彻底改变分析：人工智能在商业智能中的作用

人工智能 (AI) 和商业智能 (BI) 是两个技术领域，两者结合起来可以提供强大的工具集，用于将原始数据转化为可操作的见解，并使每个人都可以访问数据。 这种协同作用使企业能够有效地驾驭庞大的数据环境，迅速做出明智的决策。

本指南涵盖了从人工智能在商业智能中的作用和优势到将人工智能集成到商业智能流程中的第一步等方方面面。

人工智能在商业智能中的作用

人工智能在企业商业智能中的优势

人工智能和商业智能 (BI) 的集成正在彻底改变公司的运营方式，提供多种优势，推动他们实现更高效、更明智、更敏捷的业务实践。 以下是人工智能带来的一些主要好处。

非技术用户可以访问数据

这是迄今为止将 AI 引入 BI 所带来的最大变化。

传统上，没有技术背景的营销人员和其他专家必须严重依赖数据分析师进行研究和分析，因为导航复杂的数据集和工具超出了他们的范围。 然而，人工智能正在改变这种动态，使数据访问和分析民主化。

这种量身定制的方法显着减少了对专业数据团队的依赖，并允许更快、更自主地全面决策。 人工智能本质上是让数据不再是数字，而是让每个团队成员都能阅读和理解的富有洞察力的故事，从而提高组织的整体效率和战略能力。

提高预测准确性

人工智能算法擅长模式识别，可以筛选历史数据来识别人类可能忽视的趋势。 此功能可以更准确地预测市场动向、客户行为和库存需求。 例如，人工智能可以分析季节性购买模式来预测产品需求，使公司能够优化库存水平并减少浪费。

快速响应市场变化

人工智能系统处理和分析数据的速度意味着企业可以比以前更快地响应市场变化。 由人工智能驱动的商业智能工具可以监控来自各种来源的实时数据流，向决策者发出可能影响其业务的重大事件的警报，从而实现快速的战略调整。

决策的一致性

人工智能有助于保持决策过程的一致性。 与可能受到偏见或绩效水平波动影响的人类不同，人工智能系统可以根据输入的数据提供稳定、可靠的分析和建议。

此外，仪表板可以以可供解释的方式显示数据，从而可能导致不同部门之间产生不同的解释和决策。 然而，人工智能处理数据以提供清晰的答案，无论谁查询数据或查询多少次，都确保结果一致。

减少人为错误

人工智能可以显着减少人为错误。 即使是最勤奋、经验丰富的专业人士也可能会犯错误，但人工智能系统如果设计和实施得当，就能以高精度运行。

广泛的业务需要支持

人工智能可以支持广泛的业务需求，从自动化业务流程和分析数据以获得见解，到更有效地吸引客户和员工。

增强竞争优势

在 BI 中使用人工智能为公司提供了竞争优势。 从人工智能分析中获得的见解使企业能够比竞争对手进行更明智的投资、改善运营并提供更好的客户体验。

人工智能与传统商业智能

商业智能传统上是一种回顾性分析方法，而人工智能则为数据分析引入了预测性和规范性维度。 这种比较探讨了两者之间的细微差别，强调了两者如何在商业环境中服务于独特的目的。

描述性分析：BI 中 BI 描述性分析的基石

• 重点：历史数据分析
• 功能：报告过去的表现
• 工具：标准报告、仪表板和记分卡
• 结果：深入了解过去的业务活动

预测分析：人工智能的优势

• 焦点：未来成果和趋势
• 功能：预测和趋势发现
• 工具：机器学习模型、数据挖掘
• 结果：对未来事件的预测

规范性分析：人工智能的主动方法

• 重点：就可能的结果提供建议
• 功能：根据预测推荐行动
• 工具：仿真算法、优化模型
• 结果：为决策提供可行的建议

BI 和 AI 的互补性

虽然传统 BI 为了解历史业务绩效提供了基础，但 BI 中的 AI 通过提供远见和战略指导来补充这一点。 将人工智能集成到商业智能实践中并不会取代对传统方法的需求，而是会增强传统方法，从而提供对过去绩效和未来潜力的更全面的了解。

人工智能在商业智能中的战略实施

将人工智能集成到商业智能中需要精心设计的计划、选择合适的工具以及对数据完整性的承诺。 以下步骤概述了如何确保人工智能实施不仅与现有系统无缝集成，而且推动业务向前发展。

1. 评估业务需求和目标

在 BI 中实施 AI 的第一步是对业务需求和目标进行彻底评估。 了解企业利用人工智能实现的目标将指导工具的选择和实施计划的设计。

以下是简化决策过程的关键问题：

• 我们的目标是通过 BI 中的 AI 解决哪些具体业务问题？是增强数据分析、提高预测准确性还是自动化某些 BI 流程？
• 我们的哪些业务领域可以从人工智能集成中受益最多？ 是否有特定的部门或职能（例如营销、销售或运营）会立即得到改善？
• 我们拥有什么类型的数据？人工智能如何帮助分析这些数据？ 我们是否处理需要高级处理能力的大量非结构化数据？
• 我们目前的 BI 能力是什么？人工智能如何补充或增强它？ 我们是否希望通过人工智能增强现有的商业智能工具，或者我们是否需要一个将两者结合起来的新解决方案？
• BI 中的人工智能将如何与我们的整体业务战略保持一致？ 集成是否支持市场扩张、增强客户体验或降低成本等长期目标？
• 将人工智能集成到我们的 BI 流程中的预期投资回报率是多少？ 我们如何衡量成功，关键绩效指标是什么？

选择正确的人工智能工具

选择正确的人工智能工具至关重要。 市场提供了广泛的人工智能驱动的 BI 解决方案，每个解决方案都有自己的一套特性和功能。 企业必须选择符合其特定要求的工具，例如数据可视化、预测分析或自然语言处理。

确保数据质量

人工智能系统的好坏取决于它们处理的数据。 确保高数据质量对于人工智能在商业智能中的成功至关重要。 这意味着建立数据收集、清理和管理流程，以维护准确和最新的数据集。

将人工智能与现有商业智能系统集成

在 BI 中实施 AI 时，集成是一个关键挑战。 新的人工智能工具必须与现有的商业智能系统和数据基础设施无缝协作。 这可能需要技术专业知识来确保兼容性并将对正在进行的操作的干扰降至最低。

培训与发展

员工需要接受培训才能使用人工智能增强的商业智能系统。 这不仅涉及技术培训，还涉及了解人工智能如何补充人类决策。

将人工智能集成到 BI 系统中可能会引起几个问题：

• 许多员工担心人工智能工具可能过于复杂而难以有效理解和使用。 确保集成到 BI 系统中的 AI 工具具有用户友好的界面。 提供全面的培训课程，为非技术人员揭开人工智能的神秘面纱。
• 人们担心人工智能可能会取代人类的直觉和判断，而这在营销中至关重要。 明确传达人工智能旨在补充而不是取代人类决策。 展示人工智能如何通过数据驱动的见解来增强人类直觉。
• 为了解决人们对在 BI 系统中实施人工智能所需的财务投资的担忧，应强调长期节省和效率收益超过初始成本。
• 与传统方法相比，对人工智能生成的见解的准确性和可靠性的怀疑是另一个常见的挑战。 使用试点计划来展示人工智能生成的见解的准确性和附加值。

监控和持续改进

实施后，监控人工智能在 BI 系统中的性能并持续改进非常重要。 人工智能模型可能需要完善，流程也需要调整，以确保企业从投资中获得最大价值。

你如何开始？

Improvado 推出 AI Assistant，这是一种分析营销绩效的全新方法。 这是一个类似聊天的平台，您可以用简单的英语提出任何与分析相关的问题并立即获得见解。 助手将您的问题转换为 SQL 并查询您的数据集，为您提供答案或报告。

您可以向助理询问以下问题：

• 展示我们如何调整目标地区的广告支出。
• 显示本季度投资回报率最高的 5 个营销活动。
• 过去 90 天内，Google 和 Bing 中的哪些广告系列的每次转化费用最高？
• 比较 2023 年 10 月至 9 月 Google Ads 的转化率。

这些都是实际用户向AI助手提出的问题。

得到答案后，您可以继续与助手对话，并要求其解释结果、提供更精细的数据或活动建议。

AI Assistant 由类似于 ChatGPT 的自定义大语言模型 (LLM) 和文本到 SQL 技术提供支持，使助手能够解释英语以查询数据并提供见解。

这种营销数据分析方法显着减少了对复杂查询和编码的需求，使非技术用户更容易访问数据。

经常问的问题