientów i potrzeb w zakresie zapasów.

Czy AI w BI może prowadzić do lepszych doświadczeń klientów?

Tak, sztuczna inteligencja w BI może prowadzić do lepszych doświadczeń klientów. Analizując ogromne ilości danych w sposób bardziej efektywny i dokładny, sztuczna inteligencja może uzyskać głębszy wgląd w zachowania i preferencje klientów. Dzięki temu firmy mogą skuteczniej personalizować swoje usługi i produkty, przewidywać potrzeby klientów i szybko reagować na trendy rynkowe. W rezultacie klienci otrzymują bardziej trafne, terminowe i dostosowane do ich potrzeb doświadczenia, co może znacznie zwiększyć satysfakcję i lojalność.

Jakie są korzyści ze sztucznej inteligencji dla analityków biznesowych?

Sztuczna inteligencja automatyzuje rutynowe zadania przetwarzania danych, oszczędzając czas i zmniejszając prawdopodobieństwo błędów. Sztuczna inteligencja zapewnia również zaawansowane możliwości analityczne, takie jak modelowanie predykcyjne i analiza trendów, umożliwiając analitykom odkrywanie głębszych spostrzeżeń i formułowanie bardziej świadomych prognoz. Dodatkowo sztuczna inteligencja pomaga w interpretacji dużych ilości złożonych danych, co pomaga analitykom w wydajniejszym i skuteczniejszym podejmowaniu strategicznych decyzji.

Jak sztuczna inteligencja wpływa na podejmowanie decyzji w firmach?

Sztuczna inteligencja zapewnia spójne rekomendacje oparte na danych, umożliwiając firmom szybkie podejmowanie proaktywnych decyzji w odpowiedzi na zmiany rynkowe.