การปฏิวัติการวิเคราะห์: บทบาทของ AI ในระบบธุรกิจอัจฉริยะ

ปัญญาประดิษฐ์ (AI) และระบบธุรกิจอัจฉริยะ (BI) เป็นทรงกลมทางเทคโนโลยีสองอย่างที่เมื่อรวมกันแล้วจะนำเสนอชุดเครื่องมือที่ทรงพลังสำหรับการแปลงข้อมูลดิบให้เป็นข้อมูลเชิงลึกที่นำไปใช้ได้จริง และทำให้ทุกคนสามารถเข้าถึงข้อมูลได้ การทำงานร่วมกันนี้ช่วยให้ธุรกิจต่างๆ สามารถนำทางภูมิทัศน์ข้อมูลอันกว้างใหญ่ได้อย่างมีประสิทธิภาพ ทำให้ตัดสินใจได้อย่างมีข้อมูลประกอบอย่างรวดเร็ว

คู่มือนี้ครอบคลุมทุกอย่างตั้งแต่บทบาทและประโยชน์ของ AI ในระบบธุรกิจอัจฉริยะไปจนถึงขั้นตอนแรกที่คุณสามารถทำได้เพื่อรวม AI เข้ากับกระบวนการ BI ของคุณ

บทบาทของ AI ในระบบธุรกิจอัจฉริยะ

ข้อดีของ AI ใน BI สำหรับบริษัท

การบูรณาการ AI และระบบธุรกิจอัจฉริยะ (BI) กำลังปฏิวัติวิธีการดำเนินงานของบริษัทต่างๆ โดยนำเสนอข้อได้เปรียบมากมายที่ขับเคลื่อนพวกเขาไปสู่การดำเนินธุรกิจที่มีประสิทธิภาพ มีข้อมูลครบถ้วน และคล่องตัวมากขึ้น นี่คือคุณประโยชน์สำคัญบางประการที่ AI นำมาสู่ตาราง

ข้อมูลทำให้สามารถเข้าถึงได้โดยผู้ใช้ที่ไม่ใช่ด้านเทคนิค

นับเป็นการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ที่สุดจากการนำ AI มาสู่ BI

เดิมที นักการตลาดและผู้เชี่ยวชาญอื่นๆ ที่ไม่มีพื้นฐานทางเทคนิคจะต้องพึ่งพานักวิเคราะห์ข้อมูลอย่างมากในการวิจัยและวิเคราะห์ เนื่องจากการนำทางชุดข้อมูลและเครื่องมือที่ซับซ้อนอยู่นอกขอบเขต อย่างไรก็ตาม AI กำลังเปลี่ยนการเข้าถึงและการวิเคราะห์ข้อมูลแบบไดนามิกและเป็นประชาธิปไตย

แนวทางที่ได้รับการปรับแต่งนี้ช่วยลดการพึ่งพาทีมข้อมูลเฉพาะทางได้อย่างมาก และช่วยให้สามารถตัดสินใจได้รวดเร็วและเป็นอิสระมากขึ้นทั่วทั้งกระดาน โดยพื้นฐานแล้ว AI กำลังทำให้ข้อมูลเกี่ยวกับตัวเลขน้อยลงแต่ให้เรื่องราวเชิงลึกมากขึ้นซึ่งสมาชิกในทีมทุกคนสามารถอ่านและทำความเข้าใจได้ ซึ่งจะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพโดยรวมและความสามารถเชิงกลยุทธ์ขององค์กร

เพิ่มความแม่นยำในการพยากรณ์

อัลกอริธึม AI เป็นเลิศในการจดจำรูปแบบ โดยกรองข้อมูลในอดีตเพื่อระบุแนวโน้มที่มนุษย์อาจมองข้าม ความสามารถนี้นำไปสู่การคาดการณ์ที่แม่นยำมากขึ้นเกี่ยวกับความเคลื่อนไหวของตลาด พฤติกรรมของลูกค้า และความต้องการสินค้าคงคลัง ตัวอย่างเช่น AI สามารถวิเคราะห์รูปแบบการซื้อตามฤดูกาลเพื่อคาดการณ์ความต้องการผลิตภัณฑ์ ช่วยให้บริษัทต่างๆ เพิ่มประสิทธิภาพระดับสินค้าคงคลังและลดของเสีย

การตอบสนองอย่างรวดเร็วต่อการเปลี่ยนแปลงของตลาด

ความเร็วที่ระบบ AI สามารถประมวลผลและวิเคราะห์ข้อมูลหมายความว่าบริษัทต่างๆ สามารถตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงของตลาดได้เร็วกว่าเมื่อก่อนมาก เครื่องมือ BI ที่ขับเคลื่อนด้วย AI สามารถตรวจสอบกระแสข้อมูลแบบเรียลไทม์จากแหล่งต่างๆ แจ้งเตือนผู้มีอำนาจตัดสินใจถึงเหตุการณ์สำคัญที่อาจส่งผลกระทบต่อธุรกิจของพวกเขา ช่วยให้สามารถปรับกลยุทธ์ได้อย่างรวดเร็ว

ความสม่ำเสมอในการตัดสินใจ

AI ช่วยรักษาความสม่ำเสมอในกระบวนการตัดสินใจ ต่างจากมนุษย์ซึ่งอาจได้รับอิทธิพลจากอคติหรือระดับประสิทธิภาพที่ผันผวน ระบบ AI สามารถให้การวิเคราะห์และคำแนะนำที่เสถียรและเชื่อถือได้โดยอิงจากข้อมูลที่ป้อนเข้าไป

นอกจากนี้ แดชบอร์ดยังสามารถแสดงข้อมูลในลักษณะที่พร้อมสำหรับการตีความ ซึ่งอาจส่งผลให้เกิดการตีความและการตัดสินใจต่างๆ ในแผนกต่างๆ อย่างไรก็ตาม AI ประมวลผลข้อมูลเพื่อให้ได้คำตอบที่ชัดเจน ทำให้มั่นใจได้ถึงผลลัพธ์ที่สม่ำเสมอไม่ว่าใครจะสืบค้นข้อมูลหรือกี่ครั้งก็ตาม

ลดข้อผิดพลาดของมนุษย์

AI สามารถลดข้อผิดพลาดของมนุษย์ได้อย่างมาก แม้แต่มืออาชีพที่ขยันและมีประสบการณ์ที่สุดก็อาจทำผิดพลาดได้ แต่เมื่อระบบ AI ออกแบบและนำไปใช้อย่างเหมาะสม จะทำงานด้วยความแม่นยำสูง

ธุรกิจในวงกว้างต้องการการสนับสนุน

AI สามารถรองรับความต้องการทางธุรกิจที่หลากหลาย ตั้งแต่การทำให้กระบวนการทางธุรกิจเป็นอัตโนมัติและการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อหาข้อมูลเชิงลึกไปจนถึงการมีส่วนร่วมของลูกค้าและพนักงานได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น

เพิ่มความได้เปรียบทางการแข่งขัน

การใช้ AI ใน BI ช่วยให้บริษัทมีความได้เปรียบทางการแข่งขัน ข้อมูลเชิงลึกที่ได้รับจากการวิเคราะห์ AI ช่วยให้ธุรกิจต่างๆ ลงทุนได้อย่างชาญฉลาดยิ่งขึ้น ปรับปรุงการดำเนินงาน และมอบประสบการณ์ลูกค้าที่ดีกว่าคู่แข่ง

AI เทียบกับระบบธุรกิจอัจฉริยะแบบดั้งเดิม

ระบบธุรกิจอัจฉริยะเป็นวิธีการวิเคราะห์แบบย้อนหลัง ในขณะที่ปัญญาประดิษฐ์แนะนำมิติเชิงคาดการณ์และเชิงกำหนดสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล การเปรียบเทียบนี้จะสำรวจความแตกต่างเล็กน้อยระหว่างทั้งสอง โดยเน้นว่าแต่ละอย่างตอบสนองวัตถุประสงค์เฉพาะในสภาพแวดล้อมทางธุรกิจได้อย่างไร

การวิเคราะห์เชิงพรรณนา: รากฐานของการวิเคราะห์เชิงพรรณนา BI ใน BI

• หัวข้อ: การวิเคราะห์ข้อมูลในอดีต
• ฟังก์ชั่น: รายงานผลการดำเนินงานที่ผ่านมา
• เครื่องมือ: การรายงานมาตรฐาน แดชบอร์ด และดัชนีชี้วัด
• ผลลัพธ์: ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับกิจกรรมทางธุรกิจที่ผ่านมา

การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์: ข้อดีของ AI

• ประเด็นสำคัญ: ผลลัพธ์และแนวโน้มในอนาคต
• ฟังก์ชัน: การพยากรณ์และการจำแนกแนวโน้ม
• เครื่องมือ: โมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง การทำเหมืองข้อมูล
• ผลลัพธ์: การทำนายเหตุการณ์ในอนาคต

การวิเคราะห์เชิงกำหนด: แนวทางเชิงรุกของ AI

• โฟกัส: การให้คำปรึกษาเกี่ยวกับผลลัพธ์ที่เป็นไปได้
• ฟังก์ชั่น: แนะนำการดำเนินการตามการคาดการณ์
• เครื่องมือ: อัลกอริธึมการจำลอง, โมเดลการปรับให้เหมาะสม
• ผลลัพธ์: คำแนะนำที่สามารถนำไปปฏิบัติได้สำหรับการตัดสินใจ

ลักษณะที่เสริมกันของ BI และ AI

ในขณะที่ BI แบบดั้งเดิมเป็นรากฐานในการทำความเข้าใจผลการดำเนินงานทางธุรกิจในอดีต AI ใน BI ช่วยเสริมสิ่งนี้โดยนำเสนอการมองการณ์ไกลและคำแนะนำเชิงกลยุทธ์ การบูรณาการ AI เข้ากับแนวปฏิบัติ BI ไม่ได้แทนที่ความจำเป็นสำหรับวิธีการแบบเดิมๆ แต่เป็นการเพิ่มประสิทธิภาพ โดยให้มุมมองที่ครอบคลุมมากขึ้นเกี่ยวกับประสิทธิภาพในอดีตและศักยภาพในอนาคต

การนำ AI ไปใช้เชิงกลยุทธ์ในระบบธุรกิจอัจฉริยะ

การรวม AI เข้ากับระบบธุรกิจอัจฉริยะจำเป็นต้องมีแผนที่ออกแบบมาอย่างดี การเลือกเครื่องมือที่เหมาะสม และความมุ่งมั่นต่อความสมบูรณ์ของข้อมูล ขั้นตอนต่อไปนี้จะสรุปวิธีการตรวจสอบให้แน่ใจว่าการนำ AI ไปใช้ไม่เพียงแต่จะผสานรวมกับระบบที่มีอยู่ได้อย่างราบรื่น แต่ยังขับเคลื่อนธุรกิจไปข้างหน้าอีกด้วย

1. การประเมินความต้องการและเป้าหมายทางธุรกิจ

ขั้นตอนแรกในการใช้งาน AI ใน BI คือการประเมินความต้องการและเป้าหมายทางธุรกิจอย่างละเอียด การทำความเข้าใจว่าธุรกิจมีเป้าหมายเพื่อให้บรรลุผลสำเร็จด้วย AI จะเป็นแนวทางในการเลือกเครื่องมือและการออกแบบแผนการนำไปใช้งาน

ต่อไปนี้เป็นคำถามสำคัญในการปรับปรุงกระบวนการตัดสินใจ:

• เรากำลังมุ่งเป้าไปที่ปัญหาทางธุรกิจเฉพาะด้านใดด้วย AI ใน BI เพื่อปรับปรุงการวิเคราะห์ข้อมูล ปรับปรุงความแม่นยำในการคาดการณ์ หรือทำให้กระบวนการ BI บางอย่างเป็นแบบอัตโนมัติ
• ธุรกิจของเราในด้านใดที่จะได้รับประโยชน์สูงสุดจากการบูรณาการ AI? มีแผนกหรือสายงานใดโดยเฉพาะ เช่น การตลาด การขาย หรือฝ่ายปฏิบัติการ ที่จะเห็นการปรับปรุงทันทีหรือไม่?
• เรามีข้อมูลประเภทไหน และ AI จะช่วยวิเคราะห์ได้อย่างไร? เราจัดการกับข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างจำนวนมากที่ต้องใช้ความสามารถในการประมวลผลขั้นสูงหรือไม่?
• ความสามารถ BI ของเราในปัจจุบันคืออะไร และ AI จะเสริมหรือปรับปรุงได้อย่างไร เราต้องการเพิ่มเครื่องมือ BI ที่มีอยู่ด้วย AI หรือเราต้องการโซลูชันใหม่ที่รวมทั้งสองอย่างเข้าด้วยกัน?
• AI ใน BI จะสอดคล้องกับกลยุทธ์ทางธุรกิจโดยรวมของเราอย่างไร การบูรณาการนี้สนับสนุนเป้าหมายระยะยาว เช่น การขยายตลาด การปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้า หรือการลดต้นทุนหรือไม่
• ROI ที่คาดหวังจากการบูรณาการ AI เข้ากับกระบวนการ BI ของเราเป็นเท่าใด เราจะวัดความสำเร็จได้อย่างไร และตัวชี้วัดประสิทธิภาพหลักคืออะไร?

การเลือกเครื่องมือ AI ที่เหมาะสม

การเลือกเครื่องมือ AI ที่เหมาะสมเป็นสิ่งสำคัญ ตลาดนำเสนอโซลูชัน BI ที่ขับเคลื่อนด้วย AI ที่หลากหลาย โดยแต่ละโซลูชันมีชุดคุณลักษณะและความสามารถของตัวเอง ธุรกิจต้องเลือกเครื่องมือที่สอดคล้องกับความต้องการเฉพาะของตน เช่น การแสดงข้อมูล การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ หรือการประมวลผลภาษาธรรมชาติ

มั่นใจในคุณภาพของข้อมูล

ระบบ AI จะดีพอๆ กับข้อมูลที่ประมวลผลเท่านั้น การรับรองว่าข้อมูลมีคุณภาพสูงถือเป็นสิ่งสำคัญสำหรับความสำเร็จของ AI ใน BI ซึ่งหมายถึงการสร้างกระบวนการในการเก็บรวบรวม การล้าง และการจัดการเพื่อรักษาชุดข้อมูลที่ถูกต้องและทันสมัย

บูรณาการ AI เข้ากับระบบ BI ที่มีอยู่

การบูรณาการถือเป็นความท้าทายสำคัญในการใช้ AI ใน BI เครื่องมือ AI ใหม่จะต้องทำงานได้อย่างราบรื่นกับระบบ BI และโครงสร้างพื้นฐานข้อมูลที่มีอยู่ ซึ่งอาจต้องใช้ความเชี่ยวชาญด้านเทคนิคเพื่อให้มั่นใจถึงความเข้ากันได้และการหยุดชะงักในการดำเนินงานที่กำลังดำเนินอยู่น้อยที่สุด

การฝึกอบรมและพัฒนา

พนักงานจำเป็นต้องได้รับการฝึกอบรมให้ทำงานกับระบบ BI ที่เสริมด้วย AI สิ่งนี้ไม่เพียงเกี่ยวข้องกับการฝึกอบรมด้านเทคนิคเท่านั้น แต่ยังรวมถึงการพัฒนาความเข้าใจว่า AI สามารถเสริมการตัดสินใจของมนุษย์ได้อย่างไร

การรวม AI เข้ากับระบบ BI อาจทำให้เกิดข้อกังวลหลายประการ:

• พนักงานหลายคนกังวลว่าเครื่องมือ AI อาจซับซ้อนเกินกว่าจะเข้าใจและใช้งานได้อย่างมีประสิทธิภาพ ตรวจสอบให้แน่ใจว่าเครื่องมือ AI ที่รวมอยู่ในระบบ BI มีอินเทอร์เฟซที่ใช้งานง่าย เสนอเซสชันการฝึกอบรมที่ครอบคลุมซึ่งทำให้ AI เข้าใจง่ายขึ้นสำหรับพนักงานที่ไม่ใช่ด้านเทคนิค
• มีความกลัวว่า AI อาจเข้ามาแทนที่สัญชาตญาณและการตัดสินของมนุษย์ ซึ่งมีความสำคัญอย่างยิ่งในการตลาด สื่อสารอย่างชัดเจนว่า AI มีไว้เพื่อเสริม ไม่ใช่แทนที่การตัดสินใจของมนุษย์ แสดงให้เห็นว่า AI สามารถปรับปรุงสัญชาตญาณของมนุษย์ด้วยข้อมูลเชิงลึกที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลได้อย่างไร
• เพื่อจัดการกับข้อกังวลเกี่ยวกับการลงทุนทางการเงินที่จำเป็นสำหรับการนำ AI ไปใช้ในระบบ BI ให้เน้นการประหยัดในระยะยาวและประสิทธิภาพที่เพิ่มขึ้นซึ่งมีมากกว่าต้นทุนเริ่มแรก
• ความกังขาเกี่ยวกับความถูกต้องและความน่าเชื่อถือของข้อมูลเชิงลึกที่สร้างโดย AI เมื่อเปรียบเทียบกับวิธีการแบบเดิมถือเป็นความท้าทายที่พบบ่อยอีกประการหนึ่ง ใช้โปรแกรมนำร่องเพื่อแสดงให้เห็นถึงความแม่นยำและมูลค่าเพิ่มของข้อมูลเชิงลึกที่สร้างโดย AI

การติดตามและปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง

หลังการใช้งาน การติดตามประสิทธิภาพของ AI ในระบบ BI และทำการปรับปรุงอย่างต่อเนื่องเป็นสิ่งสำคัญ โมเดล AI อาจจำเป็นต้องได้รับการปรับปรุง และปรับกระบวนการเพื่อให้แน่ใจว่าธุรกิจได้รับมูลค่าสูงสุดจากการลงทุน

คุณจะเริ่มต้นได้อย่างไร?

Improvado ขอแนะนำ AI Assistant ซึ่งเป็นวิธีใหม่ในการวิเคราะห์ประสิทธิภาพทางการตลาด เป็นแพลตฟอร์มคล้ายการแชทที่คุณสามารถถามคำถามที่เกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์เป็นภาษาอังกฤษธรรมดาและรับข้อมูลเชิงลึกได้ทันที ผู้ช่วยจะแปลคำถามของคุณเป็น SQL และสอบถามชุดข้อมูลของคุณเพื่อให้คำตอบหรือรายงานแก่คุณ

คุณถาม Assistant ได้หลายอย่าง เช่น

• แสดงให้เห็นว่าเราใช้จ่ายโฆษณาอย่างไรในพื้นที่เป้าหมายของเรา
• แสดงแคมเปญ 5 อันดับแรกที่สร้าง ROI สูงสุดในไตรมาสปัจจุบัน
• แคมเปญใดใน Google และ Bing ที่มี CPA สูงสุดในช่วง 90 วันที่ผ่านมา
• เปรียบเทียบอัตรา Conversion บน Google Ads ระหว่างเดือนตุลาคมถึงกันยายน 2023

ทั้งหมดนี้เป็นคำถามที่ผู้ใช้จริงถาม AI Assistant

เมื่อคุณได้คำตอบแล้ว คุณสามารถสนทนากับผู้ช่วยต่อและขอให้ผู้ช่วยตีความผลลัพธ์ ให้ข้อมูลที่ละเอียดยิ่งขึ้น หรือคำแนะนำด้านแคมเปญ

ผู้ช่วย AI ขับเคลื่อนโดยโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) แบบกำหนดเองที่คล้ายกับ ChatGPT และเทคโนโลยีการแปลงข้อความเป็น SQL ซึ่งช่วยให้ผู้ช่วยสามารถตีความภาษาอังกฤษเพื่อสืบค้นข้อมูลของคุณและให้ข้อมูลเชิงลึก

วิธีการวิเคราะห์ข้อมูลการตลาดดังกล่าวช่วยลดความจำเป็นในการสืบค้นและการเขียนโค้ดที่ซับซ้อนได้อย่างมาก ทำให้ผู้ใช้ที่ไม่ใช่ด้านเทคนิคเข้าถึงข้อมูลได้มากขึ้น

คำถามที่พบบ่อย