Analitikte Devrim Yaratmak: Yapay Zekanın İş Zekasındaki Rolü

Yayınlanan: 2023-12-07

Yapay zeka (AI) ve iş zekası (BI), bir araya getirildiğinde ham verileri eyleme geçirilebilir içgörülere dönüştürmek ve verileri herkes için erişilebilir hale getirmek için güçlü bir araç seti sunan iki teknolojik alandır. Bu sinerji, işletmelerin geniş veri ortamlarında verimli bir şekilde gezinmesine ve bilinçli kararları hızlı bir şekilde almasına olanak tanır.

Bu kılavuz, yapay zekanın iş zekasındaki rolü ve faydalarından, yapay zekayı BI süreçlerinize entegre etmek için atabileceğiniz ilk adımlara kadar her şeyi kapsar.

İş Zekasında Yapay Zekanın Rolü

İş zekasında yapay zeka, karmaşık verileri yorumlamak için makine öğrenimi algoritmalarının ve veri analizi tekniklerinin uygulanmasını ifade eder. Büyük ölçüde manuel analize dayanan geleneksel BI'nın aksine, iş zekası için yapay zeka, veri işlemeyi otomatikleştirerek, normalde veri yığınları altında gizli kalabilecek eğilimleri ve kalıpları ortaya çıkarır.

Şirketler İçin BI'da Yapay Zekanın Avantajları

Yapay zeka ve iş zekasının (BI) entegrasyonu, şirketlerin çalışma biçiminde devrim yaratıyor ve onları daha verimli, bilgili ve çevik iş uygulamalarına yönlendiren çok sayıda avantaj sunuyor. İşte yapay zekanın masaya getirdiği temel faydalardan bazıları.

Veriler teknik bilgisi olmayan kullanıcıların erişimine sunuldu

Bu, yapay zekanın BI'ya girişinin bugüne kadar getirdiği en büyük değişiklik.

Geleneksel olarak, teknik altyapıya sahip olmayan pazarlamacılar ve diğer uzmanlar, karmaşık veri kümelerinde ve araçlarda gezinmek onların kapsam dışında olduğundan, araştırma ve analiz için büyük ölçüde veri analistlerine güvenmek zorundaydı. Ancak yapay zeka bu dinamiği değiştiriyor, veri erişimini ve analizini demokratikleştiriyor.

Yapay zeka, daha spesifik olarak Doğal Dil İşleme (NLP) teknolojileri, sade İngilizce sorgulama yeteneğini sunar. Bu, bir pazarlama yöneticisinin, bir satış liderinin veya herhangi başka bir iş kullanıcısının artık bir meslektaşına soru sorar gibi basit bir şekilde soru yazabileceği ve ilgili veri öngörülerini alabileceği anlamına geliyor.

Bu özel yaklaşım, uzmanlaşmış veri ekiplerine olan bağımlılığı önemli ölçüde azaltır ve yönetim kurulu genelinde daha hızlı, daha özerk karar almaya olanak tanır. Yapay zeka, özünde, verileri sayılardan ziyade her ekip üyesinin okuyabileceği ve anlayabileceği içgörülü hikayeler hakkında daha fazla bilgi haline getiriyor, böylece kuruluşun genel verimliliğini ve stratejik yeteneğini artırıyor.

Gelişmiş tahmin doğruluğu

Yapay zeka algoritmaları, insanların gözden kaçırabileceği eğilimleri belirlemek için geçmiş verileri tarayarak örüntü tanıma konusunda öne çıkıyor. Bu yetenek, pazar hareketleri, müşteri davranışları ve stok gereksinimleri hakkında daha doğru tahminlere yol açar. Örneğin yapay zeka, ürünlere olan talebi tahmin etmek için sezonluk satın alma modellerini analiz ederek şirketlerin envanter seviyelerini optimize etmesine ve israfı azaltmasına olanak tanıyor.

Pazar değişikliklerine hızlı yanıt

Yapay zeka sistemlerinin verileri işleme ve analiz etme hızı, şirketlerin pazar değişikliklerine eskisinden çok daha hızlı yanıt verebileceği anlamına geliyor. Yapay zeka destekli BI araçları, çeşitli kaynaklardan gelen gerçek zamanlı veri akışlarını izleyebilir, karar vericileri işlerini etkileyebilecek önemli olaylar konusunda uyararak hızlı stratejik ayarlamalara olanak tanır.

Karar vermede tutarlılık

Yapay zeka, karar verme süreçlerinde tutarlılığın korunmasına yardımcı olur. Önyargılardan veya dalgalanan performans seviyelerinden etkilenebilen insanlardan farklı olarak yapay zeka sistemleri, beslendikleri verilere dayalı olarak istikrarlı, güvenilir analizler ve öneriler sağlayabilir.

Bu nokta aynı zamanda veri seti kalitesinin önemini de vurgulamaktadır. Temiz, kapsamlı ve iyi yapılandırılmış veriler, yapay zeka analizinin doğruluğunun anahtarıdır. Improvado'yu benimseyerek bu süreci basitleştirin. Platform, verileri çıkarmak için tüm pazarlama ve satış kaynaklarınıza bağlanır, normalleştirir ve ister BI ister yapay zeka yoluyla olsun daha ileri analizlere hazırlanmak için kalite güvencesi gerçekleştirir.

Ek olarak, gösterge tabloları verileri yoruma açık bir şekilde görüntüleyebilir ve bu da potansiyel olarak farklı departmanlar arasında çeşitli yorumlamalara ve kararlara yol açabilir. Ancak yapay zeka, verileri net bir yanıt vermek için işler ve verileri kimin veya kaç kez sorguladığına bakmaksızın tutarlı sonuçlar sağlar.

İnsan hatasını azaltmak

Yapay zeka insan hatasını önemli ölçüde azaltabilir. En çalışkan ve deneyimli profesyoneller bile hata yapabilir ancak yapay zeka sistemleri, doğru şekilde tasarlanıp uygulandığında yüksek derecede hassasiyetle çalışır.

Geniş işletmenin desteğe ihtiyacı var

Yapay zeka, iş süreçlerinin otomatikleştirilmesi ve içgörüler için verilerin analiz edilmesinden müşterilerle ve çalışanlarla daha etkili bir şekilde etkileşime geçmeye kadar çok çeşitli iş ihtiyaçlarını destekleyebilir.

Rekabet avantajının artırılması

Yapay zekanın BI'da kullanılması şirketlere rekabet avantajı sağlar. Yapay zeka analizlerinden elde edilen içgörüler, işletmelerin daha akıllı yatırımlar yapmasına, operasyonlarını geliştirmesine ve rakiplerine göre daha iyi müşteri deneyimleri sunmasına olanak tanıyor.

Yapay Zeka ve Geleneksel İş Zekası

İş zekası geleneksel olarak geriye dönük analitik bir yaklaşım olurken, yapay zeka veri analizine öngörücü ve kuralcı bir boyut kazandırır. Bu karşılaştırma, ikisi arasındaki ince farkları araştırıyor ve her birinin iş ortamında benzersiz amaçlara nasıl hizmet ettiğini vurguluyor.

Tanımlayıcı analitik: BI'da BI tanımlayıcı analitiğinin temeli

Betimleyici analiz, kalıpları ve eğilimleri belirlemek için geçmiş verileri özetlemeye ve yorumlamaya odaklanan bir tür veri analizidir. Temel olarak şu soruya yanıt veriyor:Ne oldu?belirli bir senaryoda.

  • Odak noktası: Geçmiş veri analizi
  • İşlev: Geçmiş performansa ilişkin raporlama
  • Araçlar: Standart raporlama, gösterge tabloları ve puan kartları
  • Sonuç: Geçmişteki ticari faaliyetlere ilişkin içgörü

Tahmine dayalı analitik: Yapay zeka avantajı

Tahmine dayalı analitik, gelecekteki sonuçların olasılığını belirlemek için geçmiş verileri, istatistiksel algoritmaları ve makine öğrenimi tekniklerini kullanır.

  • Odak noktası: Gelecekteki sonuçlar ve eğilimler
  • İşlev: Tahmin etme ve trend tespit etme
  • Araçlar: Makine öğrenimi modelleri, veri madenciliği
  • Sonuç: Gelecekteki olaylarla ilgili tahminler

Kuralcı Analitik: Yapay Zekanın Proaktif Yaklaşımı

Kuralcı analitik, yalnızca ne olacağını ve ne zaman olacağını tahmin etmekle kalmayıp aynı zamanda tahminlerden yararlanmak için karar seçenekleri öneren gelişmiş bir veri analizi biçimidir.

  • Odak noktası: Olası sonuçlara ilişkin tavsiyelerde bulunmak
  • İşlev: Tahminlere dayalı eylemler önerme
  • Araçlar: Simülasyon algoritmaları, optimizasyon modelleri
  • Sonuç: Karar verme için uygulanabilir öneriler
Özellik Geleneksel İş Zekası Yapay Zekayla Geliştirilmiş İş Zekası
Veri işleme Dahili kaynaklardan alınan yapılandırılmış veriler Çeşitli kaynaklardan yapılandırılmış ve yapılandırılmamış veriler
Analiz Türü Tanımlayıcı (Ne oldu?) Tahmine Dayalı (Ne olacak?) ve Kuralcı (Ne yapmalıyız?)
Karar verme Geçmiş verilere dayalı reaktif Gelecek tahminleriyle proaktif
Raporlama Periyodik raporlar ve gösterge tabloları Gerçek zamanlı bilgiler ve tahminler
Kullanıcı etkileşimi Statik sorgular ve önceden tanımlanmış raporlar Doğal dil işlemeyle dinamik etkileşim
Verilerin Karmaşıklığı Sınırlı karmaşıklık, çoğunlukla manuel yorumlama Karmaşık veri kümeleri otomatik olarak analiz edilir
İçgörü Hızı Raporlama döngülerine bağlı Neredeyse anlık analitik işleme
Analizin Kapsamı Belirli KPI'lara dar odaklanma Bir dizi potansiyel sonucu kapsayan geniş odaklanma
Yenilik Geçmiş trendlere dayalı artan iyileştirmeler Sürekli öğrenme ve yeni kalıplara uyum sağlama

BI ve AI'nın tamamlayıcı doğası

Geleneksel iş zekası, geçmiş iş performansını anlamak için temel oluştururken iş zekasındaki yapay zeka, öngörü ve stratejik rehberlik sunarak bunu tamamlar. Yapay zekanın iş zekası uygulamalarına entegrasyonu, geleneksel yöntemlere olan ihtiyacın yerini almaz; aksine onları geliştirerek hem geçmiş performansa hem de gelecekteki potansiyele ilişkin daha kapsamlı bir görünüm sağlar.

Yapay Zekanın İş Zekasında Stratejik Uygulaması

Yapay zekayı iş zekasına entegre etmek iyi hazırlanmış bir plan, uygun araçların seçilmesi ve veri bütünlüğüne bağlılık gerektirir. Aşağıdaki adımlar, yapay zeka uygulamasının yalnızca mevcut sistemlerle sorunsuz bir şekilde entegre olmakla kalmayıp aynı zamanda işi ileriye taşımasının nasıl sağlanacağını özetlemektedir.

1. İş ihtiyaçlarını ve hedeflerini değerlendirmek

Yapay zekayı BI'da uygulamanın ilk adımı, iş ihtiyaçlarının ve hedeflerinin kapsamlı bir değerlendirmesini yapmaktır. İşletmenin yapay zeka ile neyi başarmayı hedeflediğini anlamak, araçların seçimine ve uygulama planının tasarımına rehberlik edecektir.

Karar verme sürecini kolaylaştıracak temel sorular şunlardır:

  • BI'da yapay zeka ile hangi spesifik iş sorunlarını çözmeyi amaçlıyoruz? Veri analizini geliştirmek mi, tahmin doğruluğunu artırmak mı yoksa belirli BI süreçlerini otomatikleştirmek mi?
  • İşimizin hangi alanları yapay zeka entegrasyonundan en çok yararlanabilir? Pazarlama, satış veya operasyonlar gibi anında iyileştirmeler görecek belirli departmanlar veya işlevler var mı?
  • Elimizde ne tür veriler var ve yapay zeka bu verilerin analiz edilmesine nasıl yardımcı olabilir? Gelişmiş işleme yetenekleri gerektiren büyük hacimli yapılandırılmamış verilerle mi ilgileniyoruz?
  • Mevcut BI yeteneğimiz nedir ve yapay zeka bunu nasıl tamamlıyor veya geliştiriyor? Mevcut BI araçlarını yapay zeka ile güçlendirmeyi mi amaçlıyoruz yoksa her ikisini de birleştiren yeni bir çözüme mi ihtiyacımız var?
  • BI'daki yapay zeka genel iş stratejimizle nasıl uyum sağlayacak? Entegrasyon pazarın genişletilmesi, müşteri deneyiminin geliştirilmesi veya maliyetlerin düşürülmesi gibi uzun vadeli hedefleri destekliyor mu?
  • Yapay zekayı BI süreçlerimize entegre etmekten beklenen yatırım getirisi nedir? Başarıyı nasıl ölçeriz ve temel performans göstergeleri nelerdir?

Doğru yapay zeka araçlarını seçme

Doğru yapay zeka araçlarını seçmek kritik öneme sahiptir. Pazar, her biri kendi özellik ve yeteneklerine sahip çok çeşitli yapay zeka destekli BI çözümleri sunuyor. İşletmeler, veri görselleştirme, tahmine dayalı analitik veya doğal dil işleme gibi kendi özel gereksinimlerine uygun araçları seçmelidir.

Veri kalitesinin sağlanması

Yapay zeka sistemleri yalnızca işledikleri veriler kadar iyidir. BI'da yapay zekanın başarısı için yüksek veri kalitesinin sağlanması şarttır. Bu, doğru ve güncel veri kümelerini korumak için veri toplama, temizleme ve yönetim süreçlerinin oluşturulması anlamına gelir.

Yapay zekayı mevcut BI sistemleriyle entegre etme

Entegrasyon, yapay zekanın BI'da uygulanmasında önemli bir zorluktur. Yeni yapay zeka araçlarının mevcut BI sistemleri ve veri altyapısıyla sorunsuz bir şekilde çalışması gerekiyor. Bu, uyumluluğun sağlanması ve devam eden operasyonlarda minimum kesinti sağlanması için teknik uzmanlık gerektirebilir.

Eğitim ve Geliştirme

Çalışanların yapay zeka destekli BI sistemleriyle çalışmak üzere eğitilmeleri gerekiyor. Bu sadece teknik eğitimi değil, aynı zamanda yapay zekanın insanın karar verme sürecini nasıl tamamlayabileceğine dair bir anlayış geliştirmeyi de içeriyor.

Yapay zekayı BI sistemlerine entegre etmek çeşitli endişeleri doğurabilir:

  • Birçok çalışan, yapay zeka araçlarının anlaşılamayacak ve etkili biçimde kullanılamayacak kadar karmaşık olabileceğinden endişe ediyor. BI sistemine entegre edilen yapay zeka araçlarının kullanıcı dostu arayüzlere sahip olduğundan emin olun. Teknik olmayan personel için yapay zekanın gizemini aydınlatan kapsamlı eğitim oturumları sunun.
  • Yapay zekanın, pazarlamada çok önemli olan insan sezgisi ve yargısının yerini alabileceği korkusu var. Yapay zekanın insanın karar alma mekanizmasının yerini almayı değil, tamamlamayı amaçladığını açıkça belirtin. Veriye dayalı içgörülerle yapay zekanın insan sezgisini nasıl geliştirebileceğini sergileyin.
  • Yapay zekanın BI sistemlerinde uygulanması için gereken finansal yatırımla ilgili endişeleri gidermek için, başlangıç ​​maliyetlerinden daha ağır basan uzun vadeli tasarrufları ve verimlilik kazanımlarını vurgulayın.
  • Yapay zeka tarafından oluşturulan içgörülerin geleneksel yöntemlerle karşılaştırıldığında doğruluğu ve güvenilirliği konusunda şüphecilik bir diğer yaygın zorluktur. Yapay zeka tarafından oluşturulan içgörülerin doğruluğunu ve katma değerini göstermek için pilot programları kullanın.

İzleme ve sürekli iyileştirme

Uygulama sonrasında yapay zekanın BI sistemlerindeki performansını izlemek ve sürekli iyileştirmeler yapmak önemlidir. İşletmenin yatırımından maksimum değer elde etmesini sağlamak için yapay zeka modellerinin iyileştirilmesi ve süreçlerin ayarlanması gerekebilir.

Nasıl Başlayabilirsiniz?

Improvado, pazarlama performansını analiz etmenin yepyeni bir yolu olan AI Assistant'ı tanıtıyor. Analitikle ilgili her türlü soruyu sade İngilizce olarak sorabileceğiniz ve anında bilgi alabileceğiniz sohbet benzeri bir platformdur. Asistan, sorularınızı SQL'e çevirir ve size bir yanıt veya rapor sağlamak için veri kümenizi sorgular.

Improvado AI Assistant, yapay zeka destekli güçlü bir iş zekası ve pazarlama veri analizi aracıdır.

Asistan'a şuna benzer şeyler sorabilirsiniz:

  • Hedef coğrafyalarımızda reklam harcamalarında ne kadar ilerleme kaydettiğimizi gösterin.
  • İçinde bulunduğumuz çeyrekte en yüksek yatırım getirisini sağlayan ilk 5 kampanyayı bana gösterin.
  • Son 90 gün içinde Google ve Bing'deki hangi kampanyalar en yüksek EBM'yi elde etti?
  • Ekim ve Eylül 2023 arasında Google Ads'deki dönüşüm oranlarını karşılaştırın.

Bunların hepsi gerçek kullanıcıların AI Assistant'a sorduğu sorulardır.

Cevabınızı aldıktan sonra asistanla görüşmenize devam edebilir ve ondan sonuçları yorumlamasını, daha ayrıntılı veriler sunmasını veya kampanya tavsiyesi vermesini isteyebilirsiniz.

AI Assistant, ChatGPT'ye benzer özel bir büyük dil modeli (LLM) ve asistanın verilerinizi sorgulamak ve öngörüler sağlamak için İngilizce'yi yorumlamasına olanak tanıyan metinden SQL'e teknolojisi tarafından desteklenmektedir.

Pazarlama verileri analizine yönelik bu tür bir yaklaşım, karmaşık sorgulara ve kodlamaya olan ihtiyacı önemli ölçüde azaltarak verileri teknik bilgisi olmayan kullanıcılar için daha erişilebilir hale getirir.

Sonuçta AI Assistant daha hızlı içgörü keşfini kolaylaştırır. Pazarlamacıların artık yanıtlar için yalnızca analistlere güvenmesine gerek yok. Satış veya müşteri başarı departmanlarından verilere erişim sağlamak için başka bir toplantıyı beklemenize veya ileri geri e-posta göndermenize gerek yok. Pazarlama analistleri ise yeni kontrol panelleri oluşturmadan ve veri tablolarını değiştirmeden her türlü geçici soruyu yanıtlayabilir.

AI Assistant ile pazarlama verilerinizle sade İngilizce sohbet edin.

Bize Ulaşın

Sıkça Sorulan Sorular

Yapay zeka ile geleneksel BI arasındaki fark nedir?

Yapay zeka ve geleneksel iş zekası, veri analizi ve karar alma yaklaşımları açısından farklılık gösterir. Yapay zeka, hem yapılandırılmış hem de yapılandırılmamış verileri işlemek, gelecekteki eğilimleri tahmin etmek ve eyleme dönüştürülebilir bilgiler sunmak için makine öğrenimi algoritmalarından ve gelişmiş tekniklerden yararlanır. Karmaşık süreçleri otomatikleştirir, değişen veri modellerine uyum sağlar ve tahmine dayalı ve kuralcı öngörülerle proaktif karar almayı destekler. Geleneksel BI, yapılandırılmış verileri kullanan tanımlayıcı analizlere daha fazla odaklanır. Geçmişteki ve mevcut iş performansını açıklamak için raporlar ve gösterge tabloları oluşturur ve öncelikle geçmiş verilere dayalı olarak reaktif karar almaya yardımcı olur. Böylece yapay zeka, daha yüksek düzeyde otomasyon, uyarlanabilirlik ve gelişmiş analitik sağlayarak geleneksel BI'nın yeteneklerini geliştirir.

Yapay zeka iş dünyasında tahmin doğruluğunu nasıl artırır?

Yapay zeka algoritmaları, geçmiş verilerdeki kalıpları belirleme konusunda ustadır; bu da pazar eğilimleri, müşteri davranışları ve envanter ihtiyaçları hakkında daha doğru tahminler yapılmasını sağlar.

BI'daki yapay zeka daha iyi müşteri deneyimlerine yol açabilir mi?

Evet, BI'daki yapay zeka daha iyi müşteri deneyimlerine yol açabilir. Yapay zeka, çok miktarda veriyi daha verimli ve doğru bir şekilde analiz ederek müşteri davranışı ve tercihlerine ilişkin daha derin içgörüleri ortaya çıkarabilir. Bu, işletmelerin hizmetlerini ve ürünlerini daha etkili bir şekilde kişiselleştirmelerine, müşteri ihtiyaçlarını tahmin etmelerine ve pazar trendlerine hızlı bir şekilde yanıt vermelerine olanak tanır. Sonuç olarak, müşteriler daha alakalı, zamanında ve kişiye özel deneyimler elde ediyor ve bu da memnuniyeti ve sadakati önemli ölçüde artırabiliyor.

Yapay zekanın iş analistlerine faydaları nelerdir?

Yapay zeka, rutin veri işleme görevlerini otomatikleştirerek zamandan tasarruf sağlar ve hata olasılığını azaltır. Yapay zeka ayrıca tahmine dayalı modelleme ve trend analizi gibi gelişmiş analitik yetenekleri sunarak analistlerin daha derin içgörüler ortaya çıkarmasına ve daha bilinçli tahminler yapmasına olanak tanır. Ek olarak yapay zeka, büyük hacimli karmaşık verilerin yorumlanmasına yardımcı olarak analistlerin stratejik kararları daha verimli ve etkili bir şekilde almasına yardımcı olur.

Yapay zeka işletmelerde karar almayı nasıl etkiliyor?

Yapay zeka tutarlı, veriye dayalı öneriler sunarak işletmelerin pazar değişikliklerine yanıt olarak hızlı bir şekilde proaktif kararlar almasına olanak tanır.