Revoluționarea analizei: rolul AI în Business Intelligence

Publicat: 2023-12-07

Inteligența artificială (AI) și inteligența de afaceri (BI) sunt două sfere tehnologice care, atunci când sunt combinate, oferă un set de instrumente puternic pentru transformarea datelor brute în perspective acționabile și pentru a face datele accesibile tuturor. Această sinergie le permite companiilor să navigheze în peisaje vaste de date în mod eficient, luând rapid decizii informate.

Acest ghid acoperă totul, de la rolul și beneficiile AI în business intelligence până la primii pași pe care îi puteți face pentru a integra AI în procesele dvs. de BI.

Rolul AI în Business Intelligence

AI în business intelligence se referă la aplicarea algoritmilor de învățare automată și a tehnicilor de analiză a datelor pentru a interpreta date complexe. Spre deosebire de BI tradițional, care se bazează în mare măsură pe analiza manuală, AI pentru business intelligence automatizează procesarea datelor, dezvăluind tendințe și modele care altfel ar putea rămâne ascunse sub grămezi de date.

Avantajele AI în BI pentru companii

Integrarea AI și a business intelligence (BI) revoluționează modul în care operează companiile, oferind o multitudine de avantaje care le propulsează către practici de afaceri mai eficiente, informate și agile. Iată câteva dintre beneficiile cheie pe care AI le aduce la masă.

Datele sunt accesibile utilizatorilor netehnici

Este de departe cea mai mare schimbare pe care a adus-o introducerea AI în BI.

În mod tradițional, specialiștii în marketing și alți specialiști fără experiență tehnică au trebuit să se bazeze foarte mult pe analiștii de date pentru cercetare și analiză, deoarece navigarea în seturi și instrumente complexe de date era în afara domeniului lor de aplicare. Cu toate acestea, AI schimbă această dinamică, democratizează accesul și analiza datelor.

AI, mai precis tehnologiile de procesare a limbajului natural (NLP), introduce capacitatea de a interoga în limba engleză simplă. Aceasta înseamnă că un manager de marketing, un lider de vânzări sau orice alt utilizator de afaceri pot acum pur și simplu să tastați o întrebare așa cum ar întreba un coleg și ar primi informații relevante despre date.

Această abordare personalizată reduce semnificativ dependența de echipele specializate de date și permite luarea deciziilor mai rapidă și mai autonomă la nivel global. AI, în esență, face mai puține date despre cifre și mai multe despre povești perspicace pe care fiecare membru al echipei le poate citi și înțelege, sporind astfel eficiența generală și capacitatea strategică a organizației.

Precizie îmbunătățită a prognozei

Algoritmii AI excelează la recunoașterea modelelor, cernind datele istorice pentru a identifica tendințele pe care oamenii le-ar putea trece cu vederea. Această capacitate duce la predicții mai precise despre mișcările pieței, comportamentul clienților și cerințele de stoc. De exemplu, AI poate analiza modele sezoniere de cumpărare pentru a prognoza cererea de produse, permițând companiilor să-și optimizeze nivelurile de stoc și să reducă risipa.

Răspuns rapid la schimbările pieței

Viteza cu care sistemele AI pot procesa și analiza datele înseamnă că companiile pot răspunde la schimbările pieței mult mai rapid decât înainte. Instrumentele BI bazate pe inteligență artificială pot monitoriza fluxurile de date în timp real din diverse surse, alertând factorii de decizie asupra evenimentelor semnificative care le-ar putea afecta afacerea, permițând ajustări strategice rapide.

Consecvență în luarea deciziilor

AI ajută la menținerea coerenței proceselor de luare a deciziilor. Spre deosebire de oameni, care pot fi influențați de părtiniri sau de niveluri fluctuante de performanță, sistemele AI pot oferi analize și recomandări stabile și fiabile pe baza datelor pe care le furnizează.

Acest punct subliniază, de asemenea, importanța calității setului de date. Datele curate, cuprinzătoare și bine structurate sunt cheia pentru acuratețea analizei AI. Simplificați acest proces adoptând Improvado. Platforma se conectează la toate sursele dvs. de marketing și vânzări pentru a extrage datele, le normalizează și efectuează asigurarea calității pentru a se pregăti pentru analize ulterioare, indiferent dacă este prin BI sau AI.

În plus, tablourile de bord pot afișa datele într-un mod care poate fi interpretat, ceea ce poate duce la diverse interpretări și decizii în diferite departamente. Cu toate acestea, AI prelucrează datele pentru a oferi un răspuns clar, asigurând rezultate consecvente, indiferent cine interogează datele sau de câte ori.

Reducerea erorilor umane

AI poate reduce semnificativ eroarea umană. Chiar și cei mai diligenti și experimentați profesioniști pot face greșeli, dar sistemele AI, atunci când sunt proiectate și implementate corespunzător, funcționează cu un grad ridicat de precizie.

Afacerile largi au nevoie de sprijin

Inteligența artificială poate sprijini o gamă largă de nevoi de afaceri, de la automatizarea proceselor de afaceri și analiza datelor pentru informații până la implicarea mai eficientă a clienților și angajaților.

Creșterea avantajului competitiv

Utilizarea AI în BI oferă companiilor un avantaj competitiv. Perspectivele obținute din analiza AI permit companiilor să facă investiții mai inteligente, să își îmbunătățească operațiunile și să ofere clienților experiențe mai bune decât concurenții lor.

AI vs. Business Intelligence tradițională

Inteligența de afaceri a fost în mod tradițional o abordare analitică retrospectivă, în timp ce inteligența artificială introduce o dimensiune predictivă și prescriptivă în analiza datelor. Această comparație explorează diferențele nuanțate dintre cele două, evidențiind modul în care fiecare servește unor scopuri unice în mediul de afaceri.

Analiza descriptivă: piatra de bază a analizei descriptive BI în BI

Analiza descriptivă este un tip de analiză a datelor care se concentrează pe rezumarea și interpretarea datelor istorice pentru a identifica modele și tendințe. Răspunde în esență la întrebarea:Ce s-a întâmplat?într-un scenariu dat.

Focus: Analiza datelor istorice
Funcție: Raportarea performanțelor anterioare
Instrumente: raportare standard, tablouri de bord și tabele de punctaj
Rezultat: Perspectivă asupra activităților comerciale anterioare

Analiza predictivă: avantajul AI

Analiza predictivă utilizează date istorice, algoritmi statistici și tehnici de învățare automată pentru a identifica probabilitatea unor rezultate viitoare.

Focus: rezultate și tendințe viitoare
Funcție: prognoză și reperare tendințe
Instrumente: modele de învățare automată, data mining
Rezultat: predicții despre evenimente viitoare

Analiza prescriptivă: abordarea proactivă a AI

Analiza prescriptivă este o formă avansată de analiză a datelor care nu numai că anticipează ce se va întâmpla și când se va întâmpla, dar sugerează și opțiuni de decizie pentru a profita de predicții.

Focus: consiliere cu privire la posibilele rezultate
Funcție: Recomandarea de acțiuni bazate pe predicții
Instrumente: algoritmi de simulare, modele de optimizare
Rezultat: Recomandări aplicabile pentru luarea deciziilor

Caracteristică	Business Intelligence tradițională	Inteligență de afaceri îmbunătățită prin inteligență artificială
Manipularea datelor	Date structurate din surse interne	Date structurate și nestructurate din diverse surse
Tip de analiză	Descriptiv (Ce s-a întâmplat?)	Predictiv (Ce se va întâmpla?) și Prescriptiv (Ce ar trebui să facem?)
Luarea deciziilor	Reactiv pe baza datelor anterioare	Proactiv cu previziuni viitoare
Raportare	Rapoarte periodice și tablouri de bord	Perspective și previziuni în timp real
Interacțiunea utilizatorului	Interogări statice și rapoarte predefinite	Interacțiune dinamică cu procesarea limbajului natural
Complexitatea datelor	Complexitate limitată, adesea interpretare manuală	Seturi complexe de date analizate automat
Viteza de perspectivă	Depinde de ciclurile de raportare	Prelucrare analitică aproape instantanee
Domeniul de aplicare	Focalizare îngustă pe KPI-uri specifice	Focalizare amplă care cuprinde o serie de rezultate potențiale
Inovaţie	Îmbunătățiri incrementale bazate pe tendințele anterioare	Învățare continuă și adaptare la noi modele

Natura complementară a BI și AI

În timp ce BI tradițională oferă bazele pentru înțelegerea performanței istorice a afacerii, AI în BI completează acest lucru oferind previziune și îndrumări strategice. Integrarea AI în practicile BI nu înlocuiește nevoia de metode tradiționale, ci mai degrabă le îmbunătățește, oferind o viziune mai cuprinzătoare atât asupra performanței trecute, cât și asupra potențialului viitor.

Implementarea strategică a AI în Business Intelligence

Integrarea AI în business intelligence necesită un plan bine elaborat, selecția instrumentelor adecvate și un angajament față de integritatea datelor. Următorii pași descriu cum să vă asigurați că implementarea AI nu numai că se integrează perfect cu sistemele existente, ci și conduce afacerea mai departe.

1. Evaluarea nevoilor si obiectivelor afacerii

Primul pas în implementarea AI în BI este efectuarea unei evaluări amănunțite a nevoilor și obiectivelor afacerii. Înțelegerea a ceea ce își propune afacerea să realizeze cu AI va ghida selecția instrumentelor și proiectarea planului de implementare.

Iată întrebările cheie pentru a eficientiza procesul de luare a deciziilor:

Ce probleme specifice de afaceri ne propunem să rezolvăm cu AI în BI Este pentru a îmbunătăți analiza datelor, a îmbunătăți acuratețea prognozelor sau pentru a automatiza anumite procese BI?
Ce domenii ale afacerii noastre pot beneficia cel mai mult de pe urma integrării AI? Există anumite departamente sau funcții, cum ar fi marketing, vânzări sau operațiuni, care vor vedea îmbunătățiri imediate?
Ce tip de date avem și cum poate AI ajuta la analizarea acestora? Avem de-a face cu volume mari de date nestructurate care necesită capacități avansate de procesare?
Care este capacitatea noastră actuală de BI și cum o completează sau îmbunătățește AI? Căutăm să creștem instrumentele BI existente cu AI sau avem nevoie de o nouă soluție care să le combină pe ambele?
Cum se va alinia AI în BI cu strategia noastră generală de afaceri? Susține integrarea obiective pe termen lung, cum ar fi extinderea pieței, îmbunătățirea experienței clienților sau reducerea costurilor?
Care este rentabilitatea investiției așteptată de la integrarea AI în procesele noastre BI? Cum măsurăm succesul și care sunt indicatorii cheie de performanță?

Selectarea instrumentelor AI potrivite

Alegerea instrumentelor AI potrivite este esențială. Piața oferă o gamă largă de soluții BI bazate pe inteligență artificială, fiecare cu propriul set de caracteristici și capabilități. Companiile trebuie să selecteze instrumente care se aliniază cerințelor lor specifice, cum ar fi vizualizarea datelor, analiza predictivă sau procesarea limbajului natural.

Asigurarea calității datelor

Sistemele AI sunt la fel de bune ca și datele pe care le procesează. Asigurarea unei calități ridicate a datelor este esențială pentru succesul AI în BI. Aceasta înseamnă stabilirea unor procese de colectare, curățare și gestionare a datelor pentru a menține seturi de date exacte și actualizate.

Integrarea AI cu sistemele BI existente

Integrarea este o provocare cheie atunci când implementați AI în BI. Noile instrumente AI trebuie să funcționeze perfect cu sistemele BI existente și cu infrastructura de date. Acest lucru poate necesita expertiză tehnică pentru a asigura compatibilitatea și întreruperea minimă a operațiunilor în curs.

Antrenament și dezvoltare

Angajații trebuie să fie instruiți pentru a lucra cu sisteme BI îmbunătățite cu IA. Aceasta implică nu numai instruire tehnică, ci și dezvoltarea unei înțelegeri a modului în care AI poate completa luarea deciziilor umane.

Integrarea AI în sistemele BI poate ridica mai multe preocupări:

Mulți angajați se tem că instrumentele AI ar putea fi prea complexe pentru a fi înțelese și utilizate în mod eficient. Asigurați-vă că instrumentele AI integrate în sistemul BI au interfețe ușor de utilizat. Oferiți sesiuni de formare cuprinzătoare care demistifică AI pentru personalul non-tehnic.
Există o teamă că AI ar putea înlocui intuiția și judecata umană, care sunt cruciale în marketing. Comunicați clar că AI este menită să completeze, nu să înlocuiască, luarea deciziilor umane. Prezentați modul în care AI poate îmbunătăți intuiția umană cu informații bazate pe date.
Pentru a răspunde preocupărilor legate de investiția financiară necesară pentru implementarea AI în sistemele BI, evidențiați economiile pe termen lung și câștigurile de eficiență care depășesc costurile inițiale.
Scepticismul cu privire la acuratețea și fiabilitatea informațiilor generate de AI în comparație cu metodele tradiționale este o altă provocare comună. Utilizați programe pilot pentru a demonstra acuratețea și valoarea adăugată a informațiilor generate de IA.

Monitorizare si imbunatatire continua

După implementare, este important să monitorizați performanța AI în sistemele BI și să faceți îmbunătățiri continue. Este posibil ca modelele de inteligență artificială să fie nevoite să fie rafinate și procesele ajustate pentru a se asigura că afacerea obține valoare maximă din investiția sa.

Cum poți începe?

Improvado introduce AI Assistant, o modalitate nou-nouță de a analiza performanța de marketing. Este o platformă asemănătoare chat-ului în care puteți adresa orice întrebări legate de analiză în limba engleză simplă și puteți primi informații imediate. Asistentul traduce întrebările dvs. în SQL și interogează setul de date pentru a vă oferi un răspuns sau un raport.

Improvado AI Assistant este un instrument puternic de BI și de analiză a datelor de marketing alimentat de AI.

Puteți cere Asistentului ceva de genul:

Arătați cum ne ritmăm cu cheltuielile publicitare în zonele geografice vizate.
Arată-mi primele 5 campanii care au generat cel mai mare ROI în trimestrul curent.
Ce campanii din Google și Bing au avut cea mai mare CPA în ultimele 90 de zile?
Comparați ratele de conversie pe Google Ads între octombrie și septembrie 2023.

Acestea sunt toate întrebările pe care utilizatorii reali le pun AI Assistant.

Odată ce ai răspunsul, poți continua conversația cu asistentul și îi poți cere să interpreteze rezultatele, să furnizeze date mai detaliate sau sfaturi de campanie.

AI Assistant este alimentat de un model de limbă mare personalizat (LLM) similar cu ChatGPT și tehnologia text-to-SQL, care îi permite asistentului să interpreteze limba engleză pentru a vă interoga datele și a oferi informații.

O astfel de abordare a analizei datelor de marketing reduce semnificativ nevoia de interogări complexe și codare, făcând datele mai accesibile utilizatorilor non-tehnici.

În cele din urmă, AI Assistant facilitează descoperirea mai rapidă a informațiilor. Specialiștii de marketing nu mai trebuie să se bazeze doar pe analiști pentru răspunsuri. Nu este nevoie să așteptați o altă întâlnire sau să trimiteți e-mailuri înainte și înapoi pentru a obține acces la datele de la departamentele de vânzări sau succesul clienților. Analiștii de marketing, la rândul lor, pot răspunde la orice întrebare ad-hoc fără a construi noi tablouri de bord și a modifica tabelele de date.

Conversați cu datele dvs. de marketing în limba engleză simplă cu AI Assistant.

Contactaţi-ne

întrebări frecvente

Care este diferența dintre AI și BI tradițional?

AI și BI tradițională diferă în abordarea lor privind analiza datelor și luarea deciziilor. AI folosește algoritmi de învățare automată și tehnici avansate pentru a procesa atât datele structurate, cât și cele nestructurate, pentru a prezice tendințele viitoare și pentru a oferi informații utile. Automatizează procesele complexe, se adaptează la modelele de date în schimbare și sprijină luarea proactivă a deciziilor cu perspective predictive și prescriptive. BI tradițional se concentrează mai mult pe analiza descriptivă folosind date structurate. Acesta generează rapoarte și tablouri de bord pentru a explica performanța afacerii trecute și actuale, ajutând în primul rând la luarea deciziilor reactive pe baza datelor istorice. AI îmbunătățește astfel capacitățile BI tradiționale prin introducerea unui grad mai ridicat de automatizare, adaptabilitate și analiză avansată.

Cum îmbunătățește AI acuratețea prognozelor în afaceri?

Algoritmii AI sunt adepți în identificarea tiparelor în datele istorice, ceea ce permite predicții mai precise despre tendințele pieței, comportamentul clienților și nevoile de inventar.

Poate AI în BI să conducă la experiențe mai bune pentru clienți?

Da, AI în BI poate duce la experiențe mai bune pentru clienți. Analizând cantități mari de date mai eficient și mai precis, AI poate descoperi informații mai profunde asupra comportamentului și preferințelor clienților. Acest lucru permite companiilor să își personalizeze serviciile și produsele în mod mai eficient, să prezică nevoile clienților și să răspundă rapid la tendințele pieței. Ca urmare, clienții primesc experiențe mai relevante, mai oportune și personalizate, care pot spori semnificativ satisfacția și loialitatea.

Care sunt beneficiile AI pentru analiștii de afaceri?

AI automatizează sarcinile de rutină de procesare a datelor, economisind timp și reducând probabilitatea erorilor. AI oferă, de asemenea, capabilități de analiză avansate, cum ar fi modelarea predictivă și analiza tendințelor, permițând analiștilor să descopere perspective mai profunde și să facă predicții mai informate. În plus, AI ajută la interpretarea unor volume mari de date complexe, ceea ce îi ajută pe analiști să ia decizii strategice mai eficient și mai eficient.

Cum afectează AI luarea deciziilor în afaceri?

AI oferă recomandări consistente, bazate pe date, permițând companiilor să ia rapid decizii proactive ca răspuns la schimbările pieței.